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AI 創作的邊界正在快速擴展,我們看到生成式模型的能力開始延伸到應用搭建、邏輯編排、多模態協同與自動化執行。許多原本需要工程師手動處理的流程,例如工具調用、插件集成、數據處理、模型推理與狀態管理,如今都開始被封裝進更高層的 AI 架構中。創作行爲逐漸從一次性的“內容生成”,轉向由模型、Agent 與工具鏈共同完成的“工程化創作流程”。



這種變化帶來一個明顯趨勢:AI 生成物正在從“結果”變成“應用”,從“單文件”變成由腳本、Prompt、配置文件、插件與邏輯模塊共同組成的體系化結構。傳統的生成工具(如 ChatGPT、Midjourney、Runway)能夠提供創作的起點,卻無法支撐創作背後的工程結構——包括多文件管理、應用邏輯、權限與存儲、協作與 Remix、鏈上集成與資產化等更復雜的環節。

而隨着 AI 參與內容生產的深度不斷增強, 創作流程本身正在變成資產。我們看到,代碼、Prompt、模型微調版本、插件邏輯、調用路徑、工作流結構,這些原本是隱性的“生產步驟”,如今都是可復用、可組合、可協作、也可能具備價值的內容單元。

在這樣的背景下,CodexField 正在構建一套面向
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