用 iPhone 扫一遍办公室,让 Codex 照着照片重建成能走进去的网页:Wes Bos 的 2800 星仓库,星是视频带来的
它是什么 一个开源工作流:用带 LiDAR 的 iPhone 扫房间、拍带机位的照片,再让编码 agent 照着照片一轮轮重建成能在浏览器里漫游、能编辑的 Three.js 场景;附采集 App 和在线 demo。
为什么火了 知名 JS 讲师 Wes Bos 在 X、YouTube、TikTok、博客同一天发了一支能走进去、能拿光枪打东西的办公室视频,X 主帖 50 万浏览;之后十几家 AI 新闻站和中文推荐号又转了一圈。
C你可以怎么跟 别再做扫房间转 Three.js,把「测量 + 带机位照片 + agent 自己截图对照修改」这个闭环搬到单件物体转 CAD、Quest 空间扫描转 WebXR,或给重建好的房间加「帮我重新布置」;先拍好前后对比视频,再发给推荐号。
- 数据(每天更新) · 建库 2026-10-21 · 2,839 星 · 7 天 +307
GitHub · 星数 数据 2026-10-22 → 2026-11-08(18 天,18 次观测)。10-28 以前的点来自 deeply / 存档补录,不是每天都有
2026 年 10 月 22 日,JavaScript 讲师 Wes Bos 发了一支视频,标题叫「my office is complete」。他用 iPhone 把自己的办公室扫了一遍,再让 Codex 把它重建成浏览器里的 Three.js 场景:桌子、书架、3D 打印机、一整墙的耗材卷都在,能走进去,还能接上物理引擎,拿一把任天堂光枪把东西打飞。仓库 wesbos/3d-model-anything 是视频底下那个「拿去自己做」的链接,16 天拿到 2792 星、413 个 fork。这篇讲它为什么火、方法新在哪,以及你如果也想做一个能拿到这么多星的项目,能学什么、学不到什么。
一支视频,四个平台同一天发
X 上那条主帖是 10-22 下午发的,到 11-06 有 50.8 万次浏览、4314 个赞、6600 次收藏。收藏比赞还多,很多人的反应是「先存着,回头自己扫一间」。同一天,他的 YouTube 视频(到 11-06 有 12.7 万播放)、TikTok(4.7 万播放)和博客文章一起发出。X 主帖链的是 YouTube,不是仓库;仓库挂在视频说明和博客里。
博客开头两句是这样的:
I scanned my office with my iPhone, then used Codex to rebuild it in Three.js. ... Then, naturally, I added physics so I could throw everything around. And a Nintendo Zapper.
Wes Bos 是谁,对开发者圈不用介绍:Syntax 播客主持人,卖了很多年 JavaScript 课,X 上 44.7 万粉丝,GitHub 上 79 个仓库加起来 8.4 万星。这一点决定了后面所有的数字。
它到底是什么
仓库里是四样东西:一个 iPhone 采集 App(源码,10-24 起也在 App Store 免费上架)、一个 Three.js 浏览器查看器、一个叫 scan-to-threejs 的 agent skill,外加他办公室的完整示例。
关键在于怎么用手机扫出来的东西。iPhone 扫完给的不是成品模型,用他的话说是「证据」:
- RoomPlan 给出墙、门窗和家具的大致方盒子,管布局;
- LiDAR 给出表面网格,管尺寸;
- 照片管外观:材质、标签、线缆、书架上摆了什么;
- 每张照片都记下了拍摄时手机的位置、朝向和镜头参数。
最后一条是这个项目的核心。因为知道每张照片是从哪拍的,agent 就能在 Three.js 里把相机摆到同一个位置渲染一张,和原照片并排比:桌子是不是宽了,架子是不是偏了,椅子像不像。然后改代码,再截图,再比。Wes 自己也说这不是一键转换,「布局对了是一轮,材质、光影、小细节又是一整件活」。
产出是一份可编辑的 Three.js 代码,每件东西都是能单独拎出来的对象。所以能切线框、俯视、把所有物件平铺摆开(knolling),也能扔进物理引擎。
星是怎么涨上来的
| 日期 | 累计 star | 当天发生了什么 |
|---|---|---|
| 10-21 | 0 | 建库 |
| 10-22 | 62 | X、YouTube、TikTok、博客同日首发 |
| 10-23 | 152 | 第一批 AI 新闻站开始写 |
| 10-24 | 968 | 单日 +816,最高的一天;App Store 版上架 |
| 10-25 | 1507 | +539,台湾科技站、中文 X 号开始转 |
| 10-26 | 1866 | +359,daily.dev 收录 |
| 10-27 | 2036 | +170,Wes 发帖宣布 App 上架(6.8 万浏览) |
| 10-28 至 11-06 | 2244 → 2792 | 每天 50 上下;11-01 GitHub_Daily 发中文推荐帖(9.2 万浏览) |
(每日 GitHub 快照,北京时间;11-06。)
峰值出现在首发后第二天,之后每天差不多减半:816、539、359、170。这是一次性内容爆发的典型形状,不是口碑一点点攒起来的。第二圈流量来自十几家自动抓「涨星快的新库」的 AI 新闻站(Reveneau、EarlySignal、AlphaSignal、daily.dev、Trendshift 等),再往后是中文圈:新浪、知乎、掘金的实测文章、CSDN 和 X 上的 GitHub_Daily。Hacker News 和 Reddit 上都没搜到它的帖子。
fork 和 star 的比约 15%,比同类新库(中位数约 11%)高,和「要 clone 下来让 agent 跑」的用法对得上。但真自己扫了房间的人不多:App Store 到 11-06 只有 2 条评分。很多星是「看了在线 demo」,不是「跑通了」。
方法新,但星不是方法带来的
单拿出来看,每一块都有人做过:
| 谁 | 是什么 | 规模 | 和它比 |
|---|---|---|---|
| Apple RoomPlan 及基于它的 App | 系统级扫房间 API,2022 年起 | 所有 LiDAR iPhone 都能用 | 只给方盒子;它把 RoomPlan 当输入之一 |
| Polycam、Scaniverse、Luma | 3D 扫描 App | 成熟产品 | 出的是网格或高斯泼溅,看着像,但改不了 |
| brunosimon/my-room-in-3d | Blender 手工建模的「我的房间」 | 4532 星(2021) | 同一个看点,纯手工 |
| viettranx/3dviz-pro-max 等 Three.js skill | 文字或图片生成 Three.js 场景 | 1040 星 | 没有测量、没有机位对照,还原不了真房间 |
| reality-opened/openreality | 手机视频转成给 agent 查询的 3D 场景 | 620 星 | 偏让 agent 理解空间,不追求重建得好看 |
| Rod292/3d-home-tv-os | 扫家 → 3D → 电视主屏 | 58 星 | 同样用 RoomPlan + LiDAR,时间比它早 |
(star 数为 11-06 GitHub 快照。)
最该看的是最后一行。思路很接近、发得还更早的 3d-home-tv-os 停在 58 星。「LiDAR 测尺寸 + 带机位的照片 + agent 自己截图对照」这一套,把它串起来公开的,Wes 是第一个被大量看见的;但决定量级的是他的名字和那支好看的视频。方法决定的是这波流量里有多少人愿意收藏、fork,掘金那篇实测里专门夸了它「把自己的误差写进了 JSON」。
还没看到直接照抄的仓库。有人拿它做了自己办公室的实时数字孪生,回复区有人在要 Android 版、Quest 版,也有人想要「帮我重新布置房间」。
能学到什么
- 内容先行,仓库收尾。一支能炫的视频 + 打开就能玩的在线 demo + 开源仓库 + 免费 App,同一天发。星是内容的副产品。没有自己的流量,这一套就要换成找大号转。
- 给模型喂结构化的证据,再让它自己对照检查。「LLM 做 3D 一直不行」的原因之一是它看不到自己做错在哪;给它测量和同机位照片,它就有了改的依据。这个思路能搬到别处:扫一件物体出 CAD、扫一台机器出装配图、扫一套房子出装修方案。
- 把 skill 和采集工具捆在一起发。光一个 skill 文件谁都能抄;带上自己的采集 App 和数据格式,才是一套完整的工作流。
如果是你
判断:值得学方法,不值得正面跟。再做一个「扫房间 → Three.js」不会拿到这么多星,3d-home-tv-os 的 58 星就是没有流量的结果;它在开发者圈也已经被看过一遍了。
适合谁:已经在某个 3D 或硬件小圈子里有点名气、会剪短视频的开发者;手上有 Quest、iPad Pro 这类带深度传感器设备的人。
不适合谁:没有任何渠道、指望项目自己长星的人;想靠同一个题材(房间、Three.js)再来一次的人,它已经占住了。
怎么做:保留「测量 + 带机位照片 + agent 对照迭代」这个闭环,换输入或换输出。三个方向:单件物体 → 可编辑的 CAD 或 Blender 模型(不是网格);Quest 3 的空间扫描 → WebXR 场景(有人在要);在重建好的房间上加「帮我重新摆一下」,让 agent 出几版布置方案。README 第一屏放一个原照片和渲染图并排的动图,让人一眼看懂「它会自己找差异」。
怎么获客:先做视频再写 README。拿你自己的真实物件或房间拍,前后对比、能互动(扔、拆、换颜色)。发 X 时链视频而不是链仓库;同时把视频发给 GitHub_Daily 这类中文推荐号和英文 AI 新闻站,它们正是这次第二圈流量的来源。
什么时候之前:几个月内(推断)。「agent + skill」现在是热词,RoomPlan 和 LiDAR 的门槛也还挡着不少人;等扫描 App 自己内置「导出成可编辑场景」,这个演示就不稀奇了。
什么情况说明看错了:视频发出一周没过几万播放、没有一个推荐号接;或者 Polycam、Apple 这类已经直接出可编辑的结构化模型;或者同方向 GitHub 上已经有几百星的仓库。
研究底稿:竞品表、获客证据、完整研究报告
- 竞品
名字 在哪 上线 规模 它和这家不同在哪 Apple RoomPlan 及 Magicplan / Canvas 等 大厂功能 2022(iOS 16) 系统 API,所有 LiDAR iPhone 都能用 RoomPlan 只给墙门窗和家具方盒子;它把 RoomPlan 当输入之一,再让 agent 照着照片补出真实物件 Polycam iOS 2020 头部 3D 扫描 App(未核实) 输出扫描网格 / 泼溅,不能按物体编辑;它输出能单独拎起来、带物理的代码对象 Scaniverse / Luma AI iOS 2021 / 2022 免费、用户多(未核实) 高斯泼溅 / NeRF 看着逼真但不是结构化几何,改不了 Matterport 其他 2011 地产数字孪生龙头,付费 专业硬件 + SaaS 面向地产;它是免费、面向开发者的 DIY 工作流 reality-opened/openreality 开源 2026-09-01 620 星 手机视频 → 给 agent 查询的 3D 场景 + MCP,偏空间理解,不重建可编辑场景 Rod292/3d-home-tv-os 开源 2026-10 中 58 星 同样用 RoomPlan + LiDAR 扫家做 3D,但没有作者流量,停在 58 星 brunosimon/my-room-in-3d 开源 2021 4532 星 在 Blender 里手工建模的房间演示;它是扫描 + agent 自动重建 viettranx/3dviz-pro-max 等 Three.js agent skill 开源 2026-09 1040 星 从文字或图片生成场景,没有真实测量和机位对照,还原不了真实房间 - 用户从哪来
- 查实 作者 X 首发:10-22 主帖 50.8 万浏览、4314 赞、6600 收藏,作者 446,846 粉;10-27 App 上架帖 6.8 万浏览
- 查实 作者 YouTube / TikTok / 博客:YouTube「my office is complete」12.7 万播放;TikTok 4.7 万播放;wesbos.com 博客 10-22
- 查实 AI 新闻聚合站 / 涨星榜:Reveneau(10-23)、EarlySignal(10-24「goes viral」)、LockerGnome、AlphaSignal、daily.dev、Trendshift 日榜第 14 等
- 查实 中文圈转载:New Mobile Life、Threads、新浪、知乎、掘金、CSDN;X 上 GitHub_Daily 11-01 帖 9.2 万浏览
- 查实 免费 App Store 上架:10-24 上架 1.0,免费,目前只有 2 条评分
- 推断 Hacker News / Reddit:HN Algolia 和 Reddit 都没搜到相关帖子
wesbos/3d-model-anything 为什么能跑出来
渠道:GitHub。研究日期:2026-11-06。数据来源:我们的 github 库(repo_profile / repo_day)、数据卡、网页(Jina / Exa 搜索)、fxtwitter 公开接口(X 帖子数据)、TikHub(TikTok)、iTunes lookup。
一句话结论
这是一个「创作者内容附带的开源仓库」:Wes Bos(X 粉丝 44.7 万、Syntax 播客主持人、知名 JS 讲师)先发了一支很好看的视频「my office is complete」,把自己办公室扫描后让 Codex 重建成可以走进去、能扔东西的 Three.js 场景;仓库是视频的「拿去自己做」入口。star 主要来自他自己的分发,再被几十个 AI 新闻聚合站和中文 GitHub 推荐号转了一圈。产品上的新意是「LiDAR + 带相机位姿的照片 + agent skill,让编码 agent 按原机位截图对照、一轮轮修模型」这个工作流,方法论确实新,但 star 能这么快,主要还是靠作者本人的流量。
1. 数据形状
| 日期 | star | 当日涨 | 事件 |
|---|---|---|---|
| 10-21 | 0 | — | 建库(created_at 2026-10-21 19:38 UTC) |
| 10-22 | 62 | — | 博客、YouTube、X 主帖、TikTok 同日发布(12:43 UTC 发 X) |
| 10-23 | 152 | +90 | Reveneau 等 AI 新闻站开始写;Reveneau 称 GitHub API 当天 667 星、Trendshift 日榜第 14(我们的库是按北京时间拍的快照,和他们的口径不一样) |
| 10-24 | 968 | +816 | 单日最高;App Store 版 1.0 当天上架;EarlySignal 在 1.4k 星时「首次发现」 |
| 10-25 | 1507 | +539 | 台湾「New Mobile Life」、中文 X 号开始转 |
| 10-26 | 1866 | +359 | daily.dev 收录 |
| 10-27 | 2036 | +170 | Wes 发帖宣布 App Store 上架(6.8 万浏览) |
| 10-28→11-06 | 2244→2792 | 日均约 50 | 长尾:11-01 GitHub_Daily(9.2 万粉)发中文推荐帖 |
来源:数据卡 / github 库 repo_day。当前 2792 星、413 fork,fork/star 约 14.8%(新库 ≥5000 星的中位数约 11%,它偏高,和「要 clone 下来让 agent 跑」的使用方式一致)。近 7 天 +435,前 7 天 +2205,库里状态是「降温」。没有可疑标记(suspect 为空)。
2. 竞品:做同一件事的都有谁
「用手机扫房间,得到 3D 模型」这件事本身早被做烂了;它不同的是输出:别家给你 mesh / 点云 / 高斯泼溅 / 户型图,它给你一份可编辑的 Three.js 代码,而且代码是 agent 照着照片写的。
| 产品 | 在哪 | 上线 | 规模 | 和它的区别 |
|---|---|---|---|---|
| Apple RoomPlan(API)及基于它的 Magicplan、Canvas 等 | 大厂功能 / iOS | RoomPlan 2022(iOS 16) | 系统级 API,所有 LiDAR iPhone 都能用 | RoomPlan 只给墙、门窗和家具的方盒子;3d-model-anything 把 RoomPlan 当输入之一,再用照片让 agent 把细节补成真实物件 |
| Polycam | iOS / Android / 网页 | 2020 | 头部的 3D 扫描 App(规模未核实) | 输出扫描网格 / 泼溅,是「照片级的壳」,不能按物体编辑;它输出的是一个个能单独拎起来、带物理的代码对象 |
| Scaniverse(Niantic)、Luma AI | iOS / 网页 | 2021 / 2022 | 免费、用户多(未核实) | 高斯泼溅 / NeRF,看着逼真,但不是结构化几何,改不了 |
| Matterport | 专业 SaaS | 2011 | 地产数字孪生龙头 | 专业相机 + 付费,面向地产;它是免费、面向开发者的 DIY |
| reality-opened/openreality | 开源 | 2026-09-01 | 620 星(github 库) | 手机视频 → 「AI 可查询」的 3D 场景 + MCP 工具,偏让 agent 理解空间,不追求重建成好看的可编辑场景 |
| 0xProbabillity/house-control | 开源 | 2026-10-14 | 872 星 | 把家做成 3D 模型来控制智能家居,重点是控制,不是重建 |
| Rod292/3d-home-tv-os | 开源 | 2026-10 中(早于它) | 58 星 | 扫家 → 3D → 做电视主屏,同样用 RoomPlan + LiDAR,但没有作者流量,停在 58 星 |
| brunosimon/my-room-in-3d | 开源 | 2021 | 4532 星 | 手工在 Blender 里建模的「我的房间 3D」经典演示;同样戳的是「把自己房间搬进浏览器」,但完全手工做 |
| viettranx/3dviz-pro-max、img2threejs/plugin-interior 等 Three.js agent skill | 开源 | 2026-09/10 | 1040 / 258 星 | 从文字或图片生成 Three.js 场景,没有真实测量和机位对照,还原不了一间真实的房间 |
结论:分开看,每块都有人做(扫描 App、RoomPlan、Three.js 生成 skill),但「LiDAR 测量 + 带位姿照片 + 让 agent 在原机位渲染、和照片对比、迭代」这一套串起来,公开开源的它是第一个被大量看到的。同期的 Rod292/3d-home-tv-os 思路很接近,只有 58 星,说明流量才是分水岭。
3. 增长手段:用户从哪来
- 作者自有多平台首发(已证实,主力):2026-10-22 同一天发出。
- X 主帖(10-22 12:43 UTC):50.8 万浏览、4314 赞、232 转、6600 收藏;作者粉丝 446,846(fxtwitter 接口)。主帖链接的是 YouTube 视频,不是仓库;仓库在视频和博客里。
- YouTube「my office is complete」:12.7 万播放(页面显示 2 周前,标有 Includes paid promotion,也就是视频里有商业赞助,不是给仓库买量)。
- TikTok @wesbos 同题视频:4.7 万播放、1647 赞(TikHub);另有 YouTube Shorts。
- 博客 wesbos.com/3d-model-anything(10-22)。
- 10-27 第二帖宣布 App Store 上架:6.8 万浏览、1311 赞。
- AI 新闻 / 聚合站自动转载(已证实):Reveneau(10-23,AI 写的)、EarlySignal(10-24,「goes viral」)、LockerGnome、Fervor AI、AlphaSignal、daily.dev、Trendshift、rising.dev、BestHub、AC0.AI、Norvik Tech 等十几家,大都是自动抓「涨星快的新库」再用 AI 写稿,涨星本身又带来二次曝光。
- 中文圈二次传播(已证实,量中等):台湾 New Mobile Life(10-24)、Threads、新浪、知乎「刚开源 star 涨得快的 6 个项目」、掘金实测文章、CSDN 评测;X 上的 GitHub_Daily(11-01,9.2 万浏览、4146 赞)。10-28 之后的长尾大概有一块来自这里。
- Hacker News / Reddit:没发现。HN Algolia 搜不到这个仓库的帖子;Reddit 也没搜到。我们的 x-radar 本地语料对这些词零命中(覆盖有限,不代表 X 上没人讨论)。
- GitHub trending:没上(建库不满 60 天进不了 trending,这不说明问题)。
4. 它凭什么起来
- 作者流量是第一推手:Wes Bos 在我们库里共 79 个库、8.4 万星;X 44.7 万粉;同一天 X、YouTube、TikTok、博客四个平台一起发。单日最高 +816 出现在首发后第二天,之后每天几乎减半(539→359→170),是典型的「一次性内容爆发」曲线,不是自然口碑一点点涨起来的样子。
- 演示本身很会传播:扫完的办公室能走进去、能切线框 / 俯视 / knolling(把物件平铺摆开),还能接物理引擎拿 Nintendo Zapper 打飞线材卷。6600 收藏比 4314 赞还多,说明很多人是「先存着以后自己试」,这正是 star 的来源。
- 时机:编码 agent + skill 刚好是热词:2026 秋天 Codex / Claude Code 的 skill 生态很热,同期大量「Three.js + agent skill」的库都在涨星(见竞品表)。它的卖点「LLM 做 3D 一直不行,喂它测量和带机位的照片就行了」(Wes 原话:「I have discovered the BEST way to get 3D modeling results from LLMs」)正好回答了开发者当时想问的问题。
- 门槛低到可以围观:在线 demo(wesbos.github.io/3d-model-anything)打开就能玩;App 10-24 免费上了 App Store;没有 LiDAR 的手机也能导入、查看。很多 star 是「看了 demo」而不是「跑通了」;App Store 只有 2 条评分(iTunes lookup,11-06),真正自己扫房间的人很少。
5. 差异化是什么,是不是它起来的原因
差异化在方法:把手机扫描结果当「证据」而不是成品,LiDAR 管尺寸,带相机位姿和内参的照片管外观;agent 写 Three.js、在原机位截图、和原照片并排比、再改,形成一个能自检的闭环。产出是可编辑、带语义的代码对象,不是一张网格。这一点和 Polycam / Scaniverse / RoomPlan 都不一样,也确实是 X 上收藏和中文技术文章(掘金「它把自己的误差写进了 JSON」)反复提到的点。
但它不是 star 起来的主要原因。同样拿 RoomPlan + LiDAR 做家庭 3D 的 Rod292/3d-home-tv-os 只有 58 星。决定量级的是 Wes Bos 的分发和一支好看的视频;差异化决定的是这波流量里有多少人愿意收藏、fork(fork 比偏高)。
6. 被看见的程度、跟风者
- 被看见的程度:在开发者圈已经被广泛讨论。X 主帖 50 万浏览,YouTube 12.7 万,十几家英文 AI 新闻站和中文媒体(新浪、知乎、掘金、CSDN、GitHub_Daily)都写过。不涉及收入(开源 + 免费 App)。
- 跟风者:还没看到直接复制的仓库(github 库搜 scan-to-threejs / 3d model anything / roomplan,近 30 天只有它自己,另一个是比它还早的 Rod292)。已有用户拿它做自己的东西,比如 @moeealii 的「The Office — a live digital twin」(office.thealifamily.ca);有人在问 Android 版、Quest 版。
7. 可借鉴的
- 「内容先行,仓库收尾」:一支能炫的视频 + 在线 demo + 开源仓库 + 免费 App,同日多平台发,star 是内容的副产品。没有作者流量的话,这套打法要换成找大号转发。
- 「给 LLM 喂结构化证据 + 让它自己对照检查」:这个思路能套到别的领域(扫物体 → CAD、扫车间 → 数字孪生、扫房子 → 装修方案),Wes 的回复区就有人要「整理房间 / 重新设计我的房间」的功能,这是可以接着做的产品方向。
- 把 skill 和配套采集工具打包:光有 skill 很容易被抄;带上自己的采集 App 和数据格式(house-capture/5),就形成了一套工作流。
8. 还不确定的
- 有多少人真的跑通了自己的房间:App Store 只有 2 条评分,掘金有一篇实测,规模没法估。
- 10-23/10-24 爆发的具体触发:我们的快照是北京时间,和 Reveneau 说的「10-23 667 星」对不上,可能是口径差;10-24 那天除了 App 上架,有没有其他大号转发没查到。
- wy51ai/floorplan-3d(3582 星,2026-09-29 建,没有简介,README 拉不到)的内容没核实,可能是同类。
- Polycam、Scaniverse 等商业竞品的现有规模没核实。
出处
- 仓库 README:github.com/wesbos/3d-model-anything
- 博客:wesbos.com/3d-model-anything(2026-10-22)
- YouTube:www.youtube.com/watch?v=JGQCcCzuS88(12.7 万播放,11-06 抓取)
- X 主帖:x.com/wesbos/status/2113249938125553867;App 上架帖:x.com/wesbos/status/2115097903169683605(数据来自 api.fxtwitter.com,11-06)
- TikTok:www.tiktok.com/@wesbos/video/7699217763599944978(TikHub,11-06)
- App Store:id6825843398,2026-10-24 上架,2 条评分(iTunes lookup,11-06)
- Reveneau:reveneau.com/ainews/wesbos-3d-model-anything-iphone-lidar-th…
- EarlySignal:earlysignal.news/s/wesbos-3d-model-anything
- New Mobile Life:www.newmobilelife.com/2026/10/24/3d-model-anything-iphone-li…
- 知乎:zhuanlan.zhihu.com/p/2099562531752878207;掘金:juejin.cn/post/7700894865731715135
- GitHub_Daily 帖:x.com/GitHub_Daily/status/2116764687920746539(9.2 万浏览)
- 竞品 star 数:我们的 github 库 repo_profile(2026-11-06)