北京
作者 ｜ Yoky
郵箱 ｜ yokyliu@pingwest.com
本周是被Gemini刷屏的一周。在與AI創業者的交流中，我們發現了一些趨勢性的進展：新項目們不再追求大而全，而是扎進垂直領域，真正試圖解決具體場景里的實際問題。這也是在Gemini帶來的沖擊之下，創業者們的一種回應方式。
在本周推薦的項目中，有幾個方向值得關注：
一是創作工具的“可控性突破”，比如用代碼精準控制排版的Seede.ai，以及上傳一張圖就能秒變可編輯3D模型的Hyper3D.AI；
二是專業場景的深度滲透，像用AI建立人才評判體系、幫企業搭建AI人才網絡的DNIQ，還有專為編劇群體打造的一站式AI編輯器Laper。
此外，在接下來的推薦里我們也會增加一些大廠里的小產品的介紹，這些在諸如Google 的官方實驗產品平臺Google Labs里出現的產品，能帶來產品思路啟發，但也提醒創業者，大廠隨時下場的挑戰。它可能意味著一些創業方向的窗口期。以下是本次推薦的產品更多信息，以及我們的簡短點評。
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1、Seede.ai：代碼生圖，更可控更省心
https://seede.ai
由 Github 萬星開發者、前美團前端專家、Dora AI 技術負責人 Longyi 創辦，擅長復雜前端架構和渲染引擎構建，以及 AI 模型訓練和 GPU 推理集群搭建。
Seede 定位為 AI 時代的 Canva，面向普通人的圖文內容創作平臺。項目于 2025 年 5 月正式對外宣傳后，完全冷啟動，自然增長數萬用戶。
完全不同于即夢、lovart 等文生圖產品。SeedeAl 基于它的“智能渲染引擎”， 設計新的創作流程，采用代碼進行精準控制排版的方式，自動識別文字層級、重點、語義結構，然后把布局、配色、層級作為基本單位來進行匹配，并生成一套完整設計。
主打“一分鐘生成精美圖文作品”，場景很明確：商品詳情頁 / 政策解讀 / 易拉寶 / 科普圖文 / 活動議程 / 課程海報。
強調內容驅動設計的概念，“Content in, Design out”。普通用戶只需輸入文案，不需要專門的設計提示詞，系統即可在一分鐘內自動生成專業級排版設計，并支持隨時二次編輯，真正實現高效、可控的視覺表達。
快評：
傳統的文生圖就是用文字Prompt生成一張“死圖”，好無趣好無聊。而代碼生圖就是在傳統的文生圖上加入代碼，好好玩。
AI輸出的不是一張固定圖片，而是可以隨時編輯的代碼文件。你只需要用大白話說清楚需求，模型生成代碼后，配色、字號、間距、布局這些元素都變成了可以精確調整的參數，想改哪里改哪里。
我試了一下，Prompt里只寫了最基本的信息：活動海報、時間地點、邀請對象，沒費心思琢磨什么風格提示詞。生成后又順手調了調字體和布局。可以看看效果：
設計一張活動海報，是硅星人下周四晚的火鍋局，邀請AI從業者來流水席，時間11月27日下午4點到9點半，地點：硅星人小客廳。
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2、Hyper3d.AI：為大型UGC游戲實時生成道具
https://hyper3d.ai/
Hyper3D.AI 定位為 AI 時代的專業3D資產創作平臺，由深耕3D建模、圖形學與生成式AI領域的影眸科技團隊打造。作為全球最早定義3D生成底層框架的團隊之一，Hyper3D.AI 目標是讓AI 3D創作走向“生產可用”。
技術路線上，不同于2D升維3D產品（如通過多視圖重建生成3D模型），Hyper3D.AI 堅持原生3D技術路線。基于自研的CLAY原生3D大模型框架和BANG分件架構等試圖從底層解決傳統方案中薄面、拓撲混亂等致命問題。
唯一斬獲SIGGRAPH最佳論文的3D初創公司，算是對其技術含金量的一種證明 。
主打“描述需求，一鍵生成可編輯3D資產”。用戶只需用自然語言描述想要的3D模型，無需掌握復雜的3D建模技能或專業提示詞技巧，系統即可生成高質量、可直接應用的3D資產。更關鍵的是，生成結果支持精細化控制和二次編輯。
行業覆蓋游戲開發、影視特效、電商展示、工業設計、3D打印、具身智能等多個行業。已服務數百家企業客戶，在某款大型 UGC 游戲中，當用戶生成自己想要的萌寵或者其他物品時，就會使用到 Hyper3D.AI Rodin。 支持這類千萬人實時在線的游戲。
快評：
3D生成這條賽道，技術門檻高、落地周期長，到底是執迷于3D的更宏大的可能性，還是更現實的去解決“怎么用好”的問題，不同公司開始出現分野。
Hyper.AI很務實，它目標就是最終輸出可直接進入游戲、影視、3D打印管線的Production-Ready資產（規范四邊面網格+PBR材質），客戶無需再做拓撲、減面或重拓撲，節省下游返工時間。
小預告：這個產品背后的團隊也很有意思，接下來我們會有更深入的挖掘和介紹。
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3、DINQ.io：找AI人才？HR的招聘神器
https://dinq.io/
用AI的方法幫AI公司找AI人才。
用學術-代碼-影響力全棧數據做“AI-native 人才推薦引擎”，用動態身份卡聚合招聘目標，把傳統 4-6 周搜尋周期壓縮到 3-5 天。
用戶只需提供一個 Google Scholar 鏈接或研究者姓名，系統即能抓取相關數據，并在60s內輸出報告。
多源異構數據整合arXiv、GitHub、Google Scholar等20+權威數據源，基于事件驅動架構，確保人才信息的時效性和準確性，通過實體識別與關系圖譜構建，精確匹配同一人才的多平臺身份。
它自己構建了一套人才評估體系，部署了專門的AI Agent集群，通過多模態數據采集與分析，深度挖掘每位AI人才的GitHub貢獻質量、開源項目影響力、技術棧演進軌跡；論文引用網絡分析、會議發表質量評估、同行評議影響力；項目落地能力、技術博客深度、社區活躍度指標。
創始人和CEO Sam曾主導DeepFaceLab（Github 2020年TOP2 AI項目，4.6萬star）、2020–2024年任職阿里達摩院，發表10余篇頂會論文，是PyTorch/Tensorflow貢獻者。聯合創始人 Kelvin 曾任紅杉資本、光源資本人力資源專家，負責消費與科技領域人才招聘，有豐富企業側資源。技術+行業資源的組合。
快評：
AI人才招聘已經成了無論是大廠還是創業公司都面臨的一個新難點，如今候選人學術成果、代碼貢獻與行業活動分散于arXiv、GitHub、X（前Twitter）及會議官網，傳統簡歷無法同步更新，導致HR難以掌握最新能力證據，只能在學術頂會中“撈人”，但效率卻并不高。
提前劇透：今年12月，DINQ全新產品將于海外正式發布。
我們隨機使用了一篇Google Scholar中關于世界模型的論文讓它生成分析，可以看到不僅有論文數據分析，同時也呈現了核心創作者的基本信息，幫助快速建立聯系。
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4、Laper：趙純想給編劇做的新產品
https://laper.ai/
AI智能編劇助手，一站式貫穿編劇的全部流程，提高專業編劇的創作效率。創意階段可采用自由畫布形式激發靈感，同時匹配專業劇本格式可一鍵修改劇本自動格式化，編輯器中實現多人協作功能，支持多人同時編輯，智能場景管理可視化場景看板，輕松管理復雜的劇本結構。
開發者團隊介紹：由「胃之書」開發者趙純想團隊開發，目前已經仍在內測階段，可在官網免費試用。
快評：
目前Laper的具體功能如下，不同于通用型Agent，Laper包含多種腳本格式，如專題片、短片、社交視頻等，創作者可自由享受創作而無需擔心格式轉化問題。
垂直服務于AI編劇人群，這部分人群在23年之后是最先使用AI帶來轉化群體，數量也明顯增加，大部分服務于商業用途，付費意愿強。
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5、Pomelli：免費的品牌視覺設計師
https://labs.google.com/pomelli
Google Labs最新發布的AI營銷工具，只需要把品牌官網鏈接扔給他，3分鐘就能自動掃描全部的品牌視覺體系，包括品牌Logo、字體、主色調顏色，甚至品牌Slogan、價值觀、客戶案例都可以被自動抓取，構建出一套完整的品牌視覺檔案。
它的產品定位是“品牌專業顧問”，根據你的企業DNA檔案，基于品牌調性在需要營銷的節點根據你的需求生成營銷海報，同時匹配二次編輯功能，可以根據生圖后的結果直接修改，提升物料產出效率。
該工具主要服務于出海營銷的中小商家，這些也是Google很重要的一批客戶。服務他們的創業公司和產品也不少，但大多是一種“內置模版”的邏輯，但Pomelli在“理解后生成”。
快評：
從Pomelli來看，有一個有意思的節奏，Google Labs的產品先推出，然后Gemini等系列模型更新。然后你會發現，像Pomelli強調的比較新一些的產品思路，其實就是Gemini的模型能力更新重點——要打破“模版”的限制來“個性化生成”，就需要Gemini3和Nano Banana這樣的有多模態推理和UI生成能力的新模型。
也許，當你想要多一些思路來判斷模型接下來的進展，可能有時候反而從這些lab的小產品更新上能找到些線索。
點個“愛心”，再走 吧
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