# 第 1 期 - 你好榴莲周刊

> 第一期封面使用榴莲 IP 的角色主锚图。她拿着放大镜和拆解清单，这也是这份周刊想做的事：先跑通，再把过程讲清楚。

- Issue: 1
- 发布日期: 2026/08/31
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<small>第一期封面使用榴莲 IP 的角色主锚图。她拿着放大镜和拆解清单，这也是这份周刊想做的事：先跑通，再把过程讲清楚。</small>

> **技术人榴莲的每周实测：AI 内容、工具、开源项目与真实踩坑。能确认的写结果，没跑通的留下失败和边界。**

## 本周实测

**Wan3.0 做 IP 角色视频，终于到了“基本可用”**
<https://x.com/zq4495/status/2092192579978957170>

这周我用同一个榴莲 IP 角色测试了 Wan3.0。和之前的 Wan2.7、HappyHorse 相比，角色一致性和动作完成度确实进步明显，至少已经能进入可用范围。

但成本仍然不能忽略：这次测试的公开价格约为每秒 1.2 元，一条 10 秒视频花了 12 元。我的当前判断不是“哪一个模型最好”，而是先看成片是否达到发布线，再把单条成本、失败率和返工次数一起算进去。完整测试帖里也保留了提示词与对比素材。

## 本周工具

**把网盘素材接进 Agent 工作流**
<https://x.com/zq4495/status/2091798666646573196>

批量视频最耗时间的环节，常常不是剪辑本身，而是从几百 GB 素材里找到真正能用的片段。如果网盘文件夹已经分类清楚，Agent 可以先读取目录、根据脚本挑选素材，再只下载需要的文件。

这个思路的价值不是“自动点几下”，而是把素材目录变成可检索、可决策的生产资料。当前它仍是一个工作流方向，不等于对所有网盘和剪辑项目都已经验证完成。

## 本周开源

**Weekly：一套适合长期写作的 Astro 周刊模板**
<https://github.com/tw93/Weekly>

你正在看的榴莲周刊就是基于这个项目改造的。它用 Markdown 写作，内置中英双语、RSS、全文搜索、深浅色、评论、静态 API 和适合 AI 读取的 Markdown 入口。

模板代码声明使用 MIT 协议，原作者的文章和图片仍归原作者所有。所以我只复用了代码结构，清掉了历史内容、个人配置和图片，换成自己的品牌与文章。这也是复用开源项目时很容易被忽略的一步。

## 本周文章

**先做一个小产品，再决定要不要扩大**
<https://x.com/zq4495/status/2090653814873641036>

我最近越来越相信一个简单顺序：先围绕具体问题连续发布内容，看大家收藏什么、追问什么；当同一个问题反复出现，再做一份模板、一次咨询或一场小课。有人愿意付费，也真的拿到结果，才继续扩成课程或长期社群。

自动化的意义也在这里。它不是为了看起来高级，而是把一次实验的时间和成本压下来，让我能多试几个选题、多听几轮真实反馈。

## 随便写写

第一期先从“开刊”开始。

以后这里会继续记录真正做过的 AI 内容实验、好用但不一定热门的工具、值得拆的开源项目，以及做超级个体过程中那些不够漂亮、却很有用的判断。

我不保证每个实验都会成功，也不会把一次结果写成稳定公式。但我会尽量把输入、动作、成本、失败和当前结论都摆在桌面上。

这就是榴莲周刊。下周见。
