用 Claude Code + huashu 自動生成 AI 簡報 PPT|附 remotion vs HyperFrames 比較
安装 huashu skills
$ npx skills add alchaincyf/huashu-design
安装完的skill如下

切換到 cc 后讀取 .agent,嘗試生成
$ 做一份 AI 心理學的演講 PPT,推薦 3 個風格方向讓我選
下面是讓我選擇風格
urscos Tech.
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彩票開到現在,將近 1900 期、總共開出 11400 顆主號碼球。如果機器是公平的,理論上 1-38 號每個號碼應該出現約 300 次 左右。
如果某個號碼出現了 335 次(比期望多 35 次),這算正常的隨機波動,還是機器有問題?
憑直覺很難判斷。30 次差距聽起來不少,但攤在 1900 期裡又似乎還好。
這正是 Chi² 適合度檢定 要解決的問題:它把「直覺判斷」變成「可量化的 p-value」。
在戰棋戰鬥場景裡,移動格網(MoveGrid)由大量 Sprite 組成,每個格子背後可能有 back、deco、sr 等多個 SpriteRenderer。這次做了一個 bake 功能,把這些 Sprite 靜態合併成單一 mesh,結果出現了一個值得記錄的反直覺現象。
| 指標 | bake-off | bake-on | 差異 |
|---|---|---|---|
| CPU main | 25.1ms | 11.1ms | −14ms |
| FPS | 39.8 | 90.1 | 2.3× |
| Batches | 106 | 22 | −84 |
| Render thread | 4.9ms | 4.6ms | 幾乎不變 |
| SetPass calls | 67 | 67 | 不變 |
bake-off

本文以一個中型 Unity 單機遊戲專案為基礎,探討在程式碼總量逼近百萬 token 的情境下,
如何透過設計專案專屬的 Claude Code Skills,有效降低 token 消耗並提升查詢效率。
從 token 總量與增長趨勢來看,本次 session 並無明顯異常。


本文盤點神經科學界十大尚未解開的謎題,揭示儘管腦科學投入巨資與長期研究,從意識本質、記憶提取到自由意志與大腦計算原理,這些根本問題依舊懸而未決。