从初步体验来看，iFlow 的核心价值不仅在于 “国产平替” 的性价比，更在于 CLI 形态对开发场景的适配潜力 —— 命令行环境本身更便于工具直接操作文件、读取项目配置，理论上在批量代码生成、文件结构调整等场景中，能比 GUI 端工具更高效。总体而言，即便暂不考虑模型能力的差异，iFlow 在交互细节、项目级上下文适配上的设计，已足够成为 GitHub Copilot 之外的优质备选，尤其适合依

其实真的合理的，软件层面，随着大模型接受多模态信息能力的进一步迭代，embodied AI的大脑已经初具雏形，接着就差硬件层面的响应，figure也通过端到端VLA大模型进行了想法-行动的映射，高效学习了很多相应的动作，就像婴儿蹒跚学步一样，可以预料的是，这种方法在初阶的emboided AI里，一定是能推进行业发展节奏的，甚至真的产生于一个基本的落地的，多方面应用的TO C智能机器人。其实现在硅

从初步体验来看，iFlow 的核心价值不仅在于 “国产平替” 的性价比，更在于 CLI 形态对开发场景的适配潜力 —— 命令行环境本身更便于工具直接操作文件、读取项目配置，理论上在批量代码生成、文件结构调整等场景中，能比 GUI 端工具更高效。总体而言，即便暂不考虑模型能力的差异，iFlow 在交互细节、项目级上下文适配上的设计，已足够成为 GitHub Copilot 之外的优质备选，尤其适合依

只要游戏的基本base在那，有很多agent，有自己的世界观，有一些基本的物资获得途径，就像现实世界一样，只要脑子在那，再付出行动，用户完全可以创造出一个属于自己的平行世界，就像小说的同人文，乃至真实历史的同人文。也正常，毕竟是第一步的探索，等真的成熟了，完全就能做到total 自由的探索。现在文生和图生，甚至视频生，其实都是黄油那一套的逻辑，除了用了AI，新增很多不确定性外，信息的接受感是差不多