
大家好,我是 Xinwei,PixelRaft 创始人,目前在南洋理工大学读 Master。
这两天科技圈都在讨论 OpenAI 收购一个公司Crixet 继而发布 Prism 的传闻。作为数学/物理背景的重度 LaTeX 用户,我第一时间去做了深度评测。结论很残酷:作为一个估值过亿的产品,它在 CJK(中日韩)排版和复杂拓扑图(TikZ)生成上的表现,甚至不如一个调教得当的 Prompt。
这让我和我的团队陷入了沉思。
其实,关于“下一代 LaTeX 编辑器”的产品架构和交互原型,早在几个月前就已经躺在 PixelRaft 的产品库里了。我们花了大量时间研究科研人员的真实痛点——不是“生成代码”,而是“所想即所得”的编译闭环。
之前我们没动手,是因为开发成本太高。但看到 Prism 的表现,我意识到:机会来了。
这一次,我决定换一种玩法。我没有召集后端团队,而是决定独自一人,用 Vibe Coding 的方式,挑战一下传统 SaaS 的开发极限。
为了在 24 小时内完成开发,我使用了Google Antigravity。
在开发 Frism 的过程中,我几乎没有手写一行底层逻辑。我把我们要解决的核心生成问题和编译纠错逻辑“喂”给 Antigravity。
它不是在“补全”我,它是在“理解”我。
它迅速帮我构建了一套基于Gemini的专有 Agent 工作流。这套工作流是我们 PixelRaft 几个月沉淀下来的核心 IP,通过 Vibe Coding,我只用了一个通宵就把这些复杂的业务逻辑变成了可运行的生产级代码。
这就是为什么我们能快:
我们没有 1 亿美金的融资,但我们有更懂用户的 Agent 设计。
TikZ 复杂绘图对比: Prism 在处理我的物理作业(反相放大器电路)时,电阻符号经常画错。而 Frism 依靠我们的修正引擎,一次生成完美矢量图。 ( 此处插入电路图对比 )
中文排版: 我们原生解决了 CJK 字体回退问题,这是很多硅谷产品容易忽视的盲区。 ( 此处插入中文文档截图 )
很多朋友可能会惊讶于 Frism 在结构化输出上的稳定性,问我是不是针对 LaTeX 做了大量微调。
其实完全没有。
Frism 表现出的强悍,某种程度上是一种“降维打击”。
我们 PixelRaft 的主业其实是 AI Creator Tools(AI 影视/剧本生成工具) 。在那个领域,我们需要让 Agent 生成比 LaTeX 复杂得多的剧本格式、分镜脚本和场景调度指令。
我们只是把在那边打磨成熟的一套 结构化输出引擎,复用到了 LaTeX 这个相对简单的场景里。
底层的 Agent 逻辑是完全通用的:
所以,Frism 对我们来说,不仅仅是一个 LaTeX 编辑器,它更像是一个 Side Project,一次“技术溢出”的验证。

我们用处理影视工业级复杂度的 Agent 架构,来处理学术排版,这才是它比市面上其他 LaTeX 工具更稳、更懂逻辑的根本原因。

Frism 目前展示的,仅仅是我们 PixelRaft 对 "AI-Native Productivity" 构想的冰山一角。
这个项目证明了一件事:在 Agent 和 Vibe Coding 时代,团队规模不再是壁垒,融资额也不再是护城河。
唯一的壁垒,是对垂直场景的深度认知 (Insight) 和将认知转化为产品的执行力 (Execution) 。
目前 Frism 已经上线,欢迎大家体验。如果你对我们的技术路线感兴趣,或者也是在探索 Vibe Coding 的同路人(甚至是潜在的合作伙伴),欢迎联系。
体验地址:https://frism.pixelraft.com/

公司主页:www.pixelraft.com
在 AI 时代 你比一亿美金更值钱
附:实际生成效果展示



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选自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/2001218387142001210
文章来自于“LaTeX工作室”,作者 “Xinwei”。
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
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项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
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项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0