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AI 创作的边界正在快速扩展,我们看到生成式模型的能力开始延伸到应用搭建、逻辑编排、多模态协同与自动化执行。许多原本需要工程师手动处理的流程,例如工具调用、插件集成、数据处理、模型推理与状态管理,如今都开始被封装进更高层的 AI 架构中。创作行为逐渐从一次性的“内容生成”,转向由模型、Agent 与工具链共同完成的“工程化创作流程”。



这种变化带来一个明显趋势:AI 生成物正在从“结果”变成“应用”,从“单文件”变成由脚本、Prompt、配置文件、插件与逻辑模块共同组成的体系化结构。传统的生成工具(如 ChatGPT、Midjourney、Runway)能够提供创作的起点,却无法支撑创作背后的工程结构——包括多文件管理、应用逻辑、权限与存储、协作与 Remix、链上集成与资产化等更复杂的环节。

而随着 AI 参与内容生产的深度不断增强, 创作流程本身正在变成资产。我们看到,代码、Prompt、模型微调版本、插件逻辑、调用路径、工作流结构,这些原本是隐性的“生产步骤”,如今都是可复用、可组合、可协作、也可能具备价值的内容单元。

在这样的背景下,CodexField 正在构建一套面向
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