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【思考碎片】关于后AI 时代交互范式
最近密集见了三位关键人物，在三个不同的时空坐标里完成了认知迭代：
☕️ 望京清晨的咖啡厅里听@遥行Gofurther 分享他做One2X的理念
🏭 751知乎活动后台的老火车旁边听张鹏分享Manus 与AI 时代 interface的终态思考
🌉 亮马河深夜与@kalasoo 的交流做好关键 5% 的理念和未来态的#交互界面
还有大半夜跟@Muji_Yang 一起读论文也是个有趣的瞬间
最近密集见了三位关键人物，在三个不同的时空坐标里完成了认知迭代：
☕️ 望京清晨的咖啡厅里听@遥行Gofurther 分享他做One2X的理念
🏭 751知乎活动后台的老火车旁边听张鹏分享Manus 与AI 时代 interface的终态思考
🌉 亮马河深夜与@kalasoo 的交流做好关键 5% 的理念和未来态的#交互界面
还有大半夜跟@Muji_Yang 一起读论文也是个有趣的瞬间
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😂我也会花很多时间去“观察”用户，当然如何提供更极致的产品体验，不是用户定义的，还是来自我的总结和理解启发而来的“直觉”
小柿马: 和在@启师傅 Ai 客厅认识的前同事@龙翊Longyi 聊聊他的程序员生涯和创业故事。 不管是高中挖比特币，Github开源项目拿到万星，还是现在在做的Ai设计工具Seede.ai，关于这些决定，他很少提市场需求，但看重技术品味，一言蔽之，主要靠直觉。 品味和直觉，让我想起了乔布斯。 欢迎大家体验 Seede.ai
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【Seede.ai × 知乎】第十一届《新知青年大会》邀请函设计项目复盘
作为十年老知乎er（虽然还是小透明），收到官方合作邀请时简直惊喜！更巧的是——我们刚说完"不只做工具，更要做设计工作流"，知乎就带着真实需求来了：设计带宽不足，急需AI助力活动邀请函设计。
🎯 项目攻坚记：
1️⃣ MUJI（前奥美4A大佬）带队，从飞书文档结构化文案 → Seede生成多版初稿 → 精选4版提交
2️⃣ 首轮反馈："有潜力，但差点感觉"（经典甲方语录😂）
3️⃣ 关键突破：找到主视觉海报作为参考，方向瞬间明朗
4️⃣ 开启深夜模式：连续几天和@Muji_Yang @YH改稿到凌晨（设计师都懂.jpg）
最终呈现👉 知乎第十一届新知青年大会官方邀请函，底部骄傲标注着"made by seede.ai"
这次合作让我们验证了：AI不仅是效率工具，更能融入真实商业设计流程。期待下次用Seede为更多品牌创造惊喜！
作为十年老知乎er（虽然还是小透明），收到官方合作邀请时简直惊喜！更巧的是——我们刚说完"不只做工具，更要做设计工作流"，知乎就带着真实需求来了：设计带宽不足，急需AI助力活动邀请函设计。
🎯 项目攻坚记：
1️⃣ MUJI（前奥美4A大佬）带队，从飞书文档结构化文案 → Seede生成多版初稿 → 精选4版提交
2️⃣ 首轮反馈："有潜力，但差点感觉"（经典甲方语录😂）
3️⃣ 关键突破：找到主视觉海报作为参考，方向瞬间明朗
4️⃣ 开启深夜模式：连续几天和@Muji_Yang @YH改稿到凌晨（设计师都懂.jpg）
最终呈现👉 知乎第十一届新知青年大会官方邀请函，底部骄傲标注着"made by seede.ai"
这次合作让我们验证了：AI不仅是效率工具，更能融入真实商业设计流程。期待下次用Seede为更多品牌创造惊喜！
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昨天 Lovart 的 design agent 刷屏挺火，很多人都来问我怎么看。
不过 Seede.ai 切的方向不太一样，如果说 Lovart 在做内容生成（创意 create），Seede 是专注内容组织（排版 layout），Lovart 如果希望赋能设计师，Seede 实际上是要帮助非设计师群体。
比如举个例子：长图和结构化文本场景（财报、简历、菜谱），目前这块好像还只有我们能搞定。#VibeDesigning
目前文生图还存在不少痛点，我们客户常提的问题包括：
1.没有图层结构，编辑困难（涂抹工具太原始）
2.难以插入真实照片/素材
3.长文本缺乏语义解析和结构处理
4.多尺寸、多页支持弱
5.品牌资产复用差
Lovart 在提取文本上做的不错，但从我们经验看，文本与视觉的弹性适配依然是核心挑战。很多 real-world 的场景，比如“替换文案但不破坏排版”，现在大多数 agent 还做不到，最后还是得靠设计师人工微调。
期待大家一起把这个领域做得更好 🙌
不过 Seede.ai 切的方向不太一样，如果说 Lovart 在做内容生成（创意 create），Seede 是专注内容组织（排版 layout），Lovart 如果希望赋能设计师，Seede 实际上是要帮助非设计师群体。
比如举个例子：长图和结构化文本场景（财报、简历、菜谱），目前这块好像还只有我们能搞定。#VibeDesigning
目前文生图还存在不少痛点，我们客户常提的问题包括：
1.没有图层结构，编辑困难（涂抹工具太原始）
2.难以插入真实照片/素材
3.长文本缺乏语义解析和结构处理
4.多尺寸、多页支持弱
5.品牌资产复用差
Lovart 在提取文本上做的不错，但从我们经验看，文本与视觉的弹性适配依然是核心挑战。很多 real-world 的场景，比如“替换文案但不破坏排版”，现在大多数 agent 还做不到，最后还是得靠设计师人工微调。
期待大家一起把这个领域做得更好 🙌
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