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好家伙,这才是 Computer Use 真正该有的样子啊! 由 GPT-6.1 Sol 驱动,直接操控完整的 Hig 界面,执行全流程视频创作,端到端干完所有脏活累活。 平时大家最烦的画幅调整、多工具串联、反复生成微调,现在丢给它一个目标: 1、自动读取你电脑里的本地素材和需求文档。 2、自主完成生图、运动控制、视频生成和多版本迭代,生成效果不好它自己调。 3、端到端直接导出成品,全程不需要你在电脑前点鼠标。 甚至有人拿它找电商爆款,自动批量生成几十条带货视频直接出单。 还有人拿它帮老旧店铺做门头和广告重绘,随手赚个几百刀外快。 完全不需要自己部署复杂的 Agent,设定好目标,让它自己去创作、编辑和迭代,你可以直接去喝咖啡了~

79,560 次观看 • 7 天前 •via X (Twitter)

10 条评论

景哥|AI落地与智能体实践 的头像
景哥|AI落地与智能体实践7 天前

AI下一阶段的变化,不仅会聊天,也能操作工具完成任务。人和软件的交互方式正在被重新定义。

LINZIF06 的头像
LINZIF067 天前

这个不是有mcp吗为什么还要用鼠标去点击

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叫我阿杭7 天前

怎会如此之强

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50烦OK墨舟7 天前

这简直是把人的手解放出来的究极形态啊

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UnclK7 天前

就这个 6.1 的速度,怕是一天了都没跑完一条哦

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Felix的AI设计室7 天前

computer use 就是比较费 Token

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超级个体|柿子7 天前

又来?

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余温7 天前

😋

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燈泡貓-咪的腳趾豆7 天前

這是真實畫面嗎 操作有這麼快 要怎麼做到啊

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Flynn7 天前

太tm丝滑了!

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卧槽,这不就是 AI 时代的合法印钞机吗??? 几分钟复刻任何!!任何!!爆款广告片,视频,街头采访……等等 换个脸换个话题,批量出 100 条同类爆款视频??你这让苦苦研究选题脚本的编导还活不活了? 项目竟然还开源了,这是什么赛博活佛啊😭 先说这玩意儿到底干了什么—— 它让你的 Coding Agent(Claude Code、Codex …)真正意义上的学会了做视频 不是那种“输入一句话生成一段模糊的 AI 视频”,是真正的、完整的、带脚本带配音带字幕带 B-roll 带特效的成品视频 而且最核心的能力是:Clone!(克隆) 你丢一条爆款视频进去,一行命令,它把这条视频的整套结构拆出来 ——镜头怎么切、台词怎么写、字幕什么风格、B-roll 在哪插、特效怎么触发、节奏怎么编排——全部变成可编辑的组件 然后你可以像换皮一样改: 主持人从真人换成 banana cat,话题从足球换成科技圈,语言从英文换成中文,产品从肌酸换成护肤品 同一套爆款结构,无限换壳,批量出片!! 先说传统做法有多痛 想复刻一条 20 秒的爆款短视频,正常路径是这样的: 看完原视频,手动拆解结构 → 半天 写脚本、改台词 → 半天 找素材、生成 AI 画面 → 1-2天 配音、加字幕、做特效 → 1天 剪辑、调节奏、渲染 → 半天 来回改 → 再加两天 一个人全干,最快也要 3-5 天出一条,如果你是 MCN 要批量出片,1个剪辑师一天也就出 3-5 条 而且最要命的是:每条都要从零开始,爆款结构在你脑子里,但没法复用,没法自动化 我试了一下 我随便找了一条产品推广的广告片,丢进 Claude Code,输入一行命令: /hypit clone this video 十来分钟,成片出来了。脚本、配音、字幕、B-roll、特效,全部自动生成,直接能用 然后我做了一件更离谱的事——我说:把人物换一个 它只重新生成了人物相关的素材,其他全部复用,几分钟又出了一条 同一条广告片,换了个人物,一条新的广告就出来了 两条视频,同一套爆款结构,不同的壳,成本只有生图生视频的钱!! 这意味着什么? 作为一个做过产品的人,我看到的不只是“能复刻视频”,而是一整条内容生产线被重构了: 1、做 AI 短视频的:看到一条爆款,clone 一下,换个人设换个话题就是你的,一天能出几十条 2、MCN 和内容团队:同一套 workflow 生成不同语言、不同画幅、不同 CTA 的版本,一个人干一个团队的活 3、做知识付费的:课程视频、引流视频,定义好一套模板,批量生成变体 4、接广告的:客户给一条参考视频,你 clone 完改改就能交付,以前报价几千块的活现在成本几块钱 以前做短视频是手艺活,靠的是剪辑师的经验和时间 现在变成了工程化的事——爆款结构可以被代码化、组件化、版本管理、批量复制 你可能会问:这和其他 AI 视频工具有什么区别? 说几个关键的: 它不是视频生成模型 Seedance、Sora 这些是生成素材的,但“生成素材”不等于“完成一支视频” 完整视频还需要脚本、配音、字幕、剪辑、B-roll、特效、编排和渲染 这个项目解决的是后面这一整套 它不是传统剪辑工具,不拖时间线,用代码控制视频。所有元素不是钉在时间线的某一秒上,而是挂在对应的台词文字上——改一句话,整段视频跟着变 它不是套模板的一键生成。你可以修改任何组件,甚至从零构建自己的 workflow 而且,开源的,免费的,代码全在 GitHub 上 这个项目叫 Hypit 一句话说就是:给 AI Agent 做视频的开源语言和编译系统 Clone any viral video with AI agents 一定不要忘了去 GitHub 给它点个 Star,毕竟这波确实是赛博活佛了,咱们拿走成果也得留个star上去!👇

超级个体|柿子

289,731 次观看 • 23 天前

OpenAI刚刚开源的这个东西,感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强,但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent,再多就会注意力崩溃,生产力直接归零。 有了Symphony,直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务,它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码,自己跑测试,自己做交叉Review,damn! 全部搞定之后,会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿,安全和性能专项审查通过,改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了,才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工,盯着Agent一步一步写代码,上下文切到吐。 现在你是老板,只需要看最终的结果。 满意就点合并,不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们,永远不要手把手指挥Agent,永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念,OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师,五个月,写了一百万行代码,0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户,每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型,是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明,而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师,再也不是写代码最快的人,而是那些最会写规则,最会设计反馈回路,最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了,它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent,十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,210 次观看 • 5 个月前