大家好，我是阿伦，这期给大家讲一下 ai 逼装的十个插件，它覆盖到从开发到设计，到办公，到数据分析等等各方面的工作的一个全流程的合作伙伴。 ok， 大家先可以先把这张图截下来， ok， 我 们开始讲。第一个插件是滚插件，就是它可以让 ai 直接操作浏览器访问网页，获取信息，然后调取页面自动化的一些操作，让 ai 拥有浏览器一样的这个能力。 它适用于什么场景？比如说你要做一些 suu 的 分析，就是关键词的分析，抓取网页的信息，分析页面的结构，那它可以适用于做进价投放，然后监控广告的一些落地，也获取竞争对手的一些数据。 那还可以进行网页的调试，比如说你的这个设计验收，检查页面的元素定位的一些问题，还有一些数据抓取，提取网页内容，自动化采集信息的这些内容。这个插件可以让 ai 像人一样浏览网页，理解内容，并完成各种操作， 这是第一个插件。第二个插件就是 github， 是 代码仓库的一些管理与协助的一个这样一个插件，让 ai 连接 github， 帮助 ai 管理代码仓库，创建 pr 运行代码的一些审查与问题的一些跟踪，提升开发的者的一些效率，包含了 pr 的 一些管理，比如说你自动窗容键更新和合并 push 这样 代码审查问题的一些跟踪，团队的一些协助，让你可以结合 app 的 插件的一些使用。 ai 可以 从需求分析到代码实现到测试到部署上线的全流程的一个协同，加速整个开发周期的一个效率。 这是第二个插件。第三个插件是 compute use， 让 ai 拥有双手，让 ai 直接控制你的计算机，然后自动点击输入，打开应用， 帮你完成各种重复性的一些工作。它适用于比如说你要进行一些自动化的一些操作，点击输入啦，然后滚动完成各种重复性的一些任务，还可以进行一些应用的一些控制，比如说打开某个软件，切换窗口，执行应用类的一些操作，然后还可以进行自动化，提升一些工作效率，它可以全天候气场二十四小时的工作。 computer 优质插件，可以让 ai 像真人一样操作电脑，特别适合一些自动化办公、数据处理和批量任务的一些场景。第四个插件是 ui apps， 它是一个可以一句话生成完整网页应用的这样一个插件，然后 ai 直接生成可以运行的一些网页应用，前端后端数据库，一次性就可以搞定。 它适用于比如说你要搭一个 s 应用，快速搭建 mvp， 然后验证产品的一些想法，然后做一个 mvp 版本的这个电商网站可以包含一些商品展示，购物车，支付流程的一键生成。还可以做一些内部的一些工具，比如说公司内部的一些管理系统，数据看板，工作流应用的一些快速落地， 还有一些全站应用前后端，包括数据库完整项目的一些结构。总之来说，它就是一个只要你描述你的需求， ai 可以 自动选择合适的技术栈，然后生成可运行可部署的一些完整应用， 支持本地应用和一键部署。第五个插件就是 fake 码设计宝，可以直接变成代码，让 ai 直接读读取 fake 码的设计宝，生成主页页面以及一些前端代码，缩短设计到开发的一个交互流程。它适用于一些 ui 设计、产品原型应用 system 和前端的一些开发。 如果你的设产品设计已经在斐克码中已经完整了完整的设计稿，减少设计与开发之间的一种沟通成本。第六个 documents， 让 ai 帮你拷写、编辑、美化文档，让你的文档结构清晰，内容专业，格式更加规范，随时交付高质量的一个文档成果。 试用的一些场景，比如说 p r d 的 一些章节，方案书的一些章节，周报月报的一些章节，包括项目文档的一些说明，操作手册知识的一些沉淀。无论你是对外的一些方案书，还是对内的一些周报总结， ai 都能快速帮你完成一些专业文档的一些排版章节，让你的文档工作变得更高效和更轻松。第七个是 presentations， ai 可以 帮你生成高质量的一些 ppt。 我 相信大多数人都有这样的一个需求，让 ai 直接帮你生成演示文稿，制作、排版设计、美化，省时又专业。适用的场景包含了可以快速的生成 ppt， 然后智能排版设计，然后数据可塑化，生成一些好看的一些 图表，然后一键导出分享。越详细的主题描述，生成的 ppt 的 质量肯定是越来越高的。那 ai 可以 真正成为你的全能合作伙伴，你可以指定不同的风格，你的用户，你生成多少页，让它更贴合你的这个需求场景。第八个插件是 ai support sheets， 它是一个 ai 数据分析师的这样一个插件，它可以让 ai 自动分析数据，生成报表，报表 把复杂的数据变成可执行的一些结论。它可以进行一些数据分析，报表的一些生成，报表的一些输出，包括根据数据进行一些 ai 的 一些洞察，生成一些结果。那为什么选择 ai preface 呢？很多人其实把它当成 excel， 但实际上它更像是一个比较强大的 ai 数据分析师。那第九个插件是 hyperframes， 它可以把网页直接转成视频，它可以直接把网页的 html 通过一个内部的智能渲染，然后直接导出成 mp 四的这样一个视频，让任何网页转成高质量的一些视频，轻松生成产品的一些演示教程以及宣传片。它一般适合一些 比如说产品的一些展示啊，教程的一些制作啊，包括营销宣传的一些素材的视频，包括一些社区内容的一些宣发，这样的一个视频的一些生成。 最后一个就是 remotion ai 程序化视频的一个生成，它跟刚才那个不太一样的是，它是可以通过代码直接生成视频的，自动制作一些动态的图标数据的视频，或者批量内容的一些生产。适合规模化的视频的一些生产。它的执行流程是通过编辑代码进，然后进行渲染预览，然后最后导出视频。 它是用的场景，包括一些数据的视频批量的生成， ai 内容的一些生产，自动化工作流的一些导出。如果你每天需要生成大量的剪辑软件，要好的有很多，它适合自动化的一些生产， 特别适合数据、视频和 ai 内容的工厂。如果你通过 ai 生成的脚本分镜都已经实现了，那你可以实现一键式全流程自动的渲染。 ok， 这就是今天要讲的十个插件，只要你把这十个插件全部跑通，我相信你的整个的工作将会实现一个质的飞跃。
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00:56查看AI文稿AI文稿codex 现在可以完美接入国产模型了，而且插件等全功能都可以解锁。我现在接入的就是 deepsea， 速度快而且便宜。主要用到的两个开源项目，第一个是 c c switch， 原来用 cloud code 的 也是使用它接入其他模型， 最新版本支持了 codex 一 键接入国产版本型，非常方便。选择 codex 后，点击这里的加号添加供应商，然后可以直接选择 deepsea。 这里所有的配置已经预制好了，不需要更改。接下来就是在 deepsea a p i 官网复制自己的 a p i k 保存即可，然后在设置中找到路由，开启路由选项后，所有的配置就都搞定了。接下来重启 c c switch 和 codex， 让配置生效。看，我这里已经成功接入了 deepsea 项目，它可以解锁需要登录的插件等功 功能。就这个 codex 加加配置到自己的电脑之后就可以看到 codex 加加这个启动项以后就可以直接从这里启动，不要直接打开 codex。 现在插件等功能都解锁了，国产模型可以完整的使用 codex 所有功能。好了，关注我，了解更多爱干货，感谢大家观看！
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01:02查看AI文稿AI文稿awesome codex skills 对 codex 用户很实用，你可以把它当成技能灵感库，写文档，查资料，做视频跑工具，接 a p i， 很多能力都可以沉淀成一个 skill， 这样下次不用重新教 codex， 直接按流程做。 github 星标数是一万三千四百二十一颗星标，项目地址是 composer。 awesome codex skills 它的核心价值是附用普通提示词，只管一次对话。 skill 管的是长期工作流。比如你有固定的视频生成流程，资料分析流程， github 推荐流程， 就可以写成 skill， 让 codex 每次都按标准动作执行。上手建议从一个你最常重复的任务开始，不要一开始写大而全，先定义出发场景，输入输出 工具步骤和验证方法，跑通以后再慢慢扩展。我的建议是重度 codex 用户先收藏它不只是资源列表，更像是告诉你怎么把个人经验变成可赋用自动化能力。你的工作越重复， skill 的 价值越大。
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00:59查看AI文稿AI文稿每天介绍一个实用工具，先记住这个名字， open design。 它已经有六十四 k 星标，是一个本地优先开源的 cloud design 替代方案。 和 cloud design 最大的区别是，它把技能设计、系统、插件和模板放进本地工作流，原型文档、图片、视频和动效都能让 agent 接着做， 部署也很直接，支持命令行，也可以一键部署桌面端。更实用的是接入方式，它能识别 curl code、 css、 cursor 这些 agent， cache 也能通过兼容 api 或 b o l k 接入模型。 再看插件和模板，它内置很多插件，还准备了设计系统提示词、图片、视频和 hyperframes 模板，不用从空白页开始。最后，这是我的实力演示， 它更像一个给 ai agent 用的设计中控台，输入想法，选择技能和模板， agent 生成人在筛选和调整。觉得有用可以先收藏关注我，后面继续分享更多实用工具。
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04:45查看AI文稿AI文稿hello， 大家好，很久没有给大家更新视频了，今天的话给大家讲一下，在 github 上面做了两个小的一个插件， 呃，第一个插件的话是做的对接，就是 h a 去对接啊， ark 设备通过本地去进行集成的一个方案， 然后这个的话需要一托未来的一个 stodo 的 一个系统，因为 stodo 的 话它是支持本地对接的。然后这边的话在 k 大 up 上面已经发布过几次版本了，目前我自己测试来看的话，基本上没有太大的问题 啊，整体发版的话是发过很多的版本来修复一些测试当中的一些问题啊，当然如果想用的话，可以直接通过啊，给大家铺上面，然后来找到我的这个插件，然后再 哎这个通过 h s s， 然后去进行安装，然后安装完了以后通过里边的这种嗯，每一步的填写就可以直接 呃把 h a 把阿卡尔的设备集成到啊 home 四 s 腾腾里边去了。然后整体的控制效果个人觉得还比较满意吧， 然后控制的这种速度也非常的高，然后整个集成的话也是通过本地的这种接口去进行对接的。就是如果你的 h a 在 本地，然后你的 呃 studio 也部署在本地，那么整个的这种对接控制它都是通过本地进行对接的， 然后设备的品类也非常的多，支持的设备品类这边的话整体像灯啊，开关插座，然后推窗器，空调等等啊，温湿度传感器，这些传感器都是可以支持的，如果有什么的问题的话我也会， 嗯，根据大家的反馈，然后进行版本的修复，然后，然后我也是刚做完这些代码的一个链接和发板，然后 在不停的修复当中已经修复了，自己在使用过程中也发现了一些的问题，目前的话是缺少图标的，可以给大家看一下 我这边的集成过后是什么样子的。嗯，设备与服务找到我的这个插件，然后整体的话设备是有， 嗯，是有八十多个设备，然后这里边所有设备都已经被挤进进来了，然后我们随便的可以点击一个设备对它进行控制，嗯，也可以点击这个去控制它的一个色温，包括它的一个亮度，都是可以进行控制的。 这个是控制亮度啊，实际的话是完全就是零延迟的，响应速度非常快。嗯， 好，关闭掉，这就是对接的，目前比较尴尬的几个点就是， 嗯，对接进来的这里的图标还没有做，然后包括集成里边的这个图标也还没有去设计，但是整体设备的图标包括里边控制的是都已经做好了的， 然后它支持添加多国中书，然后可以在这里边去填写哎，中书的 ip 地址和托肯，只要拿到这两个东西就可以实现本地的一个对接。 嗯，这个是我做的第一个项目，在课堂上大家可以去查看整个对接的过程以及对接的方式，这叫 你的 h s s 啊，里边去安装我这个集成，制定我这个储存库就可以了，好吧。嗯，其他的话如果大家在使用过程当中有什么问题，可以到我这里来进行反馈，然后，嗯， 如果有使用不太好的地方，可以这边也会尽快的去进行修复啊，主要就是做一个这样子的一个分享，相当于是通过了另外一种途径对接到 h a 里面去。
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01:26查看AI文稿AI文稿今天推荐这三个 github 项目，一个在修 ai 的 品味，一个是 android 官方插件库，还有一个让 agent 真正参与开发。第三名， test skill 今天新增一千四百三十星。他想解决的是 ai 生成内容太普通、太模板化的问题， 让 ai 输出更有判断力和审美标准。这类项目适合经常用 ai 写文案、做设计，以及它到底是提示词方案，还是能真正接入工作流的工具。 第二名， model world plug ins 今天新增一千七百一十八千。这是 nfc 开源的支持工作插件目录，主要面向 cloud 相关工作流， 它不是单个插件，而是一组官方维护的插件集合。如果你已经在用 cloud code 或 cloud code work， 这类目录的价值在于减少筛选成本，快速找到更可靠的插件，也能少踩来路不明插件的坑。 第一名， e c c 今天新增一千九百一十五星。他关注的是 ai agent 在 真实开发流程里的表现优化，包括 skills memory、 安全机制研究、优先的开发流程，以及面向 cloud code codeexpresser 这类工具的 agent harness。 它值得关注的地方不是简单套一层 ai， 而是尝试让 ai 更稳定地参与理解代码、修改代码和验证结果。如果你正在用 ai 编程工具，这个项目值得优先看。如果想每天少翻一点宝包，多看到一点有用的开源项目，记得关注哦。
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01:12查看AI文稿AI文稿今天分享一个 multiflowace 的 开发网址，主题很具体， eflowace 里的插件下载怎么在国内做加速？这个问题不复杂，但如果不处理，会直接影响新用户第一次安装插件的体验。 先说背景， eflowace 有 一个专门的官方插件仓库，地址是 k k e 下面的 eflowace official pukeits， 它负责保存官方插件的注册信息，也负责承载插件包的发布入口。 具体列录是这样的，客户端先打开 raw github 上的 official registry jason， 然后再根据 registry 里的下载地址，从 github release 里下载对应的插件包。 问题就在这里。国内环境下，直接从 github 下载插件包经常会慢，甚至会失败。我之前设计了手动上传插件文件的选项作为兜底方案，但对新用户来说，这一步还是有明显门槛。 所以这次的方案很直接，给 github 下载链接加一层镜像代理。比如原来是 github com 下面的 release 下载地址，现在在前面加上 gpu com， 再拼回完整的 github 地址，国内下载就会剩很多。 今天这个改造，本质上不是改插件格式，而是改下载环境，配置插件才是从官方仓库维护， release 还是作为可信发布源，只是在国内下载时，可以自动把链接切到镜像加速，用户不用再手动下载，手动上传这个体验会剩很多。
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02:31查看AI文稿AI文稿codex 已经可以接入任意国产大模型了，现在你可以在 codex 里切换任意的 a、 p、 m 模型进行使用，并且软件内所包含的所有的官方插件也都可以正常解锁使用了。今天两分钟教你如何快速部署。 首先我们需要在 github 上找到这个名叫 codex plus 的 开源工具，俗称 codex， 加加之后点击 releases 按钮，在里面按照自己的操作系统下载对应的安装包，将其安装在我们的电脑上。随后我们在维度找到左侧的令牌管理，点击进入， 在这里创建一个全新的 api 器。至于为什么选择用这种聚合类的 api 而非官方 api， 主要是因为他目前注册即送七元的测试额度，方便大家做连接测试使用，避免了我们充值好 api 额度后但却因本地配置问题无法正常连接使用，从而导致额度浪费的问题。 我们点击右上角的模型广场，即可看到该 api 可用的所有模型，其聚合了图片、文本、视频、音频在内的许多优质模型， 在我们在日常的任务中无法避免的需要频繁切换不同的模型来完成对应的工作，这时候它的优势就显现出来了，省去了我们一个个去官方注册创建 api 的 麻烦，需要用到什么直接进行切换即可。点击任意的 api 模型，也可以直接进行在线试用，操作比较便捷， 并且以消耗的额度在首页这里也进行了格式化处理，所有的模型和接口都可以进行统一的调度管理，每个模型消耗的额度，调用的次数都放置在首页的图像界面里，让大家可以一目了然的了解当前的额度消耗情况。我们复制刚才生成的 api key 来到 codex 这里，点击供应商配置，再点击添加供应商 供应商接入方式，选择纯 api 模式，粘贴你的 api key 上面的 base url 在 使用文档里可以找到。注意上游协议这里一定要选择第二个 chat completion。 至于原理嘛，你可以理解为国产的 api 模型说的是中文，而 codex 它只能听得懂英文，所以需要这个东西当做翻译器来使用。之后点击获取模型， 获取一下所有的可用模型后，随后保存，再点击左侧的页面增强按钮，勾选起用页面增强，这样你就可以正常的在软件里使用插件功能了。在脚本市场里也可以下载一些推荐的脚本，每个脚本都有大概的功能介绍，这个就看大家自己的意愿了。随后点击进入供应商配置， 确认起用的供应商是我们刚才添加的 api 模型后，点击右上角的重启格式，等格式重启后，我们点击切换模型即可看到刚才获取到的所有模型在这里都有显示， 我们随便切换一个模型发送消息，如果他回复你了，即证明添加完毕了。这里的所有模型都可以随意的进行切换使用。点击左上角的插件按钮，也可以正常添加连接使用各种实用的插件。我是橙汁橙子的橙知识的知。
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01:00查看AI文稿AI文稿同志们，中午吃饭的时候呢，我用 word 吧里写了一个 github 的 辅助插件，因为我是新手，然后开源项目的插件基本都是英文界面，常规的浏览器呢，也就支持个翻译，没办法深度去帮我去了解这个项目的价值， 也没办法横向去对比或者推荐出同类别最为优秀的一些插件。所以呢，我根据这个痛点，我写了一个插件，实现了这几个功能啊， 用 workbody 写的，然后最后算是成了发现用。除了 workbody 以后呢，每无时无刻的都特别想让他去产出一些产品，我觉得可能对未来的工作有很大的帮助， 也希望就是这样的想法能够帮助到更多的人。巴黎，在国内这个市场来说，同类型软件中我觉得他是很优秀的，如果不愿意折腾或者说只是小白去接触的话，我觉得这方面的这个软件已经是非常优秀了。
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03:45查看AI文稿AI文稿你没有过这种经历，让 ai 写个三行就能搞定的小功能，它哐哐给你输出几百行荣誉代码，逻辑绕得你头大，改起来比自己从零写还费时间，跑起来慢就算了，还平白多花好几倍的偷啃钱。看之前记得点赞加关注，咱们马上聊聊刚开源就爆火的神器，直接帮你砍掉 ai 写的九成多余代码。 这个工具叫 pony tail， 中文执意是马尾辫图标，还是扎着长辫子戴眼镜的老程序员形象。刚开源两天就在 github 拿了一万八千多星，热度特别高。 它最夸张的效果是，装了这个插件之后， ai 写的代码量直接减少八乘到九乘四，执行速度提升三到六倍， 成本还能降四乘七到七乘七，听着就特别吸引人。它的核心逻辑说起来特别简单，完全不是什么复杂的黑科技。 它不像别的优化工具，等 ai 写完代码再做二次删减，而是在 ai 动手写代码之前，就给他加了四道必答的审查题，从根源上避免无效代码输出。有点像你出门买东西之前先过一遍脑子。 第一个问题，这个功能是不是真的需要？要是根本没人用就直接跳过，别为了假想的需求写没用的代码。第二个问题，编程语言自带的标准库能不能搞定？能的话就直接用现成的，不用自己瞎写。 第三个问题，开发平台本身的原生功能能不能覆盖？可以的话就不用重复造轮子。第四个问题，已经装好的现有依赖能不能实现？够的话，就别再引入新的依赖，就这么一路问到底，一行代码能解决的就绝对不用两行四道题全过了，实在没辙，才允许 ai 从零写复杂代码。 这套规则的效果也经过了实打实的验证，作者挑了五个日常开发任务，分别在不同的大模型下装插件和没装插件各测十次，最终的测试数据全部公开开源，大家用对应的评测工具就能复现，结果，完全不掺水。 说到这，你可能会问，这么个省代码法会不会把必要的安全相关逻辑也砍没了？这你完全不用担心，抛内跳的省是有明确底线的， 多余的抽象包装无效逻辑会被砍掉，但输入较验数据安全、可访问性，这些关乎代码可信的内容 半分都不会动。而且每一处被精简的地方都会加专门的注示，写清楚以后要扩展的话该怎么补，完全不影响后续迭代。现在这个插件支持市面上绝大多数主流 ai 编程工具，装起来几步就搞定。还有三种模式可选，轻量模式、完整模式、激进模式。 不想用了随时关，不会干扰你原来的开发流程，因为这个工具的价值就只有省代码降成本。不少用过的开发者说，他还有个更实用的隐藏技能。很多人都遇到过，让 ai 改一行代码，结果他顺手把三个无关文件都重够了，最后你要花半小时到处查他改了啥，反而耽误事。 polyto 的 前置约束能直接摁住 ai， 这种随便扩展需求的冲动，帮你省下来的排查时间，可比省几行代码有价值多了。要是你想试试的话，普通个人开发者可以先装轻量模式试试 适配你常用的 ai 编程工具之后，先在小需求上测效果。如果是企业团队，可以先在非核心项目上小范围试点，对比下代码效率、成本的变化之后再慢慢推广。要是你对代码精简要求特别高，也可以试试激进模式， 不过生成之后记得做好代码校验就行。其实 pony tail 最值得大家思考的点不是它能省多少代码，而是它是首个从提示词层面给 ai 加应约束的工具，从源头上就让 ai 少写没用的代码，而不是写完之后再花功夫精简。 当然也要注意，简洁的前提是代码好懂，要是精简完反而读起来更费劲，那就是本末倒置了。你说以后会不会有更多这种给 ai 定行为规矩的工具出现，彻底改变咱们用 ai 编程的玩法？欢迎在评论区留下你的看法。今天的内容就分享到这里了，如果你觉得有收获的话，记得点赞加关注哦！
879AI大白话
06:21查看AI文稿AI文稿刚才演示的效果都是这个 comforini 这个插件实现的，那这个插件它就是支持了官方的所有的 bini 的 玩法。我们可以看一下这个工作流， 它大致分为两类，第一类是这种传统的 bini video editor 这个工作流，这四个工作流在之前的视频里面已经介绍过了，它就是跟之前的这种 one 二点二的基础工作流类似， 每一个功能都拆分的比较细。比方说在这个用户操作区，你上传视频，这里写上视频编辑的提字词，这里写上宽高帧率，最后就能生成这样的一个编辑后的视频。 那这个提字词是把这个人物的头发换成红色，是这样的，包括高照裁样、低照裁样。 然后我们看一下第二类视频，就是这个导演台的节点，我们随便看一个，他就是把所有的彩样相关的节点全都封装到一个节点里面了， 并且支持对素材的编辑定制。那比方说你有一个长视频需要编辑，那么就需要很大的显存和内存。那通过这个导演台节点，比方说这个 v to v 的， 那我们上传一段视频之后，表呢？这是一个十几秒的视频，那我们就可以把这个视频拆分成很多段，表，在我这里拆分了十段，那针对每一段都可以写上编辑的提示词，这个导演台节点就会针对于每一小段进行分段的采样编辑， 那这样就可以在很小的显存下，就可以实现长视频的编辑。这个效果就这样的，比方说我这里分了时段，大概是每一秒就是一个编辑指令，那最后的效果就这样的， 那我们再来看这个 i to i 的， 在这个导演台节点这里选择这个 i to i， 就是 图中图的 那图生图，就在这里上传一张图片，它可以添加很多组，比如说这一个提示词，给它写成把人物的衣服换成红色，这个把人物的头发换成白色，然后点击运行后，它就能生成单帧的图片， 然后再看这个 i 图二的，同样在这个导演台节点这里选择这个 i， 图二就参考主题生图， 然后这里上传了三个参考图，提示词是图片零中的女人穿上图一中的衣服，然后拿着图二中的化妆品口播带货，那最后生成的就是这样的一个效果， 那我们再来看这个 i to v， 就是 参考图生视频，在这里选择 i to v， 我 们在这里添加了两组提示词，就是图零中的人物穿上图一的衣服，拿着图二的化妆品，这个下面也是换了人物衣服和化妆品，提示词都是一样的， 用了两组，然后呢它就能生成这样的一个视频， 我们再来看下一个是 r v to v， 就是 参考素材改视频，这里我们选择 r v to v， 然后我们上传了这三段视频，这里上传一张参考图， 这里写上把视频中的人物替换成参考图零中的人物，他就可以这样把这三段中的人物全都替换成了这个一次性输出。还有一个 t to i t to i， 它就是一个纹身图的这个功能，在这里选择 t to i， 这里写上正向提字词，反向提字词，然后也可以添加多组，点击运行之后就能根据这个提字词直接生成图片，还有这种 ttov 的 也是，你可以添加多组提字词，就通过这个提字词进行纹身视频。 另外还有一个功能，就是在它在直行的时候，它会实时显示这个直行的进度，比方说我们这有十段需要直行点击这个运行，它就会在这里提示。比方说我们现在一共十组正在干什么？现在处于第几段了？ 他在处理第多少针？他正在进行什么任务？比方说这里是高照彩样，后边就是整体百分多少了，还剩多少，这样你在运行这种批量的长任务的时候，就可以很轻松的能了解当前的任务的运行情况。 那如果说你的视频特别多，你也可以在这里选择分段导出，就是导出一个一个的小视频。比方说你有很多素材需要批量编辑，你就可以让他晚上跑，都加进来之后让他晚上跑， 那这些工作流都可以在这个康菲尔搅拌站这里下载。进入到这个模型广场，找到这个本地的模型和工作流，点击进去，在这里可以免费下载 确认下载。在这个网盘里就包含两部分内容，一部分是这个 models 模型，第二部分就是刚才演示的这十几个工作流，那把这个 models 直接覆盖你自己的 comforo models， 然后再把这些工作流拖入到你的 comforo 里面就可以了， 那个插件主要是装这个插件就行了。好，这个就是 comforo 不 腻这个插件以及它的工作流。
01:24查看AI文稿AI文稿今天 get up 热榜杀疯了，六个 ai 项目同时爆了，而且方向非常一致， ai 工具开始接管工作流了。 第一个， android gc skills， 一个 cloud md 文件就能给 ai 编程助手写工作说明书，不用插件，不用复杂配置，你把规则写清楚， ai 就 知道怎么按你的方式写代码。一天涨了三千三百多，新开发者已经用脚投票了。 第二个， code graph， 它做的是代码知识图谱，说白了就是先把整个项目整理成一张地图， ai 不 用一行行，硬读代码也能快速理解项目结构， 本地运行互联网，还能省 token。 今天涨了两千四百新。第三个， understand anything， 这个更像代码酷导航仪，导入项目就能看到项目地图，哪里调用哪里，哪个模块负责什么，一眼能看懂。还支持 cloud code codex 等二十多个平台，累计已经两万一千新。第四个， presenter， 一句话生成专业 ppt， 可以 理解成伽玛的开源替代品质。重点是它还提供 a p i， 不 只是给人用，还能接近自动化工作流。第五个， nvidia 的 long live， 用 n v f p 四量化做实时长视频生成核心价值不是炫技，而是在压缩并行推理生成质量之间找平衡。最后， cloudy plugins official 连续两天霸榜，又涨了两千新。这说明大家要的不是单个回答，而是能直接嵌进工作流的能力。 你会发现，现在真正火的项目不是单点工具，而是在帮 ai 接管一整段工作流。关注我，继续带你看懂 ai 工具的新机会！
8.0万阿森编程日记（AI自动化）
01:18查看AI文稿AI文稿开饭，四千个仓库， etap 的 内部原码卖五万块，怎么搞到的？五月十八号 十二点半， etap 工程师 alex 打开了他的 vs code， 右下角弹出一个框， nx 看守， alex 最喜欢的插件有了，新版本点了安装，眼睛没离开过代码。插件加载完成， alex 关掉了提示窗，继续敲代码，很愉快听 p c p 的 屏幕上，一串制服出现了。十二点三十二，仓库门开始往下排，一行两行没有停。十二点四十六分， n s 看守的作者 jim 拿起手机，打开一条没看到的消息，你的账号发布了新的版本。他打开发布控制台，找到了那条发布，点了回车。十二点四十八分，市场页面上那个版本消失了。十二点四十九分， tim p c p 那 边仓库名还在往下排。 copilot 源码， action 的 逻辑， github 的 内部全套。十一点三十七分，在论坛上填价格， github 的 内部源码五万块不是啰嗦，如果没人买就免费公开。你的代码被拿走了吗？关注老夏的黑客，要咱们下期继续开饭。
