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兄弟们,Vox Style Skill又更新了。 这次新增了一套更适合自媒体内容的美漫模板。 之前的模板主要走新中式路线,比较适合中国古典文化、历史故事和东方美学类内容。 这次的美漫模板,颜色更加艳丽,视觉冲击力更强,能够适配的内容场景也更多。 知识科普、人物故事、商业观点、热点解读,都可以拿来尝试。 最关键的是成本。 按照我目前跑通的低成本工作流,制作一条Vox风格视频,理论生成成本低至1毛钱左右。 即使把废片和返工算进去,保守成本也不到2毛钱一条。 当然,这里没有计算人工时间,也没有把本来就在使用的Codex订阅摊进去。 但对于想做自媒体、预算又不高的人来说,这个成本已经足够低了。 如果你一直想做自媒体,却卡在: 没时间研究复杂工具; 请不起设计师和剪辑师; 不想每个月投入一大笔软件费用; 这套基于Codex的内容工作流,应该会比较适合你。 最近猫哥也一直在做一件事: 不断挖掘、测试和打磨低成本的创意视频制作方法。 目前已经有不少工具和工作流进入开发、测试阶段,大部分基于Codex就能直接使用。 猫社聚焦的方向很明确: AI+内容创作。 包括AI绘图、AI视频、AI工具实战,以及能真正用于自媒体生产的低成本工作流。 我们不追求收藏一堆看起来很厉害的工具。 而是希望把这些工具组合起来,让一个人也能持续产出内容。 每测试一次,就沉淀一套方法; 每完成一个作品,就积累一份内容资产; 再通过自媒体,持续放大自己的能力、作品和影响力。 低成本只是起点。 真正有价值的是,一个人借助Codex,也能跑通从创意、画面到视频制作的完整流程。 这次新增的美漫模板,也会同步给猫社群友使用。 目前猫社距离200人还剩9个位置。 满200人后,入群价格将调整至299元。 如果你本来就想做AI内容、自媒体或者低成本创意视频,可以趁当前价格加入。 想进群的,直接私信我回复:猫社。

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做 AI 短剧、小说号、AI 视频号的,可以重点看一下这个开源项目,叫 Toonflow-app。 它不是那种「输入一句话,直接给你生成一个视频」的玩具。 那种东西看演示很爽,真要拿来做内容,很快就会发现一地鸡毛:角色不一致,剧情接不上,分镜乱飞,素材越堆越多,最后文件夹里全是废片。 Toonflow 解决的是更前面的事。 它把小说、故事、剧本、角色、分镜、图片素材、视频节点,全部放进一个工作台里。 展示形态更像一个 AI 短剧生产后台,不是单纯聊天框。你可以导入小说,让它拆章节事件,生成故事骨架,再改成剧本,然后进入画布,把角色、场景、镜头、视频生成节点串起来。 这就有点意思了。 AI 视频真正难的,从来不是生成一个 5 秒镜头。 难的是你能不能把一堆镜头、一堆角色、一条剧情线,稳定组织成一个能看的作品。 Toonflow 的核心玩法就是:把「小说到短剧」这条流程拆开,再让不同 AI 模型去处理不同环节。 写剧本用文本模型,出角色图用图片模型,生成镜头用视频模型,最后在工作台里统一管理。 这类项目最适合三种人: 小说号想升级成 AI 漫剧。 短剧团队想降低前期试错成本。 AI 视频创作者想从单条演示,升级成连续内容生产。 说实话,这才是 AI 视频工具接下来该卷的方向。 不是炫一个镜头有多炸,而是能不能把内容稳定做出来。

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Damn,刷到这个帖子我瞬间愣了,AI迭代速度已经疯了,有点跟不上节奏了🤯 我一开始以为这又是一个生成视频的新工具,点进去发现根本不是一回事。 Higgsfield昨天刚发的Virality Predictor,直接把脑科学塞进了内容创作流程。 上传一段15秒以内的视频, 几秒就能给你出完整的人脑反应报告。 整体病毒潜力, 前3秒钩子得分, 全程注意力保持曲线, 还有彩色的脑区激活热图, 告诉你观众的大脑哪部分被点亮了。 最狠的是它和Claude的打通, 可以一句话生成500个产品视频变体, 然后全部丢进预测器自动筛掉垃圾, 只放大高分版本直接投流, 从0到已验证高潜力广告,全程自动化。 它不是看你视频过去像不像爆款。 而是用AI模拟700多个人、500多小时fMRI数据训练出来的人脑,预测你看到这段视频时的真实神经反应。 我们以前做电商短视频, 拍,剪,烧钱测,看数据,迭代, 测试成本是真金白银的广告费。 现在做电商短视频, 生成,预测,只投高分, 测试成本只是一点token费。 最牛逼的地方在于 大脑亮不等于一定爆, 一些高认知负荷的内容会让大脑很活跃,但普通人刷到就会直接滑走。 真正的病毒性,只看前3秒钩子得分和视觉拉力。 和你有没有深度,有没有道理,一点关系都没有。 也就是说以前爆款靠灵感, 现在爆款靠系统。 所以当别人还在熬夜想创意的时候, 你已经用AI筛完了500个版本, 知道哪10个能爆。 而且工具越强,越考验人的判断, 它能帮你砍掉80%的无效创意, 但选什么方向,解读什么结果, 永远是人说了算。 我感觉2026年的电商短视频战场, 已经不是比谁创意好, 而是比谁能用AI先把非爆款干掉, 所有还在靠感觉做内容的人可真的要跟不上了。 #AI工具 #短视频创业

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做AI短视频,我踩过 5 个坑 今天全说出来,希望你能少走一些弯路。 ──────────────── 第一坑:一上来就猛学 刚开始做的时候,我每天研究工具、研究技术、研究别人怎么做。研究得很起劲,但回头一看,一个视频都没做完。 正确的顺序是先做出来,再边做边学。做完第一个你懂了流程,做完几个你有了感觉,就这样进步 总结一句:先完成,再完美 ──────────────── 第二坑:总想省钱省积分 生图要钱,生视频要钱,心疼是真的 刚开始做的时候,我也试过那些便宜的方案,效果看起来差不多。实际用下来,各种问题,花了大量时间去调,最后还是放弃了。 成本要跟结果比,不是跟价格比。做一个视频的成本本来就不高,省那点钱,丢的是时间和机会。 总结一句:用最好的工具,做最好的作品 ──────────────── 第三坑:死抠画面 刚开始做的时候,总想把画面做得很精美。结果发现根本做不到,提示词再好也有上限。 后来才发现,很多播放量很高的视频,画面并不精致,但内容抓人、节奏好,照样爆。 总结一句:别死抠视觉,够用就行。 ──────────────── 第四坑:忘了内容本身 这是最大的坑 刚开始做的时候,我花了大量时间研究工具、研究技术,结果忘了自己是做内容的 我们做的是视频,第一件事是内容好不好,不是特效漂不漂亮。 把注意力放回内容上之后,效果立刻就不一样了。 总结一句:我们是做内容的,不是研究AI的 ──────────────── 第五坑:做得太少 做一个感觉效果不好,就开始大改、大优化。其实很可能是这个方向用户不感兴趣,换一个方向就好了。 只要数量足够多,总会有跑通的 总结一句:干就完了,量大出奇迹 ════════════════ 我现在用什么工具 工具不用多,我现在核心就靠Creao 🔹 视频生成— 支持 Google Veo 和 Seedance,提示词直接出视频 🔹 图片生成— 最高 4K,随时在对话里生成 🔹 配音 — 20 多种声音,直接出音频文件 🔹 Agent 自动化 — 流程搭好之后可以定时跑,不用每次手动 可以试试: 最后一句:别光收藏,动手才能进步

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有一个超级暴论: 现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作!! 折腾过的人,应该都有类似的感受! OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座! 你可以把它接入到自己的团队工作流里, 把 Agent 搭起来,把渠道接进去,把能力跑通, 每个人都能让Agent干事情, 但是再进一步就会发现真正的问题: 团队怎么一起用? 中间产出和最终结果都沉淀在哪? 前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法,怎么变成团队可复用资产? 新的成员进来,怎么接着往下做,而不是从头再来一遍? 这些,落到实际的应用中,都是坑! 最近,Flowus团队开发了一个新产品: Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题,它的思路很直接: 把 Agent 直接变成工作流的一部分。 这是什么意思呢? OpenClaw 解决的是:我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。 而 Kollab 解决的是:怎么让 AI 参与真实的团队工作,让做过的事能留下来,方法能复用,团队能协作。 对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说,一定知道这其中的区别!! 你可以很简单的建立不同的项目组,或者工作空间, 每个项目组里都有 Agent,项目推进的全过程中, 所有的工作流、产出和方法论,都会沉淀在这个空间里。 当下次遇到同类型的B项目时,就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。 我觉得,这才是团队协作里最有价值的部分, 尽可能减少重复劳动!! 不管是传统团队协作,还是AI时代的团队协作,都如此。 所以,AI 产品真正的分水岭, 不是谁更像人,也不是谁接了更多更强的模型。 而是,到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

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