他用 Cursor + Claude,真的把 AI 写的 iOS App 上架并开始赚钱了
很多人还在讨论“AI 能不能写 App”,而这期视频里,答案已经变成了:不仅能,而且是原生 iOS、能上架、能收费。Greg Isenberg 请来了一位深度用户,完整展示了他如何用 Cursor + Claude,把一个想法一步步变成真正运行、可发布的 iOS 应用,以及过程中踩过的坑。
很多人还在讨论“AI 能不能写 App”,而这期视频里,答案已经变成了:不仅能,而且是原生 iOS、能上架、能收费。Greg Isenberg 请来了一位深度用户,完整展示了他如何用 Cursor + Claude,把一个想法一步步变成真正运行、可发布的 iOS 应用,以及过程中踩过的坑。
Google做了一件反直觉的事:发布了一个“完全免费”的AI编程工具Firebase Studio。但在实测中,它既强得离谱,也劝退得同样彻底。Greg Isenberg用一场硬核对比,揭开了Firebase Studio和Lovable背后两种完全不同的产品哲学。
一个反直觉的事实正在发生:最像传统电影工业流程的人,反而是最会用生成式AI的人。前音乐视频导演 David Sheldrick 用 Sora 拍片,没有追求“随便生成”,而是把一整套工业化拍摄方法原封不动搬进了 AI 世界。这支视频,讲清楚了为什么真正会用 Sora 的人,思维方式已经变了。
Thomson Reuters Labs 的 Shirsha Chaudhuri 通过真实的企业一线经验,拆解了“AI 工作流自动化”迟迟难以落地的关键原因。问题不在模型能力,而在连接、可靠性、标准化和人与 AI 的协作方式。
这不是一场技术发布,而是一场面向工程师的“家庭问答”式游戏。通过现场即兴回答,Frontier Feud意外呈现了当下AI工程师最真实的关注点:成本、提示工程、工具选择,以及对行业透明度的隐性期待。
如果你还觉得“AI 写代码”只是玩具,这个视频会直接打脸。Riley Brown 几乎没亲手写一行核心代码,把设计、前端、逻辑全部交给 AI,最后做出了一款真实可用、能直接解决传播效果问题的 Web 应用。更重要的是,它揭示了一种正在成型的新工作范式。
LinkedIn并非一开始就要打造宏大的GenAI平台,而是在真实产品压力下,一步步演化出支撑AI Agent的基础设施。本文还原Xiaofeng Wang的分享,讲清楚他们为何自建平台、如何从简单Prompt走向多智能体系统,以及这些选择背后的工程与组织洞见。
Arc Institute 创始人之一 Patrick Hsu 分享了他如何用进化理论训练生成式生物模型 EVO,并试图把生物学变成可被调用、组合和验证的“应用商店”。这不仅是模型能力的跃迁,更可能重塑药物研发和生命科学的工作方式。
一家只有两名核心工程师参与的团队,如何在金融这种高风险场景中,把AI Agent真正推到生产环境,并支撑每天千万级请求?这场分享讲清了从GPT-4试水、成本失控,到微调小模型实现质量、成本、延迟三赢的完整路径。
Brightwave创始人Mike Conover从金融尽调一线的“人肉地狱”出发,讲述为什么金融AI Agent必须以“可验证”为核心设计原则,以及为何聊天式交互远不足以承载高风险金融决策。