17:07Claude Fable 5最后的绝唱!我用它 5 小时做了个桌面App,已开源!【B站AI创造公开赛】
本期先介绍ClaudeFable5发布时的能力与使用安排,再展示花叔用其开发的Mac桌面应用。这个开源工具围绕终端智能体工作流,把文件浏览、上下文提供、结果预览和任务提醒放到同一界面,减少在Finder、终端与编辑器之间切换。视频还演示图片标注、HTML查看、浏览器录屏和跨平台图文填充等小工具,强调从自己的具体工作障碍出发,用AI快速实现并持续完善产品。
花叔的工作台 / 视频手记
AI工具实测、独立开发与内容创作。先看要点,感兴趣再看完整实践。
用AI做产品 74条
17:07本期先介绍ClaudeFable5发布时的能力与使用安排,再展示花叔用其开发的Mac桌面应用。这个开源工具围绕终端智能体工作流,把文件浏览、上下文提供、结果预览和任务提醒放到同一界面,减少在Finder、终端与编辑器之间切换。视频还演示图片标注、HTML查看、浏览器录屏和跨平台图文填充等小工具,强调从自己的具体工作障碍出发,用AI快速实现并持续完善产品。
18:15围绕一次Claude Code源码泄露事件,花叔借助AI阅读相关文件,讨论模型之外的工程系统如何影响编程工具的体验。视频重点解读静态与动态提示词、权限审查、记忆提取、上下文压缩和文本搜索等设计,并联系自己的开发与写作使用习惯说明其意义。结尾分析这些工程经验对同类产品的启发,同时把源码可见与团队持续迭代能力区分开来。
21:16花叔从扣子编程的部署界面开始,演示配置云端OpenClaw、连接飞书并安装技能的过程。随后用自己的B站运营数据、一期视频和公众号选题,分别测试数据分析、内容总结与长文生产,展示结果也记录了网络访问受限、上下文丢失和长任务等待等问题。教程强调先找出重复工作中的固定流程与明确产出,再把已有方法交给智能体执行。
5:15本期记录花叔参加2025鸿蒙创新赛的见闻:作为未获奖的参赛者,他受邀向获奖团队分享AI辅助开发经验。视频介绍现场的AI、宇宙探索和健康类项目,也以鸿蒙版小猫补光灯说明如何把开发文档提供给AI。分享的核心是从真实社区发现需求,尽快发布产品,再把用户反馈与平台能力结合起来持续迭代。
9:30本期解读亚马逊云科技re:Invent发布的开发、安全和运维智能体,重点介绍Kiro自主代理的目标驱动、规范确认、并行任务和长时间执行。视频引用大会上的内部项目案例,讨论从逐个指令转向明确目标与验收标准的工作方式;随后介绍情景记忆如何沉淀流程和审查反馈,以及这些工具与云端模型平台的关系。效率数字来自发布会案例,不能直接推定所有团队都会获得相同收益。
11:20为改善自己图像工具网站的手机体验,花叔使用TRAE SOLO,将其中的文字卡片生成功能迁移为原生iOS应用。演示从创建Xcode项目、读取原Web源码和需求文档开始,先制定迁移计划,再并行处理文字渲染与图片导出,并用不同子智能体检查设计和代码。编译出错后,他让AI先列方案再修复,最后对照网页检查模板、配色、字体和比例等功能。
19:33本期实演用ClaudeCode搭建的自动化写作流程:从一个新产品选题出发,先调研并保存资料,再给出多个方向供选择,学习参考文章,搜索个人素材,完成初稿、三轮审校与配图,最后在公众号排版器中处理。花叔进一步拆解工作区路由和分步骤规则,强调真实个人素材与优质样文决定文章是否贴近自己的观点和品位,也说明测试类选题需要本人补充实测信息。
12:27本期用iFlowCLI演示图像处理iOS应用的初步开发:在IDE终端中运行工具,先生成多页面原型,再结合开发规则实现代码,通过Xcode报错修复后测试图片压缩。视频随后展示桌面文件整理和一份短期B站数据分析,并介绍同团队图形化工具搭扣生成、部署个人主页的过程。重点是把命令行智能体、可视化文件界面和明确的需求步骤结合,用同一类工具处理开发与日常任务。
6:43本期记录对Kiro的早期试用,重点介绍Spec模式如何依次生成需求、设计和任务清单,再进入代码实现。视频还把Kiro与当时的Cursor使用体验作比较,并介绍AWS的AgentCore:从运行环境、记忆、身份与权限,到工具调用和可观测性,讨论AI编程助手与智能体基础设施各自解决的问题。
11:39花叔用亲手构建一个图片生成MCP服务的方式解释工具连接:把MCP官方资料、TypeScript示例和图像模型调用说明交给AI,让它在网页开发时规划配图、生成图片并填回页面。实操从新建项目、配置模型服务到编译排错,再用球鞋电商首页检查结果,最后展示将代码发布到社区的步骤。教程特别区分服务代码和使用者自己的密钥配置,让功能能够重复使用。
14:25花叔把小猫补光灯扩展到网页端,用CodeBuddy配合CloudBase,从开发模板出发完成前后端演示。视频按小步迭代推进:先实现全屏换色,再修改布局、加入自拍预览与拍摄,最后连接云端存储、相册和公开访问链接。过程中保留依赖缺失、界面不合预期和MCP连接问题的修复,展示不会写代码的人如何通过描述需求、检查结果和补充反馈推进产品。
14:32本期梳理Cursor1.0的主要更新,演示Bugbot连接GitHub审查代码、BackgroundAgent在云端执行任务,以及Memories记录偏好。视频还介绍MCP图形化配置、对话中呈现图表和用量看板,交代当期功能开关、仓库前提与额外计费等条件。结尾提醒初学者以要做的产品为中心,按实际需要逐步使用功能,避免把掌握工具全部选项当成目标。
14:50本期介绍ClaudeOpus4和Sonnet4发布时的定位,围绕扩展思考与工具调用、并行执行、文件记忆和长任务持续性讨论它们对智能体的意义。实测部分用Cursor生成模型介绍网页,并以同一套提示词制作播客应用原型,对照旧版Claude及Gemini的结果。花叔主要从需求遵从、界面细节和交互完成度评价体验,同时区分普通编程任务与更复杂任务的模型选择。
15:26花叔尝试复刻《坦克世界》一个PVE玩法的部分机制,用AI生成坦克图片与3D资产,再借Unity和DeepSeekV3逐步实现移动、射击、敌人刷新与场景配置。视频讲解对象、组件、脚本和资源导入,也呈现碰撞设置不当导致坦克掉出地面的失败。最终得到的是粗糙的可玩Demo;作者明确指出,它距离商业游戏的完成度、氛围与细节仍很远,创意拆解和持续调试依然由人推动。
11:40本期利用腾讯元宝接入DeepSeek V3和HTML预览的能力,连续展示七种网页生成场景:简历、公众号排版、数据图表、活动官网、个人主页、会议纪要和复杂文档可视化。视频保留了追加要求、调整颜色与布局的过程,也指出个人主页生成的信息有错误。重点是把已有材料整理成可见、可分享的成果,并通过持续反馈改进输出。
24:03借B站十万粉奖牌和新书出版两个节点,花叔回顾离开大厂两年的探索:从提示词分享进入视频创作,借真实使用经验获得咨询机会,再通过AI编程持续做产品,小猫补光灯成为其中的重要转折。他也分享旅居生活与自主工作的感受,强调这些结果并非预先规划,包含运气和长期尝试;给想转型的人最直接的建议,是保留生活余地,从自己愿意反复做的事情开始。
10:42本期用豆包电脑版完成三个练习:图片压缩网页、B站数据图表和长文翻译网站。演示从自然语言需求出发,直接预览HTML或运行Python,再根据下载失败、坐标轴显示和运行报错继续修改。更复杂的翻译任务则生成前后端文件、调用模型接口并导出项目。视频强调版本切换、代码注释和真实结果检查,鼓励先做解决自己具体问题的小工具,不必一开始就追求完整商业产品。
18:46本期使用Trae和Xcode演示一款本地待办应用从需求到提交审核的过程。先让AI梳理「以终为始、要事第一」的产品思路,生成六个界面的可交互原型,再把需求文档和截图交给Builder实现。视频保留编译错误、界面异常及修复过程,随后制作图标、打包上传并填写商店资料。最终到达提交审核阶段,而应用体验与细节仍有继续优化的空间。
4:28本期围绕「丑咪排行榜」介绍Zion无代码平台的使用:上传猫咪照片获得AI评价,并把用户登录、点数、支付和历史记录接入同一产品。花叔说明,此前模型调用成本与支付接入使产品难以放量,这次通过可视化数据库和行为流补全流程,同时分别调用视觉理解与文本生成能力。视频展示了支付后恢复点数及继续体验,但没有提供长期运营或盈利数据。
14:16本期演示Cursor配合Claude 3.7 Sonnet生成多界面高保真App原型,并讲解提示词如何经过多轮试错形成。为减少长代码截断,作者改用Agent模式,将每个界面拆成独立HTML,再汇总平铺展示。视频依次检查播客、社区和影音等原型,最后现场生成图文视频社交应用,并修复缩略图与设置页,说明视觉原型仍需逐项查看和反馈。
13:18花叔演示「先做可视原型,再转成应用初版」的AI开发流程,用Cursor和Claude 3.7制作习惯养成应用。第一步让AI分析需求、规划页面,再以HTML集中展示多个界面;第二步创建Xcode项目,把原型作为参考继续生成iOS代码。过程中展示长代码被截断的补全方法、编译报错的反馈修复,以及添加习惯、打卡和统计界面的检查,并明确初版距离正式上架仍有工作。
18:14本期介绍Claude 3.7 Sonnet的混合推理与编程特点,讨论为什么应结合真实软件任务和人类偏好评估模型,而不只看竞赛跑分。演示包括网页开发盲测、天气动效页面、参照截图复刻首页,以及将文章整理为SVG信息卡。视频也介绍Cursor中常规与思考模式的选择;Claude Code当时尚未取得测试机会,相关判断属于初步观察。
13:00本期针对DeepSeek服务拥堵,梳理本地蒸馏模型、云API、自租服务器和第三方整合产品四类使用路径,再介绍Perplexity、秘塔、Cursor、Windsurf、Monica及自制的DeepSeek伴侣。视频按搜索、文档编辑和聊天等需求说明差异,最后用批量生成脱口秀内容的脚本说明,API还可服务于自动化流程,不只是接入聊天界面。
14:27花叔把Cursor与Windsurf的比较集中在一个实际问题:AI是否读到了完成任务所需的文件内容。他用长字幕文件测试普通对话、智能体模式和指定文件的差异,观察不同工具如何搜索、截取与补读上下文,再结合新手起步和复杂项目给出选择建议。视频最后建议及时记录项目结构与进度、控制文件复杂度,并在阶段任务完成后开启新对话,减少无关上下文干扰。
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