真不敢相信这居然成功了

AAI LABS
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Transcript

00:00:00每周都有新工具发布,你怎么知道哪些设计工具才真正值得一用?
00:00:04问题在于,每天都有新工具面世,都承诺高品质,但大多数不过是噱头。
00:00:09在测试工具的过程中,我们发现有几个确实名副其实,而且非常契合我们的工作流。
00:00:15我们的一位团队成员当时正在为一辆汽车制作产品落地页,首屏部分包含一个 3D 动画。
00:00:21该网站的源代码以及使用的所有功能都可以在 AI Labs Pro 中找到。
00:00:25对于还不了解的人,这是我们最近推出的社区,你可以在那里获得即插即用的模板、提示词、所有命令和技能,直接应用于本视频及以往视频的项目中。
00:00:36如果你觉得我们的内容有价值并想支持本频道,这是最好的方式。链接就在描述栏中。
00:00:42构建这样一个网站的第一步是拥有高质量的素材,为此我使用了 Tripo3D,这是一款 AI 驱动的 3D 物体生成器。
00:00:50登录后,我获得了约 300 个积分,足够进行大约 10 次生成。
00:00:54现在我需要一张图片来转换成 3D 模型。
00:00:57我有一张用于首屏的汽车图片,但背景干扰了模型生成,因为背景和前景的识别对这类工具来说很困难,我不想在糟糕的输出上浪费积分。
00:01:08所以我用 Canva 的背景移除工具去掉了背景,你也可以使用 Remove BG,它是一个免费的替代方案。
00:01:16背景移除后,我进入 Tripo3D 并将该图片作为参考提供给它。
00:01:21生成模型大约花了 1 分钟,它在很大程度上还原了图片。
00:01:25我可以从各个角度检查所有视图,模型在每一侧都始终与实物非常相似。
00:01:313D 模型准备就绪后,我将其导出。
00:01:34在 Tripo3D 的免费计划中,你只有 15 次导出机会,所以我确保对生成结果满意,并在两次尝试中下载了效果最好的那个。
00:01:43我将分辨率设置为 4K 并导出了它。
00:01:45GLB 文件下载完成后,我将其添加到新初始化的 Next.js 应用的 public 目录中,以便轻松访问。
00:01:52选择导出为 GLB 而非其他格式,是因为 GLB 将纹理和材质包含在单个文件中,而不是分开存储,且它是原生的 Web 格式,能轻松与 Web 库集成。
00:02:04GLB 文件就绪后,是时候在 Web 应用中实现它了。
00:02:08为了构建落地页,我选择了最近发布且仅适用于 macOS 的 Codex 应用。
00:02:14你可能会想,既然我们已经有了 Claude Code,为什么还要在视频中使用 Codex?
00:02:19随着新产品的发布,他们提供了更高的限制额度和慷慨的免费配额,所以现在正是你们充分利用它的最佳时机。
00:02:29但你可以在你选择的任何智能体(Agent)中使用同样的流程。
00:02:32我下载了 Codex 并在其中打开了项目文件夹。
00:02:34界面在很大程度上类似于 AntiGravity 的智能体管理器,但更侧重于智能体而非代码。
00:02:40“技能”功能是我们最喜欢的部分。
00:02:43在其他智能体中,当你需要创建自己的技能时,必须获取开源的技能创建器并从中构建。
00:02:49但 Codex 已经内置了技能创建器,并提供了大量安装即用的常用技能,这是其他智能体所不具备的。
00:02:56为了简化 3D 动画过程,我使用了技能创建器,并详细描述了它应该如何构建动画以及应该使用哪些库。
00:03:06它问了几个问题,回答完毕后,它运行了技能创建器中的脚本,构建了技能并使其准备就绪。
00:03:13现在有一点不同之处。
00:03:14通常,智能体将技能安装在他们的 .agent 或 .claud 文件夹中,但 Codex 将其安装在根文件夹,所以我手动将其移动到了 .agent 文件夹。
00:03:24但它确实遵循了 Claude 布局的相同开源智能体框架模式,包含脚本、引用和所有用于增强技能能力的资产。
00:03:33它还包含一个 yaml 文件,其中的通用提示词作为参考,让智能体知道哪些用户提示词会触发该技能。
00:03:40我给 Codex 下达了任务,要求它使用刚刚创建的技能来设置动画,并在提示词中包含了所有必需的细节。
00:03:47它开始了执行并运行了安装命令。
00:03:49花了相当长的时间后,它完成了任务,但它说由于环境中的命令超时,无法安装依赖项,所以我让它将依赖项直接写入 package.json。
00:04:01当我手动运行安装命令时,由于项目中不同版本的库导致依赖冲突,我遇到了错误。
00:04:08我不得不使用 Codex 多次调试,直到首屏的动画终于达到了我想要的效果。
00:04:14由于 Codex 完成单个功能需要很长时间,我将任务拆分成了四个子任务。
00:04:21每个任务包含落地页的一个功能,并与其他任务隔离,明确了目标、要求和限制条件。
00:04:28我使用了 Codex 的多智能体功能,让每个智能体负责其中一项任务。
00:04:32由于它们都在同一个落地页上工作,我让它们在不同的工作树(Work Trees)中操作,而不是都在主分支上更改,因为多个智能体同时处理同一部分会导致代码冲突。
00:04:43几乎所有的智能体都在差不多的时间内完成了任务。
00:04:46我合并了输出,所有功能都实现在了一起且没有冲突,而且考虑到 Codex 单独运行的速度,这种方式明显更快。
00:04:55既然网站已经准备好并拥有了所需的组件,但除了首屏之外的其他部分都没有动画,看起来很呆板,所以我转向了 GSAP。
00:05:03GSAP 是许多专业人士使用的 JavaScript 动画库,它能提供稳定的性能。
00:05:09由于之前出现了依赖冲突和超时错误,我先去终端使用 npm install 命令手动安装了 GSAP。
00:05:18我给 Codex 发送了一个非常详细的提示词,包含添加动画的指令,并特别告诉它不要改动首屏,因为那里已经很完美了。
00:05:27我添加了关于如何以及在哪里添加动画的具体指令。执行这项任务花了很长时间。
00:05:33出现了一些小错误,我通过将错误信息反馈给 Codex 来进行迭代处理。
00:05:37在那之后,动画被成功实现,首屏也保持原样。
00:05:42但其他所有部分都添加了滚动触发动画,这让整个网站的感觉有了显著提升。
00:05:48尽管网站现在有了动画,但与首屏相比,这些组件看起来依然有些扁平。
00:05:54于是我去了 Aceternity UI 并从中选择了组件,因为 Aceternity 的组件自带许多开箱即用的微交互和动画。
00:06:04我让 Codex 将现有组件替换为 Aceternity 的,同时保持原有的动画不变。
00:06:10实现之后,我注意到它添加了一些与应用主题不符的渐变色。
00:06:14于是我给它发了一张截图,指出这些渐变色与现有主题不搭,随后它将它们改成了匹配的颜色。
00:06:21但当我查看动画时,它实现的组件是静态的,没有 Aceternity 组件通常具备的微交互。
00:06:30所以我告诉 Codex,有些 Aceternity 组件内置了诸如悬停倾斜等微交互,并要求它使用那些组件而不是普通组件。
00:06:38之后,组件就有了内置的悬停倾斜和交互效果,整个网站感觉互动性明显增强。
00:06:44为了进一步提升视觉效果,我使用了一个名为 post-processing 的公共仓库,它可以通过 NPM 包获取。
00:06:51它是一个后处理动画层,在使用 React Three Fiber 时应用于后期效果。
00:06:56通过它,我们可以使用伽马校正(Gamma Correction)等图像处理功能以及其他优化手段,以获得高性能的结果。
00:07:01我给 Codex 发送了提示词,让它使用这个库创建微妙的光效,并引导我完成整个过程。
00:07:07它起初没做对,输出结果没有明显变化。
00:07:11我不得不通过再次提示进行多次调试,直到它终于做对了效果,并为 3D 模型添加了微妙的光晕,配合首屏的暖色调灯光,让整个部分看起来更加精致。
00:07:23本期视频到这里就结束了。
00:07:25如果你想支持本频道并帮助我们继续制作这样的视频,可以通过下方的 Super Thanks 按钮进行捐赠。
00:07:31一如既往,感谢观看,我们下期再见。

Key Takeaway

本视频展示了如何串联 Tripo3D、Codex AI 编程助手及高性能动画库,在短时间内从零构建一个包含交互式 3D 动画的高级产品落地页。

Highlights

利用 Tripo3D AI 工具将 2D 汽车图片快速转换为高质量的 3D 网页素材

介绍并实战演示了仅限 macOS 的新型 AI 编程助手 Codex 及其内置的“技能创建器”功能

展示了如何通过多智能体(Multi-Agent)并行协作和不同工作树(Work Trees)来提高复杂网页开发效率

结合 GSAP 动画库和 Aceternity UI 组件库,显著提升落地页的交互感与视觉深度

应用 post-processing 后处理技术,通过伽马校正和光晕效果精细化 3D 模型的网页呈现

强调了在 AI 辅助开发过程中,手动调试依赖冲突及多轮迭代提示词的重要性

Timeline

项目背景与 3D 素材准备

视频开篇探讨了在工具泛滥的时代如何挑选真正高效的设计工具,并引出了 AI Labs Pro 社区提供的模板资源。作者演示了使用 Tripo3D 这一 AI 驱动的生成器,将一张汽车图片转化为 3D 模型的过程。为了保证模型质量,特别强调了先利用 Canva 或 Remove BG 去除背景的重要性,以避免 AI 识别干扰。最终,作者选择了 4K 分辨率并导出为 GLB 格式,因为该格式能完美封装纹理且原生支持 Web 集成。这一阶段为后续的网页开发打下了高质量的视觉基础。

引入 Codex 编程助手与技能构建

作者将生成的 3D 文件集成到 Next.js 项目中,并重点介绍了 Codex 这一新兴的 AI 编程智能体。相比 Claude Code,Codex 提供了更慷慨的免费配额和独特的“技能创建器”功能,允许用户自定义复杂的任务逻辑。通过描述动画需求,Codex 自动编写了脚本并构建了专属技能。虽然过程中遇到了依赖冲突和命令超时等技术挑战,但作者通过手动修改 package.json 和多次调试,成功实现了首屏的 3D 动画效果。这一部分展示了 AI 工具在处理特定编程逻辑时的强大潜力与局限性。

多智能体协作与 GSAP 动画增强

由于 Codex 处理单一复杂任务效率较低,作者采用了任务拆分策略,将落地页分为四个子任务。利用多智能体功能在不同的工作树上并行操作,有效避免了代码冲突并大幅缩短了开发周期。在完成基础结构后,为了解决页面呆板的问题,作者引入了专业的 JavaScript 动画库 GSAP 来添加滚动触发效果。通过详细的提示词指令,Codex 在不破坏原有 3D 首屏的前提下,为其他板块增加了动态交互。这一阶段体现了合理分配 AI 任务和利用成熟库提升项目质感的工程思路。

UI 组件升级与视觉后期优化

为了进一步提升交互体验,作者决定将普通组件替换为自带微交互的 Aceternity UI。在替换过程中,通过发送截图让 Codex 自动纠正了不匹配的颜色渐变,并确保了悬停倾斜等动效的正确实现。最后,视频展示了如何使用 post-processing 库在 React Three Fiber 环境下进行后处理。通过伽马校正和添加微妙的光晕效果,使 3D 汽车模型与网页的暖色调氛围完美融合。最后作者总结了整个流程,并鼓励观众通过 Super Thanks 支持频道创作更多高质量的技术分享内容。

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