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这个Skill真的让我看到了一个人干翻一个动画工作室的可能性，我用它做了个DeepSeek V4-Flash的视频，一个人，一条指令，40块钱，2分钟电影感动画科普视频。不是那种一眼AI的垃圾。是角色不崩、声音一致、镜头有语言、旁白有节奏的正经片子。这东西叫animated-voiceover，刚开源，MIT协议。作者是前字节产品经理sida，他自己已经用这套东西在小红书起号了。它不是软件，不是App，是一套喂给Codex/Claude Code的完整制片流程。你就跟它说一句："用animated-voiceover做一条两分钟关于确认偏误的动画科普"，剩下的Agent按流程给你跑：先研究，写完整旁白，锁视觉风格参考图，锁角色参考图。每15秒拆成5个镜头，每个镜头写清主体、变化、镜头运动。先生成第1段，把人声提出来，48kHz立体声WAV锁死。后面所有片段全部挂这同一个人声参考——声音飘的问题，工程化解决了。逐段QC，旁白完整性、角色一致性、构图、运动，不合格重来。最后拼成片，做封面。最狠的是它解决问题的方式，全是工程思维，不是玄学。 AI视频最大的痛点是什么？声音每段都不一样，角色脸走着走着就变了，镜头之间没有逻辑。他怎么干的？先做第一段，把人声锚定，后面全挂这个参考。一张风格图贯穿全片，每个角色独立参考图+角色表管理。旁白写完再切，中文卡到每15秒60个字，多一个少一个都不行，信息密度均匀，不机械。这不是"帮我生成个视频"，这是把一个专业动画导演脑子里的制片流程，变成了Agent可以执行的Skill。一条2分钟的片子，LibTV跑下来大概40块钱。一个人，一个下午，从选题到成片。以前这活儿得一个团队干一周。作者反复强调一句话：90%自动化，但那10%人的判断决定上限。你定选题、定风格、卡审批，剩下重复的、容易出错的、熬人的，全交给Agent。这才是Agent Skill该有的样子，不是跟你聊天，不是帮你写个Prompt，是把一整条专业生产管线——从研究到脚本到分镜到渲染到QC到成片——封装成一个你随时可以调用的能力。知识博主、超级个体、想做深度内容但不会动画的人，这个东西的价值怎么强调都不过分。B站、小红书那些电影感科普号，以前得团队作战，现在一个人就能干。 GitHub搜s1dashu/animated-voiceover，SKILL.md和references目录里全是干货，旁白怎么写、分镜怎么拆、声音怎么锁、Seedance的提示词怎么用，全给你摊开了。别再问AI能不能替代内容创作者了，会用这种工具的创作者，正在替代不会用的。

AYi

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Anya Rossi• Live Now

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用了一段时间 Seedance 2.0，我用了几百次，试着做了短剧、商业广告、文旅宣传片、生活互动小视频、个人vlog，聊点真实感受。 AI 视频从"生成"进入了"创作"时代。以前我们在"用 AI 做视频"，现在是"用 AI 拍片"。它重塑的不是某一个功能，而是整个创作流程：以前你得分别处理文案、素材、剪辑、音效，现在你把想法、参考图、一段旋律一股脑丢给它，出来的东西——是一个完整的、有声音的、有叙事的视频。最让我意外的是它的理解力。你用自然语言描述"主角从疲惫切换到放松的表情变化"，它真的能演出来。不是那种僵硬的 AI 味表演，是有节奏的、有呼吸感的。说"划时代"可能有点大，但至少有三件事回不去了：不会再接受"角色换个镜头就变脸" 不会再接受"视频和声音各做各的" 不会再接受"只能靠文字描述，不能喂参考素材" 这才是 AI 视频该有的样子。

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好玩，真的好玩。我很久没因为一个 AI 工具这么“爽”过了。刚刚我花了几分钟，给我不到 3 岁的女儿，把她最喜欢的绘本《长个不停的腿》做成了一个动画视频。不是 PPT，不是剪辑拼贴，而是完整的绘本动画。她坐在那儿看得特别认真，一直笑。那一刻我突然意识到：原来视频创作，真的可以变得这么轻。说实话，这多少有点“大材小用”。很多人用这个工具是在做商业级的视频：企业宣传片、广告、科普、故事短片那种。但架不住孩子喜欢，我已经打算把她喜欢的绘本都做成动画存手机里了。画风是真的漂亮，能明显感觉到底层用的是很顶级的生图 / 视频模型。关键是—— 整个过程几乎不需要“操作”。我是先用 GPT 帮我生成了一段故事提示词，然后直接丢进 -- 比例 -- 时长 -- 声音剩下的事，它自己全干完了： -- 拆分镜头 -- 生成分镜 -- 出视频 -- 剪辑拼接 -- 配音 + 背景音乐 ✅一气呵成。更爽的是，你可以一边用 AI，一边随时“插手”。比如某个画面不喜欢，直接跟它说；想整体换文案、改节奏、换感觉，全程就是聊天。这种「言出法随」的体验，真的会让人上头。做科普、做故事、做广告片，甚至接单子，我觉得都完全没问题。你只有真正用过一次，才会明白这种感觉。我就一句话：你自己试试就知道了。 👉

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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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老杨啊

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17,822 Aufrufe • vor 3 Monaten

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

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

36,653 Aufrufe • vor 3 Monaten

中文创作者开源的 AI Skill，挑了 5 个我觉得写内容真能用上的。 ① Humanizer-zh：去 AI 味这个是 op7418 汉化的，它不是简单让文字“更口语化”，而是专门帮你抓文章里的 AI 痕迹。比如：过度强调意义、万能结尾、虚假范围、填充短语、空泛总结。这些东西单独看没问题，但堆在一起，读者一眼就能看出“这味儿不对”。写完推文、公众号、小红书，丢进去过一遍，能把那种模板感压下来。 ② dbskill：选题诊断 + 爆款标题 dontbesilent 做的，一套 21 个 skill，这个比较狠，它不是单纯教你“怎么写得更好”，而是帮你拆：为什么这个选题没人点？为什么标题没吸引力？为什么内容看完没记忆点？里面有选题分析、对标拆解、小红书标题公式、AI 痕迹扫描。据说是从一万两千多条推文里提炼出来的，不是那种空泛方法论，更像一个内容创作者自己的实战经验库。适合经常卡在“我知道要写，但不知道怎么切角度”的人。 ③ NotebookLM Skill：用自己的资料库写内容这个连的是 Google NotebookLM，我觉得它最适合写长文、研报、项目解析、信息整理类内容。它的价值不是让 AI 写得更花，而是让 AI 不要乱编，你把资料上传进去，Agent 基于你的资料库回答，每条内容都能带引用，写需要信息准确的东西时，这个很重要。尤其是加密、AI、开源项目、行业分析这种内容，最怕的不是写得慢，而是写错了还不知道。 ④ khazix-skills：卡兹克的写作套件数字生命卡兹克把自己的写作节奏和分析方法做成了 skill，最有意思的是“横纵分析法”。你丢一个产品、公司或者项目进去，它能拉出一份很完整的研究报告。适合做：项目拆解、公司分析、产品研究、长文选题预研。里面还夹了一个 storage-analyzer，可以扫 Mac 磁盘，用三色分级告诉你哪些能删、哪些别乱动。这个就很创作者真实工作流，不只是写作，还包括电脑里那堆素材和缓存怎么清。 ⑤ ian-xiaohei-illustrations：正文配图这个不是信息图，也不是那种商业插画模板。它的风格是白底黑线手绘，一个叫“小黑”的角色，加少量红橙蓝中文批注。 16:9 横版，一张图只讲一个判断，我觉得它很适合放在公众号、长推、小红书里。现在内容配图要么是截图，要么是 AI 感很重的视觉图，看多了都差不多。这种怪诞手绘风反而有辨识度。

中文创作者开源的 AI Skill，挑了 5 个我觉得写内容真能用上的。 ① Humanizer-zh：去 AI 味这个是 op7418 汉化的，它不是简单让文字“更口语化”，而是专门帮你抓文章里的 AI 痕迹。比如：过度强调意义、万能结尾、虚假范围、填充短语、空泛总结。这些东西单独看没问题，但堆在一起，读者一眼就能看出“这味儿不对”。写完推文、公众号、小红书，丢进去过一遍，能把那种模板感压下来。 ② dbskill：选题诊断 + 爆款标题 dontbesilent 做的，一套 21 个 skill，这个比较狠，它不是单纯教你“怎么写得更好”，而是帮你拆：为什么这个选题没人点？为什么标题没吸引力？为什么内容看完没记忆点？里面有选题分析、对标拆解、小红书标题公式、AI 痕迹扫描。据说是从一万两千多条推文里提炼出来的，不是那种空泛方法论，更像一个内容创作者自己的实战经验库。适合经常卡在“我知道要写，但不知道怎么切角度”的人。 ③ NotebookLM Skill：用自己的资料库写内容这个连的是 Google NotebookLM，我觉得它最适合写长文、研报、项目解析、信息整理类内容。它的价值不是让 AI 写得更花，而是让 AI 不要乱编，你把资料上传进去，Agent 基于你的资料库回答，每条内容都能带引用，写需要信息准确的东西时，这个很重要。尤其是加密、AI、开源项目、行业分析这种内容，最怕的不是写得慢，而是写错了还不知道。 ④ khazix-skills：卡兹克的写作套件数字生命卡兹克把自己的写作节奏和分析方法做成了 skill，最有意思的是“横纵分析法”。你丢一个产品、公司或者项目进去，它能拉出一份很完整的研究报告。适合做：项目拆解、公司分析、产品研究、长文选题预研。里面还夹了一个 storage-analyzer，可以扫 Mac 磁盘，用三色分级告诉你哪些能删、哪些别乱动。这个就很创作者真实工作流，不只是写作，还包括电脑里那堆素材和缓存怎么清。 ⑤ ian-xiaohei-illustrations：正文配图这个不是信息图，也不是那种商业插画模板。它的风格是白底黑线手绘，一个叫“小黑”的角色，加少量红橙蓝中文批注。 16:9 横版，一张图只讲一个判断，我觉得它很适合放在公众号、长推、小红书里。现在内容配图要么是截图，要么是 AI 感很重的视觉图，看多了都差不多。这种怪诞手绘风反而有辨识度。

撸毛吃猪脚饭|上Gate玩事件合约

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我把这种食物爆炸的效果做成了一条快节奏的寿司美食商业广告视频😏只花了5分钟就搞定！上传3张图片，AI自动生成几万价值的广告效果。没错，完全不需要什么首尾帧生成！👌 这次直接上传了3张寿司照片，然后在对话框里说： "开头依次按照寿司食材层层推进，突出食材的质感和光泽，中间快切展示制作过程“ 等了大概5分钟，预览出来，镜头推进的节奏、转场的速度、食材的光泽感都对了。不是那种一眼就能看出来的AI生成视频，是真的能当商业片用的质量。然后我试着调整细节： "第二个镜头太快了，慢一点" "最后加个特写效果" "配乐音效节奏感再强一点" 每次说完，它都能精准改到位。不用我去拖时间轴、调参数、重新渲染，就是对话，然后改完了。这种感觉就像你在跟一个剪辑师沟通，但响应速度是秒级的。而且它还会记住上下文。比如我说"把第一个镜头的感觉用到第三个镜头"，它就知道我在说什么，不用我重复描述一遍参数。做完寿司视频后，我突然想到这个东西应该不只能做美食吧？就试着传了几张产品图进去，又做了个产品宣传片；传了几张视频教程截图，又生成了个教学视频；传了些参考图，做了个MV。基本上你能想到的视频类型——动画、漫画分镜、抖音短视频、教程、MV、广告片——它都能做，而且都是同样的方式：上传素材或参考图，然后对话。这跟我之前用过的那些AI视频工具完全不一样。那些工具要么就是一键生成，结果不能改；要么就得写复杂的Prompt，还得不断调参数。这个工具的逻辑是：你先生成一个大概的版本，然后通过对话不断精修，直到符合你的预期。最关键的是角色和风格的一致性。比如做MV的时候，我只给了一张角色参考图，整个视频里的角色特征都保持得很好，不会出现那种"每一帧都是不同人"的情况。它还有轨道编辑功能。如果你想手动精调某个地方，可以切到轨道模式，它导出的是可编辑的剪辑工程文件。所以你可以选择：要么完全用对话解决，要么对话+手动精修，两种方式都行。如果你也经常做视频，尤其是需要快速出片但又不想牺牲质量的场景，可以试试这个思路。我现在手里攒了几个不同类型的案例，如果有人想看具体操作流程，评论区说一声，人多的话下期出个详细教程。新用户可以免费🔗→ #AIVideoCreation #AITools #VideoEditing #ContentCreation

我把这种食物爆炸的效果做成了一条快节奏的寿司美食商业广告视频😏只花了5分钟就搞定！上传3张图片，AI自动生成几万价值的广告效果。没错，完全不需要什么首尾帧生成！👌 这次直接上传了3张寿司照片，然后在对话框里说： "开头依次按照寿司食材层层推进，突出食材的质感和光泽，中间快切展示制作过程“ 等了大概5分钟，预览出来，镜头推进的节奏、转场的速度、食材的光泽感都对了。不是那种一眼就能看出来的AI生成视频，是真的能当商业片用的质量。然后我试着调整细节： "第二个镜头太快了，慢一点" "最后加个特写效果" "配乐音效节奏感再强一点" 每次说完，它都能精准改到位。不用我去拖时间轴、调参数、重新渲染，就是对话，然后改完了。这种感觉就像你在跟一个剪辑师沟通，但响应速度是秒级的。而且它还会记住上下文。比如我说"把第一个镜头的感觉用到第三个镜头"，它就知道我在说什么，不用我重复描述一遍参数。做完寿司视频后，我突然想到这个东西应该不只能做美食吧？就试着传了几张产品图进去，又做了个产品宣传片；传了几张视频教程截图，又生成了个教学视频；传了些参考图，做了个MV。基本上你能想到的视频类型——动画、漫画分镜、抖音短视频、教程、MV、广告片——它都能做，而且都是同样的方式：上传素材或参考图，然后对话。这跟我之前用过的那些AI视频工具完全不一样。那些工具要么就是一键生成，结果不能改；要么就得写复杂的Prompt，还得不断调参数。这个工具的逻辑是：你先生成一个大概的版本，然后通过对话不断精修，直到符合你的预期。最关键的是角色和风格的一致性。比如做MV的时候，我只给了一张角色参考图，整个视频里的角色特征都保持得很好，不会出现那种"每一帧都是不同人"的情况。它还有轨道编辑功能。如果你想手动精调某个地方，可以切到轨道模式，它导出的是可编辑的剪辑工程文件。所以你可以选择：要么完全用对话解决，要么对话+手动精修，两种方式都行。如果你也经常做视频，尤其是需要快速出片但又不想牺牲质量的场景，可以试试这个思路。我现在手里攒了几个不同类型的案例，如果有人想看具体操作流程，评论区说一声，人多的话下期出个详细教程。新用户可以免费🔗→ #AIVideoCreation #AITools #VideoEditing #ContentCreation

邪修玩AI-诗泳

11,644 Aufrufe • vor 6 Monaten

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👇

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 Aufrufe • vor 3 Monaten

很多人问我龙虾是不是凉了。我不这么认为，因为它代表的是范式变化。以前做个APP没十个人别想动手，现在一个人一夜就能干完一个团队几个月的活，软件跟隐形眼镜一样成日抛的了，谁有需求自己生成。热度会过去，但这个方向不会过时，方向对了就凉不了。

很多人问我龙虾是不是凉了。我不这么认为，因为它代表的是范式变化。以前做个APP没十个人别想动手，现在一个人一夜就能干完一个团队几个月的活，软件跟隐形眼镜一样成日抛的了，谁有需求自己生成。热度会过去，但这个方向不会过时，方向对了就凉不了。

傅盛

10,259 Aufrufe • vor 1 Monat

AI 动画的门槛被打下来以后，最先卷起来的一定是工作流，一个好用的工作流，可以让做视频这件事变得容易很多。谁能稳定完成，选题 → 脚本 → 角色 → 分镜 → 视频 → 配音 → 音乐 → 发布 → 复盘谁就更有机会把一个小 IP 跑出来。工具只是把第一道门打开了，后面拼的是连续生产能力。

AI 动画的门槛被打下来以后，最先卷起来的一定是工作流，一个好用的工作流，可以让做视频这件事变得容易很多。谁能稳定完成，选题 → 脚本 → 角色 → 分镜 → 视频 → 配音 → 音乐 → 发布 → 复盘谁就更有机会把一个小 IP 跑出来。工具只是把第一道门打开了，后面拼的是连续生产能力。

zhouluobo

24,414 Aufrufe • vor 1 Monat

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。

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。

沐阳

51,074 Aufrufe • vor 3 Monaten

AI 动画现在最先改变的，还是整个制作过程。以前一个人想做动画 IP，最难的是把剧本、角色、分镜、配音、音乐、发布这些环节串起来。现在难点变成了三件事 1. 会不会讲一个短故事 2. 有没有持续生产的审美 3. 能不能把流程稳定跑起来工具已经把制作成本打下来了，接下来拼的是选题、执行和连续更新。

AI 动画现在最先改变的，还是整个制作过程。以前一个人想做动画 IP，最难的是把剧本、角色、分镜、配音、音乐、发布这些环节串起来。现在难点变成了三件事 1. 会不会讲一个短故事 2. 有没有持续生产的审美 3. 能不能把流程稳定跑起来工具已经把制作成本打下来了，接下来拼的是选题、执行和连续更新。

zhouluobo

10,556 Aufrufe • vor 1 Monat

今天免费给大家挖到一个牛的工具 Stanford University 放出来的一套 AI 课程，直接用 1 个半小时，把 Claude 和 ChatGPT 背后的工作原理，拆得非常透。很多人天天都在用 AI。写内容。做研究。跑工作流。做自动化。但大部分人，说实话连模型 10% 的能力都没真正用出来。问题从来不是 AI 不够强。而是你根本不知道，它到底是怎么思考、怎么推理、怎么处理信息的。你一旦理解底层逻辑，你会发现，提示词、自动化、Agent、工作流这些东西，全部都会进入另一个层次。建议直接收藏，少刷一小时短剧。明天醒来，你可能就比大部分人，多了一条真正能赚钱的路。 AI 最大的红利，永远属于理解它的人。

今天免费给大家挖到一个牛的工具 Stanford University 放出来的一套 AI 课程，直接用 1 个半小时，把 Claude 和 ChatGPT 背后的工作原理，拆得非常透。很多人天天都在用 AI。写内容。做研究。跑工作流。做自动化。但大部分人，说实话连模型 10% 的能力都没真正用出来。问题从来不是 AI 不够强。而是你根本不知道，它到底是怎么思考、怎么推理、怎么处理信息的。你一旦理解底层逻辑，你会发现，提示词、自动化、Agent、工作流这些东西，全部都会进入另一个层次。建议直接收藏，少刷一小时短剧。明天醒来，你可能就比大部分人，多了一条真正能赚钱的路。 AI 最大的红利，永远属于理解它的人。

空投龙 | |上Gate玩事件合约

19,609 Aufrufe • vor 1 Monat

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图，而是在教你一件更底层的事：怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。这个项目最有意思的观点是：真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”，而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。我觉得这个视角很重要。因为很多人现在做 Agent，还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。但真正决定 Agent 能不能跑起来的，往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering，这个项目很值得看看。👇

axiaisacat

44,334 Aufrufe • vor 4 Monaten

Runway 推出 Multi-Shot App 一句话生成一整段带对话、音效和剪辑的视频不用自己一个镜头一个镜头生成再拼，不用单独配音效，不用手动剪辑... 一次输入，出来就是一段有节奏感的短片。你写一段场景描述，它自动拆解成最多 5 个镜头，每个镜头的构图、运镜、节奏都帮你规划好，还会自动匹配对话和音效。两种输入方式：给一张图作为起点，让它基于画面往下发展纯文字描述，从零开始生成

Runway 推出 Multi-Shot App 一句话生成一整段带对话、音效和剪辑的视频不用自己一个镜头一个镜头生成再拼，不用单独配音效，不用手动剪辑... 一次输入，出来就是一段有节奏感的短片。你写一段场景描述，它自动拆解成最多 5 个镜头，每个镜头的构图、运镜、节奏都帮你规划好，还会自动匹配对话和音效。两种输入方式：给一张图作为起点，让它基于画面往下发展纯文字描述，从零开始生成

小互

12,841 Aufrufe • vor 4 Monaten

一键生成 AI 视频绘本的工具，终于有了传统的绘本制作需要编剧、画师、配音演员。现在 AI 可以全部自己搞定了。你只需要输入一个故事的想法，选填一张参考图片，它就能为你生成一本声情并茂的故事绘本。 ListenHub 的视频绘本功能的三个主要特性： - 一致性的画面：无论是角色形象还是美术风格，都能在整个故事中保持高度统一。你甚至可以上传自己的图片作为参考，让 AI 画出你想要的主角。 - 沉浸感的声音：自动集成 FlowSpeech 的口语配音，用最自然、最富感情的“人味儿”声音，将故事娓娓道来，让你声临其境。 - 个性化的创作：从角色名称、外观，到美术风格、故事情节，一切都由你定义。你的故事，你来做主。从一个想法到一个故事绘本，全程只需要一分钟。它还可以一键导出视频，让你方便地分享到抖音、视频号、小红书、B站等平台。让你的想象，被更多人看见。

一键生成 AI 视频绘本的工具，终于有了传统的绘本制作需要编剧、画师、配音演员。现在 AI 可以全部自己搞定了。你只需要输入一个故事的想法，选填一张参考图片，它就能为你生成一本声情并茂的故事绘本。 ListenHub 的视频绘本功能的三个主要特性： - 一致性的画面：无论是角色形象还是美术风格，都能在整个故事中保持高度统一。你甚至可以上传自己的图片作为参考，让 AI 画出你想要的主角。 - 沉浸感的声音：自动集成 FlowSpeech 的口语配音，用最自然、最富感情的“人味儿”声音，将故事娓娓道来，让你声临其境。 - 个性化的创作：从角色名称、外观，到美术风格、故事情节，一切都由你定义。你的故事，你来做主。从一个想法到一个故事绘本，全程只需要一分钟。它还可以一键导出视频，让你方便地分享到抖音、视频号、小红书、B站等平台。让你的想象，被更多人看见。

Orange AI

65,672 Aufrufe • vor 10 Monaten