三个月,2600个AI项目:知乎答主在用AI创造什么?

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三个月,2600个AI项目:知乎答主在用AI创造什么?
8428点击    2026-09-12 10:05

知乎AI Works上正在发生的创造实验。


知乎 AI Works 项目广场上,一些有趣的产品正在诞生。


今年 6 月,知乎 AI Works 项目广场上线。9 月 4 日,平台又迭代了“应用一键部署”功能:开发者上传项目工程包,平台自动完成云端构建和部署。


三个月,2600个AI项目:知乎答主在用AI创造什么?


过去三个月里,知乎 AI Works项目广场已经沉淀了超过 2600 个项目。


这些项目都可以调用知乎“数据开放平台”的数据,使用知乎提供的开发工具。相当于厨房、厨具、食材、调料都是现成的,开发者只要带着 idea 来就可以了。


上线的项目五花八门:有AI工具、智能体,还有游戏、知识库,内容跨度更是从科技到人文、历史。工具类项目解决“效率”问题,生活类解决“决策”问题,游戏类解决“娱乐”需求,情感类解决“陪伴”需求,人文与历史类则解决“传承”问题……


三个月,2600个AI项目:知乎答主在用AI创造什么?


这些项目共同指向一个趋势:AI正在从一个“技术工具”转向“文化基础设施”,它让每个人都能以自己的方式参与生活的记录与创造。


我们从中精选了8个具有代表性的产品。


按功能分成了三组:AI帮人跨越技能门槛;AI重新激活人文内容;当AI成为“新基建”——AI管理AI、重构知识。


第一组:当AI成为“能力延伸”


这组案例的一个共同点是:创作者用AI补齐了自己不擅长的技能短板,让想法跨越了技术的门槛。


没写过代码的游戏策划,用AI做了自己第一个游戏


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一个不会写代码、没有美术基础的游戏策划,用AI在半天内开发了一款包含完整循环的“肉鸽”动作游戏[1]。


他是知乎新知答主 Paranoia。他的工作不是敲代码,而是设计玩法、规划系统、写文档。但他用AI做出了一款2D“肉鸽”动作游戏的完整 Demo——从进入游戏、打怪升级到BOSS战,甚至还包括一个局外养成系统。


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这个项目之所以值得推荐,不是因为它达到了怎样的高水准,甚至还有不少 bug,但它代表了知乎平台的创作者对全新游戏生产方式的探索。


事实上,Paranoia 做的不是“写代码”,而是“指挥”。


在动手前,他首先制定了清晰的设计文档和任务库,把开发拆解成多个阶段性任务,逐一交给AI执行。他甚至给AI立了一条规矩——“不要擅自改核心方向”,防止 AI 自作主张破坏设计。


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完成之后,Paranoia 还开源了自己的 ParanoiaSkills 游戏设计 Skill 库,将自己的工作流产品化,分享给更多从业者。


从“做一个游戏”到“教别人如何用AI做游戏”,这是知乎答主迈出的新一步。


苏格拉底+二次元,经济学博士的AI教育实验


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大多数AI学习产品在做同一件事:回答问题。但Socratopia·破卷[2]走了一条反方向的路——它不直接给答案,而是通过不断提问,引导用户自己推理出结论。


开发者吴乐旻,是一名 UC Berkeley 的经济学博士。他认为,学习的真正奥义在于“自己思考”。


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于是,吴乐旻把这个理念变成了一款产品:他把苏格拉底教学法、二次元角色扮演和情境代入三者结合,把枯燥的“提取式学习”过程,包装成了一场有剧情、有陪伴的探索游戏。


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用户可以定制“AI伙伴”的相貌、姓名、性格——伙伴可以是“三月七”、赫本、苏轼,或者其他任何角色;学习背景可以设为“青春校园”或“星际旅行”。


这款产品并不是做完才发布的,是吴乐旻和知乎社区一起“聊”出来的。它从构思到公测,全程都在知乎上推进。五月份迭代的十个版本中,超过70%的改进来自知友的建议。


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有用户评价说,这可能是“人类历史上第一个行之有效的、可以长期无痛坚持的高强度提取式学习方法”。


数学答主做了一个“猜公式”神器


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在知乎AI Works上,不是所有项目都想成为平台或生态。有些项目就是为了解决一个细小而具体的问题。数学话题答主“cyb酱”,便是其中之一。


很多数学爱好者都会遇到这种情况:你花了半天算出了一串数值结果,但你完全不知道它背后对应的是哪个公式、哪个常数、哪个函数。这个“猜公式”的过程,非常依赖经验和直觉。


cyb酱把这件事自动化了。他做了一个叫“拉马努金模拟器[3]”的工具——输入一个小数,它会反向推测出这个数字可能对应的数学闭形式。比如,你输入 0.35506593315177,它可能会告诉你:这个数是 2 - π²/6。


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更硬核的是,这个模拟器支持非周期积分、K3模性周期、刚性超几何级数等多种高阶数学结构。它不为所有人设计,只为那个特定垂类里的特定需求服务。


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这也是这个工具的价值所在:用AI为社区同好解决一个真问题。


第二组:当AI“复活”文化


这一组案例的特点是:AI技术如何赋予文化趣味与厚度,让文化内容以新的方式被体验、被理解、被传承。


从李白agent,到诗人酒馆club


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让AI扮演李白,这件事很多平台都能做。但知乎答主“日暮途远”想做的东西不太一样。


他要的不是一个“能回答问题的李白”,而是一个“知道什么时候该说什么话的李白”——有记忆、有性格、能感知对话情境。它是一个AI诗人,或者说诗人 agent。


你可以和他喝酒、论诗、聊人生,他可能突然沉默,也可能突然狂歌。


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在追求效率、准确、速度的AI时代,这种尝试看上去有些“慢”,但它在探索AI在承载文化温度方面的更多可能:


AI除了帮我们更快地完成任务,它能不能帮我们更好地体验文化本身?


“数字李白”[4]作为一个命令行界面的简单版本,日暮途远还把它做了开源。


他的设想是,一个“李白酒馆”还可以扩展成“诗人酒馆”——让杜甫、苏轼、辛弃疾都陆续入驻,每一个人都有自己的性格和记忆。


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180个视频、47个国家、500条梗:一座AI知识库


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这是一个粉丝为粉丝打造的“通辽宇宙”资料库[5]。


开发者 hresh 是知乎活跃答主,也是B站UP主“小约翰可汗”的粉丝。


他不满足于只看视频,他想把UP主180多个视频里散落的知识点全部整理出来,变成一个可以系统查阅的资料库。


于是,他做了这个网站。这里有47个“奇葩小国”地图标注和详情页,114位“硬核狠人”人物档案,180个视频的结构化整理,500多条梗文化收录,甚至还有“通辽单位换算器”这种只有老粉才懂的趣味工具。


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整个项目几乎完全由AI协助完成。所有内容数据——国家信息、人物传记、梗文化解释——均由AI从视频内容中提取并结构化。AI 在这里不是“编程助手”,而是一个“知识工程师”。


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现在,这个项目还在持续迭代中。它从最初的一个“页面集合”,慢慢长成了一个“能持续更新的内容库”。


在知乎和V2EX上,有越来越多的人加入了知识库的共建和讨论。


294卷史书被AI重新打开,读《资治通鉴》


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知乎科技答主 ZZTJ 做了一个“读通鉴”[6]的网站。


“读通鉴”不是一个简单的古籍阅读网站。除了《资治通鉴》原文,它还整合了胡三省注、张居正直解、毛主席批读等珍贵辅助资料,内置了历史地理沙盘、人物关系图谱、内容态势分析等功能,还有一个叫“通鉴助手”的AI问答工具。


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开发者 ZZTJ 做这件事的起因是——自己读不懂《资治通鉴》。


于是,他在知乎上和用户互动,根据反馈不断迭代,慢慢有越来越多人开始使用这个网站。再后来,他注册了公司、上线了会员系统、实现了商业化。


一个想法,在社区里被讨论、被验证、被打磨,最终跑了起来,在社区走完从创意到产品的完整路径。


第三组:当AI成为“新基建”


这组案例指向未来:当AI生态越来越庞大,如何用AI来管理AI?当人类知识积累到一定程度,如何用AI让知识“活”起来?


淘金小镇:让AI Agent去“卷”吧!


三个月,2600个AI项目:知乎答主在用AI创造什么?


在AI Agent生态里,有一群人和程序员不太一样。他们不写代码,而是像拼乐高一样组合各种“Skill”——不同的能力模块。


但问题来了:Skill的数量每天都在疯长,新出来的技能一个比一个诱人,到底该选哪个?


知乎答主“卡尔的AI沃茨”,前大厂算法工程师,就是这群人之一。他自己“囤Agent的Skills有瘾”,每天刷榜单、比参数,但面对海量快速迭代的技能,他也陷入了严重的选择困难。


他的解决方案是:让AI Agent自己去做这件事。


他做了一个叫“淘金小镇”[7]的开源 Skill,让 Agent 每天自动抓取 Skill 排行榜,存储快照,对比历史数据,识别出新上榜的、下载量激增的、排名快速上升的潜力 Skill。


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人类不用再追着信息跑了——让 Agent 去“卷”吧!


这个项目开发的过程同样有趣。“卡尔的AI沃茨”让新版 Codex 进入了一个无限循环模式。


AI自己反复探索,最终发现 ClawHub 的数据来自一个 Convex 云端数据库,并且找到了直接调用其内部查询接口的方法。AI自己找到了最优解,而不是依靠人类写的提示词。


从“人找信息”到“Agent找信息”,这个项目展示了一种新的工作方式。


AI时代的“大师伙伴”:从巴菲特到查理·芒格


三个月,2600个AI项目:知乎答主在用AI创造什么?


知乎答主“邦比快跑”做了两个知识库。


一个是巴菲特股东信知识库[8]。它覆盖了巴菲特70年间写的98封致股东信,建立了3939条交叉链接。每一封信里的概念、公司、人物,都被识别成独立的知识节点,点击就能溯源到原文。


站内还设置了一个“巴菲特下午茶”的AI问答区。


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你问巴菲特一个问题,它会用知识库里的内容回答你,并且告诉你这句话出自哪一年的哪封信。


另一个是查理·芒格思维模型知识库[9]。


它收录了232个思维模型,横跨14个学科,每个模型都有详细的长文解释,通过双向链接把不同学科的模型关联在一起,构建出了一个芒格曾提过的“知识格栅”。


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你可以按学科浏览,也可以按实际场景导航。比如你可以提问:“我在做投资决策时,哪些模型可能帮到我?”


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这两个知识库,或许是AI时代的“大师伙伴”。


它们不是电子书,也不是资料汇编,而是把静态的、线性的文本,变成了动态的、网状的、可交互的知识图谱。


最后


这些产品背后,知乎平台的游戏策划、经济学博士、工程师、数学答主……他们不仅在讨论想法,更在用AI去创造、发布产品,知乎AI Works项目广场也成了一个展示和互动的平台。


从“写一篇文章、分享一个想法”到“做一个产品让想法跑起来”,这中间的跨度,比看起来要大得多。而知乎AI Works正在做的,就是铺平这条路。


当2600个项目被创建、被部署、被讨论、被迭代,我们看到的不仅仅是数量,更是知乎社区正在发生的改变:


它不只是讨论AI的场所,更是用AI让创造发生的地方。


AI时代的知乎,正在从一个“诞生想法和知识”的社区,进化成一个让想法能落地“跑起来”的社区。


参考资料


[1]“肉鸽”动作游戏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/2035775235744584835


[2]Socratopia·破卷:https://www.socratopia.app/zh


[3]拉马努金模拟器:https://cybcatppuccino.github.io/RIES/ries.html


[4]“数字李白”:https://github.com/Tong-Haoqwei/Digital-Li-Bai


[5]“通辽宇宙”资料库:https://www.tongliaouniverse.cn/


[6]“读通鉴”:https://www.dutongjian.com/


[7]“淘金小镇”:https://github.com/LearnPrompt/skillrush-town


[8]巴菲特股东信知识库:https://learnbuffett.com/


[9]查理·芒格思维模型知识库:https://mungermodels.com/


文章来自于微信公众号 “十字路口Crossing”,作者 “十字路口Crossing”

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1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

5
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0