olddogs.ai 展示零冗余 AI 建站工作流

olddogs.ai 团队用四个 agent 工作流建成自家官网首页，页面全部内容出自对 agent 的 prompt，作者称成品独特且零 slop，其中一次要求提速的 prompt 让 agent 把 Canvas 渲染改写为 GPU shader，快速鼠标拖拽时帧率从 14 fps 升到 117 fps。四个工作流分别是先用生成图像模型探索设计再落代码、嵌入应用的 in-app design jig、独立小应用 jig、以及直接向 agent 提最夸张的要求。 容易被忽略的是探索与实现的分离尺度，首页八个 section 各自生成 8 到 38 个设计选项并经历 1 到 7 轮设计与构建循环，全项目累计 2,460 张生成图像，作者还公开了按顺序排列的全部图像。in-app design jig 是只给开发者用的参数面板，改动可以同步回提交代码，standalone jig 则服务于 50 多对狗图像的逐张审查，反馈一键复制回 Codex。shader 内做的分部件动画只给页面增加约 77 KB，说明夸张要求在体积代价上并非失控，而 117 fps 的口径是 1440×900 分辨率与 120 Hz 显示器下的测试值。 事实部分仅为作者自述的工作流与数字，未经第三方复核。推断是图像先行的做法之所以能避开同质化，是因为把设计探索放在图像空间而非代码空间，绕开了 agent 第一个设计方案的路径依赖，jig 则把人的审美判断变成可反复操作的界面而不是一次性 prompt。猜测是这套模式可迁移到其他 agent 前端项目，但作者未披露 2,460 张图像的生成成本与人工筛选耗时，单位经济不明，照搬前需要自行补测。