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群友实测用公开视频号资料和WeChat Intelligence Hub生成企业驾驶舱，流程是先检索驾驶舱信息、筛选适配方案、读取参考图片，再自动生成，约半小时完成粗版。

广州一家公司为律所批量编造排名、评分和案件数据并跨平台铺发，虚假内容被豆包直接写入推荐答案，最终被认定构成不正当竞争并罚款12万元。

数字人可将动作、口型和回答内容拆成三层：Seedance批量生成动作，显卡实时解算口型，LLM配合预设提示词产出回答。

视频从业者实测后认为AI剪辑能力已超过自己，并在外出时直接把甲方订单交给AI处理。

GEO 讨论从“是不是找权重网站发帖”推进到方法论：围绕用户决策地图反推问题矩阵，在每个环节做长尾内容发布。

围绕 AI 提效与平台识别，群友提醒“加个 skills 就生成”的内容会被平台扫描出来并限流，GitHub 上防扫、水印移除类方案也很难稳定通过。

安装 Codex 时有人把豆包 API 接入后误以为就能生成图片，这提醒做代装或配置时要先核对 API 模型和能力边界。

围绕充值卡和额度重置，群里确认重置卡会把恢复时间往后推，本质更像提前消费；如果官方即将全量重置，先别急着用卡。

群里反复核对 Codex 重置是否到账、是按北京时间 11 点重置，还是另一次额度赠送。

群友追问AI编程是否伤固态，Peter给出Codex CLI旧日志Bug案例：TRACE级别写库导致极高本地写入，PAI补充这是几个月前的事，但仍提醒长期跑Agent要关注磁盘写入。

东东分享了Exa与Perplexity的检索定位对比：个人查资料优先Perplexity，给AI产品装可控搜索层则应重点测试Exa，并建议用真实任务做A/B测试而非直接替换现有方案。