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最近在研究 UI 设计稿如何用AI快速还原为生产级前端代码。
尝试过截图 + Cursor、Figma MCP、Google Stitch、Figma to Lovable、字节TREA、百度的文心快码等，都没有一个能100%还原到我想要的程度。
直到用到Figma Make，简直是救我🐶命，妈妈再也不用担心我跟研发扯皮了。大致流程如下，分享给大家⬇️
1️⃣将【Design】文件导入【Make】，P1
在【Design】文件中选中一个frame，右键点击【Send to Figma Make】。目前最多支持一次性导入3个frame，但我试了很多次，效果都不佳，还是建议大家每次只导一个。
2️⃣创建【Make】文件，P2
打开【Make】页面，你会看到刚刚的Frame已经挂到了输入框上方（会展示一个蓝色的小钢笔），这样是带样式结构的，而不是截图。输入提示词要求100%还原你的设计稿，发送后就会跳转到 vibe coding 的界面，Make 文件就创建成功了。
3️⃣在【Make】文件中继续导入frame，P3
如果你要做页面跳转、状态切换、组件切换等交互，点击对话框左下角小「+」，选择【Attach a design】，会出现一个粘贴面板。此时去【Design】文件，直接复制对应frame，再粘贴回来，输入框上方就会出现对应页面（带蓝色小钢笔），继续对话让AI帮你完善即可。
4️⃣导出代码，P4
绑定Github仓库，一键push代码。
不过Figma make 也有一些缺点，比如生成的代码质量一般，不够组件化，而且你需要明确指定是要 React 18 还是 19 的代码，否则可能会有版本问题。大家还有什么更好的使用技巧吗，期待交流讨论～
尝试过截图 + Cursor、Figma MCP、Google Stitch、Figma to Lovable、字节TREA、百度的文心快码等，都没有一个能100%还原到我想要的程度。
直到用到Figma Make，简直是救我🐶命，妈妈再也不用担心我跟研发扯皮了。大致流程如下，分享给大家⬇️
1️⃣将【Design】文件导入【Make】，P1
在【Design】文件中选中一个frame，右键点击【Send to Figma Make】。目前最多支持一次性导入3个frame，但我试了很多次，效果都不佳，还是建议大家每次只导一个。
2️⃣创建【Make】文件，P2
打开【Make】页面，你会看到刚刚的Frame已经挂到了输入框上方（会展示一个蓝色的小钢笔），这样是带样式结构的，而不是截图。输入提示词要求100%还原你的设计稿，发送后就会跳转到 vibe coding 的界面，Make 文件就创建成功了。
3️⃣在【Make】文件中继续导入frame，P3
如果你要做页面跳转、状态切换、组件切换等交互，点击对话框左下角小「+」，选择【Attach a design】，会出现一个粘贴面板。此时去【Design】文件，直接复制对应frame，再粘贴回来，输入框上方就会出现对应页面（带蓝色小钢笔），继续对话让AI帮你完善即可。
4️⃣导出代码，P4
绑定Github仓库，一键push代码。
不过Figma make 也有一些缺点，比如生成的代码质量一般，不够组件化，而且你需要明确指定是要 React 18 还是 19 的代码，否则可能会有版本问题。大家还有什么更好的使用技巧吗，期待交流讨论～
2 20
这两天真的被Gemini3惊艳到了，于是我从落灰已久的 idea 库里翻出一个小想法，想说做着玩玩。
这是一个“拼贴诗”生成器，选一下今天的心情 + 填几个词语，就能生成一张拼贴诗卡片，不同心情都有对应的色彩，很适合当作每天的小小仪式感。
从idea到上线，全过程花了 3 小时，用到了Gemini 3 + GPT-5.1 + Lovable，享一下我的真实体验⬇️
1️⃣生成PRD & Prompt - GPT-5.1
首先是PRD生成，直接把想做的功能、用户流程对着AI说一遍，让它成立成可直接开发的PRD文档。接下来是Prompt生成，描述下输入和输出的要求，直接生成可用Prompt。GPT-5.1的产出基本直接可用，我只做了简单微调。
用时：15 min
2️⃣前端视觉demo - Gemini 3
把 PRD 和几张页面风格参考图一起丢给 Gemini 3，让它直接生成前端代码 + 页面视觉。不得不说 Gemini 3 在前端样式生成上真的很强，主题色、拼贴感、文艺调性都拿捏得很准，我反而主要花时间在挑选想要的视觉方向。交互结构也生成得很合理，而且输出的是可直接运行的代码，直接就能预览界面。
用时：1 h
3️⃣前端样式精调 & AI效果调试 - Lovable
因为用Gemini调细节会比较慢，我把代码导入到Lovable继续精调，包括UI 配色、排版布局、转场动效、边界状态等，把整体视觉和交互都打磨得更细腻。
AI生成功能也直接用Lovable自带的AI API，把之前生成好的Prompt接进去就能开始调试，整个过程非常顺畅。
用时：1 h
4️⃣测试 & Case修复- Lovable
进行多轮手动测试，用不同数量、不同组合的词语生成拼贴诗，逐个检查展示效果，定位断句、排版、位置偏移等问题，并修复对应case。
用时：40 min
5️⃣安全诊断 & 发布上线- Lovable
用Lovable自带的安全诊断工具扫描并修复潜在问题后，就可以顺利发布了。
用时：5 min
整个过程从idea到上线一气呵成，这种顺快感久违了！
越来越真切感受到，现在就是普通人用AI把想法变成产品，让创造力被点燃最好的时代，更加期待未来了！
这是一个“拼贴诗”生成器，选一下今天的心情 + 填几个词语，就能生成一张拼贴诗卡片，不同心情都有对应的色彩，很适合当作每天的小小仪式感。
从idea到上线，全过程花了 3 小时，用到了Gemini 3 + GPT-5.1 + Lovable，享一下我的真实体验⬇️
1️⃣生成PRD & Prompt - GPT-5.1
首先是PRD生成，直接把想做的功能、用户流程对着AI说一遍，让它成立成可直接开发的PRD文档。接下来是Prompt生成，描述下输入和输出的要求，直接生成可用Prompt。GPT-5.1的产出基本直接可用，我只做了简单微调。
用时：15 min
2️⃣前端视觉demo - Gemini 3
把 PRD 和几张页面风格参考图一起丢给 Gemini 3，让它直接生成前端代码 + 页面视觉。不得不说 Gemini 3 在前端样式生成上真的很强，主题色、拼贴感、文艺调性都拿捏得很准，我反而主要花时间在挑选想要的视觉方向。交互结构也生成得很合理，而且输出的是可直接运行的代码，直接就能预览界面。
用时：1 h
3️⃣前端样式精调 & AI效果调试 - Lovable
因为用Gemini调细节会比较慢，我把代码导入到Lovable继续精调，包括UI 配色、排版布局、转场动效、边界状态等，把整体视觉和交互都打磨得更细腻。
AI生成功能也直接用Lovable自带的AI API，把之前生成好的Prompt接进去就能开始调试，整个过程非常顺畅。
用时：1 h
4️⃣测试 & Case修复- Lovable
进行多轮手动测试，用不同数量、不同组合的词语生成拼贴诗，逐个检查展示效果，定位断句、排版、位置偏移等问题，并修复对应case。
用时：40 min
5️⃣安全诊断 & 发布上线- Lovable
用Lovable自带的安全诊断工具扫描并修复潜在问题后，就可以顺利发布了。
用时：5 min
整个过程从idea到上线一气呵成，这种顺快感久违了！
越来越真切感受到，现在就是普通人用AI把想法变成产品，让创造力被点燃最好的时代，更加期待未来了！
5 10
谁还记得上半年疯狂营销的面试作弊神器Cluely？
几个月不见，今天上了下他们官网，发现已经完全转型成会议工具了，功能上除了实时题词和会议纪要还打通了上下游场景，会前帮你检索相关人员信息，会后自动生成跟进邮件。浅用了下，体验居然还不错。
先用争议场景吸引注意力，再快速转型奔向更大的市场。从灰色场景到企业刚需，不得不说创始人真的是懂营销还懂产品节奏的奇才了。
🙋♀️有人了解他们真实数据如何嘛？
几个月不见，今天上了下他们官网，发现已经完全转型成会议工具了，功能上除了实时题词和会议纪要还打通了上下游场景，会前帮你检索相关人员信息，会后自动生成跟进邮件。浅用了下，体验居然还不错。
先用争议场景吸引注意力，再快速转型奔向更大的市场。从灰色场景到企业刚需，不得不说创始人真的是懂营销还懂产品节奏的奇才了。
🙋♀️有人了解他们真实数据如何嘛？
1 00
最近激情下单了Plaud 国行版。作为一个连☕️coffee chat都会写复盘的重度会议复盘党，真的非常刚需了。这一周高频实测后，分享给大家真实的体验，有优点也有槽点，给还在观望的朋友作个参考⬇️
1️⃣硬件体验 P1-P3
【外观手感】小而轻的一张卡，金属质感高级，卡身微微凸起贴合手指，握持感很好。上直角、下圆角的造型和手机外形呼应，整机干净利落。
【交互操作】顶部布局，左侧Logo的字母“A” 中藏着指示灯，不同颜色代表录音、待机、充电等状态，一眼就能判断；右侧是模式切换键和录音开关键，盲操作也很顺；背面是磁吸充电口很方便。整体操作逻辑清晰，基本没有学习成本。
【续航&便携】续航也不错，我连续用了四五天才充一次电。配件附带皮套，可磁吸在手机背面，我自己换了磁吸手机壳搭配使用，出门和手机一起带着很方便。建议官方也可以多出些不同颜色的皮套，来搭配手机壳。
2️⃣软件体验 P4-P6
【录音&转写】音质中规中矩，安静环境清晰，嘈杂场景有底噪。 转写偶尔有错字、断句或发言人识别错误的情况，但整体可接受。
【AI摘要功能】效果挺惊喜，AI自动提炼要点并结构化输出，一次性生成会议纪要、todo、脑图等。要点总结精准、逻辑清晰，还有多种模板可选，适配演讲、销售、咨询等不同场景。
【UX设计】界面黑白配色简洁，信息层级稍显混乱，部分文案机翻感强，汉化不彻底。但iOS灵动岛的传输动画实时显示进度条，细节感加分。目前PC端仍未上线，显示开发中，暂时还不能跨设备查看。
【软件定价】支持月/年订阅，专业版¥339/年，卓越版 ¥1099/年。相较同类产品价格略高，确实不太符合国内用户的付费习惯。但如果是高频会议、采访的用户来说，还是值回票价的。
目前国内已经有不少竞品在跟进这个品类，电商平台上有些销量甚至高过PLAUD。但我仍然期待PLAUD作为最早的创新者，能继续打磨体验到极致。 毕竟创新的价值不止先做出来，而是能持续做得更好。
1️⃣硬件体验 P1-P3
【外观手感】小而轻的一张卡，金属质感高级，卡身微微凸起贴合手指，握持感很好。上直角、下圆角的造型和手机外形呼应，整机干净利落。
【交互操作】顶部布局，左侧Logo的字母“A” 中藏着指示灯，不同颜色代表录音、待机、充电等状态，一眼就能判断；右侧是模式切换键和录音开关键，盲操作也很顺；背面是磁吸充电口很方便。整体操作逻辑清晰，基本没有学习成本。
【续航&便携】续航也不错，我连续用了四五天才充一次电。配件附带皮套，可磁吸在手机背面，我自己换了磁吸手机壳搭配使用，出门和手机一起带着很方便。建议官方也可以多出些不同颜色的皮套，来搭配手机壳。
2️⃣软件体验 P4-P6
【录音&转写】音质中规中矩，安静环境清晰，嘈杂场景有底噪。 转写偶尔有错字、断句或发言人识别错误的情况，但整体可接受。
【AI摘要功能】效果挺惊喜，AI自动提炼要点并结构化输出，一次性生成会议纪要、todo、脑图等。要点总结精准、逻辑清晰，还有多种模板可选，适配演讲、销售、咨询等不同场景。
【UX设计】界面黑白配色简洁，信息层级稍显混乱，部分文案机翻感强，汉化不彻底。但iOS灵动岛的传输动画实时显示进度条，细节感加分。目前PC端仍未上线，显示开发中，暂时还不能跨设备查看。
【软件定价】支持月/年订阅，专业版¥339/年，卓越版 ¥1099/年。相较同类产品价格略高，确实不太符合国内用户的付费习惯。但如果是高频会议、采访的用户来说，还是值回票价的。
目前国内已经有不少竞品在跟进这个品类，电商平台上有些销量甚至高过PLAUD。但我仍然期待PLAUD作为最早的创新者，能继续打磨体验到极致。 毕竟创新的价值不止先做出来，而是能持续做得更好。
2 00
好消息：理念很超前😀
坏消息：大厂下场了🥹
一个月前在黑客松做了AI标签管理，今早一睁眼看到edge浏览器新发布的copilot模式，就包含了这个功能。
真的要好好甄别哪些事在大厂射程范围内…
坏消息：大厂下场了🥹
一个月前在黑客松做了AI标签管理，今早一睁眼看到edge浏览器新发布的copilot模式，就包含了这个功能。
真的要好好甄别哪些事在大厂射程范围内…
3 00
最近一直在思考AI浏览器的未来会是什么样子？体验了市面上不少产品后，总觉得它们偏向自动化执行，结果交付。但似乎没有从“用户的信息处理体验”出发去重新想象浏览器的交互形态。
我是一个信息吞吐量特别大的人，经常在浏览器里同时开启几十、上百个标签页。在这次52小时创业森林活动上，竟然遇到一群同类，有人甚至能一天能开启上千个标签页！我们一拍即合，组建了一个由“效率管理狂人”们组成的小组。
我们的目标是重新定义浏览器的“标签页体验”。
就像蜜蜂将采集的花蜜分类存入不同蜂巢，我们希望浏览器也能像蜜蜂一样工作，所以取名“蜜蜂浏览器”。但考虑到黑客松时间有限，决定先以浏览器插件的形式落地 MVP。通过【新开标签页】承载标签页分类与管理，能有效帮助信息重度用户降低认知负担、聚焦当前任务、提升处理效率。
比如，你是一位AI创业者，在一周内要同时完成融资BP打磨、搭建官网、撰写招聘JD发在多个平台，蜜蜂浏览器可以自动识别标签页的任务意图，将相关页面按项目自动聚类归档，让你不再在一堆混乱的标签页中疲于翻找。
我们也在现场完成了初版 Demo的开发实现，包括：
🌟意图是被与分类：识别标签页内容背后的使用意图，自动归类分组并展示为脑图形式，帮助用户回溯浏览轨迹与任务脉络。
🌟标签页上下文对话：基于聚合的标签页内容，用户可进一步对话或生成摘要、文档等任务结果。
虽然 Demo体验还不完善，需要进一步提升性能和准确率，但现场收获了上百位用户加入我们的内测群，验证了用户的真实痛点与解决方向的可行性。
这次项目也让我进一步思考了人机关系的未来走向。我观察到，目前市面上的 AI 工具大致可以分为两类价值观：
⬆️AI增强人类（AI Enhance Human）：如 NotebookLM、Granola，专注辅助与能力提升。
⬇️AI替代人类（AI Replace Human）：如AI客服等各类AI员工，试图接管整个工作流程。
但在浏览器这个场景里，我认为这两个路径都会长期共存。因为人类始终需要在互联网上“消费信息”、“连接他人”，这些刚需是无法被 AI 替代的。因此，服务于个体，增强个性化浏览体验，仍会是一个有价值的方向。就像Dia最近在内测的浏览器「vibe coding」功能，用户可以自由定制网页样式，就是一种极致个性化思路的体现。
最后，再宣传一下【蜜蜂浏览器】这个小产品，我们已经通过52h的黑客松初步实现了这个 Demo，也希望进一步将它迭代为一个真正的产品。如果有感兴趣的小伙伴欢迎留言进行内测哦～
我是一个信息吞吐量特别大的人，经常在浏览器里同时开启几十、上百个标签页。在这次52小时创业森林活动上，竟然遇到一群同类，有人甚至能一天能开启上千个标签页！我们一拍即合，组建了一个由“效率管理狂人”们组成的小组。
我们的目标是重新定义浏览器的“标签页体验”。
就像蜜蜂将采集的花蜜分类存入不同蜂巢，我们希望浏览器也能像蜜蜂一样工作，所以取名“蜜蜂浏览器”。但考虑到黑客松时间有限，决定先以浏览器插件的形式落地 MVP。通过【新开标签页】承载标签页分类与管理，能有效帮助信息重度用户降低认知负担、聚焦当前任务、提升处理效率。
比如，你是一位AI创业者，在一周内要同时完成融资BP打磨、搭建官网、撰写招聘JD发在多个平台，蜜蜂浏览器可以自动识别标签页的任务意图，将相关页面按项目自动聚类归档，让你不再在一堆混乱的标签页中疲于翻找。
我们也在现场完成了初版 Demo的开发实现，包括：
🌟意图是被与分类：识别标签页内容背后的使用意图，自动归类分组并展示为脑图形式，帮助用户回溯浏览轨迹与任务脉络。
🌟标签页上下文对话：基于聚合的标签页内容，用户可进一步对话或生成摘要、文档等任务结果。
虽然 Demo体验还不完善，需要进一步提升性能和准确率，但现场收获了上百位用户加入我们的内测群，验证了用户的真实痛点与解决方向的可行性。
这次项目也让我进一步思考了人机关系的未来走向。我观察到，目前市面上的 AI 工具大致可以分为两类价值观：
⬆️AI增强人类（AI Enhance Human）：如 NotebookLM、Granola，专注辅助与能力提升。
⬇️AI替代人类（AI Replace Human）：如AI客服等各类AI员工，试图接管整个工作流程。
但在浏览器这个场景里，我认为这两个路径都会长期共存。因为人类始终需要在互联网上“消费信息”、“连接他人”，这些刚需是无法被 AI 替代的。因此，服务于个体，增强个性化浏览体验，仍会是一个有价值的方向。就像Dia最近在内测的浏览器「vibe coding」功能，用户可以自由定制网页样式，就是一种极致个性化思路的体现。
最后，再宣传一下【蜜蜂浏览器】这个小产品，我们已经通过52h的黑客松初步实现了这个 Demo，也希望进一步将它迭代为一个真正的产品。如果有感兴趣的小伙伴欢迎留言进行内测哦～
1 60
25年快过半，今年还有机会看到AI超级应用的影子么🤔？
对于AI超级应用的讨论，过去2年多的时间从未停止，但AI应用整体的表现却让很多人从一开始的兴奋期待转到“模型即应用”的论调。
转眼已是2025年中，从年初到现在，AI领域依旧热闹，但我想重新思考这个问题：AI真正意义上的“超级应用”是否会出现？
我的判断是：虽然它还未成形，但一些具有潜力的方向已经显现出趋势性的信号。我长期关注以下2个方向，并认为它们不仅有颠覆现有信息分发、人机交互方式的潜力，更极有可能孕育出未来的AI原生级产品形态。
1️⃣ AI OS：AI代理用户在计算设备上的操作。
AI Agent的发展已经让我们对AI的认知从最初的聊天助手升级到任务执行者。在这个方向上，过去两年其实已经有不少尝试：从24年初Rabbit R1希望打造一个“AI代理层”来取代传统操作界面。到移动端上，Auto-GLM、荣耀等厂商开始探索跨应用自动化执行任务的可能性。到PC端，通用Agent、AI浏览器产品逐渐增多，试图重构用户与网页的交互方式。
目前来看，这些产品仍处于初期阶段，尤其在任务成功率与稳定性上还有明显提升空间。但它们代表了一种重要的趋势：AI可以替用户完成更复杂的链式任务，显示降低用户操作成本。
相比于Manus、Genspark等通用Agent产品先优先布局的网页端，我更看好浏览器层。（试想一下如果AI能代替你完成浏览器中50%以上的操作，浏览器还会长现在的样子吗）而现在的AI浏览器产品形态更像是在传统浏览器的框架上增加AI Copilit，什么是AI原生浏览器形态还有较大探索空间。
2️⃣ AI即第二大脑：信息记录 + 主动服务 + 长期陪伴
另一个值得持续观察的方向，是“AI如何成为人类思维的延伸”。相比于一次性的任务执行，更具粘性的产品形态往往来源于深度融入用户生活与思维过程。我们已经看到一些典型场景开始落地：软件类AI笔记类工具（多位大佬选择的创业方向），帮助用户记录、总结、重组信息。硬件类可穿戴设备（如AI眼镜、录音吊坠、智能相机）开始构建“持续感知”的能力。
这类产品的逻辑是：AI与用户之间形成数据积累与理解闭环，成为“长期、智能、有记忆”的存在。一旦体验成熟，将具备极强的用户粘性和成长性。
我认为的“AI超级应用”，可能具备这两个特征：
1️⃣深度结合高频场景：如浏览器、办公、笔记、内容消费、日常记录。
2️⃣建立长线用户关系：通过积累行为数据，持续理解用户，形成“使用越久越有价值”的正反馈。
它的诞生，可能不会一蹴而就，对于创业者与产品人而言，当下正是积累认知、理解用户的沉淀阶段，相信某些事物已经慢慢孕育在水下。而随着Agentic AI与多模态推理模型能力的不断提升一定会带来AI应用进一步升级。
以上是我的思考，也想听听各位从业者的体感和观察，欢迎大家在评论区交流呀～
对于AI超级应用的讨论，过去2年多的时间从未停止，但AI应用整体的表现却让很多人从一开始的兴奋期待转到“模型即应用”的论调。
转眼已是2025年中，从年初到现在，AI领域依旧热闹，但我想重新思考这个问题：AI真正意义上的“超级应用”是否会出现？
我的判断是：虽然它还未成形，但一些具有潜力的方向已经显现出趋势性的信号。我长期关注以下2个方向，并认为它们不仅有颠覆现有信息分发、人机交互方式的潜力，更极有可能孕育出未来的AI原生级产品形态。
1️⃣ AI OS：AI代理用户在计算设备上的操作。
AI Agent的发展已经让我们对AI的认知从最初的聊天助手升级到任务执行者。在这个方向上，过去两年其实已经有不少尝试：从24年初Rabbit R1希望打造一个“AI代理层”来取代传统操作界面。到移动端上，Auto-GLM、荣耀等厂商开始探索跨应用自动化执行任务的可能性。到PC端，通用Agent、AI浏览器产品逐渐增多，试图重构用户与网页的交互方式。
目前来看，这些产品仍处于初期阶段，尤其在任务成功率与稳定性上还有明显提升空间。但它们代表了一种重要的趋势：AI可以替用户完成更复杂的链式任务，显示降低用户操作成本。
相比于Manus、Genspark等通用Agent产品先优先布局的网页端，我更看好浏览器层。（试想一下如果AI能代替你完成浏览器中50%以上的操作，浏览器还会长现在的样子吗）而现在的AI浏览器产品形态更像是在传统浏览器的框架上增加AI Copilit，什么是AI原生浏览器形态还有较大探索空间。
2️⃣ AI即第二大脑：信息记录 + 主动服务 + 长期陪伴
另一个值得持续观察的方向，是“AI如何成为人类思维的延伸”。相比于一次性的任务执行，更具粘性的产品形态往往来源于深度融入用户生活与思维过程。我们已经看到一些典型场景开始落地：软件类AI笔记类工具（多位大佬选择的创业方向），帮助用户记录、总结、重组信息。硬件类可穿戴设备（如AI眼镜、录音吊坠、智能相机）开始构建“持续感知”的能力。
这类产品的逻辑是：AI与用户之间形成数据积累与理解闭环，成为“长期、智能、有记忆”的存在。一旦体验成熟，将具备极强的用户粘性和成长性。
我认为的“AI超级应用”，可能具备这两个特征：
1️⃣深度结合高频场景：如浏览器、办公、笔记、内容消费、日常记录。
2️⃣建立长线用户关系：通过积累行为数据，持续理解用户，形成“使用越久越有价值”的正反馈。
它的诞生，可能不会一蹴而就，对于创业者与产品人而言，当下正是积累认知、理解用户的沉淀阶段，相信某些事物已经慢慢孕育在水下。而随着Agentic AI与多模态推理模型能力的不断提升一定会带来AI应用进一步升级。
以上是我的思考，也想听听各位从业者的体感和观察，欢迎大家在评论区交流呀～
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YC 25 RFS 召集设计师创始人，预测未来随着编程工具让产品开发变得更加便捷，优秀的设计将会更加重要。设计师所具备的用户同理心、聚焦问题解决、对质量的高标准和独特品味等能力对每个创始团队都是必须的。未来会有更多的设计师迈出这一步，创办自己的公司。
👀想问问各位设计师们怎么看，做好一起改变世界的准备了吗，欢迎一起交流🚀
附原文摘要：
1️⃣全栈AI公司：不局限于卖AI产品，深入行业用AI运营公司，像组建AI代理的律所与传统律所竞争。
2️⃣设计创业者：新编码工具凸显设计重要性，设计师应凭自身优势借助AI创业。
3️⃣语音AI：基于新模型开发难与人类区分的语音AI机器人，改善企业与客户沟通。
4️⃣AI助力科学进步：科学领域工具陈旧，基于测试时计算的创业公司可用AI提供高效科研方案。
5️⃣AI个人助理：大语言模型发展助力开发懂用户习惯和偏好的AI助理，实现工作自动化。
6️⃣医疗保健AI：美国医疗行政成本高，大语言模型可自动化相关任务，提升系统效率。
7️⃣AI个人导师：用AI打造个性化学习工具，以多模态呈现方式讲解复杂知识，变革教育。
8️⃣机器人软件工具：基础模型让机器人有人类水平感知和判断能力，B2B领域应用前景广。
9️⃣教育的未来：教育行业变革难，AI有望重塑教育模式，但需探索商业模式。
🔟AI住宅安全：家庭安全投入大，传统产品落后，可将AI商业安全技术用于家庭。
1️⃣1️⃣内部智能体构建器：开发能让员工构建智能体自动化处理重复性工作的基础设施。
1️⃣2️⃣AI研究实验室：YC见证OpenAI发展，鼓励开展需长时间商业化的AI深入研究。
1️⃣3️⃣电子邮件语音AI助手：开发语音处理邮件的AI助手，提升办公效率，打造通用型助手。
1️⃣4️⃣AI个人理财：现有理财咨询不佳，用大语言模型开发软件，为大众提供低成本个性化建议。
👀想问问各位设计师们怎么看，做好一起改变世界的准备了吗，欢迎一起交流🚀
附原文摘要：
1️⃣全栈AI公司：不局限于卖AI产品，深入行业用AI运营公司，像组建AI代理的律所与传统律所竞争。
2️⃣设计创业者：新编码工具凸显设计重要性，设计师应凭自身优势借助AI创业。
3️⃣语音AI：基于新模型开发难与人类区分的语音AI机器人，改善企业与客户沟通。
4️⃣AI助力科学进步：科学领域工具陈旧，基于测试时计算的创业公司可用AI提供高效科研方案。
5️⃣AI个人助理：大语言模型发展助力开发懂用户习惯和偏好的AI助理，实现工作自动化。
6️⃣医疗保健AI：美国医疗行政成本高，大语言模型可自动化相关任务，提升系统效率。
7️⃣AI个人导师：用AI打造个性化学习工具，以多模态呈现方式讲解复杂知识，变革教育。
8️⃣机器人软件工具：基础模型让机器人有人类水平感知和判断能力，B2B领域应用前景广。
9️⃣教育的未来：教育行业变革难，AI有望重塑教育模式，但需探索商业模式。
🔟AI住宅安全：家庭安全投入大，传统产品落后，可将AI商业安全技术用于家庭。
1️⃣1️⃣内部智能体构建器：开发能让员工构建智能体自动化处理重复性工作的基础设施。
1️⃣2️⃣AI研究实验室：YC见证OpenAI发展，鼓励开展需长时间商业化的AI深入研究。
1️⃣3️⃣电子邮件语音AI助手：开发语音处理邮件的AI助手，提升办公效率，打造通用型助手。
1️⃣4️⃣AI个人理财：现有理财咨询不佳，用大语言模型开发软件，为大众提供低成本个性化建议。
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