夜雨聆风在抖音上，“手搓”表示，创作者们正在用双手对抗AI的“完美”！
抖音发布的“精选作者3月榜单”揭示，“就算给你们全套AI工具，有些效果也做不出来。”
榜单上“手搓”和“长记录”的意思其实都差不多。
这份榜单虽然评选得有些“挑剔”，但它的言外之意就是，你们不仅要有流量，还要有“匠心”，想要靠投机取巧走红是不现实的。
而观众更是觉得“真实感”是稀缺品之一，厌倦了千篇一律的视觉轰炸，平台想要单靠算法留住用户，还是比较困难的。
平台发现自己内容生态的核心是“人情味”薄弱，包括情感共鸣、时间沉淀等诸多方面距离真正的优质内容都有较大差距，所以推出了自己的“精选月榜”。
对于创作者@白昼小熊而言，她掌握最“笨拙”的技术就是“手搓”，这意味着自己至少落后AI一个时代，而且她由于“特效”买不到现成的，因此丝毫不用担心同质化的问题，才有“手搓颜料转场”爆火出圈的案例。
创作者@郭大侠更是投入了整整一年的时间，龙泉剑出自他手，别无分号，想要复刻只能找他本人，古法铸剑的工序比自己想象中更是繁琐，他花费至少二十多道工序的心血，就算别人学会了也不一定能坚持。
站在AI的角度去看，确实也没有错，但他们都低估了人类在追求真实与情感上的态度和决心。
没有特效，可以用手搓出来，学习手艺最好的时间是十年前，其次是现在；没有经验，@南翔都可以从零开始设计25米的“飞天锦鲤”；没有捷径，@一颗糯栗子一张张摆拍，投资1880张照片，耗时2.5天。
所以，我们可以看到，今年以来，@叶子吖OHYEZI、@茄猫的罐头等诸多“反AI”创作者纷纷拿出作品，专门解决“视觉真实感”的问题；
3月3日，@南翔完成表演，在创意、投入等方面，他耗时三个月、投入近百万元，放飞装置，有效解决了一批“传统文化现代化表达”的难题。
无独有偶，在旅行领域，@小雨宙发布作品，他将镜头对准旅途，围绕人物相遇、意外停顿等不可预设的真实瞬间记录情感，引发共鸣。@阿哲什么都会记录求婚。
近期，@十三要和拳头完成自驾，行程跨越12468公里，耗时挤满70天。
这支由时间沉淀的基金，为真实内容注资，在业内被称作“情感硬通货”，近期又传出观众愿意为4小时长视频停留的消息。
抖音陆续推出精选榜单、长视频激励等扶持措施，不只看重短期流量，鼓励内容向深度与温度发展，如今不少创作者都找到了新方向。
AI技术带来的“视觉丝滑”，让观众迅速变换口味，去年还追捧特效呢，之后几年却是真实感逆袭。
@一颗糯栗子说：“原理是一样的，但AI只会生成完美的画面，手搓的‘不完美’才有分量。”
@良田说：“真实记录是内容的重要灵魂，记录被忽视的角落才能打动人心。”
行业观察者认为：“短平快的内容想要冲击情感高地是极其困难的，想要成功需要和时间和耐心死磕。”
@阿哲什么都会感慨：“我们记录车内闲聊、雪地嬉闹，是在记录无法被预设的生活。”
谁的作品更好，谁更用心，谁更动人，至今没有答案；但观众用点赞投票，平台用榜单认可。
“手搓”是我们最擅长的，但对于我们来说，这才刚刚开始，面对AI生成的围追堵截和流量焦虑的情况，一定要守住真实，深耕内容！
没人说不喜欢看这些视频：63.4万赞的铸剑、225万赞的定格动画、400万赞的公益短片。观众不仅愿意看，还愿意投入情感。
平台的态度是：当你看腻了AI特效后，你就会发现，通过算法根本算不出感动，内容只能靠“熬”，打动人心靠的是时间、诚意，还有那份无法被复制的“笨拙”。
评论区里，有人问创作者：“老师，如果您的作品，出现了明显的穿帮，谁来负责？”
创作者回答：我自己负责！观众点赞：没关系，那是时间的痕迹，不是机器的失误！
这就是答案：我们记录的时候，在漫长时光中投入真心，对抗速朽，现实又和我们紧密相连，我不觉得技术迭代可怕，可怕的是再也感受不到“人”的温度。
李笛在人工智能领域有很大的抱负，因提出超前想法屡遭否决，让他在微软小冰内部推动采购GPU与打造思维链等关键项目接连受挫，错过了布局大模型与可解释AI的宝贵窗口期。可是到了2025年底，竞业限制终于解除。
于是他迅速创立明日新程，并有望借助“驾驭工程”这一新兴理念打开新局面。然而，公司成立仅四个月便宣布完成两轮融资，正好踩在行业痛点爆发的时间点，有外媒称，李笛的心态着急了。
行业现状确实令人担忧，要让AI智能体可靠地执行跨越数天的长程任务，并防止其因Token耗尽或路径偏离而放弃与人类目标合作。智能体的失控风险非常现实，就是想彻底避免因数据泄露、任务失败等安全与效率的隐患而造成巨大损失。
但是当前的多智能体架构普遍消耗巨大，OpenAI实验里Agent写出百万行代码的Token成本惊人，传统架构的协调税负担数量第一。
明日新程声称能大幅降低消耗，而OpenClaw等产品的可靠性却是一言难尽。Meta安全总监的邮箱被一夜清空，不止一个智能体曾泄露敏感数据，修复这些漏洞是巨大的工程，不加以约束又不符合商业应用的期待。
一来二去，行业至今也没有完美的解决方案，真正的答案或许不在无限堆叠模型，而是把控制权牢牢握在手里。
显然，为高度自主的模型套上缰绳是有巨大的价值的，因为良好的控制框架可以管理模型的行为方向。利用“驾驭”系统的协调能力，以及未来累计接入的更多智能体，那么任务执行的可靠性，就是产品竞争胜负的关键手。
虽然现在明日新程才刚刚发布“团子”，很快又将推出一款新产品。该产品在长程任务中提供可靠保障，甚至能为多智能体协同规划路径，应用于代码生成、数据分析等领域。
以OpenAI三人小组五个月产出百万行代码的惊人效率来看，明日新程有望解决Token消耗难题，难道其他玩家就无望了？
但想驾驭AI并没有那么容易，因为明日新程手握秘密武器，在2026年2月的行业思潮上亮相了“群体智能”架构。据了解，该架构的最大优势是对多智能体的协作过程进行层内收敛与约束，减少协调内耗，可以显著提升长程任务的可靠性。对于复杂任务可以很好地管理进度，并且能够预测并规避风险。
一旦发现任务有偏离轨道的苗头，就能立刻进行干预，智能体在数据安全、任务稳定性领域失控的代价都是巨大的，尤其是在处理公司机密、个人隐私的场景中带来的危害，让人不得不防。
有了“驾驭”框架之后，便能有效控制智能体带来的风险，有外媒称李笛心态稳了，将来智能体在商业场景应用的可靠性将大幅提升。
当然，要是其他公司能让自家的控制框架同样出色，不让自己产品的短板出现在关键场景，也不会对市场格局产生冲击。否则在明日新程群体智能的秘密武器攻势下，市场份额将迅速流失。
在长程任务领域有可靠性与成本的双重优势，那么在下一代AI产品发展方面，其他厂商如何参与竞争呢？其实单体智能模型本身并无优势，明日新程的架构实力已经显现，公司有明确的技术路线。李笛基于过往挫折提炼出真知，验证了约束优于放任的实力。
团队磨合需要时间，产品也能在实践中迭代升级。
除此之外，明日新程也有强大的投资人背书，阵容里赫然包括陆奇和李开复，以及创新工场、奇绩创坛等。
公司若被科技巨头收购后，就能获得海量的应用场景，在2026年4月底的产品发布会上，带来一款形态接近“小冰岛”的新产品，名为未公开，该款产品采用全新架构，聚焦多智能体协同。其框架可以协调任务分解和结果汇总。
李笛显然瞄准了下一代AI的制高点了，2026年商用的关键期，谁的产品可靠谁就会重塑行业格局。
现在明日新程的Token消耗降低、任务可靠性提升，说明公司有能力和OpenClaw等传统架构一较高下。明日新程有驾驭框架，OpenClaw有模型规模。而且明日新程在协同效率上有更大的潜力，因为公司已经在思维链可解释性上积累过经验。
任何一个技术的发展都是螺旋上升，明日新程不可能仅凭一款产品就进入舒适区。换句话说，公司还需要在工程落地与生态建设上花费更多的精力，而竞争对手已经积累了庞大的用户基数。
Claude Code是Anthropic旗下的AI编程工具，也是国内开发者用来提升效率的重要“利器”，一旦它在全球市场有需求，它都会不留余力地满足！比如在自动化领域，Claude Code推出了Routines功能，凭着云端独立运行和多种触发条件的灵活性，在任务调度方面迅速超越同类工具，支持定时、API触发和响应GitHub事件，一跃成为开发者眼中的自动化“神器”。但Claude Code的收费和风控策略让国内用户很不满，于是它通过“强制KYC实名核验”、“网络访问限制”和“无预警封号”这一套组合拳对国内用户下手，一旦触发IP异常、短时大额充值和多节点登录等风险行为，就将账号使用权限彻底锁死，连付费用户都无法正常使用！
而在桌面端体验方面，Claude Code也在全面翻新并大幅优化，并支持并排运行多个会话，其内置终端和原生文件编辑器等功能迅速迭代，撼动了它在代码编辑和项目管理两个核心场景的用户口碑。所以，Anthropic又以同样的策略来对AtomCode这个新兴对手施加压力，虽然AtomCode宣称“免费”、“开源”、“数据本地化”，但AtomCode不是Claude Code，AtomCode更不是Cursor，本土化的AtomCode绝不会妥协！
如今三年时间过去了，在开源社区的共同努力下，AtomCode依然稳步地发展，不仅实现了类Routines的本地自动化功能，就连多步骤工程链路的稳定性也逐渐提升，即便是没有云端算力和付费订阅，AtomCode本地版也能完成需求，数据安全性更是做到了极致！另外，AtomCode在模型适配和部署体验方面也表现出色，并支持DeepSeek、Qwen、智谱等主流开源模型，实现了“一套系统适配多种模型”，可以说AtomCode的生态已经开始繁荣！
不仅如此，AtomCode也是越挫越勇，逐渐开始挑战海外巨头！要知道，Claude Code和Cursor统治全球市场，主要是依靠《订阅制》绑定自动化功能和桌面端体验，一个是按月付费的商业模式，一个是依赖翻墙的访问门槛，光这两个领域就把国内开发者的使用之路堵得死死的！不过对此AtomCode也有清晰的应对策略，比如在工程实现方面，AtomCode目前主要是先构建可控执行链路，再向系统层面演进；而在模型适配领域，任务拆解、自动纠偏和复杂度吸收等都在优化体验，打造更适配本土场景的方案，而更重要的一点，在这两个领域AtomCode如今也都做到了开源！
首先是工程链路方面，AtomCode已经构建了基于Rust的稳定执行层，并在持续优化中，要不了多久应该就能正式发布。而AtomCode前段时间也完成了首个原型，这为三人小队在数晚开发出的成果奠定了坚实的基础。其次就是模型适配领域，作为本土化方案的核心，AtomCode积极适配，在开源当天就实现了对主流开源模型的完整支持，并在DeepSeek、Qwen、智谱和更多国产模型上测试了数十个任务，实际效果不输海外工具在百元月费下的表现，一旦所有模型测试全部通过，那么AtomCode将覆盖编程和文档处理，服务全球数百万开发者！
而就在2026年4月，AtomCode也宣布了开源计划，数据显示在开发者社区AtomCode的关注度为95%，同比上升80%，实现了本土开源项目的重大突破！此外，自项目启动的短短数晚以来，AtomCode核心功能已经迭代三次， 本地自动化更是更新了五次。可以说这三次迭代见证了AtomCode工程方案的成熟，也难怪社区要将其称为“国产之光”，认为AtomCode的出现打破了海外工具在国内的垄断，要推动AtomCode在AI编程领域的普及！
不过，即便是目前被限制在国内市场，AtomCode的发展势头依然强劲！因为根据数据显示，2026年第一季度AI编程工具的需求，使用开源方案的用户占比达到60%，可见本土化方案的需求有多迫切！而AtomCode目前在这个赛道又拥有免费的优势和较高的完成度，只要社区贡献来了，就能够完善AtomCode缺失的功能，然后配合主流模型厂商，一起向更优的系统体验迈进！
事实上，作为AI编程的底层支撑，DeepSeek、Qwen和智谱等模型都适配于AtomCode系统，所以这两年AtomCode崛起，这些国产模型同样受益明显，无论是模型能力还是工程适配都开始优化！而随着AtomCode的不断迭代，它们以后的合作会更加紧密，毕竟当本地部署都能跑完整个工程流程的时候，谁还会去依赖翻墙工具呢？因此就连AtomGit社区研发工程师“小武”都感慨：被Claude封号4次后，终于有了靠谱的替代品！
然而，AtomCode也不能过于乐观，毕竟目前开源版本还处在早期，社区生态还未真正成型，AtomCode依然要从实际场景中收集反馈来优化体验！所以AtomCode要团结所有开发者，踏实地完善功能，坚持“免费开源”和“数据本地化”，AtomCode的诚意到了用户自然就会支持！相信要不了多久，AtomCode就能构建成熟的产品生态，到时候AI编程工具的选择就是一个无需纠结的答案！同意的请点赞！
