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终于把Deepseek in Codex (OC Go)这个坑填上了。 使用原生Codex的Deepseek, 速度更快，能力更强，模型选择界面和历史对话记忆不变，多媒体增强。 整个工具的绝大部分，下面的视频，都是Codex里的Deepseek做的。 不会做视频的瞎子就不是一个好Agent。

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我认为 Grok 的能力真的被很多人低估了！ 首先我认为它完全全能！Claude 没有多模态，codex 能生图但是不能生视频，而我们的 Grok，他都可以！（虽然生图很 abc ，但是或许你可以 codex 生图 grok 生视频？ 它很牛的一个点就是你根本不需要复杂的提示词，甚至不用说的多清楚 他会揣摩！你需要的东西和内容！！ 这点无论是 codex 还是 Claude 都绝对比不上！ 如果我需要 codex 生成出比较规范或者具有更多信息的内容需要我告诉他这么多 而 Grok 真的是几乎他自己揣摩出来的 我把我跟他说了哪三句话放在第二个视频了
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Su

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又调整了一些细节，全程用 codex 完成的这个视频工作流，一个skill 跑完整个流程，目前基本能 100% 还原和超越抖音爆款视频了。 1、给标题，说一下要讲的书 2、A 读情绪，写文案，人再改文案 3、TTS生配音 4、生图和视频，视频可做可不做，我白嫖了 grok 生视频 5、组装视频和生成剪映草稿 这里面视频模型不需要特别的贵的模型，简单模型即可，我本地部署了一个，太压的卡了，太慢了
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Codex 本身不绑定 OpenAI——真正卡住你的，是默认的 API 密钥。 大多数开发者以为 Codex 必须搭配 OpenAI 账号，其实它的核心是一个 agent loop：接收自然语言指令 → 调用模型生成代码 → 返回结果。只要替换模型接入点，这个 loop 就能跑在任何国产模型上。绕过限制不是 hack，而是理解 agent 架构的杠杆。 视频里演示了如何用 DeepSeek 的 API Key 替代 OpenAI，让 Codex 在 90 秒内完成首次对话。
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Codex 帮我做视频？我的自媒体视频工作流分享！ 🤩分享一下我是如何让 AI 帮我提效视频制作的，以及我使用到的工具和技巧
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手把手教你，如何在 codex 中 接入 DeepSeek 模型。 最近使用 cc-switch，在 codex 中接入 DeepSeek 的时候，遇到了一个问题，就是配置好之后，模型显示成了自定义。 这个问题，github 中有人提了，作者也亲自回复了，在通用设置里，codex 增强那里，「切换第三方时保留官方登录」这个选项一定要勾选✅
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OpenWebUI 绝对是这几个本地大模型推理界面可视化做得最好的。他们刚刚又发布了一个 推理 token 路径可视化 Narrative Beam Search，会生成n个可选路径，并演示从中选择一个。可以基于系统提示词选择不同的路径。看上去十分炫酷。 给没用过 OpenWwebUI 的同学，OpenWebUI 类似 Ollama，都是一个包含了推理引擎和界面以及 MCPServer 的大模型前端框架，算是一个 All-in-one 的大模型平台，下载后点击即可自动下载你需要的大模型并使用。 OpenWebUI 地址：
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Hermes Agent这样设置那么恭喜你为了省钱又进一步😂 deepseek为主大模型，kimi2.6为视觉模型，并且无需来回切换，只要丢图片进去就会自动使用kimi2.6去识别。（理论是你可以设置更多的大模型去完成不同的工作，并且全程自动无需切换大模型） 写很多以X文章的形式去编辑这类干货教程已经很多了，我想试试普通的发帖方式编辑会不会被更多的人去看到。 那么话不多说下面直接是干货！ - 主模型：deepseek-v4-pro 视觉模型：kimi-k2.6 运作逻辑：deepseek 负责所有的工具调用、代码、排查、对话，一旦你丢过来图片或者视频帧，系统自动切到 kimi 去识图，识完把结果扔回给 deepseek 继续处理。整个过程不需要手动切换模型，你体感上就是同一个助手在干活，但实际上后面是两个大脑在协作。 - 为什么这样搭 deepseek-v4-pro 的工具调用和长上下文处理能力确实强，跑代码任务、排查问题、多步骤复杂操作的稳定性比 kimi 好一截。 但它有一个硬伤暂时不支持多模态，直接给它丢图片会报 unknown variant image_url 的错。 而 kimi-k2.6 的多模态能力不用说，中文 OCR 也准，但纯文本推理和工具调用不如 deepseek 稳。 所以最优解就是各取所长，deepseek 当大脑，kimi 当眼睛。 （其实说白了就是为了省Token！！！） - 配置步骤 第一步，确保 API Key 就位。在 `~/.hermes/.env` 里确认两行： ``` DEEPSEEK_API_KEY=你的deepseek密钥 KIMI_API_KEY=你的kimi密钥 ``` 第二步，切主模型，终端敲： ``` hermes config set model.default deepseek-v4-pro hermes config set model.provider deepseek ``` 第三步，设视觉模型： ``` hermes config set kimi-k2.6 hermes config set kimi-coding hermes config set ``` 第四步，如果你的 kimi key 是老 key（sk- 开头不是 sk-kimi- 开头），需要在 `.env` 最后加一行： ``` KIMI_BASE_URL= ``` 新 key 走 key 走 默认写的 是错的，不改会 401。 第五步，`/reset` 重开会话，生效。 - 踩过的坑 一个是上面说的 api 地址问题， 和 差一个字母，排查了好一阵。 另一个更隐蔽：Hermes 内置的 vision 工具往 kimi API 发请求时，content 数组里 image_url 排在了 text 前面，kimi 的接口不认这个顺序，偶尔 400。 目前的变通方案是发图时绕过内置工具，直接 Python 调 moonshot API，text 放 image_url 前面就没事。 不影响使用，但不算完美，等后续优化。 - 配完之后你正常跟他聊天就行，deepseek 处理一切。 发图过来的时候，你不需要说"用 kimi 看"，系统自动检测到图片就走 kimi 视觉，识读完无缝回到 deepseek 继续对话。 你体感上就是同一个助手能看能想能干，但后台其实是两个模型在做各自最擅长的事。 这个方案的最大好处是不用你在聊天里手动切模型，流程全自动。而且以后如果想换视觉模型，改 ` 一行就行，不影响主模型。 - 兄弟们有哪个不懂的直接甩在评论区，狙击手会挨个解答！
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现阶段AI做PPT的最强实践，只需要一个Codex就足够了，十分钟创建一个精美的PPT。 Codex+Image 2 + Presentations 插件，一个指挥、一个设计模板、一个实践输出PPT。 可以指定生成多种风格，视频里面我只让它生成了四种，最主要的是它的每一个文字、图片、元素都是可编辑的这才是最主要的！
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