Yok abi bende ibs var ya şişiyor gün içinde son bikaç haftadır da pinix kullanıyorum iyi geldi onu demek istedim zaten karnım yok benim.

Konsisten pinix

Selamat ya pinix 🤏🏻

makasii pinix

u too pinix

lagi apa nih kak pinix

pinix kenapa kmu menulis itb boy di bio. kmu tebar pesona yah

kalian juga bilang pinix gay pinix gay ya? kalau angie balas dengan "ez" ya wajar aja

『𝟎𝟓.𝟑𝟎｜𝟐𝟐：𝟎𝟎』 台灣獨立遊戲工作室PINIX隆重推出類魂動作遊戲——《DieDeep死深》 來一起體驗看看DEMO版都有著什麼內容吧！ 也不要忘記去Steam上把遊戲加入願望清單唷👍 待機室下收

✨今晚打遊戲(21:45) ✨死深 Die Deep 很高興收到台灣獨立工作室PINIX的邀請! 今天要來玩這款剛釋出demo的類魂遊戲， 風格十分特別，一起來看看這款遊戲的魅力吧! #死深 #DieDeep #IndieGame 🔽直播下收🔽

コントローラーで親指が痛くなる系のゲーム。 年度末発売らしいけどDEMOで見る限り、難しい事考えずに遊べそう。 store.steampowered.com/app/3… #DieDeep #PINIX #星ノ海琉璃

2 hari lalu liat dia main pinix juga dan cukup oke kok, david main chamber

Bujet maen pinix

#直播通知 想不到520要做什麼？ 肯定是來一場相愛相殺的敵我對峙吧！（？） 台灣獨立遊戲團隊PINIX全新遊戲《死深 Die Deep》試玩版開放下載囉！ 觀察敵人的動作，找出破綻、制定戰略並精準出擊！ 我會不會困在這裡ＲＲＲＲＲ 晚間10點，下方有請>>

感謝邀約試玩死深Die Deep的demo 這是由台灣獨立遊戲工作室PINIX製作，一款聚焦敵我對峙的動作遊戲 切換不同角色，戰鬥風格也會跟著改變！ 玩了那麼久的動作類遊戲，一定沒問題的吧！今天晚上8:30見真章！

『Die Deep デモ版』 探索もパズルも一切排除した、戦闘だけを純粋に突き詰めたボスラッシュ系見下ろし型アクション作品の実況プレイ！ 🎮動画：youtu.be/fUxpGQORCys ストアページ：store.steampowered.com/app/3… 公式：PINIX Games @pinixgames

好久没有 #buildInPublic 同步下最近的动作吧，pinix.ai 已经完成，我甚至搭配了一个 chatbot😂，听上去有点过时，但是就像早上转发的 @garrytan 的推文，Claw 对于有开发经验或者"聪明的人"来说是法拉利，但不是每个人都需要法拉利，也不是每件事都需要从零推理。 比如我最近经常处理 PDF 材料，一开始用 Claude Code 调 Gemini 3 Flash 多轮处理，跑通之后我就写成了一个 Clip（可以理解成 Agent 的 App），现在 `pinix invoke pdf parse --url "xxx"` 一行搞定。 还有很多内容只有小红书上才有，以前让 agent 搜小红书得 browser-use，操控浏览器，慢而且不稳。现在就是 `pinix invoke xiaohongshu search --keyword "种草"`，结构化返回。 Google 搜索也是，`pinix invoke google search --query "AI agent"`，这是我用得最多的 Clip。 这些 Clip 装到 Pinix 上，我手机上的 chatbot 就都能用了。它只能做 Clip 能做的事，但每多一个 Clip 就多一项能力。50 多个 Clip 下来，日常大部分事情手机上就搞定了。 code agent 探路，Clip 沉淀。越用越收敛，越收敛越可靠。 给 Agent 装能力，像给手机装 App。这就是 Pinix。

开发 Pinix 的这段时间，我有了一个非常叛逆的看法。 Coding Agent = General Purpose Agent ≠ End Game 从 Devin 到 Manus 再到 Openclaw，它们被贴了各种标签，coding agent、computer-use agent、general-purpose agent。但是核心基本都一样，一个 LLM 实现的 Agentic Loop，接上一个计算环境，shell、文件系统、浏览器、运行时。本质上都是 coding agent。 Coding agent 能成为 general-purpose agent，原因很简单，代码是通用求解语言。能写代码能执行，你就能做几乎任何事。爬数据、处理文档、调接口、搞自动化、从零造工具。而电脑（沙盒）则提供了执行的环境。 所以 Coding Agent 真正的意思是：一个通过写代码和跑代码来解决任意问题的 Agent。这不是一个垂直品类，这是目前最通用的 Agent 架构。Coding Agent 就是 General Purpose Agent，同一个东西。 而我觉得这不是终局的原因就出在 General Purpose 上。 什么都能做，从来不等于什么都该这么做。 在电脑上写代码 执行，确实可以解决一切，但通用本身就意味着，要付出额外的成本和效率上的牺牲。 举个🌰。你让 Agent 帮你订机票。现在的 Agent 会打开浏览器，导航到携程网站，解析页面，填表单，处理验证码，点确认，出错了再重试。每一步都在写代码，能跑通，最终能拿到票。跑下来要好几分钟，token 烧一大把。 但如果有携程提供的 API 呢？出发地、目的地、日期、乘客，一次结构化请求，确定性返回，毫秒级完成。 两种方式都能拿到票。一个贵 100 倍，慢 100 倍，失败率高 10 倍。 当然，这个例子也说明了为什么现在 Coding Agent 大行其道。如同携程一样，现有整个 application 生态都是围绕人来构建的。它们提供了给人使用的 Web 和 App，但是没有给 Agent 使用的 API（至少没有公开提供）。 完全 for human 的 GUI 就不用说了，功能上还有大量针对人设计的防呆机制，商业模式上按人头收费、通过注意力变现，整个应用从交互到商业逻辑都是围绕人构建的。 所以现在 General Purpose Agent 大行其道有历史必然性。现有基础设施没给它别的选项。你也没法简单加个 API 就解决，整个应用的交互模型、功能集、商业逻辑、产品边界，都是围绕人类用户的假设建的。 但就如前面所说的，通用本身就意味着，要付出额外的成本和效率上的牺牲。整个系统终究会按照整体成本最低的方式运行。 LLM 扩大了能力边界，但它不会让每个 Agent 在每件事上都是最优解。就像拼好饭很难吃，做饭也没有很难，但因为拼好饭是经济最优解，它就是会存在。比较优势不会消失，它只是重新分配。即使到了 AGI 也一样，因为这不是智力问题，是经济问题。通用求解和专用方案之间隔着几个数量级的成本差距，市场永远选更便宜的。 所以这不是消灭分工，是重划边界。Coding Agent 这种通过写代码解决一切的通用方案，一定会被新的应用生态替代。新的分工边界会重新划定。 那新的应用长什么样？ 新的应用需要同时把人和 Agent 当作用户来设计。核心能力以结构化的操作暴露出来，人类界面和 Agent 接口都是同一个底层服务的客户端。Agent 不需要过引导流程，人不需要读 JSON，每个消费者拿到对它有意义的交互面。能力是可调用、可串联、可编排的，不是锁在 GUI 后面的完整流程。定价按交付的价值或消耗的资源，不按人头不按注意力。 当这样的应用存在的时候，调一个订票服务就是比写代码操控浏览器更便宜更快更稳。调一个数据服务就是比爬取解析更便宜。经济性一翻过来，Agent 自然就不会再用通用方式做这些事了。 所以演进方向是这样的：高频的、标准化的需求会沉淀进应用，成为同时服务人和 Agent 的新应用。Agent 从什么都自己做，退到连接和编排这些应用，处理它们之间的缝隙，处理那些太小众太特殊不值得做成产品的长尾任务。做胶水，不做零件。 其实这个故事在 3D 打印上已经发生过一次。 13/14 年，我上大学，就听罗振宇在罗辑思维里说，3D 打印机会如何改变世界，其中有一个叙事是每个家庭一台 3D 打印机，制造业会被颠覆。3D 技术确实强，你设计什么就能打什么。爱好者什么都打，手机壳、支架、杯子、替换零件，我还看到一个大哥，打印了一个机械哥斯拉。 但现实是你确实可以打一个手机壳，但买一个量产的更便宜更结实更好看。你确实可以打一个支架，但标准件几分钱。3D 打印赢在灵活性，但成本、速度、质量上，打不过任何已有标准生产方式的东西。 后来的现实也是如此，3D 打印没有取代制造业。它变成了胶水层，灵活的、定制的、小批量的，填标准件之间的缝隙。同时它确实开出了一块新地：那些从来不值得量产的需求，太小众太特殊太低量的，突然有了解法。 Agent 在走一模一样的路。现在在第一阶段，通用 Agent 用代码做一切因为专用替代品还不存在。新应用出现之后，高频任务会迁移过去，Agent 退到连接层。 不过这个过渡期可能会比以往任何一次技术革命都长。因为 LLM 的能力边界是模糊的、动态的、不可预测的，你没法提前知道哪些任务该被标准件化。不确定性越大，通用方案存活越久。 所以机会不只在造更好的通用 Agent，也可以去盯着 Agent 现在反复用代码硬做的事，找到那些高频模式，把它们变成同时服务人和 Agent 的应用。 每一个被反复通用求解的任务，都是一个信号：这里有一个机会！

我找老王出 50 块钱做 pinix 项目的 sponsor，他说要考虑一下😂hhh

😎bb-browser支持 pinix hub 组网，我还在雕，最近几天就会发了