codex aws配置教程
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00:49查看AI文稿AI文稿上个视频评论区有粉丝教我做一个详细的教程， ok， 安排用国产模型，而且要使用完整的 codex 功能，就要解决 api 代理和 codex 的 插件功能，这两个小工具就是解决这个问题的，他们都是的开源项目。 好了，安装 codex 加加，安装好以后会弹出一个命令行，不要紧张，按一回车就安装好了。接下来安装 echobird， 安装好了，打开它，在模型中心配置模型。以 deepsafe 为例，打开 deepsafe 官网，点右边的 api 开放平台，进去以后，先申请一个 api key 复制下来，再到接口文档里把 uio 和模型名记下来，转到 excel 这里配置好，这就全部搞定了。 启动的时候要注意一个问题，就是先打开 codex 加加，再用 excel 版的启动 codex， 不要用 codex 原声软件启动。这么详细的教程，快去点这里关注起来，下期不迷路！
2.8万微机课代表阿银
01:04查看AI文稿AI文稿ok， 重头戏来了，这一期主要给大家讲一下怎么使用 codex 和其他工程软件连接，然后完成一些工作。首先的话是 thirdworks， 我 们可以看一下它的工作流，可以看出 thirdworks 不 需要接 mcp 的， 它是会调用 thirdworks com 口，然后通过 vbs 脚本进行建模。也就是说我们只需要给它工程图或者描述我们自己的需求就行， 它自己也能打开 thirdworks， 但是我们自己打开的话会省很多启动时间。第二个的话去 matelab， 我 们看一下它的工作流， matelive 也不需要接 m c p， 我 们也只需要描述自己的需求就行。第三个的话就是 ency， ency 是 需要接 m c p 的， 但是我们可以让他自己接好，就是我们给他说一下，给 ency 接一下 m c p 就 行， 他就会自己接好。接好 m c p 之后，我们就可以通过脚本仿真求解了。当然以上这些操作，包括想要达到我在视频中展示的一键全自动生成，都是给他开放的完全访问权限不， 如果开放这个完全访权限也有一定的风险，大家可以根据自己的需求选择开不开。呃，当然也可以开这个默认权限或者是自动审查，这样的话他会在一些关键操作的时候征求你的同意，就很安全了。或者我们让他在指定文件夹工作，这样的话也很安全。
3.3万Kid学长
01:41查看AI文稿AI文稿codex 大家应该都用上了吧，但是它的缺点就是额度太少了，完全不够用，而且它的头款实在是太贵了。那一种解决方式就是把咱们自己比较便宜的一些模型借进去，比如说 bitcoin， 咱们需要 c c 叉， c c switch 以及 bitcoin 的 api k。 首先我们在 bitcoin 点击 api 开放平台 api case， 创建 api k， 这个 k 一定要保存好。然后我们搜索 c c 叉， 点击这个，在下面找到适合自己的版本，我下载的是 windows 版本，然后搜索 cc switch， 点击下载，在这个界面一直往下翻，找到适合自己的版本，我仍然下载的是 windows 版本，然后安装 在 c c 叉文件夹下，我们新建一个 text 文件，命名为点 e n v， 把这些内容填进去。 k 就是 你设置的登录密码，我这里设置一二三四五六，然后重命名，把点 txt 删掉，运行 c c 叉，这个时候会弹出终端，复制这个 local host 地址，到浏览器打开点，点击 contacts， 选择添加渠道。在这里可以打开 delete 官网找到调用 api， 复制 c u r l， 把这一行改成 api k， 填写你自己的 delete 的 k， 选择详细配置。我们要选择 open ai chat 模式，继续往下翻，把这两个按钮打开，然后就可以了。现在我们在 c c switch 点击 codex 图标，再点击右上角的加号，供应商名称可以随便写。 api k 是 你在 c c x 的 点 e n v 文件里设置的登录密码，我的是一二三四五六 api 请求地址填写这个，点击获取模型列表，可以看到 deepsea 模型了，选择即可。然后我们点击测试模型，如果正常，说明已经配置好了， 我们重启 codex， 选择其他方式登录。这里的 k 也是你在点 e、 n、 v 文件里设置的登录密码，比如我的是一二三四五六，然后就可以了，现在 codex 里面的模型已经是 zip 了。
2.4万萌萌本萌🌸🌸🌸
08:32查看AI文稿AI文稿前两天我做过一期视频，用同样的 prompt， 同样的真实项目任务实测，对比了 cloud ops 四点六和 gpt 五点三 codex 那 期视频做完之后，评论区有人问 国产模型能不能也拉进来比一下，这次机会来了，这一期视频我要做两件事情，第一个，把上期那两道编程题原封不动的丢给 mini max m 二点五，看看它在同一张考卷上能拿多少分。 第二个的话，我有一个自己一直在用的自媒体 agent 的 项目，之前跑的是 mini max m 二点一，这一次直接升级到 mini max m 二点五，看看他在真实的一个生产电路里面升级到底带来了什么。看过我视频的人都知道哈，我做评测比较关注模型，他在一个真实任务里面的一个表现。 好，我们正式进入编程实测环节，我直接附用之前的两道题， prompt 一 字不改。第一道题的话，是把一个项目里面完整的一个认证用户体系 直接迁移到我有一个图片生成的一个 agent 的 项目里面去，同时再让它做一个落地页，需要考验它对于另外一个项目的一个代码理解能力，架构适配能力以及一些工程规范。 那第二个项目的话，我以本地有一个 skills agent， 之前是做的是终端 ui 的 一个部分，那这一次的话，我希望把它升级成外部 ui， 并且它要保留 string 工具调用流逝输出的一个完整链路，这个就考验它的一个全栈开发能力，以及它的 sse 流逝输出，还有 ui 方面的一些交互。 上期的成绩是 cloud op 四点六和 gpt 五点三勾代码各赢一局，那这一次我们把 mini max m 二点五加进来，看一看它的结果怎么样？ 好，开始测试，两个一起弄，可以看到右边这个它识别到我们要做的是一个全单元 y， 它去加载的那个 front designer 这个 skill， 那左边这个项目的话，他发现他是需要去探索已有的项目，去找到那边是怎么做 get up 登录，怎么做谷歌邮箱登录的。先去探索嘛，先去开 saf 界面的探索， 可以看到他这边已经构建成功了，现在在进行一些后端跟前端的验证，整体这个过程测试下来的话，他会遇到一些变异问题，他也自己去修复了。待会等他测试完之后，我们来看一下他跟 cloud 四点六以及 gpt 五点三 codex 同样的代码，同样的提示词完成了一个效果怎么样？ 那左边的话先让他一直跑，左边这个任务要重一些，可以看到这个地方他说项目已经启动了，然后他还专门创建了一个简单的启动脚本，来方便我后续去使用。之前我在测试 mini max m 二点一的时候， 有一些开发任务，前端后端写完之后，我需要手工让他去给我写一个 start 点 s h 的 脚本，这一次让你可以看到他在这个过程他自己去发现的这个行为，这一点点赞。现在他说已经完成了，我们现在开始去测试一下 这个就是他把那个终端 ui 变成了一个外部 ui 的 一个版本啊，可以看到左边他已经把我们已有的一些 skill 加载出来了，这个是没有问题的，下面我们来测试一下，给他一个任务，看他能不能去做到加载对应的 skill， 然后工具调用 simi 以及流逝输出都没有问题。好，我们开始 这个申请的过程，看起来没有问题，加载技能也还行，那看他执行命令 ok， 他 也调了对应的工具，只不过这里的这个图标他刚刚是有些问题的，这个状态是有些问题，有个小 bug。 那 整体的话，这一个过程其实已经把我们终端 u i 想要展示的东西已经展示出来，只不过有些小瑕疵。那之前那期视频的话， 也测了 cloud op 四点六跟 gpt 五点三 codex 嘛，左边是 cloud 的 模型，右边是 gpt， 当时我是把票投给了 gpt， 不 管它是从 ui 交互还是它整个功能交互上，明显 gpt 五点三 codex 要优要好一些。我们也可以来测试一下，直接给他一个链接吧，看他怎么怎么搞。 他也在申请，他也在加载技能，那明显能看到 gpt 五点三 codex， 他 做错做的要好一点，对不对？ 好，下面我们开始去看他做的那个用户认证那个项目，那做用户认证迁移这个项目的话，其实比我们刚刚看到的任务其实要复杂一些，因为 他需要从另外一个项目去探索，找到想要的东西。其次他还得在这个项目里面去，在各种代码里面去找到他要在哪个地方去修改，前段是要修改哪些，后段是需要修改哪些，所以整体上他的复杂度要高一些。也可以看到他其实并没有一次性去完成这个任务，中间也报错了，我也跟他去沟通交流了， 那最终的话是跟他对话了三轮，他才把这个任务完成了。那这个任务在之前 op 四点六以及五点三 codex 测试的时候，他们是能一次性通过， 跑的时候没有问题，项目也能起起来。那 mini max m 二点五这边的话是有一些问题，我对话了三轮，然后把这个任务搞定了，我们来看一下他的一个表现。 好，我们先看左边，左边是之前 call 四点六写的落地页嘛， 光看 ui 其实没什么难度，因为这个项目主要是考察他去另外一个项目里面把后端代码找到，把对应的数据库找到，找到了之后再放到另外一个项目里面。所以说整体是需要看它的代码实现的功能，比如说这个 get up 登录可不可以，谷歌登录可不可以， 以及它的代码实现的怎么样，因为涉及到登录嘛，肯定安全性这些要考验。下面我们来看一下 mini max m 二点五它这个 ui 写的还可以的，比这两可能稍微会好一点， 那它的这一个谷歌登录跟 get up 登录的话也是 ok 的。 好，我们来试一下它这个谷歌登录 好，可以看到它，其实谷歌登录是 ok 的， 那我这个其实就是一个纹身图的一个 a 帧嘛，那它整体完成度啊，也还可以，但它不是一轮完成的，它中间有一些包的导入错误，还有些细节性的问题没有做的很到位。好，我们来一个整体的一个评分对比。 关于这个纹身图的 a 帧的项目的话， call 的 off 四点六表现优异一些，得分是八点二，那 gpt 五点三 codex 它因为漏了一些功能，所以说它评分要低一些，但是它的整个代码价格、工程规范是这三个模型里面完成的最好的。 那 mini max m 二点五这边它的得分就稍微要差一点，整个的功能完成度还 ok， ui 的 话会比它俩会好一点，但是它的代码架构跟工程规范会偏弱一些。好，下面我们开始做 agent 的 实测，把 mini max m 二点五放到 我已有的一个真实 agent 的 项目里面去，它是做自媒体视频拆解的，之前接的是 mini max m 二点一，这一次升级了， 我们重点看三件事情，第一个是速度，第二个是他的一个拆解深度，第三个的话是表达一个真实感。好，我们现在准备两个窗口，左边的话我准备用来测试 mini max m 二点一，右边的话我们测试 mini max m 二点五。 好，我这边找了一期我之前做 skill 原理讲解的视频，我们同时去点击看左边跟右边他的一个整体的一个速度以及拆解的深度，再看他的一个其他的表现。开始好，这边有点慢，但没关系，我们来看一下， 我们把这个展开，这个也展开，从这个可以看得到，它其实右边会稍微快一些哈，但是这个先不管，因为这个部分的话是跟 a 镜头没有关系，去做语音转，文字是本地的一些模型去转，等他把这些字幕内容提取到之后，我们再看他们的一个速度。 好，现在开始了，大家能明显感觉到吗？ mini max m 二点五的是不是快的特别多？ 这边已经做完了，这边就是还在，还在做， 那在速度这一块，他现在提升真的非常的明显，特别快，那他最终输出这个结果，我们要怎么去做评测呢？到底是左边的好还是右边的好？ 我不能以我主观的去选择哦，右边好，左边好。所以说我找了两个模型去做评测，我们把任务给到它以及它的产出字幕内容全部给到两个模型，第一个是恰当的 gpt， 第二个是谷歌的界面，来去看这两个模型到底哪一个分析的这一个深度， 以及他的一个真实感更强，最终得出的结果。我们来讲一下，那整体的一个结果的话是 m 二点五肯定是提升的蛮多的，第一个是速度变快了，第二个是他拆解的更稀了，第三个的话是他的一个真实感更强了。好，下面我们来做一个总结。 一句话的话就是当前我们这个任务的评测的话，在编程这一块 codex 要领先一些，那 off 四点六要辞职， mini max m 二点五的话更适合做一些速度优先以及你追求性价比的快速落地的一个场景。好，这就是这期视频的全部内容了，熬了一个通宵做的，如果觉得这期视频做的不错了，记得给我一箭三连，大家拜拜。拜拜。
01:00查看AI文稿AI文稿codex 好 用，但 openai 的 api 太贵了，一个问题，几毛钱？今天旺财告诉你， deepseek v 四同样顶尖的编程能力，价格只要十分之一，而且能直接接近 codex， 不 需要改 codex 任何文件。一个本地中间键 memore codex 一个配置工具 cc switch 十分钟搞定， 全程 a p i p 只在本地跑，不经过任何第三方，安全又稳定。第一步， n p m 局装 miimo 二 codex 一 条命令。第二步， cc switch 添加自定义供应商，填 base url 和模型名。第三步， codex 选 deepseek， 开写 deepsea v 四 pro， 在 codex 里跟原版体验一样，工具调用，多轮对话写代码调试全支持。关键是你花 open ai 十分之一的价格拿到同级别的编程体验。 想接入的评论区打个教程，我出一期保姆级视频，手把手带你配置。关注旺财， ai 编程不踩坑。
9096OpenClaw实操笔记
04:35查看AI文稿AI文稿这是我用 codex 做的动态图标，这些也是像这样的效果，我们现在不需要 ae， 也不需要 p r， 用 codex 就 能实现。那今天我把这个教程分享给大家，用到的工具是 codex 和一个叫 hyperframes 的 插件，点击左边栏的插件，在这里搜 hyperframes， 然后你会看到这个插件的详细信息，点进去再点击，在对话中试用。这里大家记得先添加好项目文件夹，确定好模型，智能等级和速度，然后就可以把题词放进去。比如帮我做一个 codex 和 cloud code 的 功能对比的分析，视频时长十五秒， 尺寸是横版十六比九，视觉风格是苹果简约高级风，需要增加一些动态效果的展示。 这里写错了哈，因为我用的是 ai 语音工具，完全是口喷的，有些词语可能会识别错误，直接改一下就行， 然后点击发送，让他开始做。你看他先是查了一下官方资料，确保这两个工具的信息是最新的，然后他还会去看 hyperframes 的 要求是啥，确定下来视觉身份，然后再去写 html， 他会主动在我们看不到的地方用网页去搜索资料，那整个的思考过程跟我们人类是一样一样的。他还会单独创建一个文件夹，因为我这个目录里面啊，其实是有其他项目文件的，所以他知道不能碰到别的。我把左边的边栏隐藏掉，现在整个页面都是我们的视频制作过程 他很快就确定下来，主画面用冷白、石墨黑、微蓝和暖金做出高级感。我觉得如果大家有更具体的风格，也可以直接在刚才提示词里面告诉他，那整个过程他会自己产出内容，然后检查有没有问题，再自行更正。这些你都可以看到， 如果不想管，就让电脑开着，让扣贷自己干活。那做这样一个视频大概花了十来分钟，然后文件的位置，他参考了哪些资料，最后都会告诉我们。来，我们看一下它的效果。 大家注意看，这只是第一版哦，我觉得已经非常惊艳了，完全没有预先做任何模板，已经可以拿去用了。那不管是发布在社交媒体上，还是工作汇报，都很顶。 实际上呢，它不仅是可以做这种图表，还可以做产品介绍。比如这个辣条的产品视频，你丢给 codex 一个网页，让它做产品或者品牌的介绍，也可以做一个像 open ai 这样的业绩表，那放在 ppt 里面简直是开挂。 你甚至还能让它做这种 logo 散落的视频，或者是宋代山水风格的 ai 发展史， 你给他一段提示词，也不用特别复杂，让他开干就可以了。一般来说啊，十来分钟左右就能做出来，那如果对效果不满意，再沟通几轮， 那到这里大家可能会觉得，哎，这好像没有什么难度啊，很简单，每个人都可以做。那我再分享几招进阶的方法。 第一个呢，如果视频中涉及到图片类的素材，像 logo 啊，或者人像，建议自行上传。或者呢，可以先让 cloud code 整理出这些 logo， 然后再把这个文件夹打包到项目里，这样失误会更少。第二个是关于审美和风格，如果不指定风格，他做出来的大概率就会比较大众化， 像科技风很容易就做成那种已经用烂了的蓝紫色，所以最好是提前指定风格。那我这里也列了一些，大家可以直接拿去用。 最后是音乐和音效，可以让它生成简单的音效，但是背景音乐呢？大家可以用 solo 生成原创的背景音，或者直接在剪辑工具里面把音乐库的素材放进去，最后我再补录一个哈。很多时候我们做动效视频会需要信息的专业性和准确性。 那对于科研、生物科学、生命科学这些领域来说，我比较推荐 bell render 这个插件，它能够把这些领域的一些复杂概念进行可适化。那结合 paperframes 它们两个就能把一些科研领域专业绘色的信息用非常动态的形式表达出来。 比如说我让他做一个 an apple a day keeps the doctor away 这句谚语背后的一个科普回答， 他就会给到我这样一个视频，我们可以看一下效果。 那我们今天的分享就到这里，我们下期再见。
991是子鱼AI
20:30查看AI文稿AI文稿用 ai 剪视频，真正花时间的不是剪辑。过去半个月，我深入的研究了 hyperframes， 得出了一个结论，大多数人出片效果差，不是因为工具不行，而是因为跳过了最关键的前期准备工作，脚本怎么写，素材怎么准备，节奏怎么定，这些都是要提前想清楚的，不然后面全是反光。 所以这一期我把我的整套方案拆解一遍，从 ai 剪视频的原理到成片走一遍完整的流程，里面涉及到的所有的内容都已经开源了，你可以装上直接跟我一起操作。所以这一期又是一期非常干的视频，希望对你有所帮助。那我们现在开始 ai 剪辑到底在干什么？ 其实就是让 ai 写代码， ai 用 html、 css 和 javascript 在 网页里面搭画面，动画、字幕、转场，全都靠代码， 然后浏览器一帧帧截图拼成 mp 四。所以你听到的 html 渲染成视频，说白了就是先在浏览器里把画面跑出来，再一帧帧录下来， 那代码能做到什么程度？网页上你见过的所有的交互效果、动效、转场、字幕、动画、三 d 适量图，它全都能做，但它也有做不到的，比如说实拍视频、图片这些它就不能实现，所以必须靠提前准备好素材，或者让它上网帮你来搜索。 hyperframes 就是 这种工作原理，从 html 渲染成视频，它能做的事情非常多， 画面可以分层叠加，视频文字图形往上垒就可以了。它内置了 coco 语音模型来帮你合成配音，还内置了 whisper 语音模型，帮你生成带时间戳的字幕，还能合成背景音乐和音效，甚至能一键扣掉人像背景。 功效方面，三 d、 a e 动画、 gpu 特效这些都支持生成完成后，它还会自动做一轮质量检查，扫代码结构、跑浏览器测试、抽关键帧截图，确保画面没有明显的问题。 hyperframes 的 完整的工作流大概就是这样的，先出使画一个项目，然后一个镜头一个镜头的去搭载画面，搭载完成后，检查和焦验 没有问题就预览，预览通过后输出渲染。我们在这个流程里其实就做两件事，告诉 ai 我 们需要什么样的视频，以及提供 ai 自己造不出来的素材，比如配音图片、视频设计文件等等。 但有个问题，你直接跟 hyperframes 说，帮我剪一条 spacex 的 视频，他大概率做不好，因为什么主线、什么风格、什么节奏、什么素材，他完全不知道，只能靠瞎猜。所以我写了 video spike builder， 加在了 hyperframes 前面，他专门干一件事情，通过追问，逼你动手之前，把所有的决策都想清楚。怎么追问呢？分五个阶段。 第一个阶段是锁定视频的基本盘，他会问你几个问题，包括视频的目的是什么，给谁看，发在什么平台，时常是多少核心，想传递什么信息，以及品牌的调性是什么样的。 第二个阶段是盘点素材，把你可能需要的素材分成六类，逐项跟你确认文案有没有配音，用真人还是 ai 有 没有实拍画面， logo 有 没有高清透明底，需不需要三 d 模型，还缺什么素材要去找等等这些事情。 第三个阶段是我觉得整个 skill 里最有意思的一步叫做激发表达手段，大多数人根本不知道自己想要什么效果，那他就会主动的告诉你 html 可以 实现哪些效果让你来选。 第四个阶段是定视觉主题，你可以从 hyperframes 里面预设的八个主题你选一个，也可以描述你想要的风格，让他来帮你生成一套。 第五个阶段是收集参考和返利，让 ai 有 一个具体的参考，或者明确说你不希望视频里出现什么内容，让 ai 知道哪些原则是不可以违反的。 五个阶段走完，所有的决策都会落到一份叫 video spike 的 markdown 文档里，等到 hyperframes 接手的时候，它只需要照着这份文档执行即可。 这个 skill 里还内置了六十九个预设的画面组建，包含了数据图表、流程图、思维导图、 ui 模拟、大字海报和各种场景，也不需要自己去想这一境用什么形式来表达，它会根据你的内容自动去匹配。 说白了， video spike builder 就 干一件事情逼你想清楚，你前期想得越透，后期出片的质量就会越高，返工就会越少。好，那知道了原理和流程之后，接下来我们来安装 hyperframes。 打开 codex， 点击左上角的 plugins， 在 搜索框里输入 hyperframes， 找到之后点一下右边的加号，弹出窗口后点击下方的安装就可以了。装好了之后，你可以再点进 hyperframes 的 插件页面，看看它的详细介绍。 这里有一点要注意， hyperframes 不是 一个单独的 skill， 它其实包含了十五个 skill， 但在这个页面里，你可以自由地管理这些 skill。 装好了怎么用呢？点击右上角的 tryinchat， 系统就会帮你新开一个聊天窗口， 里面已经预设了一段生成视频的提示词，示意跟着它就能快速上手。接下来我们还要装我专门为 hyperframes 写的一个 skill， 它的作用就是在生成视频之前，帮你先把脚本和分镜梳理清楚。在 github 上面搜索 video spike builder， 找到这个开源项目。 往下滑到安装部分，你会看到两条命令，第一条是安装 hyperframes， 我 们刚才已经装过了，所以跳过。第二条是安装 video spike builder， 复制这条命令， 然后回到 codex， 把命令贴进去。稍等片刻，它就会从 github 上面把项目拉下来进行安装。装好了之后，可以看到它默认安装到了 project level， 也就是项目级， 只在当前这个项目下才能使用。如果你希望在任何项目里都能调用这个 skill， 那 就需要把它装到大局。操作其实很简单，你只需要跟 codex 说一句，帮我把它装到 user level 就 可以了。 hyperframes 和 video spec builder 都已经装好了，不过在开始生成视频之前，我想先让你看一下 video spec builder 里面到底写了些什么。在 cursor 里打开项目左侧，可以看到 video spec builder 这个 skill 的 所有文档已经从 github 上面拉下来了。 我们先打开 skill 的 md 看一下介绍。当用户想制作视频、宣传片、产品演示或者动画的时候，这个 skill 就 会自动启动。它一共有两种模式，第一种是零到一模式，第二种是迭代模式， 启动的时候， skill 会自动检查项目文件，家里有没有现成的 video spike 文档，如果没有或者是空的，那就走零到一模式，如果已经有了，那就进入到迭代模式，让你通过对话反复的打磨视频脚本， 再往下看文档结构，整个 skill 的 文件组织一目了然。其中最重要的是 reference 文件夹里面我准备了几份核心文档， 包括沟通风格、零到一工作流、迭代工作流、视频组建的使用方式、节奏设计指南，以及最关键的一份 question bank， 也就是问题库。我们打开问题库看一下， codex 在 使用这个 skill 时，就是按照前面讲的五个阶段来追问你，一步步逼你把需求想清楚， 每个阶段该问什么，追问的逻辑是什么，什么样的回答可以接受，什么样的回答必须打回去重答，全部都写在了 question bank 里， 可以说 question bank 就是 整个 skill 的 灵魂。看完了 skill 的 内部结构，接下来我们就要开始做视频了，不过在正式开始之前，还有一步准备工作一定要做。 前面我们讲到 hyperframes 里面有八个主题，那如果你想用自己的自定义主题该怎么办？所以这次实操我就带你走一遍。比如我提前整理了 spacex 和 grog 的 设计语言， 纯黑白的硬科技风格，然后提炼成了地址按点 md 设计文档和 tokens 点 css 这样的样式代码，把它们一起复制到了项目文件夹里。 hyposhop 检查自定义主题的逻辑是，如果项目文件夹里已经有了 design， 点 m d 就 会问你要不要使用这份自定义的设计风格。准备工作做好了，接下来我们开始第一条视频。 在聊天框里面输入 slash video spike builder。 使用这个 skill， codex 做的第一件事就是扫描项目目录，他发现里面没有现成的 video spike， 于是就进入到了零到一模式，从零开始引导我们。 他先抛出来两个问题，这条视频讲什么？投放在哪个平台？横屏还是竖屏？那我告诉他，我想做一条关于 spacex 发展历程的视频， 时长大约是一分钟左右，横屏格式 codex 收到了之后，并没有急着往下走，而是上网搜索了一圈 spacex 的 资料，然后又追问了两个问题。第一个是时长，他觉得一分钟，这个回答太模糊了，因为七十五秒、九十秒、一百一十秒的视频节奏是不同的， 所以希望我给一个精确的。第二个呢，是受众，这个片子到底是给谁看的？这决定了内容的深度。那我回答他，时长就一分半左右。受众是普通的知识区观众，核心内容讲的是 spacex 如何通过复用来改变航天行业的发射成本。 拿到这些信息后， codex 给出了初步的方案，九十秒大约可以插入十二到十六个镜头。时长有限，所以没有办法做完整的传记，只能走一条主线，从早期的失败，到 fokken 九的实现复用，再到成本逻辑的改变。他问我这条主线行不行， 另外他还问我有没有竹子稿。那在这一步，我把自己提前准备好的但时间错的配音文件都一起发给了他。 codex 收到字幕和配音之后，先检查了两者在时长的节奏是否对齐，然后仔细的过了一遍字幕内容，帮我做了事实核查，看看这里面有没有表达的错误，或者是事实偏差或者不准确的地方。 查完之后，他问了我一个关键的问题，音频已经准备好了，要不要根据核查的结果重新做一版，把发现的问题都改掉？因为我想快点看一下效果，所以就告诉他不用改了，直接用现成的音频就好了。 紧接着 codex 问了两个关键的画面问题，比如说发射回收筷子夹火箭之类的真实视频或者照片，画面路线是走真实的摄影为主，还是走动态的图形为主？那我告诉他，我目前还没有任何的素材需要他来帮我搜集。 视频的风格以真实的摄影摄像为主，版权先不用担心，因为我们只是测试，不会真的去发出去。现在 codex 开始工作，从竹子稿里面分析出素材的需求，整理成清单，然后去搜索。 搜索完成后，他把视频划分成段落，每个段落该配哪些画面素材都一一对应好呢？给我确认没问题的话，他就会把素材清单写进 video spike 里，然后继续追问。我看了一下没有什么要改的，所以就确认通过。 接下来 callix 问我要不要背景音乐和音效镜头节奏，他给了我一个镜头的节奏建议， 我没有太多的反馈，就让他先按照这个建议去往下执行。那字幕他也问了，是像纪录片那样的整句长注，还是整句加关键词高亮，那我选择的是字幕，需要整句长注。在字体和主题方面， codex 看到我已经有了一套黑白工业风的自定义主题， 不过他还是告诉我， hyperframes 内置的八个预设主题里， data shift 和 shadowcut 这两个也很适合这条片子，但我决定还是不换了，就用我自定义的就好了。最 后 codex 问了装饰和组建的想法，问要不要加时间码，任务编码或者是线框十字定位这些元素， 有没有参考的案例或者是反例？那我确实没有什么特别的参考和反例，就让他按照他自己的建议来设计。以上就是 codex 追问的所有的问题，问题答完之后，他就已经有足够的信息来帮我写视频的脚本了， 那这里我们稍等一下。好，写完了。现在点击右上角的 video spike， 打开它帮我们生成的视频脚本。 这份脚本里面包含了视频的整体基本盘，视频的目的、受众、画面规格、语气基调、修饰结构、表达的手段，还有素材清单，十九个分镜以及每个镜头的具体内容，还有音频的时间轴以及参考范例。最后还有一些留给 codex 自己决定的开放性问题， 所有这些都已经完整的写进这份脚本里了。你刚才看到的这个过程包括内容的主线、受众定位、画风风格、镜头节奏、字幕样式、 bgm 的 氛围、素材清单。所有这些决策在前期全部敲定了，等到 hyperframes 接手的时候，它只需要做执行就行。 如果我跳过了这一步，那直接跟 hyperframes 说，帮我剪一条 spacex 的 片子，相信我，它出来的东西根本就没法用。这就是我开头说的那句，工作量要在前期准备好的意思。 ok， 那 脚本已经准备好了，接下来就是交给 hyperframes 开始干活。在聊天框里输入 slash hyperframes， 让 codex 调用 hyperframes skill。 这个时候 codex 会接上 hyperframes 的 制作流程，根据我们刚才写好的 video spike 开始生成视频。 它会按照我们的设计规范处理字幕、旁白和音频，按照素材清单上网搜索画面素材，还会帮我们合成背景音乐和音效， 这些几乎都不用我们再干预了。因为所有的决策在前期编辑 video spike 的 时候已经全部做完了。 hyperframes 只是在这个环节负责搜集素材、剪辑画面以及最后渲染成视频。 渲染完成后，他还会自动做一轮审核，通过抽取关键帧的方式来检查画面的布局以及素材是否合适。整个过程大概需要四十多分钟，所以这里我先跳过好视频渲染完了，我们来看一下成片效果。二零二四年十月十三号， 一枚七十米高的火箭从太空飞回来，被发射塔上两条机械臂在半空中夹住了。全世界都疯了，但二十二年前造它的这家公司连火箭都飞不起来。二零零二年，马斯克拿卖 paypal 的 钱创办了 spacex， 就 一个目标，让火箭能重复使用。所有人都觉得它疯了。 火箭这东西从来都是用一次就扔了。二零零六年，第一枚炸了。二零零七年，第二枚又炸了。二零零八年，第三枚还是炸了，钱烧完了，特斯拉也在崩盘边缘， 马斯克把最后的钱全压上去。第四枚飞进了轨道。接下来， spacex 做了一件从没人做过的事，让火箭自己飞回来。二零一五年， falcon 九的一级助推器稳稳落回地面。 二零一七年，一枚用过的火箭再次升空，发射成功，火箭不再是一次性的了。今天 spacex 一 年发射超过一百三十次，比全世界其他所有国家加起来还多。一枚助推器最多已经负用超过三十次，发射成本从过去每公斤上万美元降到了两千多。 而开头那一幕，筷子加火箭，就是在这条路上。再往前走一步，火箭连着陆腿都不需要了，直接飞回发射塔，被空中接住翻新再飞。 从什么都炸到徒手接住火箭，再到每一枚都能反复再飞。这条路 spacex 走了二十二年。 刚刚播放的就是一次成片的效果，我没有做任何的干预和调整，从完成度上来说其实还可以，但是你仔细看，里面有不少可以优化的地方。 比如说片子中提到了三次发射失败的场景，其实每一次都可以用一张当时真实的照片来替换，也可以加入更多的视频素材，比如说火箭返回到着陆的画面，但是可能 codex 在 上网搜索的时候就没有找到，那这个时候就需要你来提供了。 而且说到我们自己提供素材，其实主题风格也是一样的。前面这条视频我用的是一套自定义的黑白硬科技风格，那这套主题我是怎么设计的呢？接下来我来带你看一下， 其实很简单，你可以在 cloud design 里面进行设计，输入屏幕上这段提示词，他就会帮你生成一套主题，然后你再跟他多聊几轮，不断的调整细节，基本上各种需求就已经能搞定了。比如我这条 spacex 视频，用的黑白硬科技风格就是这么设计出来的， 它包含了一整套的设计语言，视觉的底座、中英文字体、装饰元素， a 肉出镜使用到的各种贴纸卡片，还有 b 肉讲解概念或流程时候需要用的图标、思维导图以及数据格式化，这些都已经帮你设计好了。 设计完成之后怎么导出呢？有两种方式，第一种是点右上角的 share， 然后选择 download project as a zip 下载成压缩包。那第二种是可以直接点 handoff to cloud code， 这样就可以在 cloud code 里面进行二次的开发和调整 好。实操部分就到这里，最后我来跟你聊一聊我用下来的心得，还有几个实操上的建议。 hyperframes 目前还不是很成熟，所以你千万不要指望它一次就能出成品，除非你的视频本身就很简单，只有字幕和简单的动效，不然你大概率是要调整几轮的。 问题在于，每一轮的调整其实时间成本都非常的高，赶完之后必须重新渲染，一轮就需要半个小时到一个小时的渲染时间，那大概三次也就是三个小时，这个时间成本非常的大。 所以你在使用它之前，一定要先判断一下你这条视频到底适不适合用它来做。像概念的讲解，流程演示、数据图标这类的视频， hyperframes 完全够用。 如果你的视频依赖大量的真实素材，复杂的剪辑节奏，那目前它还搞不定。还有一个问题就是它的效果不太稳定，有点像开盲盒。 虽然看起来它什么都能剪，但是实际体验下来，我觉得它的效果是时好时坏的。如果你真的想把它用起来，比如说批量的去做视频，或者是做讲解类的科普视频， 我建议你要固定一套视觉风格，几个转场和字幕样式以及贴片的动效，做成一条固定的工作流程，不然每次他都从零开始发挥这样的效果，非常不稳定。 然后是关于素材脚本里列的素材清单，不管是图片、视频、音效，我都建议你自己去准备，不要指望扣代斯可以上，我帮你搜索。找回来的素材经常和你的画面对不上，而且现在基本都有反爬 a 阵呢，是没有法下载的， 再加上搜索的过程又慢又耗 tokens， 算下来非常不划算。那我们应该去哪里找素材呢？接下来是我经常使用的素材网站，图片和视频我会常用 pixabay， 最综合 ansplash 和 paxos 的 图片资源，更多一些 bgm 和音效我推荐你用 solno ai 来合成，那这些工具都是支持 api 接入的。如果你有工程能力的话，完全可以自己搭一条自动的流水线， 配音也是一样的。 hyperframes 虽然内置了一个声音合成模型，但是它的效果其实非常的差，声音很机械，在正式的作品里根本没法用。如果你想快速的看效果，那没有问题，但是如果你想把它变成正式能用的视频， 我建议你去使用 mini max 的 speech 二点八 hd 这个模型，或者干脆自己去录好，那我的素材库差不多也就是这些了。那最后呢？我把 ai 剪辑视频这件事情拆成四层来做个收尾。最底层是大模型，模型的能力是地基， 分镜拆的好不好，素材理解的对不对，动效配的准不准全看模型。所以我这里首选 opus 四点七或者是 gpt 五点五。 第二层是脚手架 hyperframes remote， 或者你自己写的任何视频剪辑的 skill 都是脚手架，脚手架决定了你能实现什么样的效果。第三层是脚本书里怎么拆分镜，每个分镜的内容，文案转场以及整体的节奏的设计。 第四层是素材整理，你准备的素材的质量直接决定了最终画面的质量，这四层合在一起，共同决定了 ai 剪辑视频的最终效果。 以上就是本期的全部内容，如果你觉得对你有所帮助，别忘了点赞以及加入废材俱乐部，我们可以一起探索更多实操的玩法，那我们下期见了。
6994废才俱乐部Club
03:37查看AI文稿AI文稿你看啊，这张图不就全部帮你拆成 ppt 了吗？ gpt 加酷 max 目前啊，是我认为最有效的 ai 工具组合了，不要总想着去订阅一堆工具，才能提高你的工作效率。欧本 ai 现在已经非常全能了， 做 ppt， 做插画，剪动画素材，做编程，还能养养电子宠物，基本上啊，还盖了你在工作中的大部分场景。那废话不多，先来看看做 ppt 到底有多简单。我们出发 ppt 这个东西啊，肯定是属于我们都市牛马的必备技能了。当我们需要做一个全新的 ppt 时，第一个难题就是要找个模板先参考一下，要不然啊，总感觉很难下手。好，那这个好解决啊，我们直接上手就用 ai 来搭建一个模板，一切问题啊，迎刃而解。 先到网上找一张自己觉得满意的风格图片，直接贴给扣带斯，让他根据图片的风格设计一个 ppt 模板，我们来看看他的分享， 深空星河、暖色地平线、山脉剪影、精细型典风格拆解啊，都很到位，要你自己来说啊，这话你可能还描述不出来，毕竟啊，现在 g p t 的 识图能力和作图能力已经是第一题对的了，绝大部分风格啊，都是手拿把枪。其实呢，现在也有很多 ai 工具啊，都可以做 ppt， 我 自己啊，也有试过一些，但是呢，总感觉差点意思。好的啊，这里啊，他已经完成了，我们来打开看一下怎么样， 这个风格啊，是不是比较简约？时间线啊，逻辑线啊，也都是比较清晰的，其中的任意元素如果有什么需要调整的，都可以手动来调。当然啊，如果通用的模板你还觉得不够用的话，我们就再给他升级一下难度， 把这个 ppt 模板改成更适合题案，而且适用于新品上市的投放计划。或者还有更简单粗暴的方法，直接跟他说出你的需求，要调研什么，达成什么目标。如果你没有思路的话，就跟他聊，聊出你想要的内容之后再让他生成 ppt， 一 气呵成。 好，我们来看一下成果，依旧是这个简洁的风格，注意看啊，投放计划的元素都有保留哦，包括人群、场景、节奏，必要的元素啊，全部都有了，怎么样？就这么两三句空话就搭出一个 ppt 模板，老板还满意吗？ 那么接下来啊，我们来说一下做 ppt 的 第二大痛点，引用和借鉴。平时我们在做 ppt 的 时候啊，看到一个不错的内容，或者说啊，做的不错的模板，想引用借鉴一下的时候啊，却发现这是一个 jpg 或者 pdf 文件，没办法编辑，这个时候的心情啊，往往是崩溃的， 还我没事，现在我们来试着解决看看啊，先去网上找一个复杂的 ppt 样式，就拿这个图为例吧，我们使用一下这个 skill， 跟他说帮我拆成 ppt， 你看这不就搞定了吗？每个元素都是可以编辑的，这样是不是省事多了？当然啊，关于图片转 pdf 这件事啊，有很多工具都是可以办到的，并不算稀奇，但是呢，可能需要收费，或者就是要你看一段讨厌的广告。 那既然如此啊，还不如直接就用 codex， 因为叉 gpt 实在是太全能了。没想到除了编程能力以外，别的啊也是样样精通，不管任何需求，全部大白话跟他讲就可以了。 那总体来说啊，这个 ppt 功能就已经让你省心省力，提高工作效率了，基于提升生产力的消费投入都是智慧票价的。好，今天就分享到这里，大家还有什么想知道的评论区留言，我来帮大家试试。我是阿月，我们下期再见。
313阿悦很严格
04:40查看AI文稿AI文稿面对全网热捧的 web coding 和 openclaw， 没编程经验的普通人到底能用 ai 编程做些什么？本期视频我会站在一个普通人的角度来聊聊这个问题，而且我还用 open ai 的 codex 做了一个试例，希望本期视频能帮大家打开一些思路。 我个人认为， ai 编程对普通人最有价值，也是最容易真正用起来的，就是提高工作效率。比如我平时会给游戏公司做广告素材提交出稿的时候，对我来说就是一个非常典型的重复劳动，单纯浪费时间。有这个时间我可以多写一个脚本，或者多做一个选择题。 刚开始我也想过在网上找现成工具，但很多这类工具都会压缩画质，完全达不到我的要求。我就想能不能直接用 ai 来帮我写一个批量加水印的工具呢？今天我主要使用的是 open ai 的 codex， codex 是 前段时间新推出的 ai 编程工具，目前 plus 会员和 pro 会员都可以免费使用。进入 excel 主页之后，点击这个 codex 就 会跳转到它的主页。我个人建议啊，最好把 codex 的 应用下载到本地，用起来更方便。打开应用之后，点击 add new project， 这时候就会弹出文件窗口，在电脑里找一个空间大的盘创建文件夹。比如我这儿新建了一个 test 一 之后， codex 写的代码文件都会保存在这里。因为我这个水印工具已经做好了，所以就直接带大家来看一下我前面是怎么一步一步把它做出来的。 一开始我只用大白话提了一个需求，我想做一个批量给图片增加水印的工具，水印位置可以设置，他思考后呢，给了一版初稿，我测试就发现了第一个 bug， 没办法选择本地文件，所有电脑里的图片不管什么格式都选不了。我又发现了第二个 bug， 选好原图和水印图之后呢，没有预览图， 这个是很重要的，因为没有预览图，我就不知道水印放的位置和效果怎么样，我直接就截图发给他。处理完之后，这个图片水印工具就可以用了。我们先来看一下成品，这里可以选择原图和水印图，选完之后，右边就会出现预览，这里可以调整水印的位置， 比如说什么右下角、左下角、中间等等，选项很多，这边呢还可以调整水印的大小，透明度也可以修改。而且 codex 还考虑到边距问题了，就是水印离图片边缘的距离也能调。最后再选择输出文件夹，点击开始批量处理，它就会直接把处理好的图片输出到你指定的位置。那如果我手动处理六张图，至少也得两三分钟吧， 现在有了这个工具，几秒钟就能搞定。有了这个图片水印工具之后，我就开始思考，在给游戏公司制作素材的时候，还有哪些步骤可以让 ai 编程帮我解决。 然后我就给 codex 补充了三个新的需求。第二个需求是批量处理图片尺寸和大小，因为很多广告平台对于图片尺寸和文件大小都有要求。第三个需求是把一张一比一的图片拆成九宫格，这种形式大家在平台上应该能经常看到。第四个需求是批量给视频增加水印， 连图片出稿都要加水印，那视频出稿肯定也是需要的。这三个新增的需求主要目的也都是为了帮我节省时间。我让 codex 把这四个需求整合成一个工具箱网页，首页要有四个按钮，点击就能跳转到对应功能。我测试后发现了一个共同的 bug， 四个工具都没有预览图， 而且都不能选择下载路径，我就截图反馈给他，他发现确实是同一个问题，然后就都修复了。我继续测试，发现视频水印工具还有一个问题，没有办法输出视频，接着反馈，接着修复，最后我就得到了一个完美符合我需求的工具箱网页，一起来看一下效果。首先可以看到首页有四个按钮，分别对应着我四个需求。这个页面排版其实挺好看的啊，整体是很简洁的风格，而且它还做了一些细节， 比如这个鼠标悬浮上去的时候，卡片会有轻微浮动的效果，这种小设计我觉得还是挺加分的。图片水印功能和刚才给大家演示的一样，就不重复演示了。接着看图片尺寸处理功能，我这里选了一张一比一的图和一张十六比九的图，页面里同样会有预览，还会告诉你输出规格和预估文件大小。选择输出文件夹之后，点击批量处理，它就会直接导出， 检查一下尺寸和文件大小都没有问题啊，非常不错。再来看九宫格功能，选一张一比一的图片之后，我们在预览区就能看到他已经把九宫格切好了，而且文件名也做了排序规则，方便后面发图的时候按顺序排版，这一点考虑的其实挺稀的，下载下来看一下 没有问题，每张图的尺寸和大小都符合要求，而且文件名都自带序号。最后来看一下视频水印功能，逻辑和图片水印差不多，也是选择原视频水印图，再调整水印参数。下载下来看一下。视频水印没问题，但视频没有声音，我在需求里是写了保留原视频音轨，我实际测下来，他目前还做不到完整保留音轨 判断，可能是浏览器本身对阴鬼捕获知识有限啊。不过作为出稿工具，我觉得问题不大，很多游戏推广内容的出稿重点是先让对方确认画面，所以这一点我个人是可以接受的。最后顺面对比一下 codex 和 jimmy 奈分别给我做的图片水印工具。在用 codex 之前，我也用 jimmy 奈写过同样的需求， jimmy 奈给的是原生的 html 代码，需要我自己把代码复制到文本文档里，再 另存为 html 文件功能。虽然没问题，但是从最终呈现来看，我觉得 codex 的 ui 确实更好，整体完成度更高。而且在制作的过程中，不需要我手动去处理代码，我只需要跟 codex 沟通就可以了。所以我觉得如果你没有编程基础，只是想解决一个自己真实存在的问题， codex 会更友好一些。而且最近 openai 更新了 g p t 五点四模型， codex 对 自然语言的理解能力更强了，大家真的都可以去试一试。 ai 编程对普通人来说，不一定是让你去做一个多么复杂的产品，也不一定是让你突然学会写代码，它更现实的意义可能是把你工作里的那些重复琐碎、浪费时间的环节想办法自动化，哪怕只是帮你省下半个小时， 长期来看价值都非常大。也许你做不出一个 app， 也未必要做一个什么很厉害的平台，但只要你能做出一个真正解决自己问题的小工具，那它就已经很有意义了。今天的视频就先到这里了，记得关注冲破新衣叉 ai 教学我是专业的，那我们下期再见。
102冲破信息差
07:22查看AI文稿AI文稿之前呢，我们分享了一期 cloud code 接入 deepseek， 但其实没过多久啊， cloud 就 有过一次版本更新，新版本的模型名称就会出现一些问题， 那这一次就正好我们把桌面版 codex 和 cloud code 都通过 c c switch 来接入 deepseek， 我 们出 three two one。 我 这里啊，把前置环境和 c c switch 都准备好了，同时呢也写了文字版的安装教程。呃，大家可以参考一下，我就不展开了，我们直接开始。 那先说 codex 吧。首先呢，我们需要做一个 cc switch deep seek 的 通道，这个呢，我已经准备好了。呃，文字版里面大家可以自己找一下。首先我们打开这个文件夹，找到这个文件， 复制一下再黏贴。然后呢重命名，文件名是点 env， 注意啊，这个点不能忘记。然后呢，这个文件呢，我已经有了，所以呢我就不确认了，我把这个删掉。 我现在打开这个点 env 给大家看一下，这里面啊就是一条 apikey， 你 们打开的话就把自己的 apikey 写上去就可以了。然后呢，我们双击一下这个 start 点 back 的 文件， 出现这样子的界面，这就算成功了。那如果中间哪里有报错啊，就要重新回去验证一下自己在前面的环境这里有没有什么没有安装好或者遗漏的地方。 好，那我们接着打开安装好的 cc switch， 这个是 codex 的 界面啊，它是 gpt 的 图标。 进来我们看到这个，我们点击右上角的加号，可以看到的是添加供应商，呃，我们下滑，这里填供应商名称， deepseek v 四 pro。 备注呢，我们就随便写写一个 test 官网的链接，这里是可以不填的， api key 就 填自己的 deep seek 的 api key 就 可以。 这里注意啊， api 请求地址填的不是 deep seek 的 接口，因为前面我们已经做过 cc switch 的 转接了，所以填的是本地的地址， 然后下面到模型名称这里就填 deepseek v 四 pro， 然后我们拉到最下面，这里直接就是点添加， 然后它会自动回到上页。这里啊，已经多了一条 v 四 pro。 看一下啊，这里我们直接点一下它就可以切换到使用中了。现在我们来打开 codex 看一下 这里，它其实已经绕开登录环节了，原本打开呢是需要 gpt 的 账号了，现在呢，呃，都是需要验证手机号的。那我们现在通过 cc switch 就 可以直接接入 dbic， 跳过登录直接进到 codex 的 界面了。 这里我们根据他的提示啊，先初步一下，然后这个 set up 好 快速就完成。现在我们发消息来问他一下，你当前使用的是什么模型，有回复了啊，他这里回复呢，他是 deepsea 了。好，我们现在再来验证一下 这里呢啊，使用之前他会向你申请一下电脑的权限。没关系啊，我的 codex 工作区也在桌面上面，我们现在直接打开看一下。 好的，这里呢，他是已经在工作区里面建立文件夹了，速度啊，我觉得是很快的，根本没什么毛病。那其实到这里为止呢， codex 接入 dbic 就 完成了 啊，如果没有账号没法注册或者说登录需要验证的朋友们啊，我们就先把 dbic 可以 这样耍起来了。 然后接下来呢，我们直接再来试一下 cloud code， 这里同时也是一样的啊，我们首先先要打开 cc switch， 我 先把我刚才的配置都删掉， 注意啊，这里是 cloud 的 配置页，也同样啊，直接点击加号进来，直接就是选择 deepsea， 这里的供应商链接，官方名称都已经直接有了备注。我们也先随便写一个测试 a p r key， 这里也同样是写 deep seek 的 key 请求地址，这里也不需要动了。 好，接下来我们就到了模型这里，模型这里呢，我们都填 deep seek v 四，然后这个 e m 呢？呃，之前的视频也说过，其实就是百万上下文使用的意思，如果不加的话呢，不用做大项目的话也是够用的。 然后这里其实还是可以换一个 flash 模式的，也不用全部都是 pro， 然后随便找一个改一下啊，这几个模型名字等会都有用的，是一个对应的关系。然后这里我们就直接先添加， 回到这里就有这个选项了，我们这里就直接点起用。之后呢，我们再开通一下本地路由，在这个设置路由本地路由里面，本地路由打开 cloud 打开， 然后同样这个本地的服务器地址是要记一下，后面要用的。好，我们返回上一集测试一下，看到他是正常运行的。接下来呢，就是打开 qq 的 第一次 打开登录界面，不用登录啊，左上角 help 这里啊，点击这个 troubleshooting， 然后进到这个 enable develop mode， 然后点击 enable， 然后这里其实就是进入它的开发者模式， 然后重启，重启之后你会发现这里多了一个 develop 的 入口，然后我们选择 configure party info， 然后进来。进来之后，首先第一个 provider， 我 们这里直接就选 getaway， 然后 getaway 这里的 base url 就 写刚才我们 cc switch 这里出现复制下来的地址，这一个 key， 这里呢，当然还是 deep seek 的 key， 然后 bear 这里是不用动的。好，到模型 list 这里怎么填啊？这里就是填我们前面在 c c switch 里面配置过的对应模型，前面呢，加一个 cloud。 好， 这里两个模型够了，直接我们拉到最下面 apply locally。 好， 然后直接重启。 看啊，这里就是直接不用登录，我们就进到 cloud 的 界面了，然后 solo party 的 模式到 code 这里试一下。首先呢，我们随便设置一个工作区，然后测试一下，帮我建个文件夹。好，我们看一下它的这个速度还是很快的啊。 ok， 那 到这里呢， codex 和 cloud 都已经接入完成了。我最后补充一点啊， mac 系统呢，相对比较稳定，但是 windows 的 话呢，会经常会出现这样子的报错， 但这种报错啊，其实没有什么关系，通常都是安装有问题。呃，因为网络原因，组建安装可能会有丢失，最好呢是可以调整一下自己的网络环境，重新安装一下就 ok 了。 顶级的 a g 呢，配上我们的国产大模型，就再也不用为无法登录烦恼了。好，那这次的内容就到这里，希望对你有所帮助。我是阿月，我们下期再见。
2099阿悦很严格
01:34查看AI文稿AI文稿codex 刚上线了一款神级插件 codex chrome， 让 ai 像人一样操作浏览器，先看效果。我给他安排的任务是帮我在某音和小某书上搜索关于 openclaw 的 作品，各平台各找五个点赞高的，每个作品收集五条热门评论，然后通过这些评论整理出大家对这个话题关心什么。他会先分析任务， 然后呢，开始调用 chrome， 这时候 chrome 就 会出现一个独立的标签页组，然后他就在这个标签页组里自己运行，我可以自己继续干别的事情，相互不打扰。他先打开某音，搜索关键词，然后找到相关视频， 并且按点赞进行排序，点进去之后看内容和评论，然后一个接一个。 之后呢，他再切换到小某书，用同样的方式找到相关的笔记和评论。最后他把不同平台的信息整合到一起， 然后给我整理出一份结果，这样就为我省去了大量的搜索提取。然后整理的这个时间用了几天。我认为 codex chrome 最适合的事情是，你本来可以人工完成，但是非常重复，非常耗时间的网页查询、整理对比和初步分析。 或者如果你们公司有一些内部系统，比如 o a 啊 e r p 财务软件，你平时要经常去填一些表单，日报报销什么的，你就可以让他去帮你去批量的填写。我看网上有人说安装不成功，这里有两点需要注意， 第一，你的 codex 和 chrome 的 版本要更新到最新。第二， chrome 的 商店里需要有 codex， 有 些区域不支持，比如欧洲，你换一个支持的区域就可以了。关注我，我是持续分享 ai 提效工具和方法的小伟。
3.4万小韦用AI
05:47查看AI文稿AI文稿朋友们，今天我们主要来讲解一下，当你已经写完一篇刊刊论文或者毕业论文的方法结果以及结论，而对于整体的背景以及小棕树却无从下手。 接下来我将使用拆了 gpt 五点四以及 codex 对 整体的步骤进行一个完整的讲解。 首先我们要把我们目前已经写好的方法、结果和结论整合成一个完整的 word 文档。这里我选择了上传一篇我已经发表的 其他论文，将其讨论以及背景部分都全部的删除，仅留下了方法、结果一、结论。这时候我们要打开柴的 gpt 五点四的深度研究功能， 输入我们第一个指令。第一个指令主要是利用深度思考，深度研究去对我们目前的方法、结果、结论进行一个整体的分析总结，然后搜寻大量的相关文献，对前期的引言以及相关工作以及小综述进行一个初步的量化。 最后在完成相应的工作之后，深度研究会反馈我们一个 pdf 以及 word 文档。这时候我们把相关的引言部分单独摘出来，复制到我们的论文当中， 再将我们的论文作为第二个附件。这时候我们要采取第二个指令，调动 china gpt 五点四 thinking 大 模型。 这一步的步骤主要是通过五点四 thinking 对 我们整体前期完成的一个引言，一个初步的评判工作，并且要系统解锁我们的真实文献，并且尽可能地下载可获得的 pdf 全书。 这时候我们可以对前期深度研究所给的相应的小综述进行一定的判断。然后在我们第二步的指令当中一定要补全我们的研究方向，例如到底是电力电子电力系统还是相关的控制等等， 补足我们的论文主题以及我们相应的目标刊刊，如果合适的话，我们也可以在这里上传几篇，我们觉得比较满意，可以仿照 参考他的格式以及整体的背景写的格式的论文作为参考。这时候我们需要对我们已经写好的前期的 word 文档进行进一步的修改，补足相应的文献。随后我们要将我们的所有的文献都下载下来， 这时候可以进行第三步。第三步就是我们相应的先找文献，但不马上重写， 有可能前两步他给的文献质量并不是很高，这时候我们就可以先不写正文，先只对我们的研究论文引言以及相关的工作部分所需要的文献检查进行一个整体的筛选以及下载工作。最后可以进一步的提炼我们所需要的参考文献。 这时候我们就已经完成了使用拆的 gpt 的 主要步骤，但是经过我大量的书写，发现其实拆的 gpt 五点四 thinking， 它给的相应的参考文献以及写的小宗数可能会存在文献错乱，就例如它 就例如我们会发现我们看这篇文档像这样的相应的句子，它会引用长达多篇甚至数十篇文献， 但我们经过仔细的发现，其实它这时候引用的文献与我们的实际内容并不相符。这时候我们就需要使用 codex 进行进一步的文献的修改以及追踪。 这时候我们需要在 codex 当中先新建一个任务，然后在任务文件夹当中把我们所有的参考文献按着一二三四五六七八的顺序按着 引用的顺序标好，然后这时候我们再次使用柴德 gpt 五点四去给 codex 写相应的指令， 这时候我们主要的作用是让 codex 去阅读我们文件夹当中的参考文献，然后一一相应地去侦查它给 在我们 word 当中它给的参考文献的顺序以及内容是否正确，然后再让我们的 codex 去一步步的替代。 这时候我们会使用我们的第四个指令，这个指令主要的作用是先让 先要把这个指令给拆了 gpt 五点四，然后同时之后让拆了 gpt 五点四，输出可以直接复制给 codex 的 相应指令，这时候我们使用 codex 直接改我们的相应的论文，让它直接替代我们的 已经标错的参考文献，并最后让它标出来。同时最后这一步 codex 也会 输出相应的表格，就如同我们所示，他会其实会对我们每一个参考文献进行非常详细的总结。这一步在前期的文献调研工作的时候也可以尝试使用，我们会发现他对我们每一篇参考文献都 针对于方法和结论都对了非常详细的改革，并且对可信度都有了一个非常 客观的评价，同时它也会对于我们哪一条要真正的使用修改也会进行标注， 最后它会反馈我们一个新的文档，这时候我们发现对比两者不同的部分，新的使用 codex 修改之后的 word 文档，其参考文献与真实的文献内容可以对应， 这时候我们的小棕树就可以采用并进行最后的润色修改并使用发表。
1.1万右岸讲AI
09:01查看AI文稿AI文稿前两天发的 cloud 指挥 codex 干活的视频火了，评论区两级分化，有人说这套架构确实提效明显，也有人说纯玩具卵用没有。 今天我们就一步步把这套写作系统搭起来，建议先点个赞，关注加收藏。我的态度很简单，没有调查就没有发言权，跑一遍再下结论。 好，先说清楚这套架构到底有什么好处呢？第一，在复杂编码场景下，极大降低 cloud token 消耗。 cloud 最贵，但我们不让他写一行代码，只让他当甲方领导，当项目经理，分析需求、拆分任务、验收结果，最费钱的代码实现全部交给别人来做。第二，实现监工效果。 cloud 充当甲方领导和项目经理，负责规划和验收。 codex 是 后端开发，负责服务端代码编辑和单元测试。 gemini 是 前端工程师， 担任代码审查和安全审计。第三， codex 和 gemini 成本几乎为零，量大管保。结论就是 cloud 出脑子， codex 和 gemini 出力气，钱花在刀刃上， 真正花钱的只有 cloud 做决策那一小部分。在开始之前，你需要确保三样东西都装好了，分别是 cloud code、 codex client 和 gemini client， 执行视频中的三个查看版本的命令，如果都有版本号输出，那环境就没问题，没装好的先暂停视频去装一下。 第四，也是很多人漏掉的一步，理解整个工具链的使用顺序。这三层是有先后关系的。第一层 cloud md 是 规则层， cloud 启动时自动读取，里面定义了协助、规范和角色分工。 第二层， superpowers 是 能力层，提供标准化的规划、审查、调试流程。第三层， c、 c、 b 是 通信层，让 cloud 能通过 ask、 pen、 ping 指挥 codex 和 gemini。 第五，在 cloud md 里写好协作规范。接下来看我本地的文件。首先定义了 cloud 是 架构师、项目经理， codex 是 后端开发， gemini 是 前端开发，这是最基础的角色分工，简单明了 降级机制，明确了异常情况下的接管规则。接着明确了协助方式，使用 superpowers 进行任务设计，通过 c c b 相关命令指派任务。 同时还定义了 linus 三问以及 get 代码提交规范等。这些规则 cloud 启动时会自动读取，不需要每次手动告诉他。你只要把规则写好， cloud 就 会严格按照规则来执行 好。接下来我们进入 cloud 执行视频中的命令，进行 superpowers 插件安装，执行视频中的两条 plugin 命令就可以出现， successfully 就 证明安装成功。 安装完成后， cloud 就 具备了标准化的规划、审查、调试能力，这些能力后面实战中会用到，非常关键。接着要安装终端附用器。 ccb 是 依靠终端附用实现多个模型之间的通信， linux 和 mac 用户安装 tmax 即可， windows 用户需要安装 winterm 或者使用 wsl。 本教程以 tmax 为例，安装方法很简单，一条命令就搞定，执行命令后，我们进入新的终端环境。第八，安装 ccb， 全称 cloud code bridge， 这是让三个 ai 互相通信的桥接器。注意， ccb 是 社区开源项目。特别感谢 bfi 幺二三作者的贡献，它不是官方内置功能。 ccb 依赖 python 三点一零以上版本，安装前先确认你的 python 版本没问题。 python 版本确认无误后，我们执行 git clone 下载 ccb 项目，下载完成后 cd 到项目目录， linux 和 mac 用户执行 install h install 命令， windows 用户用 powershell 执行安装脚本，安装过程中 c c b 会自动配置通信组建，并在 cloud md 里注册 ask、 pinned、 ping 这些命令，等安装脚本跑完就可以使用了。你可以看到终端输出了安装成功的提示信息，整个安装过程非常顺畅，基本不会遇到什么问题。 好总结一下安装步骤，第一步，编辑局域， cloud md 定义协助规则。第二步，安装 superpowers， 提供标准化工作流程。第三步，下载安装 ccb， 打通多模型通信。三步走完，整套系统就搭好了。接下来我们进入实战环节，执行 ccb、 codex、 gemini、 cloud 命令，启动协助系统。 第二部分， cloud 是 项目经理，只动嘴不动手， codex 和 gemini 是 干活的，成本几乎为零，这就是省钱的核心逻辑。 cloud 现在开始下发任务，我们用一个真实案例实现用户注册功能需求如视频所示， cloud 调用 superpowers 开始收集用户需求，制定开发计划，可以看到它在分析需求，确认技术栈，设计系统架构，整个过程完全自动化，不需要人工干预。我们简单看一下 cloud 生成的计划， 规划的非常清晰， gemini 和 codex 的 分工非常明确，甚至还详细列出了项目的文件、架构、接口文档、验收标准等内容，这就是 superpowers 规划能力的价值，省去了大量的沟通成本。 cloud 把规划好的后端任务通过 ccb 发送给了 codex， 你 看画面上， codex 收到命令后，立刻开始疯狂扣顶，速度非常快，文件在不断滚动， 可以看到 cloud 已经获取到 codex 正在执行任务的状态。与此同时，他又通过 ccb 给 gemini 下达了前端开发任务， 两个模型现在是并行工作的，互不干扰，效率拉满。 gemini 收到了任务。你看，任务里面明确列出了前端开发功能、验收清单、注意事项等内容。任务描述非常详细， 这就是 cloud 作为项目经理的价值，把需求拆得清清楚楚。两个打工人正在努力完成需求，我们稍等一下，看看他们的执行结果。 cloud 为了更精确地掌握开发进度，建立了三个 task， 用于跟踪前后端开发及代码审查任务。你看，它自动创建了任务列表，标注了负责人和当前状态，这就是项目经理该干的事情，实时监控进度，确保项目按计划推进。 这时候， cloud 发现 gemini 只是确认了任务，而并没有真正开始执行。随后， cloud 重新将任务委派给 gemini， 催他赶紧开工，你看这个监工效果是不是很到位。另一边， cloud 跟踪到 codex 已经完成了开发和测试工作。接着 cloud 去查看 gemini 的 执行进度，结果发现 gemini 还是只确认了任务，没有动手， 这已经触发了降级规则。于是 cloud 果断让 codex 接管前端开发。这也是这套架构的另一个特色，无需让用户去处理这种特殊情况， 只需要把任务交给 cloud， cloud 就 会根据 cloud md 里定义的降级规则自行安排处理，直到完成项目要求。整个过程完全自动化。 codex 此时正在飞速编写前端代码，一个人干两个人的活。这里我们跳过执行过程，直接看最终结果。 完美 codex 已经完成了前端开发工作，但是由于我们在掩饰中故意让 gemini 不 可用，所以 cloud 只能亲自开展代码审查工作。他调用了 superpowers 的 审查能力， cloud 完成了代码审查，出具了详细的 review 报告。接下来他开始创建 git 提交。我们来看一下 cloud 做的 review 报告， 报告内容非常清晰，详细总结了前后端代码的完成度、安全审查结果是否存在潜在漏洞，以及整个写作过程的总结和验收标准的达成情况，质量相当高。 好，我们来做一个总结， c c b 加 superpowers 这套架构的核心特点是灵活高效，节省 token， 合理分工。 cloud 只做最关键的决策和验收，所有编码工作全部委派出去， 降级机制保证了系统的容错能力，任何一个模型出问题都不会影响项目的正常推进。多 ai 写作的关键不是模型数量，而是统一输出和统一验收。建议先用 cloud 加 codex， 两个模型跑通一个完整流程，稳了再加 gemini。 下一期我们讲 crcd 与自动化，把今天搭的这套工作流接入，持续集成流水线。点赞关注不迷路，我们下期见！
1.1万大力AI
05:55查看AI文稿AI文稿gemini 也出桌面端了，我用它做了动画，开发了游戏，还尝试了一系列的常用功能，还真有点平替 codex 的 意思了。就在昨天 google i o 开发者大会上，发布了一系列面向模型搜索、开发者工具和多模态创作的一整套 ai 更新， 有新一代基础模型 gemini 三点五，有融合了 nano、 banana 和 vivo 等模型能力的多款桌面端 agent 的 重度用户。 我们也终于等来了 google 版的 codex itigraphy 二点零，我已经迫不及待想上手玩一玩了，那么话不多说，马上实测。嗨，这里是头哥不请自来的 ai 频道，我们先来看一下它的界面，如果不仔细看，我真的以为自己打开的是 codex。 左边是项目和对话任务，右边是主要的对话窗口，对用过 codex co work 或者其他桌面端 a 阵的工具的朋友来说，基本没有任何的学习门槛。这里可以看到， atigraphy 已经把刚刚发布的 gemini 三点五 flash 集成到了模型列表中， 而且之前 it gravity ide 版本里已经支持的模型也被保留了下来，比如 cloud sonic 四点六，还有 cloud ops 四点六。光是模型种类这一点， it gravity 就 比 codex 丰富了不少。 所以接下来我们就通过几个案例详细盘一盘 it gravity 的 能力到底怎么样。第一个案例当然是制作我们熟悉的 remotion 动画视频，之前的节目里，我们已经详细介绍过如何使用 codex 配合插件市场中自带的 remover 插件制作像这样的动画效果。但 itagraft 有 一个很明显的区别，它并没有自带的技能库和插件市场，所以这里我们先要安装下这个技能。 我们先新建一个项目，然后把 remotion 最佳实践这个 scale 手动安装到项目的点 a 阵子文件夹中。接下来我们就直接输入这段指令，使用 remotion 制作一个介绍 it graffiti 二点零的动画视频，要求浅色主题，将 logo 与 logo 的 配色融入到视频风格中。 输入完成后， a 阵的没有马上开始写代码，而是先开始分析我们的需求以及当前项目里这个 remote skill 的 能力。然后他先给我们生成了一版详细的实施计划。 这一点就和 codex 的 工作方式有着明显区别，因为我们一开始并没有主动开启 autograph 的 计划模式， 但他仍然先进入了计划阶段。从体验上来看， itgraphy 这一点很打动我，所以这里我先检查了一下他的实施计划， 确认整体思路没有问题之后，就让 agent 继续执行，并自动渲染出了视频文件，你看效果是不是还不错？第二个案例我想稍微上一点难度，我们让 agent 使用 react 加 three 点 gs 开发一个三 d 太空设计游戏。 这一次我们直接开启 atigraphy 的 计划模式，先不让它马上写代码，而是让 agent 先和我们讨论具体要做成什么样子。这点就很像 codex 里的计划模式， agent 会一步一步向用户确认游戏细节，比如核心玩法是什么， 是固定视角还是第三人称视角，有没有剧情模式，有没有关卡推进等等。待所有细节都确认完成以后， agent 就 会生成一个详细版的实时计划，确认没有问题，我们就让 agent 继续执行。 经过几分钟的开发，一款打开浏览器就能玩的三 d 太空设计游戏就搞定了。到目前体验下来，我们的感觉是， atigraphy 并不是只把 codex 的 界面复刻了一遍。像这种面对复杂任务时停下来先把任务规划清楚，再一步一步执行的能力， 是现代 a 阵的终端里最重要的能力之一。最后，我们再来测试一些平时经常会用到的场景，比如 codex 里的自动化功能， 它可以让 a 阵子定时执行一条指令，每天帮你检查信息、整理资料或者生成固定格式的简报。而在 atigraphy 里，这个能力叫做定时任务， 它提供了几乎相同的能力，比如，我们可以指定一个每天都要执行的指令，每天早上九点检查 github training 里推荐的热门开源项目并输出中文总结。 创建方式也很简单，你可以像这样在定时任务菜单里直接添加，也可以在聊天窗口里通过杠 schedule 加上这段自然语言描述，直接创建定时任务。 这样一来，它就不只是一个你输入才会工作的工具。甚至在一些固定的标准任务上，它已经几乎可以替代像 openclaw 这样的常驻智能笔了。 下面我还想测一下 itigraphy 能不能生成图片。在 itigraphy 里， agent 也同样继承了自家的 nano banana 生图模型，我们只需要在提示词里明确要求它生成图片， agent 就 可以直接完成图片创作，这个能力对内容创作者很有帮助。 最后， ideography 还带来了动态 sub agents 功能，就是一个主 agent 带领一群专业的子 agent 一 起完成复杂任务。我们可以直接在体脂词里指定使用 dynamic sub agents 创作多个子智能体。 然后 atigraphy 就 会自动启动紫 a 阵特并行处理每项工作。展开右侧边栏，可以看到每一个子 a 阵特都在并行工作中。把复杂任务拆分成多个紫 a 阵特之后，每个紫 a 阵特只需要专注于一个非常垂直的小领域，它的 目标更清楚，上下文更集中，出错概率也就更低。这次体验下来，不敢说全新的上下文更集中，出错概率也就更低。这次体验下来，不敢说全新的 atigraphy 可以 平替 code， 但确实值得你认真尝试一下。 桌面端 a 阵子越来越卷，可实用的工具也越来越多，希望朋友们都可以用上能力更强，成本更低的好工具。智能指手段，人类才是答案。这里是头哥不请自来，我们下期再见，拜拜！
2047投哥不请自来
06:20查看AI文稿AI文稿如果你最近也给你的 codex 或者 clockwork 装 skills， 很 容易掉进一个坑，就是你被推荐了几十个甚至上百个 skills， 但是真正开工的时候还是不知道该选哪一个。所以说这一期呢，我也不做大而全的清单，也不讲复杂的安装， 我只按普通小白最容易遇到的六类任务去挑六个 skills。 新手先认识这些就够用的一些 skills， 它们能够分别帮你去解决任务，先问清楚想法，先变方案，知识库能调用，重复流程能沉淀网页结果能验证和各种文件都能够转化成 ai 好 读的这种材料。 ok， 大家好，我是 fred， 专注从普通小白的视角去分享怎么从零开始用 ai 和 web coding 提升自己的生活和工作效率。 那第一个 skill 就是 大家已经耳熟能详的东西啊，就是 using superpowers， 就 它的核心作用是能够让 ai 在 开始做事之前先停下来，把任务问清楚。 就很多时候很多人用 ai 的 痛点不是说 ai 不 会写，而是它太快开始写了，就是你一句话发给他，他可能马上能够给到结果，结果做完了之后才发现说你的目标边界格式和验收的方式都不对。 那这个 skill 所做的事情就是让 ai 先理解任务再计划，最后再验证。所以说它特别适合那种长任务，包括你的需求模糊的时候，以及你经常让 ai 做完又返工的这种场景，那这个 skill 那 就非常适合。 第二个是我非常常用的 skill， 就是 brainstorming， 就 它解决的就是想法，当你还没有想清楚的时候，可能就着急开做的这种问题， 很多人找 ai 去做东西，一上来就说，哎，帮我做一个网页，哎，帮我写一个方案。但其实当你的目标用户，你的内容重点，你的功能边界都没有定的时候，那这就体现了 brainstorming 的 价值， 它会让 ai 先跟你把想法聊清楚，再给两到三个不同的方案，并说明每个方案的一个取舍。比如说你要做一个内容栏目，一个页面，一个工具，一个产品的 demo， 它会先问清楚做给谁看，解决什么问题，哪些功能要不要做， 然后再把你的模糊的想法整理成可执行的这种设计。所以说它适合新项目开头，包括内容策划的开头或者功能设计的开头。 第三个也是我经常会用的一个 skills， 就是 obsidian skills， 就 如果你在用 obsidian， 或者你有大量的笔记资料网页的这种摘要，那这个我觉得就非常值得去收录啊， 就它不是简单地帮你去多存一些笔记，而是让 obsidian 里面的这种 markdown 的 文本，这种 bases 或者 canvas， 或者你的网页资料能够变成 ai 可以 重新组织的这种工作材料 就很多人的知识库最大的问题就是资料一直在往往往里面堆啊，然后真正写文章的时候，做研究的时候，包括你复盘项目的时候，就很难够重新再调动出来用。 所以说这个是会更适合内容创作者、研究型的岗位和那种顾问啊，或者长期的学习者，他的价值能够帮你把长期积累的变成一个可持续输入的一个资产。 第四个我相信是一个所有人都一定会用到一个 skills 啊，就是 skill creator， 它的作用就是帮你去生产你的 skills， 那 它解决的是你的一些重复流程的问题，比如说呢，你每周都会让 ai 写周报，那每次都要重新去讲格式、口吻，保留字段，或者一些审核的一些标准， 或者你反复让 ai 去帮你整理资料，改一些发布的文案，或者检查网页，那这些事情如果我每次都重新解释，去写一些 prompt， 写一些提示词，那本质上就是没有把这些 流程给沉淀下来。那 skill creator 的 价值就是帮你把每一次的对话变成一个可附用的 skills， 它适合做一些固定的格式，然后重复的流程，以及你希望以后能够把自己和团队都能够稳定使用的任务沉淀下来。 第五个呢，是 pay write， 其实它不是一个 skills 啊，就它更像是一个呃，浏览器自动化的能力 就是它可以让 ai 真正地去打开网页，去读取里面的页面的状态，点击按钮，包括说填写表单，截图，检查做网页或者落地页这种后台表单产品 demo 的 时候呢，这个非常非常有用啊，就因为很多时候 你只看代码是看不出来的，比如说按钮点不了，或者文字溢出，或者移动端变形，对吧？或者表单提交失败，这些都是要真正打开浏览器才知道。所以说 playwrite 的 价值就是让 ai 不 只是生成结果，还能帮你验收结果。 最后一个呢，就是 mock it down， 它的作用是能够把各种文件转成 ai 更好读的 mock down 的 这种文本，比如说把 pdf， 你 的 word， ppt， excel， 甚至网页 html， 一 些 csv 或者 jason 图片甚至音频， 都可以转成结构化的文本。为什么这个重要呢？就因为很多时候 ai 总结不准，其实并不是它模型弱啊，而是输入的这种文件结构太乱。比如说文件里面有表格，有分页，有图片，有格式， 那 ai 直接读就很容易漏掉一些重点。所以先用 markdown 这个 skills 把材料变干净，再去总结提取和改写，那结果通常就会变得稳定很多。 所以说呢，这六个 skills， 你 可以把它们理解成 using superpowers， 帮你先问清楚。 brainstorming 帮你用好知识库。 skill creator 能够帮你沉淀重复的流程， 而 playwrite 能够帮你去验证网证网页的结果，或者帮你去爬取一些网页的数据。而 markdown 能够帮你把文件变成 ai 好 读的这种材料。所以说你也不用一口气全装啊，也可以一开始呃，慢慢的一个一个去选，先知道它们分别能帮你做什么，后面可能遇到一些 对应的问题，然后再去用一些对应的 skills。 ok， 我是 fred， 后面我会持续帮你去猜普通人怎么把这些能力用进自己的真实的工作流。 ok， 评论交流你现在最想解决的一个 ai 问题，我会在评论区里面去回复，我们下期再见。
7.5万FredTalk
06:25查看AI文稿AI文稿那本期给大家分享一下我是如何用 codex 实现用 ai 来去做一个账号自动化运营的这个过程。除了录视频这个事情以外，那其实还有很多的 运营的一些琐碎的事情，比如说我要去看我的账号数据，视频录完了我还要写封面标题等等，这些琐碎的工作其实很多，它不是光是录制一个这么简单的事情， 现在我的流程是可以这么做的。我现在是用 ai 的 这个 computer use 这个功能，直接去我的创作者中心帮我去把所有的账号拉出来，在本地上分析，分析完以后它会沉淀出几个特定的文档，这个文档呢就是我的这个 粉丝的文档，账号定位的文档，内容策略的文档。那基于这几个文档， ai 就 会去读取了这几个固定的文档以后，去帮我搜索相关的同行的一些对标的文档以后，去帮我搜索相关的内容， ai 就 会一个一个介绍一下。 每一次我视频拍完结束以后导出字幕，它就可以基于我的这套方法论，帮我批量的自动化的把我的视频的封面标题、描述标签全部搞出来。那也就说现在的主要是它在于你 内容我们已经拍摄好以后的那些环节，那内容的生产前面还是主要是由你自己来想的，不是内容生产前面数据分析它会给我选 dj， 它会跟根据你的账号定位去帮我们来看一下实际的效果就好。那你看 在这里我跟他讲我用了那个 codex 里面 computer use， 他 可以操纵我的浏览器嘛？然后去访问我的这些账户，我让他去分析一下，呃，跟我相关的一些对标账号，然后他是优先读取了我四个 m d 的 文档，嗯，这个文档里面是有我的粉丝画像的，呃，有我的所有的账号的策略定位，我的爆款的复盘， 以及我的选题方向的这几个定位，这是我之前就会有一个引导对话，我这边就跟他讲，我说我发现这些内容太过时了， 你要去重新帮我把这些内容梳理出来，他本来已经准备在做了，最后发现他读的内容太旧了，你就改了他的方向。对，我先去帮你更新你的这些账号定位，对，我要去更新，这个时候我就跟他说，我说你去读去账号吧，你看他在这里面先读了五十一条小红书的内容， 又去读了所有抖音的数据内容，那小红书的所有的明细，然后抖音的所有明细他自己全部读完了以后存在本地，基于这些内容 他开始来做重要的判断，他这几个判断内容是自己判断的，还是你给他自己判断？他根据我的数据分析了我的账号内容，爆款的内容梳理出来的， 那他总结了以后，我说好，那你居然已经调研完了。我说你去把我之前的粉丝画像，账号策略，你去更新一轮，他就叭叭叭叭叭叭更新了一轮最新的内容，所以这是他最后给我的一批我的一些材料，基于这些材料以后，他才会帮我去做这件事情，根据我账号的策略定位， 去帮我寻找跟我匹配的账号的数据。好，注意到小细节，这边这个选题推荐这个 skill 是 你自己写的还是你外面找一个？是我跟他之前合作沟通出来，就是你刚才这生成的一些整套 skill 形容一个，对，是的， 这个里面他就会拿了我很拿到了很多的标题数据。嗯，然后他就给出了所有我这个像内容的爆款的一些封面的建议，然后包括他还给我了一些我能做的选举的建议，都是爆款的选举建议。嗯，好。然后这些内容我跟他讲，我说你要去思考一下你怎么样去更新到现有的 skills 里面。对， 你看他就告诉我直接可以写进 skills 里面的一些规则。好，然后我们看一下我怎么使用的。嗯，然后当我这边输入案例包装，它就自动去调用我的 skills， 然后它的 skills 都是关联在一起的，然后当我把我的字幕给他以后，它就会自动唤起它的一个写作的一个 skills， 然后来去把我这个整个包装发布的内容给它写出来啊，包括标签，包括里面的封面。然后呢？有了封面以后，这个时候他会说他去调用封面 skills 来处理这个图，他就做了好多，你俩玩起来啊，然后他就做了很多不同的图，它还会自动去生成， 因为我还有别的平台，所以它就会生成不同尺寸的图片，你看生成各种尺寸的这个图片给我，生成完了以后，它其实是标题描述标签都是有的，我直接复制就结束了。对，这就是一个全的流程，其实这套方法论 就是最重要的，其实它是不断进化，不断迭代之后。现在不是有那个 codex， 不是 有那个定时功能吗？比如说每个礼拜五去 check 我 所有的视频数据，然后去自动化更新我的相关的一些策略。写作啊，对，写作 skill 更更新过去以后，我每次用到都是新的，就它可以跟着我的账号一同成长，我觉得这个是很牛的。然后再比如说你看这这次的内容生成完了以后，我发现有些过程是可以调优的啊，这个时候我就跟让它去 思思考一下他学到了哪些经验，然后将这些经验告诉我，然后我来判断这哪些经验可以沉淀为 skills， 然后这样的话他下一次就不需要我再教他了，你看他会整理出一批，然后呢？我确认过了以后，他会说他更新了 skills， 他 整理了哪一节步骤，所以我的 skills 是 越来越能够符合我的要求的， 而且再加上 image two 这个深普能力来了以后，封面指出的概率非常高了，我几乎很少去调了。那现在你的就是整个工作流程里面，哪些是 ai 帮你做，哪些还需要你人来做？呃，现在目前我在坚持真人拍摄，然后包括其实选集主要还是我们自己来，就是视频剪辑完了以后，我们直接字幕出来了以后， 视频的封面啊，描述、包装、标签，各个平台的封面的差异，全部都是 ai 在 做的啊，你就露了一个前面就是拍摄前面的啊，就说选题的大纲的准备，嗯，对，选举其实我们自己在准备，但是选题大纲我们会让它来梳理 一下。对，其实我先把我自己，因为我们有的时候内容会需要很多配套的一些材料，比如说我今天要讲 q d s， 嗯， q d s 背后很多一些功能背景，它会帮我收集很多资料。准备好或者这样子，然后呢继续接资料，然后一个大纲， 然后呢？大纲我确认好后再去输出一个 ppt 大 纲， ppt 大 纲里每一页需要画什么，嗯，然后时候再用，再用 ppt skill， 它会帮我做 ppt， ok， 这样子。 嗯，所以这是我们拍摄之前的一些准备。对，其实下次我们可以分享一下拍摄前的一些内容准备，对，这个是我们拍摄完以后数据输出，对，运营数据输出盘，对对对，是，然后最后一个想讲的就是我的整套方法论并不能让我的所有的内容都成为爆款， 是因为去不断地才根据我现有的数据去给我提供建议，也就说他其实是跟我一起成长的。嗯，所以他并不能让我一个 偏账号小白的人立刻成为一个每天爆款的大牛，他只是能不断地基于我现在的重复工作帮我去减少跟我的工作量，就是他没办法取代你的经验。对，他也可以取代你的流程。对，是的，所以他不能让我立刻就变成一个大牛啊。对， ai， 现在时代就是这样，就是成为你能力的杠杆。 对，他是我能力的最上限，所以这个就是我们今天想要分享的，然后包括这一期准备了哪些 skills， 到时候我会变成一个文件，然后放在我们的那个群文件里，大家可以去参考一下。好，那本期视频就这样，拜拜。
2.9万珍妮丁丁说AI
