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能信安：安全新闻

Sat, 15 Aug 2026 10:41:25 +0800

网络安全预警通报

安全新闻 2026年8月14日

现实版《终结者》上演？AI 首次自主发起网络攻击，OpenAI 模型“越狱”窃数据

发布时间：2026.07.23 新闻来源：新浪新闻

仿佛科幻电影《终结者》的情节在现实中重演，AI 大模型史上第一次在无人授意的情况下自主展开了对真实世界的网络攻击。

北京时间 7 月 22 日，OpenAI CEO 山姆 ·奥尔特曼发文承认“我们在模型评估过程中遭遇了一起重大安全事件。”具体来看，OpenAI 的最新模型 GPT-5.6 Sol 和一款尚未发布的更强模型，在内部安全测试中挣脱了隔离沙箱，自主入侵了全球最大AI 开源社区 Hugging Face 的生产数据库。

更令人意外的是，Hugging Face 事后试图调用美国商业AI模型来分析超过 1.7 万条攻击日志，却被安全护栏拦截——模型无法区分安全分析人员和攻击者。最终完成取证的，是中国公司智谱的开源模型 GLM-5.2。

“AI对于目标的理解并不会因为过程而改变。这起事件中，当路径已经到 Hugging Face 时，人类可能就会发现和停止，但 AI 不会，因为它得到的指令只有渗透测试，所以它会更危险，我们有必要对AI的分析过程，做审计、审核，要求过程透明，且可中断。 ”7 月 23日，绿盟科技集团产品BG 副总经理吴天昊在接受新京报贝壳财经记者采访时表示。

测试AI答题能力，结果AI直接窃取了“答题库 ”

为何 OpenAI 的模型会去攻击“人畜无害 ”的 Hugging Face？

据了解，事件的起因是一次常规的模型能力测试。OpenAI 内部使用名为ExploitGym 的基准评测来衡量模型找漏洞的能力，按照设计，测试运行是在高度隔离的沙箱环境中以确保不会“越狱 ”。

然而，模型没有按预期答题，而是将大量推理算力投入了一件完全不同的事——寻找逃出沙箱的路径。突破“监狱 ”后，模型自行推断 Hugging Face 平台可能托管着 ExploitGym 的测试答案与数据集，于是直接攻入 Hugging Face 生产数据库，窃取了答案。

整条攻击链从漏洞发现、沙箱逃逸、跨系统横移到数据窃取——全程由AI 自主完成，产生了超过 1.7 万条操作记录，没有人类干预。Hugging Face 在 7 月 16 日率先披露了入侵事件，称其“与此前处理过的任何情况都不同 ”。直到五天后，OpenAI 才正式承认。

值得注意的是，模型并非收到了逃逸指令。它只是为了在测试中拿到更高的分数，自主选择了这条“捷径 ”。OpenAI 研究员Micah Carroll 在回应中写道：“如果这都不能让你相信错位风险将成为未来的关键隐忧，那我真不知道什么才可以。 ”

另一个值得注意的细节是，当遭受攻击时，Hugging Face 方面原本试图调用商业API 背后的前沿模型，但触发了模型的安全防护机制——它无法区分提交材料的是事件响应者还是攻击者，直接拒绝提供服务。最后，该平台使用来自中国的 GLM-5.2 模型完成了取证，才确保了攻击数据和相关凭证不离开内部环境。

当对手变为了AI，安全范式必须转向

这一次攻击，也震动了中国网络安全圈。

“这可能是人类历史上第一次AI在没有人类具体指挥的情况下自主攻击了另一家AI 公司。 ”周鸿祎评价道。

奇安信人工智能公司安全专家则比喻称，“从 Hugging Face 这事来看， AI模型搞起事情来跟终结者有点神似：目标坚定、能力超强、路子够野。 ”

对于为何此次事件会发生，吴天昊向贝壳财经记者分析称，一般做渗透测试都有严格的物理隔离，防止逃逸，根据国外新闻来看，这次发生可能是一次“无心之过 ”。一旦非严格物理隔离，网络本身就没有绝对意义上的安全，不论是人还是AI，都能够造成 Hugging Face 事件。另一方面，AI 确实已经达到一定级别，它可以敏锐地捕捉到各种风险，推理、思考、应用它、达到目标。

吴天昊认为，AI对于网安行业的改变很明显，“一定程度上，对于网络安全防护方，他们面临的对手，从过去的人变成了人和AI，AI 很可能在未来成为一个独立的个体去产生安全威胁，对客户和安全企业挑战更大。 ”

奇安信人工智能公司安全专家表示，当 AI 的攻击能力开始超越人类的想象，传统的网络安全防御体系正面临“失控 ”危机。过去我们习惯于“追着漏洞跑 ”——发现一个漏洞，修补一个漏洞。但在AI自主攻击的时代，攻击的速度和复杂度已远超人类分析师的响应极限。一个AI 可以在几分钟内发现并利用一个零日漏洞，而人类团队可能还需要数周时间来分析和修复。

那么，如何应对AI 时代网络安全的挑战？

吴天昊告诉贝壳财经记者，对未来做测试，尤其是涉及AI，需要遵循严格的物理隔离，因为AI对于目标的理解并不会因为过程而改变，有必要对AI 的分析过程，做审计、审核，要求过程透明，且可中断，“未来随着AI广泛应用，无意识攻击可能会更多，需要引起我们重视，加强防护。 ”

“必须转变思路，从被动的‘追着漏洞跑 ’转向主动的‘带着漏洞防 ’，即‘带洞防护 ’。核心理念是：承认漏洞永远存在，承认攻击者（包括 AI）总能找到新的路径。我们的目标不再是构建一个‘零漏洞 ’的完美系统，而是构建一个即使存在漏洞，也能有效抵御攻击、限制损失，并快速恢复的弹性系统。 ”奇安信人工智能公司安全专家表示。

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能信安——新一代网络安全领先企业！

公司简介

深圳市能信安科技股份有限公司，是以安全、移动、泛在和大数据为主要方向的专业技术公司，致力于移动互联安全、车联网安全、物联网安全、大数据安全和人工智能安全技术。

公司是公安部、工信部网络安全技术支撑单位，国家网络安全威胁和漏洞信息共享平台技术支撑单位，是深圳大运会、党的十八大、2020年全国两会、2021年联合国生物多样性大会网络安全技术支撑单位。公司是国家级专精特新“小巨人”企业，中国移动安全十强企业，全国网络安全百强企业，具有良好的品牌影响力。

公司为中国新一代网络安全领先企业。在移动安全领域，公司可提供业界最先进、完整的技术、产品与解决方案，引领移动互联安全的技术潮流。主要产品及服务包括移动应用安全防火墙、无线安全检测及防御系统、移动应用安全检测及加固技术等。在数据安全领域，提供业界领先的数据安全治理、数据安全合格产品与服务。

公司依托于多年网络安全领域的技术经验及专业资质，向各类政府机关及企事业单位提供等级（分级）保护顾问咨询、关基保护顾问咨询、数据安全治理、密码改造顾问咨询、信息系统风险评估、安全体系建设咨询、修复加固服务、渗透测试服务、应急响应服务、安全运维保障服务。

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仅剩3天！上海市数字技术专业（大数据、区块链、数据安全方向）职称评审申报提示

Sat, 15 Aug 2026 10:41:01 +0800

赛博研究院简介

上海赛博网络安全产业创新研究院（简称赛博研究院），是上海市级民办非企业机构，成立至今，赛博研究院秉持战略、管理和技术的综合服务模式、致力于成为面向数字经济时代的战略科技智库、服务数据要素市场的专业咨询机构和汇聚数智安全技术的协同创新平台。

赛博研究院立足上海服务全国，是包括上海市委网信办、上海市通管局、上海市经信委、上海市数据局等单位的专业支撑机构，同时承担上海人工智能产业安全专家委员会秘书长单位、上海“浦江护航”数据安全工作委员会秘书长单位、上海数据安全协同创新实验室发起单位等重要功能，并组织“浦江护航”数据安全上海论坛、世界人工智能大会安全高端对话等一系列重要专业会议。

欢迎联络咨询：

邮件：public@sicsi.org.cn；

电话：021-61432693。

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【ITP-AI/A/T】河北-信息技术应用创新专业人员培训开班信息

Sat, 15 Aug 2026 10:26:43 +0800

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【ECSP-G】辽宁-教育系统网络安全保障专业人员培训开班信息

Sat, 15 Aug 2026 10:26:19 +0800

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【ECSP-M/D/AISEC】辽宁-教育系统网络安全保障专业人员培训开班信息

Sat, 15 Aug 2026 10:25:53 +0800

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关于举办人工智能安全工程师（高级）培训班的通知

Sat, 15 Aug 2026 10:24:39 +0800

各相关单位：

为严格落实《网络安全法》《数据安全法》《网络产品安全漏洞管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《智能体规范应用与创新发展实施意见》等要求，加强人工智能安全技术创新攻关，夯实高水平的人工智能安全人才根基。中国计算机行业协会网络和数据安全专业委员会拟举办人工智能安全工程师（高级）培训班，现有关事项通知如下：

一、培训目的

开展系统化专项培训，全方位提升参训人员人工智能安全与算法领域专业素养及实战实操能力，挖掘全国各行各业人工智能方向专业人才和赛事人才、进一步提升人工智能安全风险防范水平，为行业的可持续发展提供坚实的技术基础，提升我国人工智能行业的专业技术水平和安全防护能力。培训核心学习目标如下：

（一）进一步清晰AI发展脉络，掌握机器学习基础模型原理与评估方式，构建系统化算法知识体系，夯实理论基础；

（二）精通多类进阶机器学习与优化算法，可根据业务需求完成算法选型、落地实操；

（三）建立模型全生命周期安全意识，掌握数据安全管控手段，可防范模型投毒、后门等训练侧攻击；

（四）熟知推理阶段对抗样本、模型窃取、隐私泄露等攻击原理与防御措施，强化线上模型防护能力；

（五）理解大模型底层架构与提示词安全风险，熟练运用隐私保护、内容安全管控手段；

（六）融合算法理论与攻防实操，能够独立开展AI安全风险评估，落地完整防护解决方案。

二、培训对象

（一）各单位从事人工智能安全管理人员、人工智能安全合规和审计人员、人工智能安全开发人员、人工智能安全咨询顾问、人工智能应用运维人员、人工智能应用开发人员；

（二）科研院所、大专院校、职业教育等相关专业的教师、学生人员。

三、报名要求

具备以下条件之一者，可申报人工智能安全工程师（高级）：

（一）取得中级证书后，从事相关职业工作满1年；

（二）年满20周岁，从事相关职业工作满2年；

（三）具备大专以上学历，拟从事相关职业工作；

（四）具备本科以上学历(含在读学生)，拟从事相关职业工作。

四、培训（考试）方式、时间及地点安排

（一）报名人数满30人开班。

（二）培训（考试）方式：线上或线下。

（三）培训（考试）地点：北京市或南京市。

五、培训证书

学员完成课程培训且考核合格后，将同时取得工业和信息化部教育与考试中心颁发的《工业和信息化职业技术证书（人工智能安全工程师）》高级证书、中国计算机行业协会网络和数据安全专业委员会颁发的《人工智能安全工程师》证书。

六、培训内容

七、培训费用

（一）培训费：9900元/人（包含培训及考试、认证费用）。

（二）培训期间食宿及交通费用自理。

八、报名方式

联系人:王老师、房老师，联系电话:13261610255、15311457487,邮箱:china-ds@cstc.org.cn。

九、人工智能安全工程师证书模板

工业和信息化部教育与考试中心《职业技术证书》模版

中国计算机行业协会网络和数据安全专业委员会《人工智能安全工程师》模板

中国计算机行业协会网络和数据安全专业委员会

2026年8月13日

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开箱一个没有 AI Coding 年代开发的网站，做好之后被客户鸽了

Sat, 15 Aug 2026 10:22:55 +0800

一不小心居然两个月没更新文章了😂

太夸张了，不知道在忙啥。

最近换电脑、换系统，在整理文件，发现了这个代码库，截图分享一下，后续代码整理后也会开源。

这是一个基于 wagtail 的 CMS 网站，前端用 Tailwind CSS 实现的，技术栈还算是比较新。

关键的是，当时开发这个网站时，还没有 AI 编程，所以代码质量相对来说高一些。

国内 Python/Django 社区对于 wagtail 的资料似乎比较少，我当时还想着写篇文章分享一下的，不过现在都 AI 时代了，也没啥必要了…

说回这个项目本身，这个是给本地的律师协会开发的官网，是当时工作的领导给我的私活，一般这种项目领导拿大头，咱写代码的就收点零花钱😂

不过这个项目最后做完了却被鸽了，不知道是前领导截胡了还是客户最终不要，反正就这么不了了之。

接下来是项目截图

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小结

很久没写代码了，现在整理这些旧代码库，还有点怀念以前那种慢慢调整完善界面细节，一行行手写代码，看着系统慢慢成型的成就感，哈哈哈~

可惜回不去啦，时代的车轮滚滚向前，有了 AI 之后，对效率提出了更高的要求，手写代码已经不现实了，一个功能开发几天，一个页面花几天时间慢慢调整的日子也一去不复返了。

来聊AI吧

最近在研究大模型、AIGC？还是在折腾GPU环境？

我建了个AI交流群，聊聊：

• LLM怎么玩
• AI辅助编程的坑与经验
• 各种AI工具实战
• 有啥聊啥

扫码加入，一起探索AI的无限可能 👇

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超级取证大师+AI · 分钟级搞定人物关系与资金链路(制作skills详细教程)

Sat, 15 Aug 2026 10:20:26 +0800

如何做微信数据分析的 skills，来，看这里

超级取证大师+AI · 分钟级搞定人物关系与资金链路

这期来出一期skills生成的教程。

微信数据动不动就是几十个 G，翻聊天记录翻到眼花，人物关系靠脑补，资金往来靠 Excel 手工拉——这是不是很多兄弟办案的真实日常？

手机一多更崩溃：一台手机几百个联系人、每人几百条转账记录，光是把"谁和谁有关系、谁给谁转过钱"理清楚，就得熬好几个通宵，还不一定理得全。

但如果告诉你：几分钟就能自动生成人物关系图谱和资金往来明细，点一下人物节点，还能看到每一笔钱的数据出处——你信不信？

这期就带来实战玩法：超级取证大师提取微信数据＋对接AI Agent，让 AI 直接帮你出结果。先看效果图：

图 0　效果图：自动生成的可交互关系图谱

（上面这张效果图教程在下方视频号当中有详细讲解）

先搞懂两个词，后面就顺了

90 秒扫盲：skills 和 MCP 是啥

动手之前，花 30 秒搞懂两个词，后面就顺了：

🧩 skills（技能）＝给 AI 的"岗位说明书"

告诉 AI"你是数据分析专家，遇到微信数据该怎么处理、输出什么格式"。有了它，AI 就知道这个活儿该怎么干，不用每次从头教。

🔌 MCP（模型上下文协议）＝给 AI 的"USB 接口"

让 AI 能直接连接超级取证大师、读取它提取出的数据，而不是把几十 G 的原始文件喂给 AI。

一句话总结：skills 告诉 AI 怎么干，MCP 给 AI 工具用。

整套流程长这样

四个环节，一条流水线

整套流程串起来就是一条"流水线"，四个环节各司其职：

整条链路不需要写代码，也不需要把原始数据"喂"给大模型——数据在本地，AI 只负责分析和出图。

接下来进入实操 👇

跟着 6 步走，从提示词到可点击的关系图谱

1DeepSeek 生成 skills 提示词

根据自己的实战经验，先在 DeepSeek 的专家模式下生成 skills 提示词。这一步比较吃实战经验——你想让 AI 实现什么场景，直接告诉它。

一个能"用"的提示词，建议说清楚这四件事：

🎭 角色：数据分析专家📥 输入：微信聊天 / 转账 / 红包数据📤 输出：可交互的 HTML 关系图谱🔗 关系维度：同事、亲人、领导、情人等标签

经验描述得越具体，AI 生成的 skill 越贴合你的办案场景。

图 1　DeepSeek 专家模式下输入提示词

2复制 DeepSeek 输出的提示词

DeepSeek 生成完毕后，直接点击红框里的复制按钮，把提示词先存好备用。

图 2　复制 DeepSeek 生成好的提示词

3在 WorkBuddy 中触发 skills 生成

打开 WorkBuddy，在对话框中输入魔法指令"根据下方的提示词生成 skills:"，然后把刚才复制的内容粘到下方，发送。

WorkBuddy 会自动把这段提示词"翻译"成标准的 skills 格式，并加载到当前会话里——这一步不需要你懂任何代码。

图 3　在 WorkBuddy 中触发 skills 生成

4skills 生成成功，自动产出图谱

片刻即可看到生成成功的提示，右侧预览窗口还会同步出现关系图谱雏形——说明 skill 已经生效，接下来可以直接调用了。

图 4　skills 生成成功，自动产出可视化图谱

5调用 MYOS MCP 工具分析微信数据

基于刚生成好的 skill，继续发送提示词：

💡 如果还不会使用超级取证大师的 MCP 工具，可以看下往期文章：

图 5　调用 MYOS MCP 开始分析微信数据

6生成完成，点击节点查看明细

生成完成后，一张完整的关系图谱就出来了。接下来可以这样用：

① 点击图谱中的任一人物节点；

② 查看该人物的资金往来汇总与资金往来明细；

③ 每条明细都带数据出处，可直接回溯到原始聊天/转账记录——证据链清晰，取证报告好写。

图 6　最终生成的关系图谱与边数据

图 7　点击节点查看资金明细与证据出处

学会了能用在哪些场景

关系图谱 × 资金链路 × 数据出处

🧠 这张图，不只是"好看"

🧑‍🤝‍🧑 人物关系图谱：自动标注同事 / 亲人 / 领导 / 情人等关系标签💰 资金链路：转账、红包往来自动汇总，资金流向一目了然🔍 数据出处：每一笔往来都能点回原始记录，经得起复核

🚀 延伸玩法（抛砖引玉）

👥 团伙案件：找出通讯录里的"联络中枢"💸 资金追踪：锁定资金的最终流向🕐 时间线分析：案发前后谁和谁频繁联系🔗 多案件串并：跨手机比对共同联系人

和传统方法比，差多少

一张表看懂效率差距

对比项	传统人工翻查	skills + MCP 直连
⏱ 耗时	3 天起步，手机多更久	几分钟出图
👥 关系梳理	靠脑补 + 手工 Excel	自动标注关系标签
💰 资金往来	逐条翻阅易漏	自动汇总 + 明细
🔍 证据回溯	翻记录找半天	每条带数据出处

当然，AI 出的是"分析辅助"，关键结论仍要回到原始数据复核——这也是为什么图谱里每条明细都保留了出处。

真实办案场景长什么样

一个案例讲透使用价值

📖 一个真实场景

某起案件里，嫌疑人的手机里有几百个联系人，人工翻了三天，只理出十几条关系，还有一堆"看着眼熟但想不起在哪见过"的转账。

用这套方法几分钟生成图谱后，发现所有资金都汇向同一个"中间人"账号——原来他就是团伙里的"财务管家"。

顺着他一查，整条资金链路全部浮出水面，省下的时间都用在了后续深挖上。

📝 写在最后

以上只是一个很简单的提示词，抛砖引玉——大家可以根据自己的实际工作场景、工作经验和技战法，让 AI 真正赋能办案。

⚠️ 数据安全提醒：如果数据比较敏感，有条件的同学建议调用本地大模型对数据进行处理，避免敏感信息外发。

⚖️ 合规提醒：取证数据来源必须合法合规（立案 / 授权），分析过程建议留存操作日志，确保证据链完整。

想直接套用提示词模板的，关注下方视频号，点赞，评论区扣"1"，直接发给大家～

觉得有用就点个赞、转发给需要的兄弟，让更多人少熬夜。

你可能想问的

几个高频问题一次说清

❓ 常见问题

Q1：几十 G 的数据，AI 会不会很慢？A：不会。MCP 直连超级取证大师，AI 只读取需要分析的字段，原始文件不会整体喂给模型。

Q2：需要多高的电脑配置？A：联网调用大模型，普通办公电脑就能跑；数据敏感的场景，改用本地大模型，对显存有一定要求。

Q3：生成的图谱能保存下来吗？A：可以。输出是可交互的 HTML 文件，能直接保存、转发、打印，也可以作为分析报告的附件。

Q4：只能分析微信吗？A：超级取证大师支持的通讯录、账单等数据都能对接，按同样的思路扩展 skill 即可。

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安全牛《AI+网络安全全景图》首度发布，梆梆安全立足移动安全纵深布局AI新赛道

Sat, 15 Aug 2026 10:07:00 +0800

近日，国内网络安全权威研究机构安全牛正式发布《中国网络安全行业全景图（第十三版）》与《AI+网络安全全景图（2026版）》。本次调研历时3个半月，经分析师多轮人工核验、复核与AI辅助统计分析完成。全景图累计收录300余家国内网络安全企业，细分领域收录达2372项。

依托移动安全领域的技术积淀、专业服务能力与产品体系的持续迭代，梆梆安全连续十三次入选全景图，覆盖11大类安全领域、30项细分赛道，已在AI赋能安全方向形成布局。

布局AI赛道：以智能体驱动移动安全效能倍增

伴随AI系统进入企业生产环境，AI安全风险已从模型层面扩展至数据、应用、插件、身份、权限与运行环境等多个维度。本次安全牛首次独立设立“AI+安全”板块，划分2个一级大类、16个二级细分赛道，覆盖AI安全防护、智能化安全运营、AI安全治理及智能体运行安全等方向。

“AI赋能安全”已成为传统网络安全体系智能化升级的核心路径。梆梆安全在本年度评选中入选该方向4项细分领域，围绕移动安全场景，已形成覆盖软件供应链、风险识别、威胁检测与溯源响应等关键环节的AI能力矩阵：

推出移动软件研判AI智能体系统（AppInsight），构建全自动研判流水线，实现移动应用规模化合规检测与威胁发现；
打造移动应用拟人化合规检测智能平台，将AI能力嵌入风险识别与合规治理；
构建移动应用安全有效性验证智能平台，持续检验安全防护效果；
搭建移动应用安全“情报-响应”自动化闭环方案，通过AI驱动的威胁情报分析与实时运行时监测响应，助力企业提升应对效率。

深耕传统赛道：持续夯实全域防御体系

在传统网络安全领域，梆梆安全延续了长期以来的能力积累。在移动安全、数据安全、物联网安全与网络安全服务等方向，持续通过核心技术攻关完成产品体系迭代与安全服务专业化升级，在关键基础设施领域形成可落地的解决方案，已构建起覆盖移动互联网全场景、安全建设全周期的产品矩阵。

安全牛指出，未来网络安全市场将从“保护网络”转向“保护数字资产”，从“人工运营”转向“AI驱动运营”，从“单点产品”转向“平台化治理”。梆梆安全将持续聚焦移动安全主阵地，以AI能力赋能安全产品与服务，助力客户构建更为坚实的安全防线。

5 分钟搭一个帮你赚钱的 AI 网站

Sat, 15 Aug 2026 00:44:00 +0800

大家好，我是崔庆才。

这两年，我几乎每天都在试新的 AI 产品。越试越有一个感受：现在不是没有好模型，而是好模型太多了。

写东西要开一个网站，画图再开一个，做视频还要排队，做首歌又得重新充值。账号越攒越多，会员越买越多，真正干活的时候，时间反而都花在切网站、找余额、搬素材上。

所以我做了一个产品 - AceDataCloud Studio，网址是 https://studio.acedata.cloud，把我认为真正值得用的聊天、生图、音乐、视频、搜索能力，全部装进一个网站里。一个账号、一份余额，打开就能干活。

识别下方二维码可访问：

但我今天不只想介绍一个 AI 工具，更想介绍它可也可以帮助你的地方。

目前，这整个 Studio，你也可以换成自己的名字、Logo、域名和价格，变成一座属于自己的 AI 子站。你找到客户、做好服务，我们负责后面的模型、算力、支付、账号和更新，利用它，我相信你可以赚到属于自己的第一桶金。

这篇不讲 API，也不讲技术架构。我就讲三件事：它能干什么，怎么变成你的产品，以及这件事到底怎么产生收入。

一、它不是“AI 工具大拼盘”，而是一张能把活干完的工作台

AceDataCloud Studio 最直接的好处，是不用再为每个模型单独注册、单独充值。用多少算多少，不用为了偶尔做一条视频，先买一个月会员。

但如果只是把一堆模型图标摆在一起，那也没什么意思。我们真正想做的是：让这些能力能接着彼此往下干。

比如这里面的 Chat 不只是陪你说话，大家肯定见过太多工具网站只是纯聊天，真的没有什么实质功能。

我做的这个 Chat 它是一个会自己找工具干活的 Agent，比如下面的例子，

生成一张“从咖啡果到拿铁”的主视觉，写一篇中文说明文案，创建一份 Google Doc，把图片 URL 和正文写进去，最后再读回核验。

它实际执行了这些步骤：

加载 Nano Banana MCP，提交一张 16:9、2K 咖啡主视觉；
因为图片是异步任务，连续查询任务状态，直到拿到真实图片 URL；
根据图片内容写出咖啡七阶段中文文案；
加载已连接的 Google Drive 能力，先验证 OAuth 对应的 Google 账号；
通过 Google Drive / Docs 官方 API 创建原生 Google Doc；
把标题、图片 URL 和正文写入同一份文档，再读取文档内容核验。

Studio Agent 完整工具链：加载 Nano Banana、生成图片、多次轮询、加载 Google 能力并创建文档

这个过程也不是一帆风顺：第一次文档写入命令遇到 shell 兼容性错误，Agent 没有假装成功，而是换成兼容写法，继续在同一份文档中完成写入和读回。Agent 最终返回的执行记录显示标题、图片 URL 和正文已经写入，并完成首次读回；保存的工具事件日志也能对应到这些步骤。Google Doc 仍保持私有，截图只展示交付卡片，不公开账号和文档 ID。

你可以把普通 Chat 理解成“你问一句，它答一句”；而 Studio 的 Agent 更像一个真正的助理：你把目标告诉它，它会自己判断下一步该搜资料、读网页、画图，还是生成视频，其实就是像最近很火的 WorkBuddy、OpenClaw、Hermes 类似的 Agent 工具。

它为什么能做这些？因为你可以给它安装 Skill（技能），也可以用 Connector（连接器） 接上外部服务和自己的数据。名词听起来有点技术，实际很好理解：Skill 是教它新本事，Connector 是让它能在你授权的外部服务里继续干活。

Connector 的真实入口不是一个单独的“Connectors 页面”：在 Studio 聊天框左侧点击 “+” → “连接”，就会进入连接管理。说白了，你给 Agent 的是一个目标，它会组合已经授权的工具去完成，并在中间步骤失败时继续修正。

另外我还做了个人微信 Connector，可以直接控制读取、发送微信消息。

图像：用 gpt-image-2 挑战真正复杂的流程表达

当今非常火爆的 gpt-image-2、nano-banana 等模型也都有：

比如这次我跑了两个任务，模型都是 gpt-image-2，输出都是 2048×1152 原图。

第一张要求它在一张横版信息图里准确安排七个阶段：咖啡果实、采摘分选、去皮水洗、带壳豆干燥、精准烘焙、均匀研磨、V60 手冲成杯。难点不只是画面好看，还包括固定数量、正确顺序、中文标题、每一步的物料状态变化，以及统一的商业版式。

gpt-image-2 生成的七阶段《一杯手冲咖啡的旅程》完整 2K 信息图

第二张故意不使用文字，而是要求六格摄影分镜保持同一种电影感和咖啡主题，用六个画面压缩呈现采摘、湿处理、干燥、烘焙、研磨和 V60 手冲。它没有展开去皮等全部中间工艺，考验的是跨画面的视觉一致性、时间顺序和压缩叙事。

gpt-image-2 生成的六格咖啡制作连续摄影分镜

两张图都是这次实际调用 gpt-image-2 返回的 2048×1152 原图，效果非常逼真。

音乐：一句描述，生成一首完整作品

Studio 音乐能力：Suno 创作、续写、翻唱与音轨处理

音乐部分对接了 Suno。写一段歌词，或者只描述曲风、情绪、乐器和人声，就可以生成完整歌曲，这可谓是世界上最强的音乐模型，没有之一。

除了从零创作，还可以继续延长、翻唱、替换片段、分离人声与伴奏。短视频博主可以做自己的栏目 BGM，品牌可以做主题曲，独立创作者也可以快速验证一首歌的方向。

视频：不只是生成一个镜头，已经能做多镜头短剧

视频最近也越来越火了，我做的 Studio 里几乎拥有市面上所有最强视频模型 - Seedance、Veo、Sora、Grok、Google Omni、Kling、Luma、Hailuo、Wan，比如 Seedance，还能支持真人人脸，这是很多工具所不具备的，各种模型的最新版本这里也都有跟进。

另外也有 Maestro 这种面向完整成片的 AI 导演。

你给 Maestro 一个短剧设定，它会全自动完成脚本、角色、镜头拆分、画面、对白、配音、字幕、音乐和合成。生成后还可以看到每个镜头，单独修改某一镜，而不是整条视频推倒重来。

Studio Maestro：真实短剧任务的多镜头预览与局部修改

下面两张来自实际生成的竖屏短剧《契约冷婚》。它不是一张概念图，而是一条包含多角色、多个场景、对白和字幕的真实成片抽帧。

Maestro 生成的《契约冷婚》会议室开场镜头

Maestro 生成的《契约冷婚》人物对白镜头

这类成片仍然需要人来判断剧情是否成立、角色是否稳定、镜头是否值得保留，但已经把“从一句故事想法到一条可看的短剧初版”放进了同一个工作流里。

二、如果你觉得它好用，下一步不是转发链接，而是把它变成自己的产品

很多朋友体验 Studio 之后会问我：

可以。这就是 Studio 的子站功能。

真实运行中的知数云子站：独立 Logo、品牌色和能力入口

子站是什么呢？其实里面还是 Studio 的能力，外面换成你的招牌你的域名。

举个例子，我们官方叫做 Ace Data Cloud Studio，那么这里有一个品牌 ZhiShuYun 要搭建一个一模一样的网站，运行在 studio.zhishuyun.com。

如上图所示，页面标题是 ZhiShuYun，左上角换成了自己的 Logo，按钮用了自己的品牌色红色，左侧展示的能力也按站点需要重新组合。用户打开后看到的是一个完整的品牌产品，而不只是一条换过域名的链接。

你不用把代码拿回去重新部署，更不用另建一套账号、支付和模型系统。主站负责底层运行，子站按自己的配置展示站名、Logo、颜色、能力、价格和联系方式。

底层复杂的事，包括模型接入、算力、支付、账号、积分账本、风控、更新和维护，继续由我们负责。你真正需要做的是前面这一层：你想服务谁、给他们哪些能力、怎么定价、怎么把他们留下来。

主站以后增加新模型、修复问题，你的子站也会同步升级，不需要再雇工程师长期追版本。

三、五分钟开出一个子站，不需要自己部署

如果你想开子站，那也非常简单，登录 studio.acedata.cloud 后，点击左下角的账户头像，选择设置 - 子站 - 创建子站。

页面本身写得很直白：每个子站可以有自己的 Logo、标题和功能组合，不需要构建另一套源码。创建时填一个子域名前缀和站点名称，确认后就会得到一个可访问的 你的前缀.studio.acedata.cloud。

你还可以绑定自己的独立域名还要配置 DNS，并等待解析和证书状态生效即可。

创建后在列表里点击 Manage，会直接打开这个子站自己的 Settings。接下来要配多少，取决于你准备怎么用；不是每一项都必须第一天完成。

品牌和能力：先让它像你的产品

换成你的品牌：站点名称、Logo 和浏览器图标都可以自定义

在 Site Settings（站点设置） 里，你可以修改：

站点名称、Logo 和浏览器图标；
品牌主色；
管理员和客服联系方式；
用户打开站点后看到的基础信息。

别小看这些东西。Logo、颜色和域名一换，用户看到的就不再是“某个平台的工具”，而是你的产品。

如果准备把子站作为独立品牌运营，客服联系方式也可以换成自己的。这样用户遇到问题时能直接找到运营方，客户关系不会被转交给一个陌生入口。

只留下用户真正需要的能力：各项服务可以独立开关和改名

在 Capabilities（能力设置） 里，聊天、图像、音乐、视频都可以单独开关，每个应用还能改名字、换图标。

实际配置时不必默认全部打开，可以按目标人群做取舍：

面向设计师，可以做成一个以 gpt-image-2、Nano Banana、Midjourney 为主的视觉工作台；
面向短视频团队，可以保留 Chat、Suno、Seedance、Veo 等内容生产能力；
面向企业内部，可以只开放聊天、搜索、网页读取和文件分析；
面向学生或培训机构，可以围绕学习、研究和内容表达做一套更简单的入口。

用户不缺又一个“什么都有”的平台。用户缺的是一个打开就知道能帮我解决什么问题的产品。

价格和登录：按你的服务方式决定

按自己的产品定位定价：整站统一加价或逐项调整

在 Price（价格设置） 里，你可以给整站设置统一加价，也可以给生图、音乐、视频分别定价。当前支持的加价范围是 **0%–500%**。

这里有个容易误解的点：加价不是一笔直接落进你账户的“差价”。 它会抬高用户订单的成交额，而你的实际收益来自平台按这笔成交额计算的分销返佣。

一句话理解：

刚开始不用把价格表做得像高等数学。先设一个全站统一比例，等你知道用户最常用什么，再单独调整。

面向国内用户，可以保留微信和手机号；面向海外用户，可以优先 Google、Apple 和 Email。站长可以设置默认登录方式；如果已经有自己的短信发送服务，还可以接入 HTTPS webhook，用自己的短信签名发送验证码。

域名和用户归属：准备正式运营时再配完整

绑上自己的独立域名：CNAME 生效后自动配置 HTTPS

没有域名时，可以先用 你的前缀.studio.acedata.cloud。准备正式运营后，在 Custom Domain（自定义域名） 里填入自己的域名，再去域名后台加一条 CNAME 就行。

平台会自动申请并续期 HTTPS 证书，不需要你配置服务器和 Nginx。

上图中的 studio.zhishuyun.com 就是一个已经绑定并启用的真实子站。用户看到的是独立域名、独立品牌和经过筛选的能力，背后的模型和基础设施仍由 Ace Data Cloud 提供。

确认用户归属：Default 是默认归属，Forced 是强制归属

创建子站时，系统会自动把站主写入 Default Inviter ID，因此正常情况下不用再手填一次。Distribution（分销归属） 更适合用来核对自动归属，或者在确实需要时有意覆盖默认规则。

这里有 Default Inviter ID 和 Forced Inviter ID 两种设置：

Default 是默认归属。新建子站时已经自动指向站主；访客没有带其他邀请标识时，注册后按这里归属；
Forced 是强制归属。它会忽略访客此前带来的邀请标识，只有明确需要覆盖原归属时才适合使用。

多数站主保持自动生成的 Default 即可。调整 Forced 前需要先确认运营规则，避免误覆盖访客原本带来的邀请关系。

这一项为什么关键？因为站做得再漂亮，用户没有绑定到你名下，后面就没有返佣。建站是把门面搭起来，归属才是把生意接住。

四、最关心的问题：它到底怎么赚钱？

真实的完整分销后台：累计推荐消费、返佣、等级、邀请链接与二维码

上面是完整的真实分销后台，不是把四个数字重新拼出来的宣传图。累计数据、当前等级、返佣比例、邀请链接和二维码都在同一个页面里。

累计推荐消费：$128,772.45；
累计返佣：$23,946.52；
当前返佣比例：20%；
累计邀请用户：5,293 人。

这是这个账户长期经营积累出来的历史结果，不是平台承诺，也不代表谁照着做就一定能赚到同样的钱。我把它放出来，只想说明一件事：这套链路不是 PPT，它真的有人在用，也真的能在后台看到结果。

它的赚钱逻辑其实不复杂：用户从你的站里注册，绑定到你名下；以后他在平台上产生真实消费，你就按当前等级拿返佣。

平台目前有 13 个返佣等级，从 10% 起步，最高到 24%。有效且未撤销的累计消费达到门槛后会自动升档；如果异常记录被撤销或重新核算，等级以后台最终结果为准。

如果你自己是通过其他人的邀请注册，分销池会按 80/20 进行两级拆分：直接邀请人获得总比例的 80%，上级获得总比例的 20%。分销后台展示的是你的实际比例，不需要再手算一次。

返佣记录是否有效、当前可用金额和提现方式，以分销后台实际显示和当时的平台规则为准。我没有在现行代码中找到一个可以支持“固定 3 天后自动解锁”的明确字段，所以这里不再给大家承诺一个未经实现证据支持的固定天数。

这不是“拉个人头就给钱”，也不是“今天发链接，明天就暴富”。钱来自用户真实使用、真实付费。用户觉得东西好用，愿意留下来，收益才可能持续发生。

持续收益通常依赖三件事：

有一群确实需要这些 AI 能力的人；
子站的能力、价格和体验值得他们长期使用；
运营方愿意持续提供内容、服务和案例，而不是只发一次链接。

做到了这三点，返佣才可能从偶尔一笔，慢慢变成持续发生的收入。

五、这套能力可以怎么用？三个可参考的方向

很多人看到这里，可能会问：“它更适合哪些人？”

下面三个方向只是参考，不是标准答案。通常目标人群越具体，子站的能力组合和价值也越容易讲清楚。

场景 1：给内容创作者做“一站式创作台”

如果你自己做公众号、小红书、抖音或视频号，就给同行做一座“内容创作台”。保留 Chat、gpt-image-2、Nano Banana、Suno 和 Seedance，把“选题、写稿、配图、视频、音乐”串成一条现成流程。

别人卖的是一堆看不懂的模型名，你卖的是一句很容易理解的话：从一个选题，到一篇文章、一张封面和一条短视频，都在这里完成。

你的价值不是多发一个工具链接，而是替用户选好模型、整理好流程，再用教程和社群陪他们把作品做出来。用户愿意长期回来创作，你才有长期返佣。

场景 2：给学校或培训机构做“AI 实验室”

如果你认识学校、培训机构或大学社团，可以给他们做一座带自己 Logo 和域名的“AI 实验室”，只开放教学需要的能力。

老师不用再让学生分别注册五六个平台，学生也不用到处买会员。机构可以把子站作为课程配套、社团工具或增值服务，既有统一入口，也能通过分销后台查看累计推荐消费和返佣数据。

场景 3：给企业或私域客户做“品牌 AI 工作站”

如果你是服务公司、顾问，或者手里有一个稳定的私域社群，就可以做一座“品牌 AI 工作站”。像 studio.zhishuyun.com 这样的子站，可以换成客户自己的域名、Logo、客服和能力组合。

对客户来说，他拿到的是一个能直接用的产品；对你来说，它可以是咨询服务的交付入口，也可以是会员权益的一部分。

这类场景可以先用子站低成本验证真实需求，不必先投入几个月和一整套开发成本。等定位、价格和服务方式得到验证后，再决定是否继续做更深的定制。

六、为什么我们愿意把这件事开放出来

我做开发这么多年，越来越相信一件事：技术本身不是生意。真正难的，不是“能不能接上一个模型”，而是能不能把模型变成一个有人愿意反复使用、愿意付费的产品。

底层能力更新太快了。今天最好的图像模型，几个月后可能就会换；视频模型更是几乎每周都有新变化。如果每个人都从购买账号、研究接口、处理支付和部署开始，很多好想法还没接触到用户，就已经耗死在基础设施上。

AceDataCloud Studio 愿意把下面这层重活扛住：模型、算力、支付、账号、风控和持续更新。Studio 把它们变成一个能直接使用的产品，白牌子站再把品牌、定价和客户交给你。

我觉得这是一种更合理的分工：我们做平台，你做离用户最近的人。

使用这套基础设施不要求先成为算法工程师或组建技术团队。更值得提前想清楚的是：

我最了解哪一类人？
他们愿意为什么结果付费？
我能不能用内容、服务或行业经验，让这套 AI 真正为他们创造价值？

如果这三个问题里，你已经有一个比较明确的答案，那你具备的东西，可能比“会不会写代码”更重要。

七、我们把平台做好，也希望大家能从中获得自己的价值

我不想用“你应该怎么做”来结束这篇文章。每个人的资源、兴趣和目标不一样，Studio 也不只对应一种玩法。

如果你只是想少开几个会员、在一个地方使用不同模型，直接用主站就够了；如果你愿意分享真实体验，可以使用邀请链接获得返佣；如果你已经有客户、社群或行业经验，白牌子站能帮你省掉从零开发和持续维护底层能力的成本，把时间留给品牌、内容和服务。

对 Ace Data Cloud 来说，更多真实用户和更多垂直场景会让平台规模继续增长；对参与推广和运营的人来说，也有机会从自己带来的长期使用中获得收益。我们希望它是一种彼此都能得到价值的合作，而不是靠夸大收入吸引人进来。

Studio 的代码也已经在 GitHub 完全开源：https://github.com/AceDataCloud/Nexior。开发者可以研究和参与共建；不写代码的人，则可以直接从子站开始。

我也不想把它包装成一个“不劳而获”的项目。真实的生意仍然要找客户、做内容、做服务，也需要时间积累；平台能省掉的是重复造轮子的成本，不能替任何人保证市场结果。

但过去你要先花几个月把轮子造出来，才有资格验证市场；现在，世界主流的 AI 能力、产品、支付和分销已经在这里了。你可以从第一天就去见用户，而不是从第一天开始配服务器。

AI 时代真正稀缺的，从来不是又一个模型入口，而是谁能把这些能力组织起来，为一群具体的人持续创造价值。

我是崔庆才。Studio 是我在持续打磨的一套基础设施。欢迎大家先按自己的需要使用，也欢迎有资源、有想法的朋友把它做成自己的品牌和服务。

相关入口：

Studio：https://studio.acedata.cloud
分销后台：https://studio.acedata.cloud/distribution
Nexior 开源项目：https://github.com/AceDataCloud/Nexior

如果有什么问题，欢迎联系小助理咨询，感谢大家！

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