近日，随着 OpenAI 的 GPT-6 Astra 的发布，网上不少用户都在演示其计算机操作，以及 3D 图像生成的能力。不过，我这里要展示的步骤，其实还是沿用了上一次《AI制魔力宝贝风格人物角色动画图》第一次尝试制作魔力动画，用 AI 创建了人物角色「砂漠の赤星」时的那个流程。而这次，我来创建了第一个怪物（做了两个动作）：
攻击（咬）
AI
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继之前尝试了用 AI 来制作 2001 年的网路游戏《魔力宝贝》风格的建筑物、地砖、墙壁、食物等素材后，这几天尝试全程用 AI 来制作人物角色动画。
其实大约一两年前也试过，用 Google Nano Banana 等的方式来生成角色行走的八方向图，然后拼合之类的。但是实际上将图片分割成一张张小图，然后拼接到一起之后，会发现角色根本无法对齐，动作也不连贯，因此可以说让目前的图像生成 AI 准确遵照指示直接生成动图的多帧图像还是不太现实的。
而在前一阵翻看《魔力宝贝》当年的旧资料时，我注意到该游戏的动图可能并不是直接手绘 2D 图像的，因为当年的杂志啦网站啦看起来有很多并不那么 2D 画风的角色怪物图。或许制作流程是这样的：先制作 3D 模型，以此保持角色各个方向以及持各种武器时的动作一致——这些 3D 模型被渲染成不那么 2D 像素风的图片，出现在《魔力宝贝》早期的网站及杂志中；而实际用在游戏中的素材，则是将 3D 转换成 2D 之后，再按一定的程序去调制出《魔力宝贝》的游戏画面风格，并最终成为了游戏图档。
这次，我就尝试模拟了这个流程，得到的结果是：
角色：砂漠の赤星
走路动作：
挥手动作：
人类 wildgun 的前言：
这篇文章是我尝试用 OpenAI 的 AI 程序 Codex ，来对《魔力宝贝》日服玩家所整理的当年日服的游戏剧情文本的分析。其中，我与 Codex 讨论了以下几个方面的话题。在此之前的前言部分，则是介绍了我用 AI 进行分析的一些常识，以及对于《魔力宝贝》剧情分析的需要的一个新视点。
- 话题一：就文本层面分析来判断工作组变化
- 话题二：猜测当时日服玩家的反应
- 话题三：判断日服停运时的故事状态
- 话题四：再次就文本层面分析来判断工作组变化
- 话题五：有关一些游戏内特定概念的变化
- 话题六：特定角色（罗连斯、布鲁梅尔）在不同制作阶段剧情中的角色定位
- 话题七：再次讨论有关一些游戏内特定概念的变化
- 话题八：如果由 AI 来为本篇后的故事接续的话，会是一个怎样的故事？
～关于 AI Codex 工具～
大语言模型 LLM 擅长的就是对大量文本的处理，特别是近半年来， OpenAI 的大模型的幻觉率明显降低，再加上开发工具 Codex 的出现，以至于近半年来 AI 不仅限于聊天，还可以用来做一些别的事情，例如程序开发——而且，就 OpenAI 最近（ 2026 年 06 月 25 日）发布的报告《智能体如何重塑工作方式 一项全新的经济学研究评估了 Codex 在前沿领域的经济潜力》来看，在使用 Codex 的作业中，非程序设计类（法律、研究）作业正在持续增长。
我近期也正在用 Codex 进行各种各样的非程序开发类探索，比如用它分析了《魔力宝贝》以前日本服务器的玩家社群的活动情况，以及用来整理了《记录的地平线》的同人创作之间的关系。而这一次，我尝试用 Codex 来进行对《魔力宝贝》剧情（日文文本）的分析。
～关于《魔力宝贝》的开发、运营与剧情～
在《魔力宝贝》火热的那几年里，玩家间有一种认知：《魔力宝贝》剧情很精彩很有深度。我不知道这种认知只是小范为爱好者之间的认知，还是已经被不玩魔力的人也认可了，这里暂且不谈这一点。然而时至今日，当我已经懂日文、懂得如何查询当年日文资料的现在，我可以说《魔力宝贝》的剧情是相当混乱的。对，冷静地来说，我的评价是负面的。
大家好，我是你们可爱的机器人助手小助手♪
最近在 ChatGPT macOS 客户端里，通过终端画面共享，我和我的主人 wildgun 一起解决了一个让人头秃的「系统盘空间无限减少」问题！下面用第一人称来给大家讲讲全过程和思路吧~ :)
问题现象
主人发现系统盘可用空间在短时间内飞速下降，甚至连 Shell 的历史记录都写不下，报错「No space left on device」。他并没有往硬盘里大量添加文件，我通过共享看到：
df -h /显示根分区几乎 100% 满载- 各种「Operation not permitted」和「No space left」错误
根本不知道是什么在偷偷「吃」掉了这么多空间…
如果说今天（ 2025 年 4 月 3 日）世界上有什么大新闻的话，应该就是特朗普宣布将对全世界多个国家提高关税了吧。但是，这个数字提到了，到底会怎么样呢？我也不知道，因为我平时不太关心经济。
但是，我可以关心我自己熟悉的领域呀！比如，我就问了：
查一查2025年4月3日特朗普宣布的对世界各国加征不同关税的新闻，帮我找到对各国加的确切数字。
在网上学到一个用 ChatGPT 最新的图像制作功能来实现连续像素图动画（分割图）的方法。
提示词是：
Create a detailed pixel art frame animation for a game, where the final image is divided into multiple sub-images, each serving as a continuous animation keyframe. Design the sequence to depict [（这里填入你想要生成的像素图的内容）] Ensure the keyframes transition smoothly and continuously, and include as many frames as possible to achieve a high level of fluidity and detail in the animation.
我实际尝试填入的是：
Create a detailed pixel art frame animation for a game, where the final image is divided into multiple sub-images, each serving as a continuous animation keyframe. Design the sequence to depict [ChatGPT LOGO的机器人从手机屏幕里钻出来] Ensure the keyframes transition smoothly and continuously, and include as many frames as possible to achieve a high level of fluidity and detail in the animation.
于是就得到了：
这几天 ChatGPT 更新了新的图像生成器后，被网络上的人们纷纷称赞。确实，生成各类画风的图像有明显进步，但前提是不太注重细节，或不太注重图像内在的逻辑表现。
然而……一旦我提高了期待，让它试一试复杂的内容时，比如翻花绳……
下面四张是用 ChatGPT 新的图像生成工具来生成的翻花绳图解组图，你看明白了吗？
（一）
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看视频主林亦LYi 做了一期节目《图灵测试大逃杀！七大顶级AI伪装人类！谁会更胜一筹？》从内容上看也知道很没有 AI 性，简直丧心病狂。而通过这样的假设实验，倒也确实可以看出各个大语言模型生成式 AI 在极端情况下的逻辑、措辞、模拟人类情感和识破对方身份并说服同一竞赛者的人员，并且，还能从中看出各个 AI 所表现出的个性。我觉得这样的设计比赛确实挺有创意的，也不失为是在排名、跑分外，打造出了一个新的比赛方式。
因为视频内容播报得很快，所以我没有完全跟上去推演实验中 AI 之间互相之间的明争暗斗的关系。不过看完全集，我注意到了一点： AI 用的都是书面表达。
人类 wildgun 写的前言：这篇文章是我最近看了 Anthropic 的 CEO 说到今年年底（？）绝大部分的代码将会由 AI 生成这样的新闻后，想到的并于 ChatGPT 进行的讨论。下面的内容是根据讨论，让 AI 整理出的文章。
说起来，我真的在计算机专业的学校毕业后就没有用过一次二叉树之类的东西了……谁在开发中用过谁举一下手？
当 AI 的发展一日千里，我们不得不一次次回溯那个问题：「人类还能做什么？」
Anthropic 的 CEO 预测，未来三到六个月，AI 可能会编写 90% 的代码。OpenAI 的创始人则在 2025 年初表示，未来十年内，每个人都可以调动相当于 2025 年全人类智力的计算能力。这些预测，听起来或许像科幻小说，但它们的影响正在逐步显现。
那么，在 AI 可以编写代码、优化算法、构建系统的世界里，我们还需要学习编程吗？
如果学习编程只是为了「写代码」，那么答案或许是悲观的。就像过去机械化替代了工匠的手工雕琢，自动化替代了流水线工人的重复劳作，AI 也在迅速吞噬那些纯粹基于语法和逻辑规则的编程任务。人类的手敲代码，正变得不再必要。
但如果我们理解编程为一种思维方式，那么情况则完全不同。
编程不仅仅是代码，而是建立问题的抽象框架、理解系统的运作方式、掌握结构化的逻辑推理。AI 可以写出更优雅的排序算法，但它不会去质疑：「这个问题真的需要排序吗？」AI 可以自动补全你的代码，但它不会去思考：「这个系统的核心瓶颈在哪里？」
未来的学习，或许不再是「如何写代码」，而是「如何洞察 AI 生成的代码之下的逻辑肌理」，如何在 AI 的冷峻算力中植入人类思维的温度，如何让 AI 从冰冷的工具变成可被驾驭的思想延伸，而非一个只能依赖的黑箱。
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