短剧用openclaw做的吗

未来真人实拍可能不复存在， 你们在干什么？这期视频会有点长，它结合了我从二月十号到今天三月六号所有看到的经历，包括我亲自去实践的关于 ai 和短剧的一些东西，最终得出来的结论就是，未来真人实拍可能 不复存在，或者说会有百分之九十的真人实拍被砍掉，只剩那百分之十，其中百分之五可能是三到五万这种超低成本的短剧。然后再有百分之五就是那些头部的大平台的，一两百万的大 ip， 大 制作的那种精品戏。自从二月十号我得知了 cds 二点零模型，它出现 到今天，我整个人处于一种非常焦虑的状态，就春节都没有过好。我得知这个模型出现之后，我就去试了一下，发现它生成的内容，生成的质量，包括它的成本， 太可怕了，真的太可怕了，太惊人了。正常一部短剧三十到五十万的制作成本，看什么呢？不到每分钟怎么三千到五千？这才离开半个月，家住哪都忘了生成一个一分钟的 片段，他只花了十五块钱一个人一晚上所有见识过 ai， 识人过 ai， 包括真的亲眼看到他能做出来什么，能做到什么程度的，都会被这东西震惊。我已经大概有三四天没有回家，一直熬在办公室里去磨 ai 这个东西。从最开始我们把剧本丢进 typeon， 然后用 typeon 版的 c 档三点零到后边我们用 ctrl 加， 把这个 german 三 pro 的 模型塞进这个 curson 里。这个传统影视的 skill 啊，包括这个导演技能 skill， 包括分镜 skill， 还有 qc 就是 制剪环节的 skill， 把它都塞进这个 curson 里之后，它就成为了一个我们专属的一种， 然后我们用它去测试分镜，去生成分镜，包括其中包含的一些资产。再到最近 openclive 的 小龙虾出来了，我让我的技术团队帮我把 openclive 本地部署之后，我给他喂了分镜，包括基于 cds 二点零模型的生成的提示词的分镜， 包括一整套的 qc 流程。再让他自主去学习写作，学习 aigc 的 影视创作，学习传统影视的影视创作， 学习剧本的写作，学习嗯，知乎风格万字文的写作。然后到现在他能产出给我们的东西，算上算利的 token 的 算利成本，两个剧本，三十级的慢剧剧本大概只花了一百多块钱， 真的放在以前想都不敢想。不管是从它的成本，还是从它的效率，还是从各个方面，最终得出一个结论就是真人短剧可能真的会消失，或者说他正在销魂的路上，短剧行业一定会被 a i 替代，并且大量的 a i 解放的是生产力，生产效率以及生产成本。他给了更多人试错的机会，给了更多制造商或者说供应商以极低的成本，极高的效率去生产一个剧本，不同的形式解说慢精品，慢模仿真人，我觉得这不是对 行业的寒冬，他是一个从生产逻辑到交付结果的完全颠覆。后续整个团队也会去考虑转型，包括工作内容，包括工作方向，包括工作的模式。如果你也在用小红线下，如果你也在动漫局，我们可以一起沟通，一起交流。

丹尼斯卡杰龙也就八十了吧，不还在阿凡达吗？伊斯科伍德九十了不还在搞电影吗？ ai 不分年龄，我把剧本发给你，帮我看看科幻的那个场景好不好实现。爷爷最近看 ai 短就有点上头了，说这玩意自己也能搞，还在美团上找人远程装了个 oppo club， 硬拉着人家工作人员聊了半天剧本，都害怕人家聊崩溃了。现在这个社会最重要的就是创意改掉，像程序员那种不灵了，聊啥呢，人家都是成员人家都是成员。要不我给他点份龙虾，他给我装龙虾，我送给他一份龙虾吃呗。哎呦我的妈，一份龙虾吃呗。

用 openclaw 在 本地做视频实在太香了，而且特别简单，特别快，直接带你们上手来看一看。首先我们要在 claw hub 里面找到这个 remote video toolkit， 这是一个 openclaw skill。 然后呢，点击右边把它下载下来，下载完解压缩之后，确保把它拉到 openclaw skill 文件夹里，然后它会重新启动，告诉你 skill 已经加上去了。 然后我告诉他要做一个关于 openclaw 在 企业里面的应用的视频，他第一版给我做出来效果不是特别好。然后我告诉他可以用 nano banana 生成一些图片，再帮我做进去， 大概二三十秒的时间，他告诉我已经完成，而且帮我加了三个图片，做成了一个完整的视频。我们来看一看结果，结果会存在 openclaw 这个 workspace 里面，我们看到这有个 openclaw pro 的 视频，我们点开来看看，我们打开图一下，好， 他说有三张，我们看一下这第二张，第三张还是很不错的。如果你感兴趣也想要 openclaw 去做这样的视频的话，我们正好在工具会员小组里面提供这样的课程，学了之后你也可以做类似的东西。如果你感兴趣，可以看主页介绍，第一行会有专人给你提供更多的信息和介绍。

家人们留给我们上班的时间真的不多了。谁能想到，去年还挤过头的短剧演员，今年开年就撞上了 ai。 ai 做的短剧已经能骗过不少人的眼睛了，只要你有剧本，跪给 ai， 直接给你生成人物、场景、剧情，连换衣服拍夜景的钱都省了成本据说只有真人拍的零头，不用看别人的脸色排档期，也不用管天气好不好，甚至还不用担心演员塌房。 某广那边直接停了好多真人项目，剧组说散就散，演员工作一下子没了着落，导演也要重新找工作。还有最近开源 ai 让人如此疯狂的原因，就在于他首次突破了传统 ai 的 交互， 不仅仅是回答我们的问题，更是直接接管我们的电脑，帮助我们自主完成任务。简单来说就是他能记住我们个人的习惯，相当于给自己配备了一个能干活的私人助理。龙虾 ai 和豆包元宝这些本质区别就在于后者。就像一个临时顾问，他的脑容量是有限的，你聊的多了，他就忘记了你前面的内容。但龙虾 ai 不 一样，他的数据库是一直持续更新的，我们丢几百万次的文档都没有问题，甚至在学习 过程中，他也会自己进化，就像培训新员工一样，我们教的越多，他就越聪明。真是应了那句话呀，实在想淘汰你，连个招呼都不会打，但要注意哈， oppo pro 拥有电脑的最高权限，会肆无忌惮的访问我们的私密文件、登录凭证和浏览记录，一旦配置不到，出去泄露，那可是灾难级别的。所以在享受龙虾 ai 便利的同时，一定要注重个人的隐私啊。

你还在自己写 sedence 二点零提示词吗？我这个 opencore sedence 工具会自动帮你优化好 sedence 二点零提示词质量。我们先看对比， 同一句提示词我改了三十个字，视频质量直线提升。接下来请看优化后的啊啊， 就这三十个字的差距，出来的效果天差地别。我做了一个工具，你把原来的提示词发进去，它自动帮你转成极梦能 识别的专业格式，镜头语言时间戳、人物特征、光影色调全给你补上。我自己用了两个月，现在出片速度是以前的三倍。想试用的评论区扣体验，我看到了就会回复你。

这是我用 openclaw 搭建的 ai 团队，他们各司其职，不用睡觉，能节省下非常多的时间，同时也做很多我一个人做不过来的事情。这期视频我想带你看一下我的 ai 团队到底长什么样，然后我们再一步一步搭建出属于你的 ai 团队。我们会讲如何创建一个 agent， 我们在 open cloud 里面，一个 agent 到底指的是什么？ agent 之间如何相互协助，以及什么时候需要多个 agent 和最佳实践。好的，废话不多说，我们开始吧。我的团队里面一共六个选项题，其中四个是有定时任务的，就是每天的某个时刻都会触发他的任务，让他执行直到完毕，当然也可以随时跟他对话。 还有一个是几乎二十四小时期不间断工作的，还有一个最后一个，那就是你给他任务，他才会执行。第一个 agent 呢，是攻击 galk 啊，他每天负责给我情报工作，具体来说就是每天早上九点会提前搜寻 关于 ai agent 相关的技术的进展，产品进展以及用户的痛点。然后呢，把在网上搜寻的信息汇报给我。那么如果我不回答他，那就是明天继续给我相关的信息。如果我回答他，希望他对某一个话题进行深挖，那么他再去根据某一个话题再去搜索相关的信息为我展开。 那我的第二个 ai agent 是 auto 合理，它是我的私人助理和提醒助手，怎么用呢？我一般都是通过 diagram 跟它对话，这里我就不展示我跟它具体对话了，要涉及我的个人隐私。 一般来说，有任何的待做事项或者事情有着进展，我一般都会语音留给他，或者是打字告诉他，他都会记下来，某一单有问题就会问他，他都会翻出来告诉我待做事项是什么，事情到哪一步了， 同一次。同时呢，每天早上七点半，他都会告诉我今天的天气，然后今天要做什么，一步一步按重要性排序。它的作用就是完全替代笔记软件在我这里的作用。现在呢，我已经不用 notion 来记我事情，要做的事情，以及事情的进展了。 我的第三个团队成员，也是最重要的团队成员，就是 man， 一个狮子的形象。他呢，有最好的模型，有最高的权限，我主要用它来做两个功能，第一个就是日常的对话，我所有重要的对话，长期的计划都是跟他讨论的。 第二个就是一个视频流水线，帮助我制作视频。那么这个想法来自于一个叫做 alex finn 的 博主，本质上就是每隔几个小时，比方说我是每隔三个小时，他会去 x 上搜索我感兴趣的话题，比方说 ai 阵，比方说 open call， 比方说 ai 模型等等等等。有系列的话题。 他呢，就会看看哪些帖子现在比较火，或者是正在受到关注。然后呢，把整个的中文翻译和相关的数据都发到我这里来，包括原文的链接。如果我更感兴趣，希望用这个题材做一个视频，或者是有可能做一个视频呢，我只会点一个大拇指， 他就会进到我们的流程的。下一步就是他去研究这个帖子相关的背景信息，补充相关的背景信息给我，确保我了解这个事情的来龙去脉。那么如果这时候我再相关，我还觉得还是感兴趣，我再点一个拇指，他就会往下走，去研究怎么做这个封面图，或者给我一些脚本大纲的一些建议。 那么除此之外呢，如果我对一个帖子我不想做成视频，但它对我是有用的信息，我的时候可以点一下这个眼睛，它呢就会到我的收藏家里面去，可以看到。哎，这个帖子现在到我的收藏家里面去了，这里面就是我认为收集的比较重要的信息。除了 x 之外呢，它也会去搜索 youtube 和 hacker news， 看看每天大家都在讨论什么。这是我这样一个视频的辅助系统。我的第四个团队成员是潘大熊猫，他负责开发，他呢算是唯一一个几乎不休息的智能体。现在他有开发任务，但是当他没有开发任务的时候，他会增加测试，或者是自己去测试边缘情况，找 bug。 那 么关于二十四小时期，我特地特别想说明一下，想有好的效果，往往你需要用好的模型，如用云端的模型消耗 top， 二十四小时期会非常的贵。如果你用本地的模型呢，你大概需要买 max 九九，那么 也会造成非常贵。所以二十四小时成绩一定得是高价值的工作。对于我来说，开发是高价值的工作。除此之外，正在我现在正在做的还是有销售相关的，比方说做 seo， 或者是给我自己的产品做销售线索，找潜在客户。 我的第五个团队成员是 monkey 猴子，他只有一个作用，就是我丢给他一个视频链接，他把这个视频变成一个带截图的文章，因为我自己做视频，我希望重复利用自己的资源，这时候我给他我做过的视频，你可以看到他啊把相关的进行了截图，并且把整个视频脚本重写为可以发表的文章。 我的第六个团队成员，也是最后一个是 tiger 老虎，他负责安全和更新，他呢每天都会定期扫描一下有没有安全问题，然后有新的可以更新的版本也会通知我，我们一起讨论如果更新的话，会不会造成性能的退化和影响当前的任务。 那么如何创建一个新的 agent 呢？其实非常的简单，我们后来会看到整个 agent 的 结构，但是你完全不需要自己创立文件夹，最简单的方式就是跟你的主要的 agent 的 对话，让他帮你去创建。这里我们以 diagram 为例， 你通过 diagram 与你新的这个 agent 进行对话，这时候你可以告诉你主要的 agent， 你 跟他说，哎，新建一个 agent， 他 叫什么？他要做什么啊？有什么呢？任务最后呢，告诉他你新建的这个 diagram boat 这个 diagram 机器人的 token， 这 token 怎么获得呢？我们找到 boat father， 点击这个打开 boat father 的 app， 然后这里我们点击 create a new boat， 新建一个新的，然后这时候我们给他一个名字，比方说我们叫做 fox， 然后我们点击 create boot， 你 就会得到这个 tokin， 然后这里我们点击复制，然后我们回到这里来， 把我们的 tokin 复制上去，告诉我们的主要 agent， 那 它呢，就会自动帮你创建这样一个新的 agent， 新的智能体了。那么什么是 agent？ opencloud 里面如何定义 agent？ 它又是如何工作的呢？ 其实啊，一共就分为三层，分别是全局层， agent 层以及 session， 也是对话现成层。我们首先看第一层，就是全局层， 它呢并不是一个 agent 独有的，而是所有 agent 共用的，可以理解为是公共设施。这一层最典型的文件就是点 opencloud 我 们的总文件夹下面的 opencloud 点这次文件，也就是总配置文件，大家可以打开看一下，里面有非常多重要的参数，包括 os， 也就是定义哪个大模型厂商，还有就是你的登录身份是什么？ agents 定义有哪些 agent？ 它的默认模型是什么？工作目录和运行参数是什么？ tools 定义局的工具权限以及 agent 之间的调用规则。 bundings 定义什么来源的消息调用到哪一个 agent， 浏览器定义浏览器信息， chanel 定义 telegram， discord， 飞书等外部的渠道连接， gateway 定义网关， memory 定义记忆等等等等。可以看到 openclaw 点 json 文件，里面包含着 openclaw 最重要的参数配置。 其实啊，大部分情况下我们出现崩溃对话没有反应的情况，也是因为我们的 ai 去改 opencll 点 json 这个文件夹里的参数的时候改崩了，所以一个建议就是，哎，你告诉你的 opencll， 在 他改这个文件之前一定要提前通知你，而且改的时候一定要谨慎。 第二层是 agent 层，这才是每个 agent 自己的领地，每个 agent 啊都有自己的工作空间，系统数据会话记录。那么 workspace 里面每个 agent 文件夹下面的这些文件，在每个对话开始的时候都会被加载进去来作为这个 agent 的 上下文。 由于呢，不同 agent 这些文件有所不同，这也就决定了啊，这些被文件被加载进去的时候，里面携带的信息，包括啊，他的身份，他是谁，他的性格，他的对话方式，他的任务的不同。 那么这些文件呢，包括 agent 点 m d， 也就是这个 agent 的 工作说明书，它决定这个 agent 的 做事规则，优先级，边界，还有如何使用记忆。 so 点 m d， 就是 这个 agent 的 性格和说话方式，与其是什么风格，是什么，边界在哪里，由它来决定。 user 点 md 就是 这个 agent 对 用户的理解就是他在帮谁，对方是什么风格，应该怎么称呼，有什么偏好，要注意 identity 点 md 就是 这个 agent 的 身份卡，解决的是这个 agent 叫什么，是谁的问题。 to 点 md 是 工具说明书，告诉 agent 啊，本地有哪些工具命令，怎么约定项目里面有什么习惯？ memory md 是 长期精华记忆，它不是流水上，而是提炼之后的长期信息。这个文件很重要，而 scales 里面就是这个 agent 专属的 scale， 如果和局的 scale 同名的呢，这里的优先级更高， 会覆盖大局。那么这些呢，都属于 agent 层，也就是说啊，不同的 agent 默认不共享这些文件，但是同一个 agent， 不 同的对话，不同的对话线程之间是共享这一套文件的。第三层是 session 层，这个层级啊，不是这个 agent 是 谁，而是这个 agent 当前在哪个窗口里面工作。 session 是 对话县城，怎么理解呢？比方说，当你在同一个 agent 和他对话，但是在不同 discord 里面的频道对话，或者是你先跟他在 telegram， 后跟他在 discord 对 话，这就是属于不同的县城，因为它们的渠道不同， 或者是就是你当前的对话，但是你打了命令 slash new 或者是 slash reset， 就 会开启这样一个新的县城，区别是 slash new 旧的对话还在，但是 slash reset 会清空上下文，重新开始这样一个对话界面。那么这一层最典型的文件就是在我们每一个 agent 的 下面 sessions 文件夹里面不同的 session 文件了， 也就是每个对话都有自己独立的这样一个文件来记录啊，不同的对话历史。也就是说同一个 agent 不 同 session 会共享 agent 层那一套的。我刚才说的 saw 点 md， 我 刚才说的 agent 点 md 等等那些 workspace 的 文件，但是不会共享竹字的聊天记录。 讲完三层结构，了解 agent 工作原理之后，下一个很重要的问题就是，哎，多个 agent 之间是如何协作的呢？在 open call 里面， agent 协作大体有两种方式，第一种就是固定分工，也就是我们刚才说到的多个独立的 agent， 各自有各自自己的 workspace， 有 自己的 session， 也是对话现场。 固定分工就是像搭一个长期团队，就像我展示的我的 agent 一 样，一个负责找资料，另一个负责写脚本，一个负责写代码，还有一个负责日常对话和汇总等等等等。他们每个人啊，都长期干自己的事情， 他们之间的工作啊，写作的方式可以通过触发的串联或者是并行，比如啊， agent a 搜完信息这里我在 disco 里面点个赞，后面的 agent b 就 会根据我点赞的这个内容去调研资料，去补充材料。 那么第二种就是临时拉 sub agent， 也就是子代理。子 agent 去干活，也就是 open club 的 sessions prom， 它呢会拉起一个隔离的啊。 sub agent prom， 也就是子代理的这样一个运行在独立的 session 对 话现场里面工作， 工作完之后再把结果传到我们当前的对话里面来，相当于临时叫了一个实习生或者是外包去隔壁的办公室工作，干完工作回来汇报。这样的好处就是当我们的子代理在独立的赛程里面工作的时候，他不影响我们当前对话的这个主位阵子，我们可以继续给他提问，继续跟他对话，两边同时进行。 那么官方文档对他的定位也很明确，就是他适合做研究，慢任务、重任务、病情任务，而且不会阻塞我们主对话。 比方说这里啊，我让他去用 sessions born 去开一个子任务，研究 open call 智能体最近最受欢迎的三个讨论点，要求每个讨论点的热度、原因，代表观点，以及我可以做视频用的切入角度，然后让他开始在后台启动，完成之后主动汇报结果， 好的，他已经启动了这个任务。其实这时候我们可以去跟他对话，比方说我问他今天天气怎么样， 他呢，还是会回答我们这个今天天气怎么样的任务，因为刚才我们也说了，子任务是在另外一个县城完成的，不耽误我们跟我们的主要的智能体之间的对话。可以看到他就是继续的跟着我们进行对话，他回答了我刚才的问题，然后我们可以继续提问，我说， 哎，可以看到我们等了一会之后，他终于是把这个任务完成，然后自己主动地把任务的结果发回到了我们的主要的频道。哎呀，没有影响我们刚才跟他这个主要频道主要的智能体之间的。对，不是所有任务都适合上多 agent， 如果只是一个短问题，那么一个 agent 往往更加有效，硬拆呢，只会让系统更重更慢。那么真正适合做 agent 的 场景啊，一般有这么几种，第一种就是你的任务天然就能拆开，比如啊，研究，写作，审核，发布，本来就是不同的角色，这时候拆 agent 有 不同的工作区的这种不同的文件边界会更加清楚。 第二个就是任务可以并行，有些事情呢，不需要排队，一个 agent 可以 查资料，另外一个可以同时整理结构。如果你用 sub agent 这种并行就很合适，那么刚才我们也说了，它很适合做这种比较重的或者重复性的工作。 第三个多 agent 呢，不只是为了分工，也是为了避免污染。因为啊，如果你用单 agent 做太多不同类型的任务，都会出现相互污染的情况，长期记忆呢，会把不该混的东西混在一起。因为我们也说了，工作区那些啊， markdown 文件是同一个 agent 在 不同聊天窗口里面共享的， 那么什么时候没必要用多个 agent 呢？那么很简单，要么就是你的任务很短，要么就是上下文高度连续，你不想打破，要么就是你角色的边界根本猜不清，就没必要拆。还有就是避免为了做 agent 而做 agent， 只是为了看起来很高级而已， 能一个做好的事情就一个做，就相当于是一个队伍，当一个任务需要一个团队来做的时候，那自然值得用团队。 那么关于多 agent， 为了达到好的效果，我想分享一下我自己得出的一些实践。第一个就是不要一上来，对于很多的 agent 可以 从一个开始，有必要就加第二个，比方说你第一个 主要的 agent 也是默认的 agent， 基础上你加一个研究 agent， 每天去搜索啊有价值的信息，定期汇报给你，那么先把这个逻辑跑顺出来，然后再根据你自己的业务再加一个，同样每加一个呢，都先跑顺功能验收效果。 第二个就是工作区的文件要尽量的短，尤其是 agent 点 m d， soft 点 m d， user 点 m d， 也就是心跳文件， 而因为这些文件都会进入 agent 的 运行上下文，如果太长的话会增加效果。考虑到你有多个 agent， 如果你不注意的话，那你的成本可能会成倍的增加。好的，以上就是今天的视频了，希望你也能开始搭建属于自己的 ai 团队，不要忘记点赞和关注，我们下期再见。

我用 ai 创造了一个女博主，她现在每天自己做抖音。我给她写了一个人设，二十五岁，齐肩黑发，干练妆容，左眼下方有一颗小泪痣。哦对，她最爱穿这件红机车夹克，这是她的标志。她自己选了两个方向， ai 资讯博主和穿搭博主。对于 ai 资讯，他规划了从爬数据到发抖音整个流程，他已经跑通了前四步。第二个方向，他会把抖音热门评论里的穿搭关键词，这是他今天选出的五套，下一步再优化一下，头肯消耗。 你们想先看他每天报 ai， 还是想看他的 o o t d 评论区告诉我，关注我，看他继续进化。

咱们现在聊 ai 做视频，感觉是不是还像个手工作坊，敲敲打打全凭手感。但今天咱们要聊点不一样的， 一个能把这手工作坊直接升级成全自动化流水线的工作流。好，咱们先来看看为啥说现在大多数人用 ai 做视频的方式有点呃，效率不高，问题到底出在哪了呢？ 你看啊，现在绝大部分所谓的 ai 创作，其实还是一次性的，得靠人一下一下去点去想。 但是你有没有想过，要是咱们能搭一条真正无人值守的生产线，能自动生产一整部剧，那会是什么概念？这就是两种模式最根本的区别。左边呢，咱们管它叫提示词表演全靠人，一时的灵感又慢，效果又不稳定。 而右边呢，就是咱们要说的自动化生产线，它是为了规模化生产而生的，稳定可复制，还能不断扩大。 那么实现这条生产线的秘密武器是什么呢？就是这套组合拳 cds 二点零，它把 open call 和 skills 这两个强大的工具给整合到了一起。好了，咱们就深入进去看看它到底是怎么运转的。 来，咱们看看这台机器的内部构造，其实说白了他就两个核心部件，第一个是个内容工厂，他的任务就是源源不断的生产所有你需要的创意素材。 然后第二个是个执行引擎，他负责把所有那些繁琐的重复的制作工作全都自动化搞定。整个工作流程其实被拆解的特别简单，就三步， 第一步批量生产创意素材，第二步把这些素材整理成一个个标准的结构化的任务。最后一步扔给系统，让它自己去自动化执行， 就这么简单。那这里的 open claw 和 skills 是 干嘛的呢？你可以把它俩想象成是整个生产线的总控制台，或者说总开关。 作为创作者，你只需要用大白话下个命令，比如给我生成一个二十级的科幻短剧，系统就能自动把它翻译成一大堆标准化的机器，能看懂的生产任务。 好了，那咱们先去这个内容工厂里头看一看，这些创意素材到底是怎么被制造出来的。 这个工具的名字也挺直接，叫 micro drama。 skills 就是 微短剧技能包，它最牛的地方在于，它输出的可不是什么零零散散的灵感或者几句提示词，而是一整套可以直接打包发给工厂去生产的完整的项目文件。 那么一个真正的项目包里头都有些啥？你看，从完整的剧本、详细的角色小串，到每一集的分镜头配置，每一句台词，应有尽有。所有生产需要的东西，他都给你准备好了， 我给你举个例子，你就知道这有多厉害了。就拿一部二十五集的微短剧来说，这么一部剧，系统就能自动给你生成和拆分出整整五十个独立的、可以马上执行的生产任务。 但是咱们得说实话，建一条生产线，光快是不够的，对吧？他必须得稳定可靠。而这一点，恰恰是自动化里头最大的一个坑，也是最大的挑战。 你看这个，这是一份真实的失败报告，系统总共接了三百个任务，结果呢？三百个全部失败原因说出来你可能不信，就是因为一个特别简单的网络超时， 你看整个自动化流程有时候就是这么脆弱。所以这就给我们提了个醒，真的要做工业化生产，那些花里胡哨的功能反而是次要的，系统的稳定性、可能性才是最重要的。自动化系统如果动不动就罢工，那他就一点用都没有。 那怎么解决这个问题呢？开发者们就从传统制造业里学了几招，都是工业级的解决方案。比如说在正式开工前，先跑一遍冒烟测试，看看有没有明显的问题。再比如，不把所有任务一次性全扔进去，而是分批推送，降低风险。 当然还有最重要的就是给系统加上自动重试的功能，哪个任务失败了，让他自己再试几次。 好说了这么多技术细节，咱们再把视角拉回来，从一次性的手工的创造净化，到自动化的生产，这件事本身到底为什么这么重要？ 归根结底，这个工作流带来了三个颠覆性的好处。第一，他把想内容和做视频这两件事彻底分开了，互不干扰。第二，生产的每一步都会留下记录文件，整个项目变得完全透明，可追溯出了问题也能很快定位。 第三，也是最重要的，他会迫使我们改变思维方式，从一个艺术家的创作脑切换到一个生产管理者的生产脑。 所以你看未来的内容，生产流程应该是这样的，先是工业化的生产素材，然后是系统化的编排任务，接着是自动化的执行，最后结果自动回传。 这跟咱们现在理解的在对话框里输入一句提示词，完全是两个维度的概念，这才是真正能规模化的未来。那么这就给我们留下了一个特别值得思考的问题， 当生产线已经可以自己跑起来的时候，我们人类的创造力又该去向何方呢？新的价值点又会出现在哪里？

我花了八亿，用龙虾训练出了一个剪辑师，剪辑师真的要失业了。从今天开始，我的口播不需要剪辑师了。嗯，来直接看证据。 我养的这只小龙虾，因我设置的 scares， 自己用剪映，把我的口播视频剪辑成片。口播最烦的点是啥？停顿？口屁、字幕、花字、 bgm 重点放大，找素材， 剪一次至少两小时起步。既然你看我把我原片丢进去，它会自动去停顿，去废话，节奏拉紧一键出字幕，还会把关键词变花字，重点句自动放大， 自动上 bgm， 还会压低，不抢人声。给我推荐要插的素材，我只需要点保留或者删除，结果对比你看，接下来，左边是原片，右边是他剪完的， 你看节奏、字幕，重点音乐全齐，他不是瞎自动，他会在四个关键点让我确认，保证成片，像真人剪辑师。 最后我想说的是，我说剪辑师要失业，其实不太准确，会被替代的是重复劳动，不会被替代的是审美、节奏、蓄势和导演感。未来剪辑师不能叫剪辑师了，应该叫内容导演，机器做脏活累活能做判断和创意，你越早升级，越早吃到红利。以前你不会剪辑就发不了视频， 现在你只需要会表达，剪辑交给系统，门槛被打平了，机会也会被重新分配了。接下来拼的不是工具，是你敢不敢持续输出，持续迭代。你把行业和你拍的口播风格发评论区，我用这只小龙虾给你定制一套剪映自动剪辑工作流。

hello， 你 们去看最近非常火热的 ai 龙虾的这个事情了吗？ 我都不知道应该说什么。哎呀，我的天呐天呐天呐，不知道的我给你解释一下啊，什么事啊？就是，呃，国外一个小哥出现了，搞了一个新的应用， ai 相关的，我们就管它叫 ai 龙虾吧。 然后呢，他就有点像你的小助理，可以实现一键自动化做很多事，比如说你跟他发消息，嗯，说你帮我在飞书上去整理一个表格，渣渣渣渣，然后他就会自动去实现了，不是干助理的活。更不可思议的是，这个软件火了，很多人花钱花米去买安装这个软件，安装完了之后呢， 呃，这个又有很多人说不知道龙虾怎么用，然后中途又有一群人开始卖使用龙虾的课程用。开始用龙虾之后，大家发现它有一个超大的 bug， 就是 这个自动小助理工具呢，它会拿到你主电脑的所有权限， 包括你的银行卡密码，好像支付宝、微信等等相关，就会导致他风险性很高，比如说要他识别到你的危险，他把你的全转出去了，把你的密想密码分享别人给出去了，把你公司的一些信息分享出去了，对不对？然后很多人就觉得，啊，这个危机好大呀，然后就要开始卸载龙虾清空，保证自己的安全，然后 就有可有开始一部分人卖卸载龙虾的钱，哎，我帮你卸载龙虾，你给我付费多少多少？你们有没有想过，从卖安装龙虾到卖龙虾教程到卖卸载龙虾的这一帮子人， a、 b、 c， 其实是同一帮人，哎，这个米啊，从头赚到尾哈，这边正在收结婚的钱，那边就在劝离婚，好收离婚的钱，哼。对， 最后发现红娘跟离婚的律师其实是一对夫妻对吧？从头赚到尾。我只觉得这个东西在我的眼里非常值上税。我的电脑是不安装这个东西的，因为我的电脑是我的主机，他有公司很多信息不能安装这个事，所以我当时没有搞，但是我有关注这个事情， 我关注了以后呢？还有很多人问了我一些奇怪的问题，比如说有个人问我啊， ai 龙虾我能给他发消息说你帮我写一篇小说，长篇的我需要一天一万的量。另外有人跟说 ai 龙虾说，你帮我写一个剧本，大概在市场价值五万米，然后把它卖出去，并且传入我的账户。 嘿嘿，姐妹你要是想做梦呢就早点睡，不要喝咖啡，吃一个什么安眠药对吧？早点睡，早点做梦早点醒好吗？早去早回，不要沉迷， 他不能帮你做这些事情，他最多能帮你做一些小说的整合和发布，每天按时发布，每天去番茄投递， 你都别让他投递和发布，我都担心他抓取的文字是你。呃，非想要发布的那群文字没有想好，或者说他抓取了草稿，只抓取了部分，那发出去最后是一片垃圾。就像你卖一个商品给用户都没搞好，只会影响你自己的口碑对吧？然后 他还拿着你电脑说的权限把其他东西搞错了怎么办？他抓到了别人的小说怎么办？涉嫌抄袭又怎么办？他还没有特别特别的完全可以像人一样去依赖他， 毕竟人大脑才是最好用的部分，对吧？所以我跟你讲，就关于这个伙伴问我啊，这个龙虾同学能不能帮你写小说？不能，能不能帮你写剧本？ 也不能，都不能，甚至说我们一直其实在长篇小说和剧本里面，现在 ai 没有任何一个 ai 可以 做替代，都只能做协助，市面上所有的 ai 都不行。呃，最新模型都不行？为什么不行？因为我会用我们公司开所有市面最高的账号，最高权限付费，那个美金账户每个月都要划钱的。 那为什么啊？目前所有的大模型解决不了的核心的问题。第一个，它没有人类的七情六欲，那个情感流的理解能理解， 那理解的没有那么好，对不对？哎。第二个事情是 ai 对 于这种五十万字、一百万字的小说，它上下的逻辑能力、记忆衔接能力不够， 他说够了，其实不够，经常出错，可以对细节，但是你的长篇小说本身就是靠一些生命力，靠一些情感，靠一些 feel， 再留住用户作为卖点，对吧？应该做不到，除非说我们未来 ai 的 chat， gpt 也好， jamie 也好， cloud 也好， anything， 它的模型做一个大跨步的技术进步，把直接把长篇小说这个部分也给带了。要真的是有那么一天，大家，那就改行吧，我们就做点别的。那我害怕吗？不害怕，我甚至很期待，我喜欢变动，我喜欢技术的变更，所有有危险的地方就有机会，而我是这么一个性格。哈，有分人。所以 ai 龙虾大家大概知道是什么回事了哈，那对于我们小说和剧本行业、短剧行业其实没有什么太大的帮助？那当然，那要是人家以后变得那个厉害了，可对那可能也有别的赞助，那我们敬请期待啦！如果有有意思的信息，我依旧会给小伙伴们分享的呦， 你们也可以分享给我。我非常非常喜欢跟有趣的人，有意思的人，走在闲念的人，好奇心极度强，学习能力极度 agreative 的 人去沟通，因为大概我也是一个性格的好。本期视频就到这，拜拜。