知乎AI Works上正在发生的创造实验。
知乎 AI Works 项目广场上，一些有趣的产品正在诞生。
今年 6 月，知乎 AI Works 项目广场上线。9 月 4 日，平台又迭代了“应用一键部署”功能：开发者上传项目工程包，平台自动完成云端构建和部署。
过去三个月里，知乎 AI Works项目广场已经沉淀了超过 2600 个项目。
这些项目都可以调用知乎“数据开放平台”的数据，使用知乎提供的开发工具。相当于厨房、厨具、食材、调料都是现成的，开发者只要带着 idea 来就可以了。
上线的项目五花八门：有AI工具、智能体，还有游戏、知识库，内容跨度更是从科技到人文、历史。工具类项目解决“效率”问题，生活类解决“决策”问题，游戏类解决“娱乐”需求，情感类解决“陪伴”需求，人文与历史类则解决“传承”问题……
这些项目共同指向一个趋势：AI正在从一个“技术工具”转向“文化基础设施”，它让每个人都能以自己的方式参与生活的记录与创造。
我们从中精选了8个具有代表性的产品。
按功能分成了三组：AI帮人跨越技能门槛；AI重新激活人文内容；当AI成为“新基建”——AI管理AI、重构知识。
第一组：当AI成为“能力延伸”
这组案例的一个共同点是：创作者用AI补齐了自己不擅长的技能短板，让想法跨越了技术的门槛。
没写过代码的游戏策划，用AI做了自己第一个游戏
一个不会写代码、没有美术基础的游戏策划，用AI在半天内开发了一款包含完整循环的“肉鸽”动作游戏[1]。
他是知乎新知答主 Paranoia。他的工作不是敲代码，而是设计玩法、规划系统、写文档。但他用AI做出了一款2D“肉鸽”动作游戏的完整 Demo——从进入游戏、打怪升级到BOSS战，甚至还包括一个局外养成系统。
这个项目之所以值得推荐，不是因为它达到了怎样的高水准，甚至还有不少 bug，但它代表了知乎平台的创作者对全新游戏生产方式的探索。
事实上，Paranoia 做的不是“写代码”，而是“指挥”。
在动手前，他首先制定了清晰的设计文档和任务库，把开发拆解成多个阶段性任务，逐一交给AI执行。他甚至给AI立了一条规矩——“不要擅自改核心方向”，防止 AI 自作主张破坏设计。
完成之后，Paranoia 还开源了自己的 ParanoiaSkills 游戏设计 Skill 库，将自己的工作流产品化，分享给更多从业者。
从“做一个游戏”到“教别人如何用AI做游戏”，这是知乎答主迈出的新一步。
苏格拉底+二次元，经济学博士的AI教育实验
大多数AI学习产品在做同一件事：回答问题。但Socratopia·破卷[2]走了一条反方向的路——它不直接给答案，而是通过不断提问，引导用户自己推理出结论。
开发者吴乐旻，是一名 UC Berkeley 的经济学博士。他认为，学习的真正奥义在于“自己思考”。
于是，吴乐旻把这个理念变成了一款产品：他把苏格拉底教学法、二次元角色扮演和情境代入三者结合，把枯燥的“提取式学习”过程，包装成了一场有剧情、有陪伴的探索游戏。
用户可以定制“AI伙伴”的相貌、姓名、性格——伙伴可以是“三月七”、赫本、苏轼，或者其他任何角色；学习背景可以设为“青春校园”或“星际旅行”。
这款产品并不是做完才发布的，是吴乐旻和知乎社区一起“聊”出来的。它从构思到公测，全程都在知乎上推进。五月份迭代的十个版本中，超过70%的改进来自知友的建议。
有用户评价说，这可能是“人类历史上第一个行之有效的、可以长期无痛坚持的高强度提取式学习方法”。
数学答主做了一个“猜公式”神器
在知乎AI Works上，不是所有项目都想成为平台或生态。有些项目就是为了解决一个细小而具体的问题。数学话题答主“cyb酱”，便是其中之一。
很多数学爱好者都会遇到这种情况：你花了半天算出了一串数值结果，但你完全不知道它背后对应的是哪个公式、哪个常数、哪个函数。这个“猜公式”的过程，非常依赖经验和直觉。
cyb酱把这件事自动化了。他做了一个叫“拉马努金模拟器[3]”的工具——输入一个小数，它会反向推测出这个数字可能对应的数学闭形式。比如，你输入 0.35506593315177，它可能会告诉你：这个数是 2 - π²/6。
更硬核的是，这个模拟器支持非周期积分、K3模性周期、刚性超几何级数等多种高阶数学结构。它不为所有人设计，只为那个特定垂类里的特定需求服务。
这也是这个工具的价值所在：用AI为社区同好解决一个真问题。
第二组：当AI“复活”文化
这一组案例的特点是：AI技术如何赋予文化趣味与厚度，让文化内容以新的方式被体验、被理解、被传承。
从李白agent，到诗人酒馆club
让AI扮演李白，这件事很多平台都能做。但知乎答主“日暮途远”想做的东西不太一样。
他要的不是一个“能回答问题的李白”，而是一个“知道什么时候该说什么话的李白”——有记忆、有性格、能感知对话情境。它是一个AI诗人，或者说诗人 agent。
你可以和他喝酒、论诗、聊人生，他可能突然沉默，也可能突然狂歌。
在追求效率、准确、速度的AI时代，这种尝试看上去有些“慢”，但它在探索AI在承载文化温度方面的更多可能：
AI除了帮我们更快地完成任务，它能不能帮我们更好地体验文化本身？
“数字李白”[4]作为一个命令行界面的简单版本，日暮途远还把它做了开源。
他的设想是，一个“李白酒馆”还可以扩展成“诗人酒馆”——让杜甫、苏轼、辛弃疾都陆续入驻，每一个人都有自己的性格和记忆。
180个视频、47个国家、500条梗：一座AI知识库
这是一个粉丝为粉丝打造的“通辽宇宙”资料库[5]。
开发者 hresh 是知乎活跃答主，也是B站UP主“小约翰可汗”的粉丝。
他不满足于只看视频，他想把UP主180多个视频里散落的知识点全部整理出来，变成一个可以系统查阅的资料库。
于是，他做了这个网站。这里有47个“奇葩小国”地图标注和详情页，114位“硬核狠人”人物档案，180个视频的结构化整理，500多条梗文化收录，甚至还有“通辽单位换算器”这种只有老粉才懂的趣味工具。
整个项目几乎完全由AI协助完成。所有内容数据——国家信息、人物传记、梗文化解释——均由AI从视频内容中提取并结构化。AI 在这里不是“编程助手”，而是一个“知识工程师”。
现在，这个项目还在持续迭代中。它从最初的一个“页面集合”，慢慢长成了一个“能持续更新的内容库”。
在知乎和V2EX上，有越来越多的人加入了知识库的共建和讨论。
294卷史书被AI重新打开，读《资治通鉴》
知乎科技答主 ZZTJ 做了一个“读通鉴”[6]的网站。
“读通鉴”不是一个简单的古籍阅读网站。除了《资治通鉴》原文，它还整合了胡三省注、张居正直解、毛主席批读等珍贵辅助资料，内置了历史地理沙盘、人物关系图谱、内容态势分析等功能，还有一个叫“通鉴助手”的AI问答工具。
开发者 ZZTJ 做这件事的起因是——自己读不懂《资治通鉴》。
于是，他在知乎上和用户互动，根据反馈不断迭代，慢慢有越来越多人开始使用这个网站。再后来，他注册了公司、上线了会员系统、实现了商业化。
一个想法，在社区里被讨论、被验证、被打磨，最终跑了起来，在社区走完从创意到产品的完整路径。
第三组：当AI成为“新基建”
这组案例指向未来：当AI生态越来越庞大，如何用AI来管理AI？当人类知识积累到一定程度，如何用AI让知识“活”起来？
淘金小镇：让AI Agent去“卷”吧！
在AI Agent生态里，有一群人和程序员不太一样。他们不写代码，而是像拼乐高一样组合各种“Skill”——不同的能力模块。
但问题来了：Skill的数量每天都在疯长，新出来的技能一个比一个诱人，到底该选哪个？
知乎答主“卡尔的AI沃茨”，前大厂算法工程师，就是这群人之一。他自己“囤Agent的Skills有瘾”，每天刷榜单、比参数，但面对海量快速迭代的技能，他也陷入了严重的选择困难。
他的解决方案是：让AI Agent自己去做这件事。
他做了一个叫“淘金小镇”[7]的开源 Skill，让 Agent 每天自动抓取 Skill 排行榜，存储快照，对比历史数据，识别出新上榜的、下载量激增的、排名快速上升的潜力 Skill。
人类不用再追着信息跑了——让 Agent 去“卷”吧！
这个项目开发的过程同样有趣。“卡尔的AI沃茨”让新版 Codex 进入了一个无限循环模式。
AI自己反复探索，最终发现 ClawHub 的数据来自一个 Convex 云端数据库，并且找到了直接调用其内部查询接口的方法。AI自己找到了最优解，而不是依靠人类写的提示词。
从“人找信息”到“Agent找信息”，这个项目展示了一种新的工作方式。
AI时代的“大师伙伴”：从巴菲特到查理·芒格
知乎答主“邦比快跑”做了两个知识库。
一个是巴菲特股东信知识库[8]。它覆盖了巴菲特70年间写的98封致股东信，建立了3939条交叉链接。每一封信里的概念、公司、人物，都被识别成独立的知识节点，点击就能溯源到原文。
站内还设置了一个“巴菲特下午茶”的AI问答区。
你问巴菲特一个问题，它会用知识库里的内容回答你，并且告诉你这句话出自哪一年的哪封信