AI驱动的Fluent无人机外部流场CFD仿真 这次尝试用 Codex 帮我在Ansys Fluent 里跑一个飞行器的气流 CFD仿真。从导入模型、生成网格，到设置来流、查看压力云图和气流动画，中间也遇到了一些方向和显示问题。这个视频主要记录整个调试和可视化过程。 #Codex# #AI工程仿真# #ANSYS# #Fluent# #CFD# #外流仿真# #气动仿真# #瞬态仿真# #PyFluent# #网格生成#

Opus 5.5（图1-2） vs GPT 6 Astra（图3-4） Opus 5.5 网页： GPT 6 Astra 网页： --- Prompt --- 请直接制作一个可以在浏览器中实时交互的高完成度 3D 景观网页。 主题：日式樱花山谷。 使用 HTML、CSS、JavaScript 实现。不要生成图片，不要只给设计方案， 不要用一张背景图加视差效果冒充 3D。我要的是实际可运行、可游览的成品。 【一、作品定位】 这是一片完整、连续、有远近层次的山谷景观， 不是孤立的小摆件、悬浮岛、带底座的沙盘，也不是单纯的技术演示。 风格是现代精细体素 / voxel art： 保留立方体几何的造型语言，但画面应高分辨率、抗锯齿、光影细腻。 不要复古低分辨率像素化，不要粗大积木堆砌，不要给画面套像素滤镜。 视觉质量优先。宁可少几个功能，也不要牺牲构图、材质和光照。 【二、参考图的使用方式】 如果附有参考图，请先理解它的构图层次、尺度、光线和色彩关系。 仅借鉴氛围与视觉语言，重新设计场景， 不要照搬建筑、树木、山体和道路的位置，不要 1:1 复刻。 参考图不是网页里的背景素材。场景本身必须由真实 3D 几何构成。 【三、场景构图】 默认打开时就应呈现一幅完整、有吸引力的画面， 不需要用户先旋转镜头才能找到好看的角度。 采用透视相机，而不是沙盘式等距俯视相机。 画面有明确的前景、中景、远景： 前景： 一株有存在感的古老樱花树，配合岩石、草木、石灯笼和少量落花， 形成画面边缘的自然框景，但不能挡住河流、桥和主要建筑。 中景： 一条蜿蜒河流引导视线进入画面，红色木桥横跨河面； 村落、茶屋、神社和小径顺着地势分布，建筑之间有真实的通行关系。 地面有起伏、岸线和自然过渡，不是平面上均匀摆放模型。 远景： 山坡上的多层塔、不同距离的森林和山脊，以及远处的雪山。 用尺度变化、遮挡、冷暖变化和空气透视表现距离， 而不是仅仅把远处物体缩小。 不要把所有元素均匀铺满。需要主次、疏密、留白和清楚的视觉焦点。 【四、造型与画面质量】 樱花树： 树干有转折、分叉和根部，树冠由不规则花簇组成， 有间隙、厚薄变化和可见枝条。不要做成几个规则球体或方块团。 建筑： 屋顶有层叠瓦片、挑檐、梁柱和窗格； 不同建筑有用途、体量和高度差异，不要复制同一栋房子铺满山谷。 地形： 岸边有湿润石块、草丛和植被过渡。 避免过于规律的台阶、重复条纹、棋盘格和明显的程序生成网格。 水面： 必须能够反映周围景物，具有适度的波纹、深浅变化和岸边过渡。 尽量使用实际场景反射；需要性能降级时也应保持视觉可信。 不要用闪烁噪声、强烈扭曲或一整块蓝色平面代替水。 细节： 可以有少量锦鲤、落花、萤火虫、瀑布和远处飞鸟， 但都应服务于氛围，不能让画面显得嘈杂。 不要为了宣称模型数量而堆砌细节。 【五、色彩与氛围】 默认是蓝调时刻： 偏冷的山谷与远山，柔和的粉色樱花，温暖但不过曝的灯笼和窗光。 暖光集中在有人活动的地方，不要把整个环境染成橙色。 需要柔和阴影、物体接触处的明暗、合理的曝光、 克制的泛光、抗锯齿和有距离层次的薄雾。 避免发白、灰蒙、过度饱和、满屏浓雾、过曝灯光和明显锯齿。 方块几何可以清晰，但渲染本身不能粗糙。 另提供“清晨”和“雨中”两种氛围； 切换时应同步改变天空、环境光、雾和局部效果， 不是仅仅修改背景颜色。 【六、交互与界面】 提供四个经过设计的镜头： 山谷全景、河边低机位、寺庙小径、山坡俯瞰。 切换应平滑，每个镜头都需要有独立的构图价值。 基础交互： 鼠标拖动观察、滚轮缩放或前进，触屏支持拖动和双指缩放。 提供重置视角、隐藏界面和保存当前画面的功能。 可选增强： 自由探索、缓慢镜头巡游、环境音。 环境音默认关闭，只在用户主动点击后播放。 额外功能不能影响默认画面的完成度。 界面要克制、有设计感，以景观为主。 标题和控制条放在边缘，不遮挡视觉焦点。 桌面和手机都不能出现按钮越界、文字重叠或无法操作的问题。 【七、工程与性能】 允许使用 Three.js / WebGL，以及版本固定、互相兼容的 CDN 依赖。 优先使用成熟渲染能力，不要为了“零依赖”重写整套引擎。 自写的 HTML、CSS、JavaScript 尽量整理在一个 HTML 文件中。 景物由程序化几何和材质生成，不依赖外部图片或 3D 模型资源。 重复物体采用适合的批量或实例化绘制方式； 合理控制细分、阴影、反射和渲染分辨率。 提供高画质和轻量模式，手机默认使用较轻设置。 不要靠无限增加体素数量换取细节。 加入加载提示、WebGL 不支持时的提示和必要的错误处理。 没有开启声音时不要自动播放；尊重减少动态效果的系统偏好。 【八、交付前验收】 不要写完代码就立即交付。 如果当前环境支持浏览器运行和截图，请先实际打开页面， 检查默认镜头、四个视角、氛围切换、桌面和手机布局， 再根据截图修正明显的构图、曝光、遮挡和渲染问题。 重点检查： 是否存在空白画面、加载失败、控制台错误； 是否有穿模、闪烁、阴影条纹、过曝、水面异常； 默认画面是否真正像完整景观，而不是小型沙盘； 功能按钮是否实际可用，移动端是否越界。 可以使用浏览器截图验收，但不要调用图像生成工具。 没有完成的测试要如实说明，不要声称已经验证。 最终交付： 1. 实际存在、可以打开的 HTML 文件，或当前环境支持的交互预览。 2. 如能截图，附一张真实浏览器渲染截图。 3. 简短说明操作方式和必要的运行条件。 请直接完成制作；非关键细节自行作出一致的设计选择， 不要把可以自行解决的实现问题反复交给我决定。

GPT Image 2 生成赛博数字生命体，适合数字花卉，模型等 提示词： 赛博半透明生物荧光花卉概念信息图，9:16竖版。 中央是一株超写实3D赛博花卉，悬浮于冷黑色未来实验室虚空中。花瓣与叶片呈半透明磨砂玻璃质感，具有次表面散射、X光透视、薄膜折射与显微水滴；内部植物脉络转化为PCB电路、光导纤维、发光毛细管和能量流体。保持真实植物结构：65%有机生命体，35%数字电路。 采用“主星—卫星”构图：中央立体花卉占约30%，外围70%为高密度二维HUD信息系统。画面边缘精确排列10个独立数据模组，严格对齐隐藏网格，以0.5pt超细直线和90度机械折线连接花瓣、叶脉、茎干、雄蕊与电路节点。模组内嵌微型条形图、波形图、光谱曲线、等高线剖面、拓扑节点和点阵刻度。 视觉风格：超写实生物X光渲染 × 冷峻正交HUD界面 × 未来植物实验档案。背景为接近黑色的无限虚空，加入极弱数字颗粒、扫描线、点阵网格和体积雾。主体无外框自然融入背景，外围UI采用硬边模块化切割。避免普通游戏界面、廉价赛博朋克、卡通质感和机械零件随意拼贴。 **配色主题：{主题名称}** * 背景基底：{深色背景} * 半透明结构色：{低饱和玻璃色} * 主生物荧光色：{主色} * 辅助荧光色：{辅色} * 唯一强调色：{强调色} * 技术文字色：{文字色} 色彩规则：背景与结构色占约60%，主、辅助荧光色占约30%，强调色仅占5%—10%。全画面最多两种荧光色和一种强调色。强调色严格用于雄蕊能量核心、电路节点、关键箭头、危险参数与数据峰值，禁止大面积使用，禁止随机彩虹渐变。 字体采用浓缩技术文档排版。顶部设置一个超大纯汉字黑体标题，约64px，禁止拼音、英文和中英混排。10个模组使用等宽小标题、技术无衬线正文和高密度微文本。文字从中央向边缘逐渐密集，不遮挡主体，不出现乱码大字。 主体配色映射：花瓣主体使用透明结构色，花瓣边缘与叶脉使用主荧光色，内部细脉与光纤使用辅助荧光色，PCB交汇节点与雄蕊核心仅使用强调色。外围HUD亮度不得超过中央花卉。 高细节、电影级照明、真实折射、体积辉光、锐利边缘、精密排版、印刷级品质、统一构图、极高信息密度。 主体：郁金香

🪪 输入 GitHub 用户名，两秒钟生成一份作品集 无需注册登录，三种模板任选 程序员找工作时最尴尬的一环是作品集。代码都在 GitHub 上，但直接甩个用户名给 HR，对方点进去看到的是一排仓库名，看不出你到底擅长什么。想自己做个展示页，又得花一晚上写前端。 CheckMyGit 把这一步压成了输入用户名。它拉你的公开数据，生成三种风格：GitHub 侧边栏、Bento 网格、极简简历。贡献热力图、编程语言统计和置顶仓库都会渲染进去，做完能导出 PNG，也能拿一个可分享的页面链接。全程不用注册也不用授权。 技术上是 SvelteKit 2 配 Svelte 5 Runes 和 Tailwind CSS 4，数据走 GitHub GraphQL API 并以 REST 作为回退，部署在 Cloudflare Pages，图片导出用 html-to-image。MIT 协议。 规划中还有动态社交预览图、更多模板、主题切换、PDF 导出和自定义主题，目前还没做。 同样的代码，换个呈现方式，说服力差很多。 GitHub：

分享一组高端海报提示词： 提示词：生成一张 {宽高比} 的满版出血式编辑感动作海报，服务于 [品牌名称]。 品牌的视觉识别需遵循以下经过中国审美调整的特征： 一张明亮的户外照片，大面积开阔天空占据画面上方； 巨大的暖米白色、超紧缩、粗黑体的中文大字，被画布裁切，位于主体人物之后； 一个超大的动作人物沿对角线斜切构图，冲破文字层； 使用低角度或贴近的广角镜头，使前景具有强烈的身体压迫感； 次要文字、大号数字或纵向堆叠的中文词汇以米白色放置在画面底部和侧边； 紧凑的白色编辑感小字以紧密的集群方式，锚定在强烈的网格位置上； 一种生动的强调色——如中国红、朱红或赤金色——集中在主角产品或服装上， 而环境保持天蓝色和中性色调； 正午的硬朗日光，影子锐利，边缘高反差； 图层结构在扁平的图形文字与真实摄影之间交替； 极简装饰——仅用小型中国风标记（如抽象的云纹、篆刻印章或细线）、细分隔线或线框； 构图密集、充满动感，动作占主导，文字次之，小字再次之。 场景：{主体} 正在 {主体动作} ，手持或使用 {产品/道具}，位于 {地点}， 周围是 {背景元素}。地点可参考中国标志性景观、现代都市天际线、长城或辽阔的山脊， 始终带有广阔天空。 摄影与构图：户外低角度或贴近的广角，前景比例超大，决定性瞬间凝固， 一条强烈的对角线，主体至少被一条画布边缘裁切。 保持“新中式力量感”——一种现代中国的动态张力。 文字排版：在主体身后放置巨大的暖米白色、超紧缩中文无衬线粗黑体大字， 内容为 {主文字}，占画面一半以上，被画框裁切，并被动作部分遮挡。 字体应显得厚重、大胆、图形化，如同高端中国运动品牌的广告。 以紧凑的编辑感模块放置白色小字，内容为 {副文字}。 加入一个小型通用中式标记作为 {点缀符号}（如抽象云纹或印章）， 底部信息集群使用米白色。 服装造型：{服装风格}，采用新中式、科技感街头服饰或带有含蓄传统细节的现代运动剪裁。 品牌色：饱和度高的天蓝或青色为主导，暖米白色文字，干净白色小字，深阴影， 中国红/朱红色作为主角道具或醒目单品的生动强调色。 光线与质感：正午硬日光，影子锐利，高反差商业级摄影真实感， 轻微印刷颗粒质感。无插画、无3D渲染、无真实品牌Logo、无水印。 避免：{需回避的源内容}。 也请排除：真实品牌Logo、水印、二维码、漫画或网点效果、3D渲染、 暗调影棚场景、灰度调色板、微小远景主体，以及看起来西式的字体。 生成一张4K超高分辨率光栅图像。

图片转 3D 真正值钱的，不是吐出一坨模型文件，而是生成完还能改。 img2threejs 给 Codex 一张参考图，它会用 Three.js 基元、程序材质和生成几何，一轮轮重建成可动画的 狠的是质检：每轮拿渲染图跟原图对比，没过线就继续修。交付的是能读、能改、能进 Git 的 TypeScript，不是黑盒网格。 边界也说清楚：单图看不到的背面仍要推断；现在更擅长硬表面物体，人物还是偏风格化。

把 GitHub 账号一键变成好看的个人主页 用 SvelteKit 写的，输入 GitHub 用户名就能生成一个漂亮的个人展示页。三种样式可选——侧边栏风格、网格风格、简约简历风格。有贡献热力图、语言占比图、置顶项目，能导出 PNG 或生成分享链接。部署在 Cloudflare Pages，不用注册直接用。

前面讲过 AI Trading、策略生成、风控、实测数据， 这篇想聊一个我觉得更重要、但很少有人提的地方： 交易里最危险的，往往不是没有策略 而是你用了一个 “不适合自己” 的策略 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— 很多人找策略的时候，默认会问： 哪套收益最高？ 哪套胜率最高？ 哪套回测曲线最好看？ 但我这段时间用 @0x_aix 后， 越来越觉得这个问题本身就有偏差。 因为策略不是越猛越好 策略是要和你的账户、性格、时间、资金量、风险承受能力匹配的。 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— Aix更好的用法其实是，把自己的限制条件先讲清楚： 我本金不大，不能承受太深回撤 我不想高频开单 我可以接受慢一点盈利，但不能接受重仓扛单 连续亏损后必须自动降风险 行情结构不清楚时，宁愿空仓 然后让 AI 基于这些条件，反推一套更适合你的策略结构 因为市场里最痛苦的不是错过机会 而是你用了一套自己根本拿不住的策略，然后在回撤中途亲手把它毁掉 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— 很多人其实都经历过这种情况 刚开始跑一套策略的时候，很相信 回测好看，逻辑也顺 结果实盘一开始连续亏几单，心态就开始变了 本来应该继续观察，结果你手动暂停了 刚暂停，行情开始配合 你又重新打开 然后刚好撞上新一轮回撤 最后不是策略本身亏最多，而是人在策略和情绪之间来回横跳，把账户磨坏了 这就是“不适配”的代价 不是策略不能赚钱，而是它的回撤方式、持仓节奏、交易频率、止损习惯，和你这个人的承受能力不匹配 AIX 对我最大的启发就在这里： AI Trading 不应该只是预测行情， 它应该先帮你理解自己。 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— AIX 的方向更像是： 把策略从标准品，变成个性化配置 你可以让 AI 根据你的资金规模、风险偏好、持仓周期、交易频率，生成不同版本的策略。 保守版、激进版、低回撤版、低频版、趋势版、网格版、小资金版。 长期活下来的策略，往往不是最漂亮的那套 而是你理解它、接受它、遇到回撤也不会乱改的那套 AIX 最值得种草的点，不只是自然语言生成策略，或者 AI 自动执行。 而是它让普通交易者第一次有机会，把“我是谁”也放进策略设计里。 不是只分析市场， 也分析自己。 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— AI Trading 的终点，可能不是让所有人跟同一套策略 而是让每个人都能拥有一套更适合自己的交易系统 适合自己的本金 适合自己的作息 适合自己的心态 适合自己的风险承受能力 也适合自己愿意长期坚持的交易方式 因为交易最后拼的不是谁某段时间赚得最多， 而是谁能在不同市场环境里，用一套自己真正拿得住的系统，长期活下来。 个人体验分享，非投资建议

刚看到一个开源桌面应用 Modly，开箱即用一键将任意图片转成 3D 模型，所有计算都在本地 GPU 完成。 只需导入一张照片，选择模型，点击生成，就能得到一个 3D 网格模型。 全程离线运行，不上传任何数据到云端，无需任何费用。 GitHub： 还可以自由切换模型，支持一键安装 Hunyuan3D、Trellis2 等主流 3D 开源模型。 提供了 Windows 和 Linux 的独立安装包，下载就能直接运行，没有复杂的环境配置。 如果你在做游戏素材、3D 打印或者产品展示，想快速从照片生成 3D 模型又不想依赖云服务，可以试试。