Les limites de la création par IA s'étendent rapidement, et nous voyons la capacité des modèles génératifs s'étendre à la construction d'applications, à l'orchestration logique, à la collaboration multimodale et à l'exécution automatisée. De nombreux processus qui nécessitaient auparavant un traitement manuel par des ingénieurs, tels que l'appel d'outils, l'intégration de plugins, le traitement des données, l'inférence de modèles et la gestion des états, commencent désormais à être encapsulés dans des architectures IA de niveau supérieur. L'acte de création passe progressivement d'une "génération de contenu" unique à un "processus de création ingénié par des modèles, des Agents et des chaînes d'outils".

Ce changement entraîne une tendance évidente : les contenus générés par l'IA passent de "résultats" à "applications", de "fichiers uniques" à une structure systématique composée de scripts, de prompts, de fichiers de configuration, de plugins et de modules logiques. Les outils de génération traditionnels (comme ChatGPT, Midjourney, Runway) peuvent fournir un point de départ pour la création, mais ne peuvent pas soutenir la structure d'ingénierie derrière la création - y compris la gestion de plusieurs fichiers, la logique d'application, les permissions et le stockage, la collaboration et le remix, l'intégration on-chain et la capitalisation, etc.

Avec l'implication croissante de l'IA dans la production de contenu, le processus de création lui-même devient un actif. Nous constatons que le code, les prompts, les versions de modèles ajustés, la logique des plugins, les chemins d'appel, la structure des flux de travail, ces étapes de production auparavant implicites sont désormais des unités de contenu réutilisables, combinables, collaboratives et pouvant aussi avoir de la valeur.

Dans ce contexte, CodexField construit un ensemble destiné à