relaycode.top使用教程
把安全这件事想明白以后，接下来大家最关心的往往就变成了另一个现实问题，这玩意到底好不好用？能不能真的支撑一家美国初创公司从零跑到一呢？ 毕竟账户不是用来供着的，而是每天收钱、付钱、管理现金流的工具。我们先说说适用范围，这点对海外创业者尤其的重要。 relay 接受在美国合法注册的公司开户，包括常见的 l l c c corp、 s corp。 不 管你是在特阿华、怀俄明、德州还是其他州注册，只要公司真实存在，有 e i n， 有 合理的业务背景， 就在它的服务范围内。创始人是否为美国身份，公司实际运营是否在美国本土，这些在 relay 的 逻辑里并不是一票否决的根本原因之一。 我们再来看看它的基础功能。你可以把 rela 理解成一套为小企业量身定制的企业现金流操作系统，最基本的收付款能力该有的都有， a c h 转账、支票收付、美国国内和国际电汇一个都不缺。 strike、 paypal、 square 这些创业公司常用的收款平台也都可以直接对接，把钱顺畅地打进账户里，不用再绕一圈。真正让 relay 在 初创阶段特别好用的，是它对乱账期的理解。公司刚起步的时候，钱一定是乱的， 广告费一张卡，订阅费一张卡，外包工具、税款全混在一起。 really 允许你开设多达二十个独立的子账户，每个账户都有独立的账号，你完全可以用用途分仓管理资金， 再配合最多五十张的实体卡或者虚拟的借记卡给合伙人，给员工广告投放各自一张卡，额度一设，谁也超不了。这种设计本质上就是帮创始人把财务纪律硬编码到系统里， 更进一步， relay 还把很多本来要靠会计软件才能实现的事情前置到了银行层面。自动分账、规则、账单支付、发票开据、 quickbooks 和 zero 对 接，这些功能放在一起，最大的价值不是高级，而是让一个还没请专职财务的团队也能够把账管清楚。对大公司来说，那更是加分选项，对初创公司来说，往往是救命稻草。 所以总结一句话，薇蕾的实用性并不体现在它有多花哨，而是它非常清楚初创企业最缺的是什么。 不是金融概念，而是一个马上能用、用不出大错，还能够陪你一起长大的基础设施。在公司刚起跑的阶段，这种不拖后腿的工具往往比一切噱头都重要。
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01:19查看AI文稿AI文稿刚好这两天重新安装了公司员工版的 xewwalk， 那 我给大家演示一下安装好这个 app 之后需要做的三个基础的步骤， 这样的话你的 xu work 才能够和你的国际站店铺去做一个比较强的结合。像现在进行的是第一步，把 xu work 的 插件安装在你的浏览器中，按照我视频的步骤操作就可以，推荐是使用谷歌浏览器， 像这样子的话就是安装好的一个状态了。 接下来进行第二步，就是在应用授权里面去和你的阿里巴巴点 com 去连接，这里呢我是登录了是公司的测试账号，如果大家有国际站店铺的可以直接登录自己的账号就可以了。 最后第三步呢，在这个插件里面去安装生意助手， 这样呢，插件也安装好了，三个最基础的小步骤就做好了，接下来智能体这个界面呢，就相当于是你招的员工。
19外贸顾问默子
02:53查看AI文稿AI文稿嗨嗨，这里是小壮。如果你用 webcoding 做出来的页面，总感觉死板像个 ppt， 这条视频教你把动态美学直接拉满，让你的产品充满高级感的动起来。 今天推荐三个顶级动效组件库和两个保姆级技巧，虽然我也不是技术出身，但也能做出这样这样， 还有这样的丝滑动效。第一，动效外挂库首推的是 u n c 管理 studio， 它最强的地方在于不需要任何的设计和代码基础，就能打造出这种顶级视觉创意的质感网站。它内置了无数现成的 webgl 动画和高级交互元素， 你可以直接一键复制整个项目。最棒的是，它不仅给代码，还支持你上传自己的项目图片，自定义参数，甚至直接导出视频或图像。你只需要把选中的效果和参数作为提示词，喂给你的 webcoding 工具， ai 就 会自动处理所有的技术细节，将这些丝滑组建完美缝合到你的网站里。 第二个， react bits， 它简直是 webcoding 的 动效全家桶，收入了全网几乎所有的开源动效。 无论是动态的背景组建动效，还是酷炫的文本效果，它都有设烈。对小白来说，它最香的地方在于支持高度定制化，你可以直接在网页上修改你的文字内容，调整具体的参数。 最硬核的是，它支持小白直接把代码喂给你的 webc 定工具。想用哪个这些效果让 ai 直接伸手进呢？真正实现一比一的视觉复刻。第三个， design spells， 这是一个专门收入全球顶级产品微动效的灵感库， 它不是对器那些大动画，而是专门研究那些让人心动的细节交互魔法，比如一个按钮被按下的弹性反馈，或者一个输入框聚焦时的优雅律动。它的核心价值在于帮你解决 webcointing 里的生硬感， 它能帮你把产品的精致度直接提升十倍，让用户在每一个交互瞬间都能感受到那种你很懂行的设计高级感。第二篇， ai 投喂小技巧方法一，代码加文档喂养法 当你选中一个动效后，连带着具体的代码和实现文档一起发给你的 web 控件工具，然后输入这段提示词。请参考一下 reactbeats 的 组建代码及官方文档说明，帮我实现一个逻辑完全一致的某某动效，注意保持原有动画的曲线和延迟参数。 方法二，詹姆莱动效翻译官如果你在网上看到一个很酷的动效，但没有公开代码，直接把它们录屏发给詹姆莱，让他帮你提炼一，动画的触发时机 是悬停还是滚动？二，缓动函数类型是 spring 弹性还是 easy in out 平滑？第三，关键，真参数然后把这些细节的关键词投喂给你的 web coding 工具精准复刻，你学会了吗？
4095HiHi小壮
06:41查看AI文稿AI文稿are you ready to explore the stars with me look i can control all the starlight take this my superstar magic see you next time don't forget to wish upon a star。 咱们以前在做图声视频的时候，往往不能精确地去控制这段视频，比方说第一秒干什么，第三秒干什么？ 第四秒干什么？那最近这个 kg 刚刚开源了一个插件，叫 prompt relay 这个插件，那它就可以做到 精确的控制这段视频的每一个小段。比如说我们以这样的一个图片为例，只需要在这里写上一个总体的描述， 下面的话就可以对他进行分段的描述。比如说我们现在给他分了四段，每一段都有这么一句提示词，就是指导他干什么。 上面这个是中文的解释。第一个就是登场完了之后说了这么一句台词。那第二个镜头是能量汇聚，女孩抬起手，空间略微扭曲，说了这么一句台词。 第三个镜头就是说释放出一股宇宙能量爆发，粒子以慢动作爆发，然后说了这么一句台词，最后收尾，能量消散完了之后，他就说了一句再见这么一句台词。 我们来看一下这个生成的效果。先看第一段， are you ready to explore the stars with me。 就 他登场的时候说的这么一句。第二个 look i can control all the starlight take some it's my superstar magic see you next time don't forget to wish upon a star。 就是 刚才的第四个说再见的那一段， 可以看到他可以精确控制这个视频里面的这么四小段。然后呢，如果说是你想调整这个分段，比方说添加这个分段的数量，你就可以点击这个爱的他，就往最后再加一个分段 拖动它，还可以去调整，点击这个可以把每个分段进行平均，如果说你想调整每个分段的时长，你就可以这样拖拽都是可以的。如果说你想删除这一个，点击这个 delete 就 可以删除了， 那我们现在把它给调成平均，那这个工作流你只需要关注这一个用户操作区这个地方第一个就是时长，你想生成多长的视频？我这里是生成了十五秒的帧率，你设置一个固定的帧率，而我这个设置是二十五帧每秒， 在这里上传一张图片，设置视频的宽度和它的高度，这样就可以了，直接点击运行就可以了。 如果说你想抽卡，可以在这里去改变他这个种子数进行抽卡。这个设置的原则是第一个就是你要对他一个整体场景的一个描述，你不需要描述太细，就是对整体的场景进行描述， 场景风格里边有哪些人等等。下面就是比方说我这个是第零到一百二十三针，他干啥，这个是一百二十三到二百四十五，他在干什么？就这样就可以了， 点击运行就可以了，这个工作流都已经搭建好了，所以说用起来都是非常的简单的。那我们现在看一下这个工作流怎么安装。那首先我们要准备一个康复 u i 的 整合包，这个就是康复 u i 的 一个纯净包， 我们可以看一下他的康复 u i 这个插件目录是空的，什么都还没有装，他的 工作流目录也都是空的，都还没有。那我们这里介绍两种安装方法，一种是一键安装，一种是手动安装。我们打开这个康复腰管理大师，进入到这个工作流广场里面，找到这个 prom 的 relate 图声视频工作流， 点击进去直接一键安装，点击开始安装就可以了，那这个时候 com 二管理大师就会自动下载这个工作流文件，以及这个工作流使用到的所有的插件，节点，依赖等等， 你只要等它完成就可以了，可以看到现在都已经安装完了，包括上面的这种插件的安装，还有这种依赖都是自动安装完了， 安装完之后点击关闭，我们在这里重启一下。好，现在是重启完了，我们进入到这个工作流这里，可以看到这里多了一个 comu 管理大师这个文件夹， 下面就是这个刚才下载下来的这个 ltx。 二点三 prompt relay 图声视频工作流，我们在这里 上传一张这个图片，这个题字词我都是保存到这个工作流里面了，你下载下来之后，这个视力的题字词都在，你参考这个题字词来写自己的题字词就可以了。然后点击运行好，现在已经运行完了，可以看一下 i can control all the starlight， take this my superstar magic。 好， 可以看到就是在康复腰管理大师里面直接一键安装，就可以把这个这么大的工作流直接在本地运行起来，那我们下面看第二种手动安装。首先进入到这个康复腰搅拌站里， 点击这个模型广场，找到这个 l t x。 二点三 prompt relay 图声视频模型和工作流，点击进去点击下载，这里可以免费下载， 点击确认下载，复制一下这个地址。那这个网盘里面有两个部分，第一个就是这个 model， 你 下载下来之后，把这个 model 直接覆盖你的 comui model 就 可以了。 第二步就是在你 comui 里面去安装这个工作流需要的插件。第三步就是重启 comui， 将这个工作流拖入到 comui 里面。再根据刚才说的，还有这个地方也有一个使用方法的，建议 按照这个步骤来操作就可以了啊，这个就是 ltx 二点三这个 prompt relay 这个插件的用法。
13AI搅拌机
08:13查看AI文稿AI文稿最大的问题不是画面不好看，现在模型已经能够做出不少细节了，雨夜街道的反光，霓虹灯，在车窗上的颜色，人物衣服上的皮革纹理，那这些东西呢，都能够一一呈现，那真正难受的是节奏。你写了一大段 prom 的， 里面有镜头推荐，有转场，有人物，有环境变化，还有最后的反转 模型。看完以后呢，经常像听了半截故事，知道你想要什么样的氛围，但是不知道哪件事情先该发生，结果呢，就是画面动了，但是并没有节奏。 那这次呢，我用的是 comforion lt 叉二点三加 prom 的 relay， 那 prom 的 relay 呢？做的事情很直接，它就是把一整段提示词拆成多个分镜，但每个分镜呢，只负责一小段的画面， 而且可以自己单独去设置持续多少帧。那这个功能呢，看起来不复杂，但是对于视频来说非常关键， 因为视频他不是一张图拉长了，视频是时间，是顺序，是什么时候推进，什么时候停止，那测试的时候呢？我做了一个电影镜头，那开头呢，我们这里是两 个人坐在木椅上面，表情呢，迷茫不安。那背景是一个模糊的老年女性和一个荒原，体现出来的是一个复古西部电影，质感是暖金色调的。 而且呢，第二帧我是加入前景女性为视觉中心，那背景呢？还是保持这种虚化画面呢？会有一点点轻微呼吸感的一个晃动。 那随着镜头推进呢，来到了第三张画面，那这个是在一个法国乡村里面，前景是一个穿着棕色外套，戴着黑帽的一个牧师，那手持一个红边黑皮，书 情严肃，那右侧是一个穿着深绿色外套，戴着中帽子的一个年轻男性，背景呢是枯黄的灌木丛和远山，有种复古西部的电影质感，高强度的一个对比。那这三张图片呢，我在这里依次去输入了对应的提示词。 ok， 我 们来看一下它最终生成出来的一个效果。 其实生成出来的时候呢，我是有点愣住了，不是说他很完美啊，但是呢，他确实是随着我们的书写将这个顺序呢，结构上面终于顺出来了。 那以前的这种镜头我也试过啊，我可以把完整的一个描述一次性的去丢给模型，但是呢，他很容易乱。其实这个呢，也不能全部怪模型，因为呢，我们给到他的是一个一团信息，所以他只能够去猜测这个顺序。 那这个 from the relay 的 好处呢，也就在这里，它是把事情一件一件的拆开了。那比如说第一段镜头呢，我只做定格在金发女性迷茫不安的一个侧脸，并且呢，让模糊的老人逐渐的淡出， 随后镜头以叠画进行转场。其次第二帧呢，我是书写了一个切换，红发少女骑着老式电动车在蓝天绿树间穿行， 镜头跟拍其行动态。最后的镜头是直接弹入到西部方圆拉远，弹现手持圣经的牧师和身旁的年轻青年，并且呢，镜头稳定地推向两人。整体的风格呢，是这种复古胶片质感， 从情绪迷茫到自由再到宿宿命感的重重递进。那很多时候呢， ai 视频它缺的不是一个很长的 prom 的 其实，而是缺一个更清楚的一个分镜， 现在呢，去书写这一类工作流，会先把大局的这个 prom 的 写的比较克制，那大局上面呢，大家就可以只书写一些画质和风格，就不用把剧情放进去， 而且呢我们剧情放进去就很容易会和分镜互相干扰，那大局呢，他负责的是一个气质，那分镜他则是代表的一个动作，这样子就会干净的非常多。 这里面提示词呢，我比较推荐大家使用英文进行输入，那其实呢，我们的这个镜头语言，它采用的是这个 l t s 二点三的这个模型，那这个模型呢，对于英文的理解能力呢，会更加的稳，那中文呢，不是不能书写啊，但是有可能它会绕一下，就是会把一 意思理解的有点傻。大家也知道啊，就是我们在和人去沟通，镜头一样，你说慢慢拉远露出环境，那不如就是说退后几步查看房间的环境，那参数这块呢，也别太易啊，那我一开始呢，是踩中了这个帧率的坑， 那像 l t s 啊，它的一个节点，还有以及最后的合成视频节点当中的这个帧率，也就是我自己设置的二十五帧， 一定一定要一致，比如说大家如果设置的是二十五帧，那就都是书写二十五帧，那总帧数呢，也要去进行 计算，那比如说像十秒钟的一个视频呢，我们书写是二十五帧，那么总的一个总帧数也就是二百五十帧，那如果说拆成三段呢，我们就可以粗略的计算分成像八十三，八十四帧，这样子不用太精细啊，那我们可以先看节奏，哪里太快了，我们就拖到哪里就可以了， 再去进行慢慢的修改。那分辨率呢？这一次我比较推荐大家使用一千二百四十八乘七百二十，那画面细节呢，会干净一些，尤其像这一些电影镜头这种地方， 它的生成效果看起来会更加稳。那如果说你的显存不够的话，就不要硬撑啊，我们先可以降一下分辨率，再去跑通 from the relay 的 节点呢，操作其实并不难啊，这里呢会有一个加分镜的一个选项，我们直接点一下就可以去进行添加了，我们可以拖拽去调整我们的一个节点顺序，而且呢你可以在最底下去修改每段的一个帧数，控制镜头的一个长度。 而中间的这个选项呢，是可以平均的去分配时间。而你最后一个选项就是可以点击删掉多余的分镜。它其实不太像真正的那种剪辑软件，但是呢，有一点点那种时间轴的味道了，你会开始想这段要不要多给二十帧反转过来会不会晚一点更好？ 那镜头呢，是不是在这里就应该收住？那其实它的安装流程啊，并不算复杂，我们只需要呢去更新一下本地上的一个 comrade， 再通过管理器去更新一下，然后下载这个插件就可以了。 测试完之后呢，我最大的感受啊，就是 ai 视频正在从一个生成结果慢慢设计成一个过程。那以前呢，我们去书写 pro 的， 然后等模型自由发挥，那现在呢，至少是可以去拆分，然后再安排每段时间，让模型按照我们指定的顺序去做。那这个变化呢，是挺重要的， 因为视频好不好看，很多时候不只是我们看画面，那画面呢，只是门票，那真正让人愿意看下去的是整个视频的一个节奏， 什么时候推进，什么时候切换，什么时候反转，什么时候把镜头收回来。这东西呢，就好像是拍一条片子。 所以 prime 的 related 价值呢？不是说让 prime 看起来更加整齐了，它真正补上的是 ai 视频一直空缺的一个时间控制， 那 lts 二点三呢，就像是负责把画面拍出来的一个摄影机，而 prime 它就是像在旁边安排视频节奏的一个人。 那这个说法呢，可能会有点粗啊，但是呢，目前老师是这么去理解的，那如果你想要尝试去做这些古风的慢剧，电商短片，带货视频短剧等等，或者是那种电影感传唱，那我觉得这一套东西一定值得大家去试一下， 尤其是从一个物体钻进另外一个世界，再从那个世界拉回现实的那种镜头，那这种结构呢，在以前来说可能会容易崩，但是现在至少是可以认真去调试了，当然还没到那种随便写写就能够稳定出片的程度，但是方向已经很清楚了， 以后做 ai 视频，也许不只是比谁的 prime 写得更长，而是比谁更会猜镜头，谁更懂时间，谁更知道下一段画面该怎么停， 怎么去推进。只是呢，我也在想啊，现在的工具越来越像导演了，那我们到底是谁在创作呢啊？还是在学着给模型排班呢？那么今天视频呢，分享到这里就结束了， 如果大家对于这个工作流比较感兴趣的话，都会给大家一一分享的，同时也非常期待小伙伴们可以创作出自己的优秀作品，那我们下期再见，拜拜！
103AIGC秋子
02:18查看AI文稿AI文稿hello， 各位小伙伴们，中伙伴们，大伙伴们，大家好，今天我们要给大家分享的是一个 ltx 二点三提示词分段的一个插件，它的中文名叫提示词中记，这一个是 ltx 二点三加上提示词中记的一个简单工作流， 简单看一下我们这个工作流，整个工作流就是 l t x 二点三的一个徒森视频工作流，一段采用的一个工作流。当然我们在这里加上了一个反向提示词以及 l t x n a g 这个节点， 当你需要用到反向提示词的时候，可以在这边打开介绍一下我们这个提示词中间的一个插件，这是我们开间大脑开发的一个插件，这个插件的主要作用就是可以将我们的提示词进行分段书写，同时可以控制我们一个提示词的真长度，也就是说我们可以在一段时间帧 之内输入不同的提示词，然后在这边有一个爱的是增加我们的一个提 词分段，中间这一个按钮是将我们的分段针进行一个平分，最后一个是删除我们的一个提示词分段区域，在这里我们可以直接输入提示词分段的针长度，在这里我们可以拖动进行更换提示词的一个分段区域，这 这里是我们整个提示词一个全句提示词。这个框里我建议大家只输入我们的一个风格描述以及画质描述，主要就是全区描述的一个提示词，这里输入我们的一个分段提示词。分段提示词的话不要进行重复的一个描述， 重复描述可能会在我们最后出现一些意想不到的结果，看一下我通过这个提示词中记分段生成的一些视频，哈哈哈哈 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈， 整个效果来说的话是非常的不错，大家可以部署来体验一下。好，这就是我们今天分享的 air tx 二点三提示词终极分段的一个插件和工作流，喜欢的小伙伴们中伙伴们给我们来个一键三连，感谢大家的支持与关注。
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01:42查看AI文稿AI文稿最近抖音又刷到一堆教程，教你把 cloud code 接到第三方模型。第三方 api 中转站里，看起来很爽，不用担心封号，不用折腾网络，还能省成本。但这里面有个坑，能跑通不等于真的省钱，能省钱也不等于真的安全。 保姆教程通常只教你怎么接，很少告诉你接完之后怎么扣费，怎么封扣。第一，先看他怎么计费。 你用的是官方订阅额度还是额外 usage bundle？ 是 apikey， 还是某个中转站自己的余额？这四个东西不是一回事，你以为还在用订阅，实际可能已经在暗偷肯烧钱，评论区已经有人说晚上没用大模型，醒来还被扣了几美元。 所以别只看单价，要看完整账单。第二，别只看便宜，看它有没有缓存，原生 cloud code 有 自己的上下文和缓存机制，换第三方模型之后，有些列录可能每轮重新计算，表面单价低涨，任务反而更贵。第三，鱼类和中转不是护身符， 你代理直联没事，一换 crs 鱼类中转就封。不一定是你配置错了，可能是请求头客户端指纹调用频率， 模型行为画像都变了。第四，别把主力账号当自动化池。 cloud pro max 本质上还是个人订阅，你把它接到第三方 agent 批量任务拼车，中转里 行为画像就不像正常个人用户。所以今天别急着问哪个接口便宜，哪个中转稳定。先问四件事，按什么扣钱，有没有缓存链路和指纹变没变？会不会把账号变成任务池？ 你现在是官方指点第三方 a p i 还是中转？雷雷评论区说一下，我帮你判断风险点。
29AI智能创意
11:16查看AI文稿AI文稿哎呦喂， t 八那瓜娃子开始更新 l t x 了，今天先上真王炸，是从精确控制，直接对标闭源模型，效果好，大家点个赞，效果不好，直接四十米大托伺候耍起。 好美丽的地方 好美丽的地方啊， 好美丽的地方啊。 大家好，我是提拔。那今天呢，给大家更新一下 ltx， 那 在我们四月二十二号的时候呢，给大家更新了 prompt relay， 它呢对于我们现在的一个开源视频的控制啊，是非常有效果的。那之前呢，作者是在玩的基础上开源的， 但是 kj 直接把它复现到了 ltx 上，那在这期视频里呢，给大家展现了它的一些能力。 kj 这个节点一直在更新中，我们看一下，目前还在啊进行中。那之前呢，它更新了这个节点，包括新的 smart 节点，这两个节点呢，一直没给大家介绍，那今天呢，顺手给大家说一下， 同时呢，今天还要介绍一个罗兰，这个罗兰呢啊，实际上是三月多分就发了啊，我是用过了，但是我之前 做 ltx 的 视频就比较少一点。那最近呢，也给大家补一下，因为我确实觉得啊，现在 ltx 无论生态还是效果都非常不错了，确实是值得去做这个教程的。那首先我们来到 runnyhab 啊，这是我最常用的 ai 工作台，每天都会更新最新的工作流，包括模型，节点等等。 那今天呢，这几个新的工作流呢，我已经上传了，那我们一会儿可以来体验一下，我们先从最简单的一个开始。首先我们来到工作流看一下啊，那之前呢，我们 prompt relay 我 们有两种方式，一种呢是用竖线，一种呢是秒的方式去控制它大概的一个时间。 那现在呢啊， k j 做了一个 smart 节点，这个节点也就是说啊，它是会自动去控制的，就是非常简单，我们只要提示词按照顺序去写，它呢就自动可以控制。 然后呢我们来看一下啊，这次更新以后呢，效果也非常不错，我这边呢还加了 v b r v r， 而且呢没有权重开到一，我们来对比一下它的一个动作。首先 啊，女人在街道上漫步，天空下起了雨，女人用手啊捋了头发，镜头慢慢上移，聚焦脸部，女人转身丢掉伞，挥手，女人朝远处走去，镜头逐渐拉远 啊，现在我们来看一下他这个镜头的遵从程度啊，这边我设置没有加这个时间戳，我们直接看 第一个镜头啊，女人在街道上漫步，天空下起了雨，女人捋了头发，镜头慢慢上移到脸部， 女人转身丢掉伞，挥手，女人朝远处走去，镜头逐渐拉远。不说百分之一百复现了，我们的提示词 起码有百分之九十五以上，而且呢现在的脸部的一致性也保持的非常好。那下面我们来看第二工作的，第二工作的呢是多针，首尾针在 ltx 二点零的时候呢，给大家有做过，那在 ltx 二点三呢，一直没有给大家做，那目前呢，今天呢，给大家把这工作的都完善了一下， 但是呢，这边多加了个罗兰，这个罗兰呢刚才给大家看过了，是三月份出的，这个罗兰呢，它是可以平滑，也就是我们多蒸的时候的一个效果啊，可以让它更加丝滑，哪怕啊三张图它本身不是那么连贯的情况下，它依然可以得到一个比较好的效果。 我们看一下多针首尾针，我们在 r h 设置的时候一定要注意啊，这个节点一定要注意，跟我们本地是有区别的，我给大家解释一下啊，这个要怎么设置？我们把这几个拉过来给大家看一下， 我们看一下啊，首先来说在 r h 上这里的 index e 好， 我这边设置零，什么意思呢？就是从第零针开始， 那中间呢？第一张图，也就是第二张图啊，它是一百八十一帧，也从一百八十一帧开始是第二张图， 那负一呢？就一直到结束是第三张图，然后呢给到他们一个权重，这权重你是可以调的，但如果说你设置零的话，它就不起作用啊，有的人可能在 i h 上一直出问题，就是因为设置不对， 大家注意一下啊，在本地的是不一样，本地呢是有一个 switch 的 一个按钮，就是我们可以去调整啊，就是你要几个 index 好， 然后呢我们刚才也给大家看过啊，它这个效果了，我们看一下啊，对吧？在多镜头的时候啊，它非常丝滑，可以看到，对吧？可以完整的进行一个过渡，这个呢就是一个很好的一个啊，多帧，首尾帧就是加上我们罗拉以后， 我们在提示词写的时候也非常简单，可以看到我们开始写了下大概的一个人设，然后呢面向镜头，然后呢我这边特别写的啊，四个画格，所以说他这边直接出来了一个四宫格，对吧？然后慢慢聚焦两步，然后呢说后面的地方 慢慢移动到啊与人侧脸定格镜头像，这种情况下呢，我们实际上还可以加上，就说 v b vr 啊，就是你不要权重太高了，我们可以加上跟它一起发挥作用，那它的动作的提示词呢，就会变得更加好，那在我们现在做首尾帧 手中尾帧的时候呢，都是非常有用的，尤其呢它是支持音画同步的啊，我们可以在这边加上我们要的这个文字。 下面呢来给大家说一下，我们通过多针首尾针加上 prompt relay 啊，同时发挥作用，我们去怎么设置啊？这工作流看着稍微有点乱啊，有点复杂，没有关系，我给大家稍微解释一下。首先来说呢，这边是四张图，也就是啊首针，尾针以及中间两个针， 那这里呢我们可以设置它的一个总帧数啊，这个呢就是要给大家说一下啊， kj 的 第二个啊，它这个 prompt relay 的 一个用法，它一共有三个节点啊，第一个节点呢，我们在上期视频给大家说过了，我们看一下上面呢它还是一个总的提示词 啊，总的提示词，那这是四张图呢，我是怎么生成的呢？给大家看一下。这个呢就是最近给大家一直在完善的真正的本地 啊整合包，那这里呢我们只要输入简单的，它自动会把这个四宫格的每个镜头给生成，到时候我只要复制过来就可以了。生成图像以后呢，我们点一下自定义剪裁，然后呢它就可以自动生成四张图，然后我们传到我们的 control 里面，就非常啊丝滑的这样一个操作， 然后我们来说一下这个节点的使用，这个节点呢同样的啊，一个呢就是我们啊在总提示词写一下啊，他大概在干什么，就比如说他一些服装啊等等，我们稍微写一下， 然后呢下面呢啊他这里是可以添加的，可以艾特，也就是添加这一块一块的，我们在这里呢设置了总帧数三百八十五帧。 那然后呢我们每个啊就是每一段提示词，他动作呢，我们是可以手动调整的，如果说你这个特别大的情况下，我们会看一下啊，后面呢他就会减少时间，这个注意一下啊， 就说我们可以先大家调整好，如果说不够的话，我们可以再把这个整体的长度稍改一下，每一段可以看到都可以单独的设置，然后也可以添加新的段落 啊，这个呢就是比较方便啊，就是我们在工作流里面是比较方便的，当然肯定是没有刚才 smart 自动那么简单。 然后这个 prompt relay 的 节点呢，在之前的教程给大家说过啊，它本身是一个即插即用的，也就是说呢啊，它是直接可以连上我们的模型管道， 你任何的工作流实际上它都是可以去参与的。只是说呢，我们现在啊通过多帧我们看一下，我们这边有两个多帧的节点，跟刚才一样的也是啊，这个是第零帧， 然后呢这个是我们第二张图片的帧数，第三张最后是负一，我们对应的这里四个啊，零八是一百六十一，负一，也就是最后的一些。那最后我们生成的视频呢，我们可以看一下啊，这呢就是他的一个动态， 这个动态我们会发现啊，因为这四张图呢，我没有把这个他们的联系啊写的非常清楚，也就是非常简单，比如说让摄像头闪一下，然后呢拍一下侧面，聚焦我们的脸部，所以说呢，他有一种啊贴近的感觉，那整体呢还可以， 对不对？那如果说我们希望啊他的动作呢更加的顺滑，也就说每个镜头之间衔接更加好，我们要怎么处理呢？ 那这就又来到我们第四个工作流了，在第四个工作流中呢，我们除了用了 ltx 啊一点一的这六模型以外，我们加上了 vbb 啊，那可以更好地控制它的动作，同时呢为了让过渡更加丝滑，也就刚才我们说的啊，手中尾帧或者说多帧的一个罗拉， 然后呢把它也加进去，同时呢我们用上了 front ray， 让它很好地进行动作的控制， 最后呢我们再通过这个多帧的这个节点来控制它每一个部分啊它的一个动作，那最后呢，我们就来看一下啊，加上以后它的一个效果，好美丽的地方啊， 这里呢也有它的一些提示词的要求，包括我们镜头的闪烁，我们看一下啊，对吧，比刚才啊整体的这样一个流畅度好了非常多，除了第一个镜头有一点贴近， 当然虽然还有一些地方可以进一步的控制，那在后续的视频中呢啊，再给大家进行教学，今天视频呢，我觉得长度已经差不多了， 那我们可以尝试一下啊，因为根据有的朋友他就有希望有更多的这样一些切近，有的人希望他更加的一个连贯，那通过多种模型包括节点提示词的方法， 包括啊， kj 最新的 smart 节点，我们可以很好地进行控制，甚至达到一个币源的质量，大家可以多多尝试。那今天教程到这里了，谢谢大家，记得给提拔点个赞。 另外我们公司 a x 开发的无线画布呢，大家也可以来玩。点击右上角输入绑定人一零五六二啊，可以领取三百 minus。
03:18查看AI文稿AI文稿大家好，自从 sora 一 停服以后，国内媒体、生成模型厂商纷纷涨价，尤其是西当司老师，排队涨价， 还整移动互联网那个套为 ip 中避免排队的鬼玩意儿。接着上风发话要下架低至 ai 短剧，这让 ai 短剧从业者无比心碎，雪上加霜。我不讲政策，只讲技术，从业者也别急着心碎动，回本地部署康菲 u i 不 香吗？ 哦，你说角色动作不可控？对，我们今天聊一篇非常有意思的论文，来自南阳理工大学 s lab 团队，标题叫 prompt relay。 核心就一句话，让 ai 生成的视频能严格按照你写的时间剧本走。现在视频生成模型，比如 sora clean view， 视觉效果确实越来越好了。但有个老大难问题，你想让视频里先后发生多个事件。比如先是一个男人在香港街头自拍，然后他把手掌伸向镜头，手掌填满画面后拉开，场景变成了大峡谷。 现有模型根本搞不定，要么所有时间混在一起，手掌还没伸出去，大峡谷就冒出来了，要么过度生硬，向 ppt 翻页。本质上，模型把整个长文本当局提示来处理， 不同时间段的语义概念互相串味，时间线完全乱套。这篇论文提出的 prompt relay 思路非常优雅，把每个文本提示只路由到它该出现的时间段。具体来说，你把视频切成多个时间段，每个段配一个局部提示，然后在交叉注意力机制里加一个软乘法， 如果某个视频 token 的 时间位置不在某个提示的指定区间内了，就衰减他们之间的注意力，最后在边界处平滑过渡，不是硬切，而是让相邻两个提示在边界附近共激活一小段自然交接。公式很简单， c 等于 v r u 括号里真位置减去段中点的绝对值，再减去一个窗口宽度，整体平方后除以两倍的希格玛平方。这个乘法像让注意力在段内自由流动，在段外平滑衰减。你可能会问，直接屏蔽掉不相关的注意力不行吗？ 论文对比了硬雅马和软衰减。硬眼马在断边界处注意力突然切换，但自注意力还在延续。上一段的视觉结构信号冲突导致画面突变，人物错乱而边界注意力衰减。在边界附近，两个提示同时弱激活， 给模型一个交接区来自然过渡，看图就能感受到差距。硬眼马那边吃意大利面的从男人变成了女人，软衰减这边过渡就自然多了。 他们在 w 二点二上做了实验，对比了 solar storyboard， clean 二点六、 v o 三点一等模型，人类偏好，评分越低越好。 时间对齐方面，弯二点二得分四点零零，加上 prompt relay 后降到一点一零，过渡自然度从三点五零降到一点一七，视觉质量从四点零零降到二点八三，全面碾压。而且这个方法不需要训练，不需要改模型架构。零点零降到二点八三，全面碾压。而且这个方法不需要训练，不需要改模型架构，零点八三，即插即用。 当然有个小问题，每个段只关注自己的提示，如果跨段的人物或场景描述不一致，外观可能会漂移。解决方案是加一个全局提示，提供共享。上下文总结一下， prompt relay 用了一个非常清亮的注意力路由机制，解决了多事件视频生成中的时间控制难题， 不需要训练，不需要改模型，效果还特别好。这对于电影级视频合成、广告制作、短视频创作来说，都是一个非常实用的进步。论文编号， l e r v 两千六百零四点一零零三零，感兴趣的朋友可以去看原文。好，今天就聊到这，我们下期见。
05:43查看AI文稿AI文稿嘿，平台，这里是我们的团队，所以我意识到 youtube 平台上还没有关于新款 unify 主机及其如何连接车库门开启器的视频。 所以我想快速给大家看看我是怎么做的，如何接线的，以及在 unify app 里它是怎样工作的。一旦看到布线情况，你会发现这是一个相当整洁的设置，所以这就是这个设备。盒子里还有什么呢？ 就是这个小工具安装 out， 我 只用了粘合剂，我觉得它可能是磁性的。我不记得了它们的一些小型设备是，但基本上它是顺势脉冲来触发我的车库门开启器。 这些电缆连接到，当然还有行程传感器以及墙上的按钮。 这是一个干接点继电器，供电效果不错。很多人对供电有疑问， 基本上我下楼翻了一堆杂物箱，找到了这个砖头充电器。我不记得是买什么设备时附赠的了，但我知道它的功率额定值适合这个设备。 于是我拿出充电线，把它剪开。玻璃电源线的两端将它们分开， 带有那么浅灰白色条纹的那一根最终接近了。抱歉，是这个。出乎意料的是，它最终变成了负一，但我还是给他通了电。 然后我把多余的线缆取下，将其连接到车库门电机本身。最好用一根外观略有不同的线，以免不小心烧坏连接到电源的设备。 但我剪断后，那根线就躺在旁边，所以这根线是从 come 接到零一上的。嗯，我得测试一下。我先拆掉了一些线，发现按钮不工作了。哎呀，我刚把它拔掉了， 现在重新插上了。拿到了我的标准接线端子，你会看到墙上按钮的现有线路，那些就是我们正在接触的线路。那是在这边的左侧。我在网上了解到 chamberlain 推出了一些新的限制性电机。 我想如果你的按钮是黄色的，那这个可能完全不适合你。幸运的是，我这里有一个十三年的电机，它允许这种通信，但是 总之在继电器一测很简单，就像我展示的，来自开启器的其中一根线连接到 c o m， 另一根则接到零一。哪边是哪边无所谓，因为只是在闭合回路。 当继电器咔嚓作响时，他模拟的是你用手按下墙上按钮的动作。我在设置里把它调成了瞬时脉冲模式，因为如果是为持续导通状态，就像有人一直按着车库门按钮不放，这可不是我们想要的。 我记得甚至有个零点一秒的脉冲选项。不过我现在展示的是 app 界面，这里就是 protect 功能模块，这是在浏览器上，就在应用里。嗯， 我也将其设置为车库门模式。无延迟一个脉冲。正如我之前所说，连续模式，就像你一直按着车库门开机键的按钮，触发时长为零点一秒。 你可以这样理解，在输出二上，如果你有另一个像我这边的车库门开启器，你可以再拉两根线接到那个开启器上。 而输出二上的这个其他按钮将与那个通信。我一碰，它就能听到咔哒声。但这延迟几乎是瞬间完成的。咱们看看， 我在这给你看看。在线时，它是仪表板小部件，目前已在电脑上出现。我们在这里获得所有相同的设置。它现在并未出现在 home ecu 中。 我希望这能改变，因为那样我就能够将其。 我在这里再次演示它在浏览器上是如何工作的。这就是按钮的样子。大概就是这样了。 你可以在这里设置警报。据我所知，我没有车牌识别相机，但如果它能读取您的前车牌，就能为你打开车库，甚至可能识别人脸。这样我还没设置。当我的前置 p d z 摄像头检测到有人时，就直接打开车库门。 但你知道， protect 里的可能性几乎是无限的。这很酷，很快，轻松安装，没掉过链子。
06:00查看AI文稿AI文稿去年十月份，我放弃了古法编程，打开了 curses， 正式开始了我的 web coding 之路。之后我就不断转战 tree、 cold、 body、 animography、 cloud、 code、 ai coding 工具轮着换 各种大模型，包括 gimini、 gilm、 kimi、 deepsea、 cloud 等等模型全部都拿来扣了一遍。那这一年我到底 web 出了什么呢？我把我的吉他仓库丢给了 deepsea， 他 给我的回答是， 大家好，我是皮特产子。欢迎来到本期视频，那么可以继续来看看 ai 对 我的这些项目的锐评。 可以看到我的第一个项目是 desktop agent 这个项目，它是一个美化程序，当时是花了两周的时间用 ctrl 去尝试把它做出来， 但是一直做不出来。我当时剖析我做不出来的原因有，第一个就是因为它的语言，这个项目所使用的语言我不是很熟悉，再加上确实 这种偏底层方面的一些需求没有那么容易能够实现出来。再加上我当时用的一个模型是一个相对来说比较便宜的项目， 那么 wordfire 这个项目是一个文件格式识别工具，这个是单纯当时为了做一期那个文件格式的一个科普，所以说做出来的一个工具，这个工具其实是一个非常小的工具，也没有什么维护的必要，所以到现在没有去做过任何的更改。 第三个纯粹是因为感兴趣，因为当时有一个图片防水印的算法机制在 get 上发布了，那我当时就想着结合这个机制来做一个来去进行 web coding 练手去做一个 web 端的项目。出来之后呢，就是到了 don't touch me 这一个的话，它是用 python 实现的，是用 c c 来处理的。这个项目原因是因为当时我想要做一个电脑开机后能够自动的截图，打开摄像头的通知手机的这样一个方式，当时在差不多三天内就把它做完了。 这个项目其实挺好实现的，就主要拿的就是可能会在注册表以及开机的一个启动上可能会容易出问题，然后这个项目他其实已经差不多完成了，所以说后期也没有什么维护的必要。再说我可能虽然说有些小毛病，但是他是给我自己用的嘛，又没有再去对他进行维护和优化。 那么包底这一个项目呢？本来是想要把它拿来作为我选定去收集一些情报的一个 工具，但是确实定位非常模糊啊，就像 ai 这样锐屏的一样，确实定位非常模糊，他又有 b 站的一些我关注的一些博主，他们发布的内容，又有一些 i s s 定位员，然后还有一些 ai 的 信息，然后导入起来进行数据分析。 当时的定位确实很模糊，就是想到什么我就给它加需求，就像比较多事的甲方一样，一开始只是为了一个需求去做事，然后做到后面一堆需求凑在一起， 就都不知道自己开发到哪里了。后面因为开发到一半不知道怎么开发，又爆了个 bug， 很 难去追溯那个错误的源头，所以说就放弃了这项目的维护。 happy music 这一个就是拿来练手的一个小项目，当时想的就是如果说敲键盘的时候能够听音乐，那我就可以为了听音乐而敲键盘，然后都会这样一个方式来激励我自己去不断的敲键盘，敲键盘，敲键盘，所以说就做了这个项目，但是没成功，因为确实他涉及到乐理方面的知识，做到后面就做不出来了，又放弃了这一个项目。 然后这个项目呢，是一个用来去收集那个自身账号的数据中心的数据，然后把它做成一些可说话的功能，同时还会有 ai 去基于这些数据对我账号进行分析和给出一些优化的建议。 那么这个项目的话是因为有粉丝，他给我提出这个需求，然后我就我觉得非常有意思啊，所以说我到时候花了一下午的时间把它给做出来了。在今年一月份之前，我一直都在不断的扣顶，扣顶扣顶， 但是从月份之后，我注意到了一个东西的兴起，那就是 skill。 skill 的 一个兴起反而让我更加兴奋，因为它快、简单、有效果，我只需要跟 ai 说一句话，它就能够帮我去抓取 b 站热点制作大纲，写脚本，包括我后面我视频做完之后的字幕生成、纠正 运用、发的调研等等等等，只需要一句话， aj 就 能够在一定时间内帮我完成，那么这些是真的能够用在我的视频创作工作流上的，而我每天都在使用，所以说到现在为止，我依然在不断的去优化和维护这样一个工作流和 skill。 那 是不是说这些之前开发的 git 项目就没有用了呢？ 不是的，这里面其实有一个非常重要的关键词叫做真实场景，针对于我这些在 k 大 上的外不出来的这些项目，他们虽然说不算是我纯粹的个人自嗨，但是他们大部分有一个非常共同的点，就是我在几天内不断的快速迭代，提交了很多个版本 之后没有反馈了，所以就直接抛弃了，不再维护，不再优化。那么经过我的反思之后，我发现之所以我会不再去维护和优化这些项目，首先第一个就是我真的实现不出来，但更重要的就是我做的这些项目没有反馈，他没有反馈到我自身，也没有得到外界的一个反馈， 那么没有这些动力，我就很难去提起兴趣去继续优化我的项目。反过来这些应用到我视频创作上的这些 skill， 我 目前一直在不断的迭代，一直在不断的优化，我的每一次优化就可以让我的视频创作快一点，效果好一点，我抓取的热点更准一点， 那么我就在这样的一个过程中得到了不断的反馈，有了这些反馈呢，我就能不断的迭代，这样的一个良性循环，这种动力就会源源不断的推动着产品往前走。在上一期视频中，我有一个粉丝向我提出了他的一个需求，我用了一段时间 快速的外出了一个项目出来，做成了视频。这个粉丝后期后续得到了这个项目，他给我的反馈就是能够让我有不断的继续开发，继续优化维护的一个动力， 所以说我需要得到你们的反馈。如果说各位粉丝有什么想要 ai 解决的需求的话，欢迎在评论区告诉我，我会尝试用 ai 把这些需求都实现出来。 ok， 那 么本期视频到这就结束了，我是别的毯子，一个 ai 实战成长类型的博主，我们下期再见。
60比特毯子
00:11查看AI文稿AI文稿二零二六年弱电人必会的交换机调试命令都在这里了。一、基础系统网络命令。二、 d h c p 常用命令。三、密拦常用命令。四、接口命令。
4523启丰科技-产品
01:02:38查看AI文稿AI文稿六十分钟，全身超级燃脂男女跟练版他来了！全程六十五个动作，第一个动作，热身手臂摆动三十秒。 第二个动作，热身迈步开合 三十秒。 第四个动作，热身前屈拉伸。三十秒。 第五个动作，热身抖动放松三十秒， 休息十五秒。 第六个动作，开合跳四十五秒， 休息十五秒。 第七个动作，原地跑高抬腿四十五秒， 休息十五秒。 第八个动作，侧滑步跑四十五秒， 休息十五秒。 第九个动作，开合跳四十五秒， 休息十五秒。 第十个动作，原地跑高抬腿四十五秒， 休息十五秒。 第十一个动作，侧滑步跑四十五秒， 休息十五秒。 第十二个动作，深蹲脉冲四十五秒。 now can i kick it thank you yeah i'm so go hard like i got out of it a way to my heart beat and a meaning of the beat like i give a little speed to a great white shark on shark week raw tend to go up but now i never ever did it for a throne and then we keep my。 休息十五秒。 第十三个动作，深蹲接提重四十五秒， 休息十五秒。 第十四个动作，深蹲提膝四十五秒， 休息十五秒。 第十五个动作，深蹲脉冲四十五秒， 休息十五秒。 第十六个动作，深蹲接皮种四十五秒， 休息十五秒。 第十七个动作，深蹲提膝四十五秒， 休息十五秒。 第十八个动作，反向健步蹲四十五秒。 me learning a little bit faster make my skin a little bit thicker makes me than my smarter thanks for making me a fighter。 休息十五秒。 第十九个动作，反向健步蹲提膝五秒， 休息十五秒。 第二十个动作，侧步蹲四十五秒， 休息十五秒。 第二十一个动作，反向健步蹲四十五秒， 休息十五秒。 第二十二个动作，反向健步蹲提膝。四十五秒， 休息十五秒。 第二十三个动作，侧步蹲。四十五秒， 休息十五秒。 第二十四个动作，滑雪式。四十五秒。 休息十五秒。 第二十五个动作，慢登山四十五秒， 休息十五秒。 第二十六个动作，左右滑步四十五秒， 休息十五秒。 第二十七个动作，滑雪式。四十五秒。 休息十五秒。 第二十八个动作，慢登山四十五秒。 休息十五秒。 第二十九个动作，左右滑步四十五秒。 休息十五秒。 第三十个动作，交叉出拳。四十五秒 of the fire and the flames， you're the face to the future， the blood in my veins in my veins， oh！ 休息十五秒， 第三十一个动作，跨立出拳四十五秒。 休息十五秒。 第三十二个动作，快速点脚尖。四十五秒， 休息十五秒。 第三十三个动作，交叉出拳。四十五秒， 休息十五秒。 第三十四个动作，跨立出拳。四十五秒， 休息十五秒。 第三十五个动作，快速踮脚尖。四十五秒， 休息十五秒。 第三十六个动作，开合跳四十五秒， 休息十五秒。 第三十七个动作，原地跑四十五秒， 休息十五秒。 第三十八个动作，侧滑步四十五秒， 休息十五秒。 第三十九个动作，开合跳四十五， 休息十五秒。 第四十个动作，原地跑四十五秒， 休息十五秒。 第四十一个动作，侧滑步四十五秒， 休息十五秒。 第四十二个动作，深蹲脉冲。四十五秒， 休息十五秒。 第四十三个动作，深蹲接体肿。四十五秒， 休息 十五秒。 休息十五秒。 第四十五个动作，深蹲脉冲。四十五秒， 休息十五秒。 第四十六个动作，深蹲接体种。四十五秒， 休息十五秒。 第四十七个动作，深蹲提膝。四十五秒， 休息十五秒。 第四十八个动作，反向健步蹲四十五秒， 休息十五秒， 第四十九个动作，弓步提膝。四十五秒， 休息十五秒。 第五十个动作，侧步蹲四十五秒， 休息十五秒。 第五十一个动作，反向健步蹲。四十五秒， 休息十五秒， 第五十二个动作，弓步提膝。四十五秒， 休息十五秒， 第五十三个动作，侧步蹲。四十五秒 now they can't tell me nothing we give back to the people spread it。 休息十五秒， label's out here now they can't tell me nothing we give it to the people spread it across the country。 第五十四个动作，滑雪式。四十五秒， 休息十五秒， 第五十五个动作，慢登山。四十五秒， 休息十五秒， 第五十六个动作，侧滑步跑四十五秒， 休息十五秒， 第五十七个动。滑雪式。四十五秒， 休息十五秒， 第五十八个动作，慢登山。四十五秒 i wouldn't know how to beat this way down and never fall down makes me not much wiser。 休息十五秒， 第十六个动作，侧滑步跑四十五秒， 休息十五秒， 第六十个动作，交叉出拳四十五秒 i just wanna run i just wanna run。 休息十五秒， 第六十一个动作，跨立直拳四十五秒， 休息十五秒， 第六十二个动作，快速踮脚尖。四十五秒， 休息十五秒， 第六十三个动作，脚叉除拳。四十五秒， 休息十五秒， 第六十四个动作，跨立直拳。四十五秒， 休息十五秒， 第十六个动作，快速踮脚尖四十五秒，这是最后一个动作。 恭喜你通关，汗水不会说谎，腹肌线条看得见，我们下期再见。
1.3万健身棒棒糖🍭lollipop
02:432752虎子AI
02:50查看AI文稿AI文稿做跨境选品调研，别再花大量时间手动扒 top 竞品数据了，今天教你一招，用 cloud code， 十分钟就能自动生成亚马逊竞品分析报告啦！ 先给大家看一下我花了十分钟做的美国亚马逊市场 ai 眼镜类目的竞品分析报告。可以看到竞品矩阵包括 top 十完整列表，含品牌评分、月销量估算、价格区间等详细的调研信息，具体详情后面展示。 我们以前做选品调研，先用 helium 十 google trends 查市场，整理 asin 数据，再做需求整理、痛点分析、价格分布等二三十个表，最后再出总结。 一套完整的竞品分析下来至少一天时间，现在呢，用 cloud code 压缩到了十分钟，而且操作非常简单，话不多说，直接上实操，就四步，跟着做，你也能十分钟出报告。第一步，接入 m c p 接口，用 soft time 的 m c p 接口，让 cloud code 直接连接数据接口，不用手动导出数据，省掉最麻烦的一步。 这里说的 soft time 是 开源的亚马逊数据接口， github 上直接能搜到。不写品类调研 skill， 这个 skill 会自动跑四步，截图即好。 这个还有个给小技巧给新手，如果不知道调研框架，直接问 cloud code。 做美国亚马逊市场 ai 眼镜类目竞品分析出具完整的调研框架和步骤，它会直接给你一份详细框架，你复制过来，让它按这个框架写成可执行的 skill 就 行。第三步，等待 skill 跑完 skill 启动后会自动抓取数据，这一步不用管，等五到六分钟就好，趁着功夫喝口水歇一歇。第四步，自动生成结构化报告， 抓取完成后自动生成表格，里面有每个竞品的定价评分、销量预估，还有用户痛点汇总，这些都是跨境人选品的宝贵信息啊！ 最后 cloud 会自动提炼 top 十竞品的优劣势，市场空白，直接帮你定好选品方向，不用自己费脑总结，来给你们看我跑的美国亚马逊 ai 眼镜类目的竞品分析报告，实打实的干货！ 一、竞品矩阵 top 十完整列表，品牌评分、月销量估算、价格区间一目了然。二、价格分布图重点来了，给出建议，聚焦一百二十美元负三百美元区间，既能兼顾用户可接受价格和产品功能完整度，还能避开和高端品牌正面对抗，降低风险。 关键词竞争度、核心词搜索量、竞争指数，清清楚楚帮你判断哪个词好做，哪个词有机会功能差异化。建议重点围绕翻译准确率加低延迟通话加稳定视频防抖，打造单场景强体验，更能打动用户分钟出报告，直接给数据给结果，格式整齐，失效美观。 大家做的时候，结合自己的调研维度，调试验证，保留好用的框架。大家做的时候，结合自己的调研维度，调试验证，保留好用的框架。就四步，记牢了 一定调研结构。二、要调研框架写提示词。三、生成 skill。 四、等待跑出报告，不用会代码，不用耗时间，十分钟搞定选品调研。我是优奇 aif， 专注分享跨境 ai 实操工具，关注我，下期分享更多跨实用的跨境 ai 技巧！
13优企AIF
