用vibe coding的方式做游戏，一度以"XX博主24小时做游戏收入千万、马斯克点赞"的方式登场，或者出现在"连一条狗都能做游戏"之类混合行业自嘲的梗文中。今天，更多可玩、流行的产品出现，比如996/青椒/鳖太线模拟器，还有一些轻度游戏化内容，比如把龙虾、agent的工作过程放在虚拟格子间中可视化，提升陪伴感。这些内容的制作者大多不是游戏从业者，也并非完全出于商业目的。尽管短期看，无论产品质量还是模式本身，都远达不到"颠覆游戏行业"的程度。不过，创作的快乐与消费截然不同。把脑中的想法一步步变成可运行、可分享、可改进的作品，过程本身就乐趣无穷，也让游戏更具备成为下一种全民媒介的可能。
本文聚焦搜索团队“一定橙”IP设计案例，深入剖析其从传统IP制作流程向AI驱动制作流程转型的核心动因与实践路径，结合真实案例拆解AI赋能IP设计的核心价值。同时，立足AI技术深度渗透的行业发展趋势，抛出设计师如何维系自身不可替代性的深层思考，为行业同类IP转型及设计师职业发展提供参考。
2026年初，随着 OpenClaw 等自主智能体（Autonomous Agents）框架的病毒式爆发，人工智能领域经历了一场深刻的范式转移。从“对话式 AI”向“代理式 AI（Agentic AI）”的跨越，人们期望的数字员工正在变成现实。硬币的另一面是，为了让 OpenClaw 高效运作，用户往往必须授予其所谓的“上帝模式”（God Mode）——即对其文件读取、代码执行和互联网访问不加限制的广泛权限。已经开始有用户完全授权代OpenClaw替人类进行股票交易、在线购物付款了。 OpenClaw 现象揭示了一个危险的趋势：随着 AI 能力的增强，人们倾向于赋予其更大的权限，以换取更高的效率。随着人们胆子越来越大，Agent管理失控的可能性呈指数级上升。
通过对Claude Code源码的分析，揭示了Rules、MCP、Skills三个概念的底层实现机制。Rules是项目级行为规范，通过messages被动注入；MCP是标准化工具协议，在system和tools中注册并调用外部服务；Skills是可复用提示词，通过tool_use触发后注入指令文本。三者的核心区别在于信息在API请求中的位置不同，而非功能本质...
这篇文章只做一件事：把 Claude Code 拆成几个真正决定系统质量的核心模块，然后把几个最关键的问题讲透。
本文提出了一套平台化、协议化、工程化的动效解决方案，覆盖设计（AE插件）、编辑（可视化画布SDK）、布局（align/group动态对齐与成组）、播放（H5/Weex跨端统一Player）、压缩（二进制优化）、代码生成（Lottie→Anime.js）及AI辅助（MCP协议动效Agent）全链路，解决碎片化、多端不一致、性能差、维护难等痛点，实现“一次制作、多端复用、智能可控”。
