技术周刊 · 哀莫的技术笔记

摘要： 定位：研究方法归纳。 来源包含 AI 机会、职业、预测、开源工具、攀岩行业、内容变现、角色 IP 和电商联盟材料。本次未重新采集市场数据，不认可其中所有历史产品、价格、收入或法规表述为当前事实，也不把方案当作项目收益记录。 技术调研很容易产生一种错觉：资料越多、模型越多、评分表越完整，决策就越可靠。 阅读全文

摘要： 定位：两个 Web 原型的实现复盘。 食物内容站采用 Next.js/React/TypeScript；菇勇者审核工作台采用原生 HTML/CSS/JavaScript。没有本轮站点部署、搜索收录或增长实验，示例数据和界面数字不作为业务成绩。 一个项目往往需要两种内容工具：面向外部用户的阅读入口，以 阅读全文

摘要： 定位：实现与审查流程复盘。 依据六个 Blender 角色目录、品牌两版交付源码和审查记录。本次没有启动 Blender、回读模型、渲染 PDF 或重新核验全部媒体哈希。历史报告中的“通过”只按其检查范围解释。 程序化视觉制作很容易得到一种特殊的失败：文件齐全、脚本成功、模型能打开，但角色看起来不是 阅读全文

摘要： 定位：多媒体实现复盘。 依据 audio-work/ 与 Sloper 岩点教学样片源码、测试和文件清单。本次没有试听评测、远程配音、生图或视频重编码；原有媒体与报告不被解释为本轮验收结果。 生成一句配音并不难，难的是把它放进作品：一句过长会挤占下一镜，一次转写误差会把后续字幕全部推偏，采样率不一致 阅读全文

摘要： 定位：实现复盘。 依据抖音聊天气泡、气泡返工、搜狗键盘、鸿蒙输入法与系统主题代码。本文区分设计源素材、平台模板和可安装包，不把视觉预览说成实际系统功能。 设计一张好看的键盘截图并不难，难的是让同一套语言在九键、全键盘、按下态、不同文字长度和系统主题中都成立。 这些项目看起来以视觉为主，实际上包含很强 阅读全文

摘要： 定位：实现与交付流程复盘。 依据微信相关素材、抖音、搜狗及小艺适配代码、测试和既存报告。wx/ 在这里主要存放素材生产项目，不代表微信小程序。下文规格属于仓库配置，不是平台最新规则公告。 拥有一套素材，和拥有四个平台的可交付作品，是两件事。画布大小、格式、透明方式、帧时长、缩略图、文件命名和投稿表单 阅读全文

摘要： 定位：实现复盘与质量方法。 本文依据三类动画实现、裁剪与字幕测试、预览和图文构建。帧数、规格和状态数量来自代码合同；没有逐帧复核仓库全部动画，也不把二维几何检查当作人体运动学认证。 一段 GIF 能播放、文件大小合格、每帧都不同，仍可能是失败的交付：角色在晃动，但动作没有讲明白；字幕跟着身体旋转；主 阅读全文

摘要： 定位：实现复盘。 主要依据攀岩聊天、日常表情、菇勇者与小菇撑的源码和测试。目录中有生成资产，不等于本次调用了生成服务；本文没有重跑远程生图，也没有逐张审查全部图片。 第一张符合预期的图，通常最容易让人产生“项目快完成了”的错觉。真正进入一个表情包、品牌包或平台交付后，问题才开始出现：背景没有抠干净， 阅读全文

摘要： 定位：研究归纳。 docs/google/ 有六篇生态与实践资料，但仓库没有据此交付完整的 Vertex AI、企业 RAG 或云端 Agent 系统。下文保留可迁移的选型方法，不将原文型号、额度、价格、地区或数据政策复述为当前事实。 讨论 AI 技术选型时，人们经常把几个不在同一层次的名字放到同一 阅读全文

摘要： 定位：端侧研究与原型边界复盘。 edge-llm 和 face-android 主要是教程；iOS 食物识别目录有四个 Swift 源文件，但本次未编译、未做真机推理，也未验证其图像输入 API。不能将它们汇总成“已完成多端 AI 部署”。 端侧 AI 的吸引力很明确：减少网络依赖，让敏感数据有机会 阅读全文