今天看了饭饭分享的使用ai 的成果，其中一个是制作了每日看板，根据每天记录的日志让ai帮忙总结当天的状态，项目跟进，收获，以及提醒。
看完了之后有些手痒，自己也做了一个，这个过程其实特别的简单，把自己的需求讲给agent， 它就会帮助生成内容，根据生成的内容再进行不断的调整。
这个过程中我的感受是：
1. 知道自己想要什么，比如这个看板，为什么想做，想在里面看到什么，用什么形式
2. 知道自己不想要什么，当ai给出成果的时候，自己需要判断哪里合适，哪里不合适，比如最初ai给的是纯描述的文本，我觉得太枯燥了，就让它做一个htlm 格式的，后来又让它加入图表，这样更加直观。
最近把新枝和微信读书的skill都装在了codex 上，现在读书，做笔记更方便了。
在 AI 时代，一个作品的质量越来越像是：材料 × 品味
用codex从白底图到场景图，caption，视频生成指令，这个工作流程用了一段时间，我会把图片导入剪映，再生成视频发布。
今天将这个流程又推进了一步，让codex直接生成视频，用了gpt推荐了一个视频生成ai：kling. 进入网站就可以复制指令让agent来安装，接下来就可以运行了。继续先用codex的桌面安装，失败；于是用cursor的CLI来装，成功了。
尝试了四张图片，第一次效果不是很理想，视频没有音频，也比较生硬，只是静态图片的推进，于是让它改。
昨天在李飞飞自传里读到，她创办了一个非盈利的项目：AI4ALL
李飞飞看到一个现象：AI 正在变成影响教育、医疗、金融、司法乃至整个社会的重要技术，但创造这些系统的人，却集中在非常狭窄的一群人身上。男性、白人、名校背景、硅谷工程师占据了很大比例。
她担心的并不是单纯的公平问题，而是：如果只有一类人在设计 AI，那么 AI 看到的世界也会变得狭窄。
举个简单例子：如果一个面部识别系统主要用白人男性的数据训练，它在识别女性、老人或其他族裔时就可能出现更高错误率；如果一个医疗 AI 的设计者从未体验过贫困、移民、残障或照护家庭的生活，它可能根本意识不到某些真实存在的问题。
因此 AI4ALL 的初衷并不是培养更多程序员，而是：让更多不同背景的人参与塑造 AI。
李飞飞后来一直强调一个理念：Human-Centered AI（以人为中心的 AI）。技术本身不是目的，人才是目的。AI4ALL 实际上是在为这个理念培养下一代参与者。
不是让更多人学 AI，而是让 AI 的未来能够代表更多人。
上周，我给自己搭了一个博客，很想让 codex 帮忙把博客上的日常记录做每日和每周整理，它就帮我写了一个程序。第一天运行得还蛮好的，第二天也就是周日早上，程序突然跑不通了，提示读取不到网站资料，出现了无法解析、 DNS 之类的错误。
出现这个问题前，我刚给 Codex 做了更新，所以怀疑是更新导致的临时问题。我等了 1 到 2 个小时后再试，结果还是不行。于是我开始找原因，怀疑是博客网站的问题或者是token设置的问题，就和 ChatGPT、Codex 来回排查，它们让我尝试了很多操作：用苹果电脑终端输命令、检查网络、Token、配置和 Codex 设置等，把我绕得云里雾里，整个人都特别晕。
最后问题没解决，但我发现访问 Google 搜索这类普通网站也上不去，这才意识到应该不是博客网站或 Token 的问题——毕竟过程中已经确认 Token 是有效的。
剑男的花园