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Ana Sayfaya Dön

以前做个带视频背景的网页,前端要调3天CSS,现在AI 5分钟搞定。 我跑通了这套工作流: Pinterest找灵感 → Gemini洗掉文字并扩图 → Kling让植物微动效 → Mux生成稳定外链 → 丢给AI建站平台。 不用写一行代码,一个会呼吸的官网首页就出来了。 最爽的是,这套流程完全可复制。你换张图、改句提示词,就能接不同行业的单。 目前企业落地页外包报价,这种带动态视觉的至少 2000 起步。 你是想自己跑通流程接私单,还是先收藏等以后用到?

15,853 görüntüleme • 3 ay önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

HeyGen这次开源,把AI做视频的最后一道门槛拆没了🤯 他们用Claude Code写代码,做了自己的50秒产品发布视频,然后把整个工具链完整开源给了所有人,致敬开源🫡 以后做视频真的能简单到离谱, 给一句话,做一个30秒的产品介绍,给一个PDF,自动生成总结视频, 迭代就是改一句话的事,比如把标题放大两倍,第三秒加一个淡入转场等, 这个工具叫HyperFrames,本质上就是一个纯HTML转MP4的视频渲染框架。 所以其实我们不用学任何剪辑软件,也不用写复杂的React代码, 只要写普通HTML,加几个简单的data属性,就能定义视频的每一帧、时间线、动画和音轨。 HyperFrames从第一天起就是为AI代理原生设计的。 AI天生就会写HTML,现在Claude、Cursor、Gemini所有编码Agent,只要装一个skill,立刻就会做视频。 这妥妥的降维打击啊,以前Remotion把视频变成了代码,但它需要你会React,需要构建流程,属于开发者专属的玩具。 HyperFrames是把视频变成了纯HTML,零构建,无DSL,不需要任何前置知识。 说白了,Remotion是给人写的,HyperFrames是给AI写的。 以前AI能写文字,能生成图片,但视频一直是最后一块硬骨头,现在这块骨头也被啃下来了。 代理现在能端到端完成一整条内容流水线,调研,写脚本,做设计,加动画,最后直接渲染出成品视频,全程不需要人类碰一下。 它还自带50+官方现成组件,社交遮罩、图表、转场,一行命令一键安装。 支持GSAP、Lottie、Three.js所有主流动画库,随便混用。 也就是说,同一份HTML永远出一样的结果,完美适合自动化流水线。 官方甚至把视频语言都标准化了,缓动用snappy,bouncy,转场用能量等级,字幕分Hype/Corporate/Tutorial三种风格。 AI只要学会这套词汇,就能稳定输出专业级视频,这不就是在教AI做导演嘛🤣 这对HeyGen来说也是一步妙棋,他们不再只是一个卖AI头像的SaaS公司,现在能做整个AI视频时代的基础设施了, 未来所有AI代理生成的视频都能跑在HyperFrames上。 然后再无缝接入HeyGen的头像、语音、翻译能力,形成一个完美的闭环。 当然目前也不是完美的,初期输出还有AI味,超过一分钟的复杂长视频,渲染还需要较强算力。 但我觉得这都不重要,关键是它第一次把完整的视频生产力交给了AI Agent,相当于AI内容创作时代的又一个里程碑。 想试的直接去GitHub搜heygen-com/hyperframes。 跑一行npx hyperframes init,然后让Claude帮你做第一个视频。 #HyperFrames #HeyGen #AI视频 #AI代理 #开发者 #内容创作

AYi

36,922 görüntüleme • 4 ay önce

这个项目,真的让我重新燃起了做账号矩阵的冲动。 一个 14.5k stars 的开源项目,直接把 Google NotebookLM 变成内容生产流水线。 NotebookLM 很多人应该都用过。 上传 PDF、网页、YouTube,它就能帮你整理资料、生成播客、做学习指南。 但官方网页版有个很难受的问题: 太慢了。 传个 PDF,等解析; 点生成音频,再等; 下载,再等。 一套流程跑完,时间全浪费在等待上。 更关键的是: 它根本不适合批量搞内容。 你想一次处理几十个链接? 想自动生成一批播客? 想接到自己的工作流里? 网页版基本没法玩。 直到我发现了 notebooklm-py。 这是一个非官方 Python API,等于把 NotebookLM 的能力全拆出来了。 很多功能甚至比网页版还狠: - 一行命令生成播客 - 支持不同风格、时长、语言 - 批量导入 YouTube / PDF / URL - 幻灯片直接导出 PPTX - 思维导图导出 JSON - 数据导出 CSV - 测验题结构化导出 - 还能用自然语言改单页 PPT 最强的是: 它还能接进 Claude Code,当 Agent 技能用。 看到这里我脑子里第一反应就是: 这不就是账号矩阵生产线吗? 热点抓取 → AI研究 → 播客生成 → 图文整理 → PPT生成 → 自动分发 整个链路都能串起来。 以前做矩阵,拼的是人多。 现在越来越像拼工作流了。 很多以前需要团队才能做的事情, 现在一个人也能跑起来。

开发者Hailey

21,316 görüntüleme • 3 ay önce

看我作为一个 AI 博主是如何用飞书 + 【可联网的】DeepSeek R1 搭建简单自动化工作流提升工作效率的 作为一个 AI 博主,日常一大部分工作是阅读和分享各种海外的AI资讯,这就少不了要翻译各种英文文章。之前我很多操作是手动的,比如复制粘贴文章到 Markdown 编辑器,然后从编辑器复制到 DeepSeek R1 或者 ChatGPT 去翻译,再改写后发布。 之前看 orange ai 分享的飞书多维表格接入 DeepSeek R1 的教程,【加上这周飞书的AI直播】,按照我自己的场景定制了几个工作流,最开始只是简单的文本翻译,后来发现也能用支持从图片提取文字,那意味着我可以直接先把图片转成文字,再基于翻译好的文本用 DeepSeek R1 翻译。简单设置后就成功了。 再后来我甚至更进一步,直接从 URL 抓取内容,然后借助 DeepSeek R1 翻译,最后甚至还可以把翻译后的文章用各种不同的文章风格改写,使用的时候只要输入 URL 就可以自动生成一篇高质量的文章,是真的很方便。 具体来说,就是飞书在添加字段的时候,可以选 ShortCuts(中文可能对应的是“快捷方式”),然后从快捷方式中选择各种不同的工具,比如说 AI 抓取、DeepSeek R1、图片 OCR、图片生成、抠图等等,并且你可以设置某个字段的内容为输入,以及自定义提示词。 就像我前面自动从 URL 生成文章的流程,主要有这样几个字段: - URL:输入 URL - 原始网页内容(AI Web Link Reader):从输入的 URL 中提取标题、内容为 Markdown 文本 - 翻译为中文(DeepSeek R1):将抓取后的 Markdown 文本翻译为中文 - 翻译为中文 - 输出结果:DeepSeek R1 的输出结果 - 风格改写(DeepSeek R1):将翻译后的内容用指定的风格改写,阅读起来更自然 - 风格改写 - 输出结果:DeepSeek R1 的输出结果 除了上面的 URL 生成文章外,里面还包含了几个不同的常用工作流: - 将输入的文本内容翻译为中文 - 将输入的图片内容翻译为中文 - 生成多条爆款标题供选择 工作流的飞书模板链接🔗我放在了评论,建议你也可以试试,应该可以发掘出不少有意思的场景。⬇️

宝玉

87,480 görüntüleme • 1 yıl önce

把网站录下来给AI看, AI能照着做出来吗? 刚刚看到了个炫酷的灯具网站, 它有个功能是点击按钮直接能看到灯点亮的效果, 甚至网站的配色也会暗淡下来, 特别有氛围. 我突然想到, 这样的网站, 如果要让AI来做, 该怎么办? 把源代码拷给它? 用一个巨复杂的 prompt 来完成? 有没有可能, 我录个视频, 展示一下这个"关灯"的效果, 然后让AI来按照视频来写网站? 于是, 这个重任就交给了今天测试的模型, 百度刚出的文心-5.0-preview, 全模态大模型, 这个模型同时支持文本, 图片, 音频, 视频作为输入, 然后可以生成文本和图片, 所以我们这个测试可以最大化的利用它的能力. 我先录制了网站的效果, 然后写了prompt作为补充, 告诉它这个效果是怎样的, 以及准备的图片材料在哪里. 值得一提的是, 网站所展示的图片也是我用文心-5.0-preview生成的. 大家可以看视频中我生成的效果. 直接说测试结论: 目前每个模态都是可用的, 而且模态之间关联性非常好, 我测试了视频+文本, 图片+文本, 图片+语音, 都可以完成任务. 当然测试也发现了一些问题, 比如 token 输出速度不是特别快, 以及偶尔会有超时问题(已反馈给百度的同学). 我的使用建议是, 多利用它的多模态能力, 来完成之前不敢想象的任务, 它真的提升了使用场景的天花板. #文心大模型 #文心5 #百度 #文心一言 #ai教程

karminski-牙医

29,929 görüntüleme • 9 ay önce