「Conso 猜罗老师 @luoyonghao 喜欢的频道」 罗老师最近重新开始活跃 X，涨粉速度有点离谱。 但有意思的是，他目前只关注了 53 个账号。 这些账号大致有以下几个方向：AI、产品、独立开发、研究员、科技评论。 所以我们做了一版基于他目前关注的个账号，猜猜他可能还会喜欢哪些中文创作者： 1） @dotey AI 工程、Prompt、Agent、工具实战。中文 AI 圈高质量信息源，是补全 AI 商业化和工程化视角的一块绝佳拼图。 2） @op7418 视觉与创意生产力的前沿哨所。 对设计和视觉有极高强迫症的产品经理，关注他能快速捕捉到 AIGC 和视听工具是如何在重塑内容与创意工作流的。 3） @ai_9684xtpa 老罗不喜欢被过度包装的虚假叙事，而 Ai 姨的巨鲸追踪和链上数据拆解，刚好能提供一个真实数据的冷酷观测视角，是中文区很强的链上信息源。 4） @tmel0211 极少数能把 AI 和 Crypto 的交叉基础设施（Infra）讲出逻辑的人。在他的推文里，更多是技术拆解和行业结构的探讨，值得喜欢从底层逻辑出发的产品经理关注。 5） @yetone 手头有活的硬核 Builder。作为 avante.nvim 等开源工具的作者，他代表了极客群体最真实的状态。想知道 AI 究竟是怎么长进程序员的日常工作流里，看他的动态就够了。 6） @turingou 松弛但刀刀见血的科技与产品观察。经历过完整的创业周期，所以判断总是带着一种见过风浪的实感。对于同样在创业泥潭和产品细节里滚过多年的老罗来说，这种懂行的同行视角，值得关注。 7） @_FORAB 中文 X 圈的注意力温度计。每天都在捕捉最新热点，老罗刚回来需要快速接轨信息流，关注他就等于装了一个全天候的热点嗅探器和“防断网”雷达。 8） @Showy005 千万级海外增长的实战操盘手。在 X 里，写代码的极客很多，但懂怎么把产品真金白银地推给几百万海外用户的人很少。他操盘过多个千万用户级的出海项目，在Conso 更是三个月就硬啃下了百万下载。老罗作为连续创业者，太懂从“造出好产品”到“获取用户”中间的血泪了。想看百万级裂变打法，这是一个分享海外用户增长的专家。 9） @0xcryptowizard Meme 巫师，AI Meme / Web3 叙事观察者。 如果想理解 AI 不只是工具，也可能变成社区、资产和注意力叙事，他是中文区绕不开的一个观察样本。 10） @evilcos 新东西落地，往往伴随着黑暗森林里的危机。余弦不炒作，只盯着 Web3 和 AI 领域最底层的安全问题。这种稳健的极客底色，和老罗骨子里的某些坚持是契合的。 11） @Saccc_c AI 落地工作流的实干派。不聊宏大的大模型革命，只聊怎么把现有的 AI 工具（比如 Claude Code、3D 生成、视频剪辑）串联起来，变成真正能拿去接单的商业交付物。这种不搞虚幻叙事、只看真实产出的实操路子，符合老罗看产品的务实口味。 这不是排名，更不是标准答案。 罗老师重新进入 X，需要重建信息流，我们其实也一样。 这份「猜你喜欢」不只是给罗老师的，也是给每一个产品人、Builder 和 AI 用户。 你觉得罗老师的「猜你喜欢」里还应该出现谁？ 欢迎评论区留言，一起扩充这个推荐列表！

3D开发者多年来苦练的物理演算，仅凭一句话就能搞定。 从英语指令生成复杂的3D粒子效果，并能立即输出React或three.js代码的免费工具问世。 数学与物理引擎的壁垒消失，即时将创意转化为实体的时代到来。 体验👇

有位 CAD 3D 建模从业者，开源了一套 CAD 技能，把建模工作交给了 AI。 只需简单描述，或直接上传图片，它就能建出模型，并导出 STEP、STL、3MF 这些常见格式。 GitHub： 一共 11 个技能，能在浏览器里预览模型，也能到零件库里找现成的螺丝、轴承、电机。 机器人方向同样照顾到了，写得出机器人结构文件，配好关节和限位再丢进仿真环境。 打印这一步也能接上，切片生成 G-code，还能直接发给拓竹打印机开工。

这是一个你只要上传一张图，就可以直接生成3D模型的网站 每期一个强大的网站 第10期 今天要讲的是 Hitem 3D 你只需要把图片扔进去，选择V1.5的模型和分辨率，它就能在几分钟内生成一个可旋转可导出的3D模型。 还可以直接添加纹理，自动上色，出来的模型完全可以直接拿来用。 不管是用来3D打印成手办，还是当游戏建模，都无可挑剔。左下角还能选择多种格式直接下载。 如果你再多传几张视图，你还能得到更加精细的模型。 以往需要建模师三五天才能搞定的模型，现在小白都能几分钟解决。 而且即将推出更强大的2.0模型，效果堪称质的飞跃，就很好用。

制造奇点正在逼近：AI + 3D打印将孕育出自我迭代的机器 过去几十年，制造业的进步一直是线性的。工厂更大，机器更精密，效率更高，但本质没有改变：人类设计机器，机器生产产品。现在，这个结构正在发生第一次根本性的改变。 AI和3D打印的结合，正在让制造系统本身成为可以被改进的对象。一旦制造系统能够递归改进自身，制造能力就不再是线性增长，而会转向指数增长。这就是所谓的“制造奇点”。 但这个奇点不会以突然爆发的形式出现，而是通过一系列早期信号逐步显现。我们现在，正处于这个过程的最早阶段。 制造第一次变成“信息问题” 传统制造有一个根本限制：数字设计无法直接变成物理世界。 设计必须经过工厂、模具、供应链，才能成为产品。每一次改进，都需要昂贵的生产准备和漫长的周期。 3D打印改变了这一点。 它第一次让制造变成了一个直接的数字过程： 设计 → 直接制造 没有模具，没有复杂准备，没有规模门槛。这意味着制造第一次成为“信息驱动”的过程，而不是“资本驱动”的过程。 这一步本身已经足够重要，但真正的突破来自AI。 AI让设计本身成为自动化过程。过去，设计速度受限于工程师数量。现在，设计速度受限于算力。 当设计速度和制造速度都变成计算问题时，制造能力就可以像计算能力一样增长。 递归自我改进：制造系统第一次可以改进自身 更深层的变化在于，3D打印机可以制造改进自身的结构。 打印机可以打印： 更稳定的结构件 更轻的支架 更精密的运动组件 当AI参与这个过程时，循环就变成： 设计 → 打印 → 测试 → 改进 → 再打印 → 再改进 这是一个闭环。 过去，系统改进依赖人类。现在，系统本身参与改进。 这是制造领域第一次出现真正意义上的递归自我改进。 类似的循环已经在计算领域发生： GPU训练AI → AI设计更好的GPU → 更好的GPU训练更强AI 制造领域正在进入同样的轨道。 就像vibe coding一样，vibe making将让制造第一次成为普通人的表达工具 过去，要制造一个产品，你必须掌握CAD建模、结构设计和制造知识。 现在，一个想法就足够： 描述结构 → 自动生成模型 → 直接打印 这被称为“vibe making”。 它和vibe coding的本质是一样的，只不过对象从软件变成了物理世界。 这意味着制造能力第一次从工程师扩展到普通人，人类第一次迎来制造平权 这也是为什么制造的核心正在从传统制造公司转向三类公司： 第一类，是提供计算能力的公司。因为计算决定设计速度。 第二类，是提供设计软件和设计平台的公司。因为设计成为核心环节。 第三类，是提供新一代打印系统的公司。因为它们是执行层。 制造正在变成一个计算问题，而不是一个资本问题。 当制造系统可以改进自身，改进速度就不再受限于人类。 制造成本将持续下降。 制造复杂度将持续上升。 创新速度将持续加快。 最终结果是，制造能力将像计算能力一样增长。 我们今天看到的不是爆发，而是爆发前的结构重组。 就像2005年的GPU行业，看起来平静，但已经无法逆转。 制造业正在进入同样的轨道。

七夕快到了，我让 Codex 5.6 给我做了朵不会凋谢的玫瑰 🌹 最近发现一个宝藏开源项目 img2threejs， 一张参考图，就能让 Codex 分析结构并生成 Three.js 3D 效果。 我直接拿一张玫瑰图试了下： 2D 图片 → 3D 玫瑰 → 360° 实时旋转 感觉 3D 创作的门槛也开始被打下来了。

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想做个机械零件或机器人结构件，但不会用 CAD 软件建模。text-to-cad 可以让 AI 按大白话描述直接生成零件模型。 你说想要什么，它就产出标准的 STEP 文件，也能导出 STL、3MF 拿去 3D 打印。螺丝、轴承、电机、接头这类现成标准件，可以直接从零件库里查出来用，不用自己画。 打印前还能把模型切成打印机认的 gcode 文件，并在本地浏览器里预览检查，确认没问题再开打。 #CAD# #AI# #3D打印#

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