惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

云风的 BLOG
云风的 BLOG
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
博客园 - 【当耐特】
博客园_首页
The GitHub Blog
The GitHub Blog
月光博客
月光博客
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
D
Docker
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
WordPress大学
WordPress大学
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Vercel News
Vercel News
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
雷峰网
雷峰网
小众软件
小众软件
I
InfoQ
A
About on SuperTechFans
T
The Blog of Author Tim Ferriss
S
SegmentFault 最新的问题
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
博客园 - Franky

博客园_首页

Linux实操--组管理、权限管理和定时任务 Java + EasyExcel 实现单个接口导出多个Excel Mem0 源码解析系列(二):提示词工程的深度剖析 Openclaw TaskFlow究竟是什么?和普通Skill技能有什么区别 博文阅读密码验证 - 博客园 嘉立创开源:应该是全网MicroPython教程最多的开发板 Hermes Agent 集成实践:从协议到生产 2026年AI编程工具横评:Cursor、Codex、Claude Code、Zed、Windsurf Java程序员必看的RAG入门教程 2026 AI效率神器:Superpowers + Claude Code 保姆级教程 本地大模型部署全攻略:从 0 到 1 玩转 Ollama 【从0到1构建一个ClaudeAgent】内存管理-上下文压缩 .NET 高级开发 | 设计、实现一个事件总线框架 电子小白入门之NE555 3. WorkBuddy:隐藏玩法,一键召唤专家,让 AI 以"专家身份"给你干活 和AI一起搞事情#3:Claude Teammate 游戏开发翻车实录 【OpenClaw】通过 Nanobot 源码学习架构---(7)Memory C# .NET 周刊|2026年3月3期 我在 Debian 11 上把 K8s 单机搭起来了,过程没你想的那么顺(/opt 目录版) 深度学习进阶(七)Data-efficient Image Transformer CLI+Skill搭建浏览器AI自动化框架,告别一切重复枯燥任务 告别Token账单无底洞:OpenClaw本地部署,重塑企业数据主权的唯一解 FastAPI+Vue:文件分片上传+秒传+断点续传,这坑我帮你踩平了! SBTI 爆火后,我做了个程序员版的 CBTI。。已开源 + 附开发过程 多模态检索开始进入工程期:用 Sentence Transformers 搭建可落地的 Multimodal RAG 100多行代码实现一个最简单的Agent(用ReAct) Claude Code 通关手册(八):推荐 5 个 Hooks,代码质量提升 3 倍 老板:“有人截图了!”。安全部门:“收到,马上查暗水印!” - why技术 技术之外,皆是人间 C#/.NET/.NET Core技术前沿周刊 | 第 69 期(2026年4.01-4.12)
AI+Web3D:我让AI写了一年Three.js,结果它连一个内网白屏都修...
魂断蓝桥666 · 2026-04-26 · via 博客园_首页

很久没写了,
我必须先说一句:AI写3D代码,确实强。

强到让人心慌。

以前我要翻三天文档、试七八种方案才能搭出来的模型交互管线,它十几秒全吐出来。GLTF加载、PBR材质、后处理特效,甚至我还没来得及想到的细节优化,它都能自动补全。

比如这段,我让AI写一个简单得模型加载代码,说实话,我自己手写也就这个水平:

看起来没毛病对吧?加载进度回调、错误处理,该有的都有。

那一刻,说实话,我后背是凉的。六年的经验,在它面前好像瞬间贬值了。

但我这个人有个毛病:慌完,就会开始找它的破绽。


image


于是过去半年,我干了一件事:专门把AI写的Three.js代码,往"地狱环境"里扔。

什么是地狱环境?不是你那台MacBook,也不是Chrome最新版。是客户现场的工控机——Win7嵌入式、Chromium 49内核、核显、断网、安全软件还在后台悄悄删着东西。

AI的代码,在这里,死得很惨。

第一个翻车现场:内网离线环境,贴图全白

AI生成的加载器用的路径是 /assets/model.glb,里面内嵌的纹理引用了一堆相对路径。本地没问题,一丢到客户那台断网、没有外网DNS的内网服务器上——

全白。

控制台不报错,GLTFLoader 静默失败,连error回调都没触发。AI根本不知道,有些内网环境里,浏览器连 blob: 协议都会被安全策略拦截。

我最后改成了这样:

AI不会写这段。它没见过一个连 Blob 都跑不了的环境。


第二个翻车现场

老浏览器,跑着跑着GPU上下文直接丢了

AI写的渲染循环干净利落:

放在Chrome最新版,稳如老狗。

放到那台国产化双核浏览器的极速模式下,跑不到五秒,整个canvas黑掉。控制台抛出一个AI从来没处理过的东西:

WebGL: CONTEXT_LOST_WEBGL

然后页面卡死,什么动静都没了。用户刷新也没用,因为浏览器已经把GPU进程挂起了。

AI的代码里,没有对这一行的任何防御。

我加的修复:

这段代码放进去之后,那台老机器跑了一个下午,没再崩过。

我盯着那些崩溃的日志,突然笑了。

不是嘲笑AI,是松了一口气。

原来,它强是真的,但它"没见过真实世界"也是真的。它的训练数据里,全是理想环境。标准浏览器、最新API、完善网络、最新驱动——这些在真实工业现场,是幻觉。

它不是神,它只是一个在完美环境里长大的学霸,从来没踩过泥坑。

而中国有多少这样的泥坑?国产化双核浏览器、内网安全策略拦截、老旧的硬件必须继续跑、杀毒软件把WebGL当病毒……这些,AI一行代码都解决不了。

不是说它以后解决不了,而是现在,它真的干不了。

想通这一点之后,我的焦虑就过去了。
不是因为我比AI聪明,而是因为我想明白了接下来我要干什么:

AI负责在完美的环境里,生成漂亮的Demo。
我负责在真实的地狱里,让它跑起来。

它给我降本增效,我给它擦屁股。
它当大脑,我当那个知道怎么在泥巴里走路的人。

技术壁垒,的确被冲垮了一道。
但新的壁垒,就在AI写的那堆代码"跑死在客户现场"的瞬间,重新立了起来。


b421314adc0c4330d4ecf841e34569de


所以现在,我拥抱AI,每天都在用。
但也每天都在它的输出里,找到了自己非存在不可的理由。

这件事,焦虑过,现在清醒了。

如果你也觉得技术被替代了,别盯着它擅长的看。
去把它写的代码,扔到你最烂的一台设备上,跑一下。

答案就在那个报错里。