Tree能实现漫剧skill吗
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07:05查看AI文稿AI文稿我实现了让 ai 自动帮我剪视频，看一下神奇的事情。达芬奇自动打开 a 肉，素材导入， 时间线铺满，没有任何的加速啊，没有任何的加速。现在我的 ai 会自动帮我创建达芬奇剪辑项目，自动放入素材并完成剪辑， 甚至还能把 s r t。 字幕给做好。现在我给大家看一下我怎么跟 carl 的 沟通，让他来完成我想让他帮我剪辑 a ro 的 这个任务。 首先我只是先问他能不能帮我剪辑 a ro， 然后处理掉视频中间空白的断续的部分，只保留有效的内容。然后我继续跟他提需求，我说我要的是达芬奇的工程剪辑时间线，而不是一个完整的成片。他想到了是有一个可行的方案， 他给了一下他的工作流程，我还同时问他，你能不能根据我的时间线把 s r t 字幕给配上去。然后他就问我要不要现在就开始试一下。 但这里我又想到一个细节，大家在入 a o 的 时候，你可能会有一些话会反复的说一下，不同的状态，不同的情绪，不同的表情，或者中间有些口误会重说这句话。 然后我就问他这个他要如何确定保留，他又给了我两个方案，一个方案 a 指让我在录制的时候加一个信号或者方案 b， 我 来标注啊，就是他来标注，我来选择的意思。然后最终他的建议是把 a 和 b 结合。 于是呢，我也是听了他的这个方法，然后我就紧急录了三条素材给他看。同时我也在录制的时候想到说，如果刚才那句说的不好，就说一个 pass， 然后如果有一整段我都认为 ok 的 话，我就会说这段 ok， 然后我会让他根据这个提示来完成剪辑， 然后让他生成达芬奇的工程和 s r t 的 文件，放在这个目录内就可以了。然后我又跟他说优化一下工作，我让他自己打开达芬奇，自己创建项目， 创建文件夹，把素材放进去并完成剪辑。最后我跟他说让他把整个这个过程做成一个 skill， 然后以后跟他说这个需求他就直接调用就好了，不需要自己再去回忆，而是直接看一个 skill 就 能完成我的需求。 刚刚我已经把这期视频的前半部分的 a 肉全部都录完了，现在是后半部分，但我打算用前半部分的素材来给大家看一下用 cloud 来实操自动剪辑的过程和效果。现在 我来开始这里呢，我会先把它复制一下路径，然后用我跟 看了刚才沟通过的一个口令叫 a 肉，然后我把路径给他，我就不说配 s r t 字幕了，因为这个 s r t 字幕在 sku 里面已经包含了，但是这次我不说，我看他会不会直接做完，我也是测试一下他的效果，然后现在回车， 然后开始看他工作。现在项目开始，他说需要扫描一下文件夹，我点授权。在录制时候我没有说 pass 和这段 ok 的 这个暗语在里面，我看他会怎么去处理。 这里已经看到他的一个处理结果了，我的这些视频素材一共是十四分钟的时长，他通过提取完之后，把它们归为了八个文件，约九分钟的音频， 就说明他这步应该已经做完了一些处理。 ok， 现在他完成了所有的转写，然后到了一个新的阶段，他开始剪辑，但是呢，他发现我这次的录制没有说 ok 和 pass 这两个 暗语啊。然后他现在开始来问我，他剪完的十五个片段都没有，这个让我怎么办？我觉得说直接生成，让他按照这个当前的方案来继续做。然后现在开始 我看到可乐的工作过程，发现了一些很有意思的细节，就是我有一个自己的录制习惯，我会在开始前说三二一，他发现我这两个文件里面都有三二一，所以他帮我把这些东西给删掉了。 然后还有一个细节是这个五四九是我在录完刚才那些部分之后，最后才录的一个开场的内容， 我点下确认，然后他发现这个是开场的部分，于是他在帮我剪辑的时候，帮我把顺序的顺序也给理了一下。 哇，这个是让我非常惊喜的地方，我没有告诉他我的文案，我也没有告诉他我的想法，我只把所有内容给他，然后甚至先后录制的顺序都是错的，他能帮我把它理顺， 这点真的很惊喜啊，他会真的去思考。现在达芬奇的脚本也做完了，再做 s r t 的 字幕，然后下一步就是帮我创建达芬奇的工程，现在字幕文件也处理完了，然后他开始要做达芬奇这一步了，我来看看他会怎么处理。 没有打开达芬奇，他检测了， ok， 我 帮他手动打开一下好了，达芬奇已经打开了，我跟他说好的，我打开了达芬奇，你继续工作吧。 ok， 现在看一下神奇的事情，达芬奇自动打开 a 肉，素材导入，时间线铺满，没有任何的加速。啊，没有任何的加速。我们来看一下我开头的钩子是不是放在了前面，听一下。 哇，真的，他已经帮我自动剪完了，对，然后还有 s r t 字幕啊，在这里我把它放到时间线上， 然后我来用一下我的预设字幕，预设现在能看到字幕，它还是分了很长的，我这个需要自己再来剪辑和切一下。但是这个 s r t 的 处理呢？我也会再跟我的 cloud 继续优化一下，让它不要一次性给 字幕写太长的文字。我觉得他做的还是真的非常好的，五分五十八秒的前半部分的视频他已经做好了，我感觉还是需要再精简一下了，应该会有一些处理的问题，但是这已经帮了我非常大的忙了， 真的非常的惊喜，非常的惊喜。这一整套工作流我觉得已经算是打通了。然后后期呢？我只需要再继续给更多的权限，不需要我每次在这里点， 然后等我整个工作流更完善之后，我只需要跟他说帮我处理这个文件夹的 a 肉，我就可以去干别的事情了。就我不用再等，不用再点确认，我只需要过一会来看一个结果， 真的很惊喜，很惊喜。好的，视频到这里就结束了，我是大牙，我们下期视频见，拜拜。
1946大牙大
02:05查看AI文稿AI文稿hello， 今天一分钟时候用 codex 帮我们开发电商 skill， 让 ai 自动我们干活来看效果，操作非常简单，只需要在多框输入，让 ai 帮我们开发一个本地可运行的拆帧 skill， 去批量提取视频，然后开始执行。那么整个 skill 的 开发其实非常简单，不管是用 codex 还是其他模型都可以，核心不在于 工具，而是清除进开发 skill 的 目的。我们来看一下执行的结果，这里显示只用了三分三十六秒就开发了一个 视频 skill， 那 现在我们可以直接上传视频来测试一下拆帧的效果。在执行完后，在这里打开输出的文件夹目录， 可以看到基础的视频拆帧功能已经实现了。接着后续我们就可以对这个 skill 继续调优，比如如果需要对视频拆解的更细致一些，又或者对视频拆解有自己的方法论，都可以告诉 ai， 让 skill 根据我们的需求来执行。我们来看一下第二版的执行结果， 可以看到对比第一版拆解的更细致了，但是不同的业务场景拆帧的逻辑完全不同，有的拆帧是为了参考框架后期实拍，有的是为了后续让 ai 生成需求。不同 skill 的 执行流程也不一样，那么我们就需要根据自己的需求来完善这个 skill。 如果我的需求是让 ai 后续生成分镜，那么我就可以让 ai 继续根据拆帧的画面进行拼接生成。总的来说，我们需要从结果反推，我们要实现什么样的效果，中间刷哪些流程 和 skill 只是作为整个工作流的加速器，用来提高我们的内容存储效率。最终通过几轮简单的对话， ai 就 帮我们开发出了一个可以直接落地使用的 skill。 最后我们就可以直接让 codas 把开发好的 skill 打包成压缩文件，同时生成一份详细的使用文档，不管是自己长期使 使用还是分享给团队都非常方便。有需要这一个 skill 的 可以分享，大家也可以根据自己的需求来调哟。操作也很简单，只需要把压缩包解压到对应的 skill 文件目录下，在执行的时候打开项目文件，在段落发送这一段指令，就可以 截掉这一个 skill 来执行。当我们学会开发一个简单的 skill， 后续如果需要其他的功能也可以尝试自己开发，基本的思路就讲好赖上本期内容，觉得有用的话不用点赞关注，咱们下期见，拜拜！
615棒棒闲不住
02:51查看AI文稿AI文稿哈喽，今天一分钟使用 skill 加一米九二实现电商全城市化来看效果， oh my god， they're so good！ 这是用 cds 复刻的 t k 上一款解压玩具的视频， 今天这期测试的结论是，如果某些复杂的产品 ai 深层不理想，或者深层的产品不一致，那么现在可以通过 skill 对 所有的对标视频猜真复刻，不管是十五秒、三十秒，一分钟都可以。 再说一下整体的思路，首先第一步，在文件夹里放了八个时长不等的视频，这里可以让 ai 根据不同的视频时长拆解出对应的分镜数量。在视频分镜拆解完后，直接根据不同的分镜拼成单张或者多 张十二宫格图，这样后续就可以截替换分镜图中的产品、人物或者场景。而且这次批量任务测试下来执行的速度非常快，平均一个视频从拆解到拼图只需要三十秒，现在已经执行完了。我们来看一下出错结果，其中包括每个视频的时长提取的关键针对应的十二宫格 拼图，还有每个分镜对应的文案脚本。在执行完后，所有的结果也会保存到输出文件夹里。如果是做复杂的产品带货视频或者是带剧情的长视频，可以参考这种方式。但如果觉得打开文件夹麻烦的话，也可以直接在页面右侧的管理器可以看到每个视频的执行结果， 这样就可以直接做对比测试。 ok， 接下来到了第二步，这里我将 ai 去读取文件夹里提前准备好的产品图和人物图，让 ai 把原封禁的产品替换成文件夹里的产品。除了人物需要替换，人物的动作表情需要灵活调整，具体的可以根据自己的需求来。现在已经生成完了，来看一下效果。 整体人物的肢体动作、表情，还有产品和背景的融合，我觉得还是非常不错的，可以和参考图对比下，镜头的景别也还原了，但是人物的肢体动作是完全做了优化的，最终的生成结果也会保存到本地文件夹里。 然后接下来到了第三部，那这个玩具的视频其实是一个一分钟的长视频，在第一张分镜头生成 没问题后，接下来还要继续生成第二张、第三张和第四张分镜图。所以从结果反推，我们最终要生成多长的视频，在一开始就可以针对不同时长类型的产品视频制定不同的拆解规则，那么整 个的批量化执行流程就可以把它完善成电商流程的 s o p。 最终我们就得到了四张前后连贯，产品一致、人物一致、场景一致的十二宫格分镜图。最后在分镜图生成完后，我们就可以继续让模型基于四张分镜图一次性生成四版视频贴纸。那如何把四段生成好的视频贴纸？那如何 把四段生成好的视频拼接在一起？上上期的视频有讲过方法，我们可以直接接入声音模型， 直接说出对应文案的配音，最后我们只需要复制粘贴视频贴词到 cds 来生成视频就 ok 了，基本的思路就这样好了。喜欢本期视频的觉得有用的话不用点赞关注，咱们下期见，拜拜！
949棒棒闲不住
01:57查看AI文稿AI文稿哈喽，今天一分钟选用 swork 加 skill， 搭建一套内容自动化系统来看效果，现在只需要一个 skill 就 可以从选品到内容生产，全流程自动化操作非常简单。我们来到 swork 这一期，拿宠物用品举例，只需要告诉 ai 我 们的业务场景以及 主要的需求有哪些。比如我上传一个对标的视频链接，让 ai 根据我的需求进行拆解，再结合我的产品介绍和产品图片， 直接生成产品的二四个分镜脚本，包括脚本要求、文案要求、产品要求等等都可以自定义。接着我们只需要上传视频链接，产品的文本介绍，还有产品图， ai 就 可以帮我们全流程执行任务。首先第一步 ai 会直接调浏览器扩展，从开头、画面、内容等方面综合分析这个视频，在分 析完成后，结果也会自动录入文件。接着下一步 ai 就 根据产品介绍和产品图，结合对标视频的 脚本框架，生成一个全新的分镜脚本，现在已经执行完了，我们来看一下效果，这是一个三十秒二十四个分镜的口播脚本，那我最终想实现的不是根据脚本拍视频，而是让 ai 来实现生图生视频，所以设计的是每张图十二个分镜。接着下一步就可以让 ai 根据这一个二十四个 分镜的分镜图，我们来看一下出版的效果，产品的一致性，还有两张分镜图的 风格统一性，我觉得整体还是比较 ok 的。 那如果我们想要的是电商种草风格或者是居家实拍风格也是可以的，而且现在最方便的是不需要写贴纸，只需要通过对话就可以得到十二个分镜，二四个分镜，两张图，五张图， 甚至是十张连续的且风格统一的分镜图，整体体验下来我觉得非常丝滑。最后再 ai 根据身 程的分镜图来生成视频接词就 ok 了。那么以上任务的完成就只用到了 s work 内置的 school， 还有深图模型，非常方便。下一期还会实测这个 s work 的 更多玩法，基本的思路就这样。好了。以上本期视频呢，你觉得有用的话，给我点赞关注，咱们下期见，拜拜！
122棒棒闲不住
14:57查看AI文稿AI文稿cloud design 是 我用过的最棒的工具，但实际上这完全无法使用。即使我每月为 antropic 的 二十倍计划支付二百美元，我在不到一小时内就会用完 cloud design 的 每周使用额度。 这真的让人非常沮丧。但幸运的是，对你我来说还有希望，因为刚刚有一个全新的开源仓库发布了，他基本上克隆了 club design， 并把它变成了我们可以使用的一个技能， 它叫做桨树设计，构建在与 cloud design 完全相同的系统提示上。今天我们将让它与 cloud design 正面对决，看看这个东西是否真的值得我们花时间，因为如果值得，我们或许真的能摆脱 cloud design 的 使用限制的牢笼。 桨树设计解决了 cloud design 的 问题，它是一个非常棒的工具，但你实际上用不了一个小时就会遇到使用限制， 所以他们所做的就是把所有 cloud design 的 系统提示和设计理念都整理出来，变成了一个开源的 github 仓库。本质上，这只是一个技能，我们可以像 cloud design 一 样加载到 cloud code codex 或者任何编程代理中。 它能够为网页应用或移动应用制作交互式原型。我们还可以做翻登篇、动效设计、信息图表等等等等。而且它只需要一个技能就能完成所有这些事情， 因为它的底层其实有很多复杂的机制在运作。比如说，它可以访问二十个深度解析的 markdown 文件，这些文件详细说明了如何制作欢腾片、不同的设计风格、动画以及最佳实践。所以，虽然表面上它只有一个技能， 但实际上它几乎可以调用二十个小技能。它还可以访问许多组建媒体和素材，在为你设计内容时可以随时调用这些资源。而且它拥有完整的可执行工具链， 这样它能够把一个 html 文件转换成 mp 四格式，或者使用 play right 实际检查，确保它为你设计的内容在现实中确实能够正常运行。就像云设计一样，我们能够看到不同的变体。 我们拥有完整的微调系统，而且最棒的是，因为它是一个技能。如果我在云代码中使用它，无论我是专业版五倍还是二十倍，用户都不会受到这个看似随意的云设计使用限制的约束。 但让我们真正来测试一下他吧。所以我们接下来要做的就是看看这个工具在从零开始设计一个落地页时， 实际表现到底有多好。我们还会看看如果我们给他一些素材，让他基于这些内容进行设计，他的表现会如何，这和云设计的设计系统类似。最后我们还会看看他在制作欢灯篇方面的表现如何。在这个过程中，我们会把他和云设计进行正面对比，这样我们就能看看他到底值不值得。 那我们现在开始吧。我给云代码的提示是，他会全程使用这个桨树设计技能，用设计技能为我的虚构 size 产品 lighthouse 创建一个落地页。在我们开始之前，你可以随时提出任何需要的问题。现在我也把完全相同的提示给了 cloud design。 华硕回复了六个问题，询问 lighthouse 的 功能、目标、买家、整体风格、页面板块所需的遍体，以及它是要自己编辑虚构内容，还是我有现成的文案需要用？ cloud design 也提出了类似的问题，不过它问得更深入一些。很明显，由于它具有图形化的特点，它实际上给了我一些可以选择的视觉方向，并且我能够直观地看到这些选项。所以对于华硕， 我告诉他我们来做一个偏向分析的风格。我们的目标用户是独立开发者，我说我想看到多种不同的氛围和风格，这样我就可以实际对比这些遍体，而且我也希望他能自己完成文案的书写。对于云设计，我基本上也是告诉他同样的需求， 我也希望能有三个遍体可以并排查看，所以这是云设计做出来的效果。对比一下华硕的结果，我会关掉我的摄像头，这样我们可以更好的看清楚这些内容。那么来看一下，在华硕这里，他把所有内容都放在同一页上，本来我们可能需要做三页，但这样我们就能一次性全部看到， 其实我要收回。刚才我们在右上角这里可以切换查看所有三个版本，所以这是我们用这个技能得到的结果。这个账本的页面其实看起来挺酷的，给了我们整个网页的效果。我们还有终端版本，同样的方式，还有纸质版本， 我可以同时看到这三种版本。说实话，一开始的效果就挺不错的，这比我们单独用云代码，甚至加上前端设计技能时的效果要好得多。如果我们只是说嘿，帮我们创建三个版本，表现相当不错，那我们来看一下云设计。 值得注意的是， no design 一 开始就给我们做了调整，我们现在先不看那个，但这是它的终端版本，你知道的整个流程都走了一遍。编辑版也是和这边的编辑版非常相似，非常非常像，空间感也类似。这个真的很丑，绝对给人一种典型的 ai 插槽的感觉。 我觉得这很大程度上是因为渐变色，我可以对比这三种。现在我现在想做的并不是单纯的觉得某一个比另一个更好看，而是要看看我们现在看到的这个技能和设计有多接近，非常非常相似，这对华树技能来说是个很大的加分。 现在在看到这种宏观的变化之后，我喜欢做的事情是专注于我喜欢的某一个，然后开始对它进行调整。现在为了保持一定的相似性，这样我们可以更好的进行对比和比较。 我打算选择设计中的编辑风格，也就是在 skill 里被称为 ledger 的 这个，我们来看看他们现在对细节的调整做的怎么样。对于云设计，调整选项已经在这里了，所以对于编辑风格，我们可以在浅色和深色之间切换， 我可以更改强调色，几乎可以选择任何我能想到的颜色，这还挺酷的，我可以更改实际的标题，但他又把选项分成了空间和大局两部分，所以我打算让他展开所有调整选项，并且只针对编辑风格进行设置。 在这期间，我切换到了 cloud code， 并说我们选择 leger 变体，并且做大量的调整，这样我们可以在这方面进行对比。 所以 cloud design 已经为我们添加了一堆调整选项。值得注意的是，仅仅在你刚才看到的这些操作中，我已经消耗了大约十五次 cloud design 的 使用次数。而在技能这边，我们只用了百分之十三的 单词绘画的上下文窗口，也就是十三万字节的 tokens， 这甚至还不到我每周用量的百分之一。当然，我用的是二十倍套餐，但这个差距真的很惊人。不过我们要知道，现在它还在对那一项进行调整，所以速度会稍微慢一些， 而 cloud design 的 调整功能表现的也很符合预期。坦白说，这些微调其实是我最喜欢 cloud design 的 部分之一。 我认为 cloud design 的 强大之处并不完全在于哦这些设计有多惊艳，虽然我确实觉得他们比一般的要好一些，别搞错了，但真正让我喜欢的是， 我可以非常快速的尝试各种不同的东西，看看效果，不断的迭代迭代再迭代。这里我们需要注意的一点是， 这和 club design 的 工作方式有关，比如说像这样点击某些具体的元素，调整排版，或者留下特定的评论，这样的功能其实并不具备，这其实不是我们能做到的事情。 在设计技能内部，我当然不能直接在设计技能上画图说，嘿，来看一下这个让我们你知道的，调整一下这个， 把它往左移一点，或者往右移一点，类似这样的操作，这些都需要图形界面来实现，而这正是 cloud design 明显占优势的地方。那么让我们把这个和华数设计中的微调功能做个对比。 值得注意的是，这些微调基本上和页面本身的风格是相匹配的，我可以更改预设，也可以更改显示字体系列，还有稍微不同的深色模式，我可以更改强调色。看起来你还可以更改很多东西，比如布局密度。我们有信任条吗？ 信任条会消失吗？对，就是类似这样的东西，所以确实是可以相提并论的。这里的微调选项有云设计里那么多吗？没有，但我只需要再输入一个提示就能获得更多。我认为这里最重要的一点是， 云代码配合这个设计技能确实可以和云设计原声功能相媲美。到目前为止，总的投肯使用量是十七万，基本上没有用掉我每周的额度，而我在云设计上消耗了十五， 所以在这个例子里就是直接用提示，没有设计系统，也没有素材，看看你能想出什么。我觉得这个技能表现的很棒，所以让我们继续下一个演示，看看他还能做到什么程度。 如果我们真的给他一些可以参考的东西，比如某种设计系统，一些设计师力，然后真正考验一下这个技能。 因为我已经知道云设计在这方面做的相当不错，尤其是当我们看它的设计系统时，它确实能够很好的处理我们给他的任何内容，而且那可能只是一个代码库之类的东西，可以提取出大量信息，从间距到组建仪表按钮等等所有这些内容。 所以当我把这个设计系统加载到 club design 中时，我知道它能够在不同类型的交付物中保持一致性。 比如说这个 agencic os 设计，就是我转化成设计系统的一个例子。虽然我们在 cloud design 中看到它是一个仪表盘，但复制这种设计风格其实非常容易。比如说 你可以在幻灯片演示中看到这种风格看起来就像所有内容都来自同一个地方。这就是因为有了 cloud 设计系统，它非常强大，缺点是创建这种设计系统会消耗你大约三十百分之的每周使用额度。 所以我刚才让 cloud design 用那个 agintic os 仪表盘的风格重新创建了这个 lighthouse 登录页面。 然后我几乎用同样的话告诉了 cloud code， 我 说我想使用与那个仪表盘相匹配的美学 slash 设计系统，并且告诉他可以在一个单独的目录中找到所有相关信息作为参考。这基本上就是它用做灵感来源的美学风格。所以 很明显，这边的经历有点失控了，但其余的部分基本上都说得通。他还在这里重新创建了一个仪表盘，非常类似于这个，我觉得看起来挺不错的。至于字体、颜色这些都非常符合他应该做的风格。 我唯一真正的抱怨就是这边的小角色，只是我不知道发生了什么。这大概是个比较容易修复的问题。 现在让我们看看华数技能的表现如何作为参考。这个技能用了十一分钟，大约七万个 tokens。 cloud design 大 约用了三分钟，但占用了它每周用量的百分之十。 这是我们得到的结果。我先关掉摄像头，这样我们能看得更清楚。所以我们在这里得到了一个带爪子的图标小人。值得注意的是，这个 logo 和字体乍一看还是挺合理的，我们的小精灵也在上面。这里 紧挨着 lighthouse， 看起来还挺酷的，有点像一个小型的滚动条。这些东西在整体设计上和仪表盘里看到的都很熟悉，不过这里感觉有点不太对劲。我希望这个终端区域能往上移一点，和左边的内容居中对齐， 不过这很容易修正，总体来说还不错。我觉得我更喜欢云端的设计，尤其是他能自己创建一个仪表盘，并直接放进去这一点。不过这个也确实做了设计相关的事情，他达到了要求， 字体和颜色都是一样的，确实感觉像是同一个设计体系出来，所以在这次测试中，我觉得这项技能又是一次巨大的胜利。大拇指点赞！是的，花的时间是不是稍微长了一点？当然，但他本质上是在自己创建设计系统，他并没有预先加载一个设计系统。他和专业设计一样好吗？ 也许还没到那个水平，但已经非常接近了，而且成本低的多，所以我真的非常非常非常惊讶。现在最后一个测试，我们要来看一下焕灯片演示文稿我已经让卡 design 做过了， 你现在看到的就是他的第一版，他用的是同一个设计系统，并且讲述的是我们的虚拟萨斯产品，所以在保持设计一致性方面，显然他做的相当不错，而且整体看起来都挺好。 唯一的抱怨是上面的小精灵有点被拉伸了，但说实话，这并不是很难解决的问题。其实我最关心的是他看起来酷不酷？ 他看起来酷吗？而且他是否符合设计系统？说到云端设计，是的，他只用了几分钟就完成了这件事，而且在使用率方面是百分之六。现在让我们看看 chloe 在 使用这个技能时的表现。这是我们得到的结果， 所以一开始就非常让人联想到那个网站，他很快就创建出来了，上面同样有那个小精灵的元素，我们的小克拉扣标志也在右边这里，所以这就是封面页。第二页，看起来有些文字在这里重叠了，但问题不大。第三页，看起来不错。 第四页，这里有点被裁剪掉了，但这完全可能是一个设计选择，有一些滚动的文字看起来很好。在最后一页这里又有一点重叠，但这些都是我们可以通过一个简单提示轻松修复的小问题。 所以总体来说，当我们对比这两者设计和我们用这个技能得到的结果非常相似。再次强调，这真的连续三件事，我们已经测试过， 这个技能能够与我们在设计中得到的结果相媲美。我认为这就是本期视频最重要的收获。我们现在有了一个选择，可以获得云端设计输出，而不必受这些极端使用限制的约束，这对普通用户来说非常棒。那么 假如在一个真空环境下，我是否仍然认为云端设计更好？是的，当然， 这个技能只是模仿了云端设计的所有功能。而云端设计在某些方面有优势，比如绘图， 比如说能够让团队里的每个人都使用这个工具，因此凭借其图形界面的特性，他可以做到一些这个技能永远无法实现的事情。但对于很多人来说，你刚刚看到的这些功能已经绰绰有余了，而且这是一个巨大的进步， 比如说使用前端设计技能，而且要记住，这个技能不仅仅能做网页和幻灯片，它还能做诸如此效设计信息、图标等各种各样的东西，所以一定要去试试看这个工具你真的没有什么可失去 的，今天我就先和大家分享到这里，希望通过这期视频，我能为你不断扩展的工具箱再添一件新工具。欢迎在评论区留言。
718一蛙AI
00:47查看AI文稿AI文稿如果你在使用 codex 一 段时间后，感觉它越来越慢，那么我推荐大家安装这个 skill keep codex fast， 直接复制这个命令行，丢给 codex， 让它自行安装。安装好后，第一步可以将这行命令丢给 codex， 让它先扫描，告诉你哪些对话该归档，哪些 word tree 残留以及日期有多大等等。 第二步进行交接，直接将这行命令丢到你比较重要的项目中，它会针对旧项目生成交接文档， 记录你这个项目改了什么，跑了什么命令，以及下一步应该怎么做。第三步就是归档模式，它会备份移除旧的 word tree， 清理日期等等。关键是它不是自动执行，它主要是每周或者是每半个月来自动提醒你该做这个事情了，这样会更安全。
247飞飞在学AI
03:52查看AI文稿AI文稿搭一个让 ai 自动生成这样视频的 skill 真的 很容易，咱们先来看一下效果。承认吧，你的二十多岁不过是个拿着身份证的未成年，别再拿三十而立 pua 自己了。社会学专门为这种尴尬期造了个词，奥德赛时期，他借用河马史诗里英雄漂泊归乡的故事，只待从青春期结束到真正扛起社会毒打的这段漫长过渡。 这条视频呢，我没有加背景音乐，只是让它实现了 tds 配音，然后根据我的文案去生成分镜的提示词， 用提示词去生成对应的图片，再用对应的图片去生成视频，它只是经历了这样一个三步的 api 的 调用，就可以批量的产出这样的视频。然后加入了一些基础的功能，比方说关键词的提取，这是它自动识别的， 在关键词动画效果出来的时候，配上一个对应的音效。在这里我先说一下 ai 生成视频目前成本还是比较高的，它主要有两种方式，一种是调用 api， 而电有 a p i 的 话，现在最强的模型，那就是字节旗下的 cds 二点零。如果你的电脑配置足够高，比方说有一个九零系的显卡，那你就可以考虑本地生成，如果是这种风格的话，本地模型也是可以出的。咱们来看一下它的流程。第一步呢，就是来 读取你的文案，你可以把文案放在你电脑里边，用 txt 保存就可以，你可以保存一份文案，或者十份一百份 都可以，他都可以批量的帮你去完成。然后我这里有五个预选的风格，刚才的这种画面，这种卡通风格的画面是一种，你可以去选其他的，你喜欢的，包括现实感的都可以。如果你有对标账号，想参考他的风格，截一张图发给你的 ai， 让 ai 反推风格提示。 然后第二步就是把咱们的文案用 tps 配音，配音的方式模型有很多，有 api， 有 本地，这个就你们自己去选择就行。 第三步就是让 ai 根据你的音频产生的准确的时间轴去把它分分镜，然后生成提示词。生成画面的这里有一个重点， 因为你要和你的画面做时长的匹配，所以这里你要用 tts 返回的准确的时间处，你不能靠文字让 ai 去大概分，这样的话就可能对不上。第四步就是根据你刚才的分镜生成参考图。现在 ai 生成图片和视频的质量已 已经是非常的高了，所以这两步你就是根据你的提示词去调用返回的结果，如果不满意，你再调整风格类型的提示词就可以了。 其中最长的一步就是图声视频，除了耗时最长，也是它的费用最高。前边的所有的这一套流程， 一条视频跑下来可能就是几毛钱或者一块钱，但是徒生视频的这个环节，一个一分钟的视频，如果调用 cds 二点零的话，可能就是十块钱，二十块钱，甚至更高，所以这里一定要注意根据你们自己的需求，你们能承受的一个范围。我这里测试用的是 cds 一 点零， 一点零，我让他帮我估算了一个费用，一分钟的视频大概是十多块钱，这里只是做了一个测试，你也可以选择便宜一些的模型，或者考虑本地去跑，最后一步就比较简单了，就是按咱们的要求，根据一句话，然后匹配对应的画面，导入到剪映的草稿， 然后加一些转场的特效，加一些音效，包括背景音乐都可以让他直接全部加入进来。现在有很多认知类的视频都可以用这种方式去批量生成。 有很多小伙伴关注的 ai 生成短剧的 skill， 其实也是这样的一个流程，只不过你里边会把你的文案划分成剧情，然后让他去拆分分镜的提示词， 最后也是生成图片，图片再去生成视频。最后一个拼接流程都是一样的，只不过中间的步骤需要按你的需求去调整，有时间的话我会出一期专门的教程。最近更新的比较少，因为一直在调试各种视频的，有直播切片带货的， 还有一些帮小伙伴们定制在他们电脑上去远程调试的。大家有想做的视频不知道怎么去搭建的，可以评论区告诉我。
665老郑的ai干货站
04:09查看AI文稿AI文稿刚刚大家看到的所有特效都是 ai 做的，我呢既不会用 ae， 也不会用 premiere 等一系列的一种视频特效工具，但就能用 agent 加这个 skill， 轻松一句话呢，就能实现刚刚那个效果。那今天啊，我要带大家手把手复建一次，保证大家之后啊特效自由 实现。我们刚刚那种效果其实非常简单，你只需要一个可以安装 skill agent 以及 remote 这个 skill。 对， 这个 skill 可能是那种比较复杂的那种 skill。 那 其实有两种方法可以安装它，一种是去它的官网， 你输入这个命令行工具的这个指令就可以了，或者是说你把它的 gitlab 的 链接直接贴给你的 agent 就 可以下载。那我刚刚试了一下，在 work buddy 和在 codex 里面其实都是可以用的，这个并不影响，只要是能安装 web skill agent 都可以。安装完之后它其实可以干很多事情，而且我们会卡在要它干什么，我们有没有一些提示词，这种案例现场效果可以跟我们去抄。 那这时候它官网起到一个很好的作用，你可以在这个官网 resources 这里找到它的一些好用的一些案例，你可以用 showcase， 也可以放里面去看， showcase 里面可能会结合一些第三方的工具，这个会比较复杂啊，大家可以去参考看自己的需要。 prompt 里面会比较简单，你直接照抄一些大神们用过的这个 prompt 就 可以了。举个例子，比如说这是发布会的一个案例，是一种发布会视频的， 他就假装在给 open 号做一个发布会，他就可早不用再演。对，或者是一些这种人物的这种介绍 ppt， 你 看就有老黄跟那个 nba 啊。对，它其实可以融入一些图像进去，它不只是能够去写代码成一种图形跟文字， 这个是一个三 d 的 案例，它可以呈现你看一个飞机从地球飞到这，再飞到那，我刚开头那个地球其实也是受这个的激发，你完全可以用代码去写出一个很写实的那种地球的形状。是 总是这样。对，当你知道之后，你就可以把它贴给你的 a 卷让它去设计了。当然如果说你想做的更细一点，你可以先让一个对话框的 a 卷帮你去设计提示词。比如在这里我就说我安装了那个 remotion， 但我不知道怎么样动，做怎样酷炫的动画，你会给我一个灵感， ppt 或者掐也可以啊，我说肯定也是可以，大家都懂， 他就可以帮我设计一些这种灵感，直接帮我去设计提示词，你会说因为他是设计的提示，他会做的非常的细，包括说零到几秒怎么样，零到几秒怎么样， 有怎么样的效果，有怎么样的东西等等，把它贴着给有了这些之后啊，你可以根据你的需求去调试，有了这些提示词之后，你再去回到你的 a 卷页面上去操作就可以了。 我们回到刚刚的页面面，比如说我们想做一个像贪食蛇一样的时间线的一个动画贴给他之后他就开始做，这个是 codex 啊。嗯，那个我发的也是一样，他会启动一个这种浏览器的窗口，就像这样，我来找到就可以看到他给你之前做所有动画的形式，他可以做了很多，比如说这是一个九大型运行的一个东西， 他还可以写比较复杂的，还有文字的，比如说我让他去帮我用一段科普动画，去科普大模型的原理等等，他可以自己做出来，自己去设计脚本，什么自己去做出来。这是一些这种卡片浮线的动画，他也非常简单，其实也挺精致的，这依然是一些卡片的那种动画，结合复杂一点的 啊。对这些类似那种比较有复杂特效的，可能以往你用 ae 或者 supreme， 或者如果你去刚剪映可能也有，但他能帮你很快的写出来这些东西都是有可能。你看这种，比如说这种时间放在他这种时间线的动画，我让他做成绿木的，这样大家在抠像的时候可以抠出来放在你要的背景上，或者是你的那个人物上，就像我刚开的那样的。这是一个九大行星的运转， 他其实也可以抠出来放到那个人物上，他在慢慢的运转，如果你把手放上去，他就会酷。这是我刚开头是用的那个能量换这个东西感觉可塑性很高， 去呈现一些很神奇的东西。这个也是刚刚的一些卡片，能用来呈现你数据格式化什么的，完全没问题。这是刚刚说 k 歌帝国数字语的，用来做一些很科技感的背景也完全没问题，因为它本质上其实都是代码这些关键词啊。会飞的卡片，这种数据格式化这种也就更不在话下，它完全可以做到。对，这个是刚刚的，敲一下手机那个东西给弹出来，感觉还挺好玩的， 这是刚滑动卡片的那个东西，这个是还没有做成的。对，总之你有了 agent 跟 remotion skill。 我 觉得这 skill 其实出了一段时间啊，我之前有试用过，但我觉得它现在变得更强了。然后由于大家更多去开发这个提示词呢，它能做出来的效果就更加的好玩。好的，反正就是有一个 agent 跟 remotion 啊， remotion 这个 skill 之后呢？这几个 carry 呢？大家就真的特效自由，非常适合大家，比如说做自媒体，要做各种影视动画的时候去用，有你的口红，有你一些其他画面，再加上你的这个特效无敌了，特效自由，大家快点去试试吧，谢谢大家，我是 coco。
25Cooper说
01:49查看AI文稿AI文稿hello， 大家好，我是 ai 小 a， 今天就来教大家怎么实现用 codex 复刻，把图片变成微缩的文件。好，话不多说，我们开始首先这是我从网上随便找了一张加过的图片，我们看一下具体是怎么实现的，我演示一遍，然后我也自己封装了一套 skill， 保证你们可以一键使用。 ok， 把这个首先把这个图片复制到这里，然后再用我封装好的 skill， 就 这个 skill， 然后直接给他一个简单的口令就可以了，帮我复刻， 然后我们现在就等待它完成就行了。 ok， 然后他就会调用我们这个做好了 skill， 然后去实现副课程微缩的效果。这个步骤大概就是他会先读取这个你本地的微缩环境，检查是否正常，然后对这张图片进行一个分析，然后写脚本，然后运行，做成 skill 的 意义就是把它封装起来了，让我们可以一键运行，最后直接等待结果就行。 ok， 我 们然后来看一下最终效果吧，这里显示它已经做成功了，我们来看一下， 没错，他已经做了，做好了，那么我们打开看一下他的这个就是他最终产出的文件，有微搜的文件，然后有 p n g 的， 还有一些脚本都有的，这些我们可以随时去检查。 ok， 我 们先来打开看一下最终的效果， 大家可以看到基本上还原的是差不多的，对吧？就是上面的需要调试的话可以再调，但这些文字什么的都差不多了。 ok， 今天的教程就这样，后面我也会分享一些关于 ai 相关的知识，大家感兴趣的可以关注一下，然后后面有些好用的工具我也会分享出来，然后有些好用的方法也会分享出来，有什么问题都可以随时沟通交流。好的，拜拜。
4308AI小A
01:31查看AI文稿AI文稿兄弟们，大家在用 ai 的 时候是不是有这种痛苦的体验，当我们想去网上提取某一项数据的时候，发现瞬间托管就没有了，如果是的话，我们花一分钟时间把这个问题解决了。依靠 open c r i， 它内置了 比如 b 站、知乎、小红书等等众多的知名网站的内置命令行，无论是拉取数据、点击按钮或者是提取元素等等，这些对它来说都非常简单。最重要的是它是通过后端命令行方式实现的，这样的话它是不费任何的托管。它还有一个更杂裂的功能，就是当我们的其他网站不在它的内置浏览器之内的时候， 它可以把它直接 c r i 画。话不多说，下面直接上实操，这里已经帮大家梳理出 open c r i 全网最简的使用指南，如果大家有需要的话可以在评论区留言。首先确保我们的 note g s 是 在二零以上的版本，然后只需要复制这条命令，在自己的终端上点击回车就可以安装上了。第二步，打开我们的谷歌浏览器，在里面搜索 open c r i， 然后它自动会安装上，安装好了就是这个样子。第三步，就是验证是否已经安装通过这里只需要复制这条命令，点击回车就可以，当我们看到 anything looks good 就 可以了。 第四步，把我们最喜爱的智能体，例如小龙虾、 hermes 或者 cloud code 等等装上 scare。 本来 opencri 的 它内置了非常多的一些命令行，但是有了这个 scare 之后，我们不需要学这些，只需要用自然语言发任务就可以了。装好之后我们直接让它去搜索小红书最火的五个话题，来验证一下它有多厉害。 这里我用的是 cloud code， 以前当没有装 o n c r i 的 时候，我们根本就不敢让他去执行这一类的任务，因为大家可以想象到小红书上的视频到底有多少。这个任务可能还没执行完，我们都已经开始报 token 不 足了，报警了，而现在我们执行完这个任务，仅仅耗费的是解析这个任务的 token。
23叶秋大大
12:08查看AI文稿AI文稿openspec 和 superpowers 是 当下做 spec coding 非常出名的两个项目。在日常使用过程中，我们一定有组合 skill 的 需求，但问题是，两套 skill 的 技能命令是分散的，没办法自动触发。并且有的部分 skill 我 可能不是那么想用， 比如我更喜欢用 superpowers 的 t d、 d 执行，而不是 openspec 的 apply， 更需要用 openspec 的 archiv 能力规档 spec， 而不是 superpowers 的 一次性 spec。 怎么组合市面上的高斯大项目，让它们自动触发，互相取长补短， 怎么让整个状态扭转更可靠？这些看起来能够实现的点，在实际的开发过程中依然还有很多细节考量。 同时，两个 skill 都会产出 spec 文档，这部分也需要自然地融合在一起。 comet 就是 组合这两者产生的项目 想要做的事很直接，把 openspec 管需求的能力和 superpowers 管实现的能力接到同一条流程里，他不改这两套东西，只做组合调度。先看 openspec 这边，他很擅长管理 spec 的 生命周期， 当前需求放在哪里，变更材料放在哪里，最后怎么归导这条线是很清楚的。所以这对应于 what 部分，也就是要改什么内容。 openspec 能够很好地列出大纲，但其实 openspec 依旧有一些不好用的地方，它的 proposal 和 tasks 能说明要做什么，但不等于已经说明怎么做。 到了工程设计阶段， agent 还要补方案、补边界、补判断画面。中间这个问号就是这个的设计缺口。 openspec 的 需求澄清能力并不是那么强。再看 superpowers， superpowers 补的是 how， 是 怎么去做， 他会先澄清需求，再做深度设计，然后写计划，按 tdd 推进，最后验证和收尾。中间会不断地和用户交互沟通细节。也就是说，他把真正实现时需要的链路拉细了，两者均会产出 spec 文档。 但是如果只靠 markdown， 也会存在另一个问题，任务打勾了不代表阶段状态可靠，人事能够通过，看文档能猜出来，但 agent 下一轮回来不一定能稳定判断现在到底走到哪一步。 所以断点恢复才是核心问题。下一次绘画开始时，通常的断点恢复， agent 会先读文档，再扫代码，然后再推断阶段代码还没写， token 已经花在恢复现场上了。 comet 通过一个清亮的状态机机制来实现断点恢复，要省掉的就是这段重新找路的成本。 comet 的 定位不是再造一套方法论，它更像一条稳定轨道，把 openspec 和 superpowers 放进同一个项目流程里，让两边各做自己擅长的事，并在执行过程中对齐两边产出的文档。 openspec 管需求世界 需求是什么，题案怎么写， spec 怎么变更，最后怎么归党，这些都属于 what， 他 负责把要做的事讲清楚。 superpowers 管执行方法、头脑风暴、技术设计、实现、计划、执行、验证、收尾，这些都属于 how， 他 负责把怎么做拆细。 commit 站在中间，把 what 和 how 接起来。左边是 openspec 的 需求材料， 右边是 superpowers 的 实现方法。下面输出一条 open design build verify or shift 的 流程。 commit 不 替代 open spec， 也不替代 superpowers， 它只负责把阶段状态和 skill 出发点对齐，这样两套能力就不是两堆文档了。 proposal spec， 生命周期、 archive 状态和 brainstorming design， doc execution plan 会进入同一条 shared state， 最后落到出发规则。 open 阶段找 openspec， design 和 build 找 superpowers。 verify 阶段两边一起收口，在对应的阶段真正的触发正确的 skill， 而不是让 ai 产生触发了 skill， 但实际上是 ai 自己写的幻觉。 完整流程可以拆成五个阶段，每一段都有自己的命令和产物，不靠 agent 临场拆下一步。第一段是 comet open， 这里由 openspec 接手，打开 change 生成 proposal design 和 tasks， 先把这次到底要改什么固定住。 第二段是 commit design， openspec 的 产物会交给 superpowers 继续细划，重点不是马上写代码，而是先把边界、方案和风险讲清楚。第三段是 commit build， 这里进入工程实线， plan、 tdd、 subagent 都在这一段接上， 能按计划推进就不要临时乱跑。第四段是 comet verify， 这里 openspec 和 superpowers 会进行同步收缩，一个处理文档，一个处理代码，收尾测试要过，报告要有，需求和实现也要对齐，不是跑完代码就算验证结束。 第五段是 come to archive， 所有的需求变更同步回 main spec， change 进入 archive 状态机补充文档核心状态，这时候 open spec 和 superpowers 产出的文档会进行双向关联，到这里产出的 spec 关联文档才不会留下半截流程。所以需求不是代码写完就结束， task 勾完也不够，真正结束是实现文档和状态都对齐，使用 command 出使化之后，项目会被分成三层平台， skill 放一层，包含了 command 的 核心脚本， opensback 的 change 和状态放一层 superpowers 的 设计文档和计划放一层 斜杠。 comit 是 skill 的 核心入口，用户在使用的时候，不管当前 spec 状态如何，都可以通过这个入口进行工作。他会先检测当前 spec 状态，读取 workflow phase， 然后决定下一步该进哪个阶段。 入口先判断现场，再路由动作。当我们面对长城任务做到一半工具关掉了的情况时， 回来之后不应该重新讲一遍背景，而是直接输入 comet 继续。它会从当前 spec 状态恢复现场，不再需要重新探索项目。 如果项目里有多个活跃 spec 时， comet 会先把它们列出来。当你选择了具体的某一个 change 时，它再进入阶段判断，这样就不会把几个需求的状态混在一起。选定之后，它会定位当前阶段，比如现在是 build 就 从 build 继续，而不是重新扫描项目。 长城任务真正需要的就是这种明确的继续位置，这种设计能够极大的减轻你的使用认知负担。我们拿到 skill 不 再需要记多个命令，而是直接 comit 继续就好。 comit 会帮你把状态记住，帮你把流程走下去。支撑恢复能力的是这个轻量状态机，每个 open spec change 都绑定自己的状态，也就是说状态不是大局混在一起，而是跟着具体的状态。是 workflow 和 face。 workflow 决定走完整流程， hotfix 还是 tweak。 face 决定现在卡在 design， build， verify 还是 archive。 再往下是恢复上下文， design， doc 在 哪？ plan 在 哪？ build mode 是 什么？当前是否在隔离分支里？ 这些字段让 agent 回来后能接上，而不是重新扫。项目验证和归档状态也需要写进去。 verify result， verified at archived， 这些字段不复杂，但足够判断下一步是不是可以继续。关键是状态不能靠 agent 手改。烟雾 commit 要通过脚本写回状态， 只有条件真的满足，阶段才允许流转，这样能减少看起来完成的状态飘逸。 commit guard 脚本就是阶段闸门，它检查文件是否存在， face 是 否匹配 tasks 是 否完成， 条件不满足就 hard stop， 只有带上 apply 才真正更新状态。 com state 脚本提供统一读写接口。 com tm validate 脚本负责校验必填字段，每举直路径引用和未知字段，一个负责改，一个负责查，状态就不容易飘。最后是 coming r shift 的 脚本，它会验证入口状态，同步 spec， 移动 change， 再把 r shift 写成 true。 需要先看效果，也可以走 dryrun preview。 安装过程如图所示，从 npm 安装之后进入你的项目执行。 commit in it commit 采用交互式命令集成，安装步骤非常简单， 说实话会先确认三件事，平台配置、安装范围。 skill 语言，你可以装到当前项目，也可以装到局目录。为了方便理解 commit 的 原理，分发的时候也支持中文或英文， 选择依赖后，相关的 skill 就 会自动就位。 open spec skill、 superpower skill、 comet skill 会部署到选定平台， specs 和 plans 这些工作目录也会一起创建好。 平台分发也交给 comet in it cloud code， cursor codex、 open code， winsole 还有其他 ai coding 平台，都按自己的目录结构放好，你不用手动搬 skill 文件。 除了完整流程，还有 comet、 hotfix， 当 bug 已经明确时，它会跳过完整 brainstorm 和 design， 直接走 open build， verify archive， 适合目标很清楚的修复。第二个是 comet tweak， 文案调整、配置调整、文档修改、 prompt 优化都可以走这条清路径，它比完整流程更清，但仍然保留 comet 的 入口和状态管理。 comet 还有一个价值，它是组合 skill 的 参考 强工具很多，但真实使用时，你常常只需要其中一部分能力，比如 openstack stack 管理、 superpowers 的 tdd 和深度设计，再加上规党能力。难点不是把文档拼在一起，难点是稳定组合嵌套。 skill 要真的触发，不能只是让 agent 看着说明访写文件，状态也要可观察，不能看起来像触发了，实际没有跑多阶段流转。 也不能看起来像触发了，实际没有跑多阶段流转。也不能看起来像触发了，实际没有跑多阶段流转。也不能每一步都靠人提醒，人工接线很容易断。 commit 把必要选择留给用户，把核心推进交给状态机和守护脚本，所以它也是一个参考，实现 skill 调度、状态机、阶段守护、规章自动化，这四块组合起来才是一套能落地的多 skill。 工作流收缩一下 openstack， 让需求有生命周期。 superpowers 让实现有方法论。 commit 把两者接成一条可恢复、可验证、可规党的流程。 从两条命令开始安装 commit， 然后在项目里执行 commit init 初步化之后就可以用斜杠 commit 加你的想法，进入完整流程。最后我想说的是， commit 留下的不是某一个命令，它证明的是一套组合范式，千套 skill。 要真正出发，多阶段流程要能自动流转 状态机和守护脚本，要让这套组合在真实项目里可靠落地。希望大家能从这个项目里学习到好用的知识，一起创造更适合自己的 skill。 接下来我们来看一段时机演示。以我本地的一个项目为例，现在我输入斜杠 compt 为我的项目创建一个电子宠物功能。我们可以看到 comet 触发了 comet open， 在 comet open 中又触发了 open spec 的 explore， 这时候 agent 会根据 explore 的 要求进行一轮项目探索。每一个嵌套 skill 在 真实出发时，都会在 cloud code 中显示 skill 的 打印。这个探索的过程比较长，我们稍微快进一下。探索完毕之后， explore 会进行多轮大碎方向的澄清，这几步需要用户进行反馈。 完成之后会生成 open spec 对 应结构的 proposal、 design、 spec、 task 等文件，并在 changes 目录下创建当前激活的需求。 然后是 comi 的 状态机核心文件出场和状态守护执行。我们可以看到，当 open 阶段完成时， agent 想要退出 open 阶段，会有强制的状态机交易，对于核心文件和状态一定得满足之后才能够进入下一阶段。 这里都 pass 通过之后， comte design 也成功被 comte open 触发了。之后 design 阶段会将 openspec 创建的文档作为上下文传递给 superpowers 进行头脑风暴，更加细化需求之后的步骤我这里不再接着展示了，欢迎大家亲自体验。下面我演示一下阶段活跃检测及断点恢复功能。 当我们在多台电脑上工作或者临时有事离开了，回来之后只需要输入斜杠 commit 继续 commit， 就 能够通过状态文件自动识别当前活跃需求。 我们可以看到不再需要重新大量的探索项目 agent 很 快就知道了当前需求的活跃状态，如果存在多个需求，也会将它们列出来供用户选择。以上就是本期视频的全部内容了，欢迎大家点赞关注 star 本项目，谢谢大家！
2496Biu😉
09:21查看AI文稿AI文稿最近公众号漫画的行情回暖，经常看我视频的小伙伴都知道，我在公众号漫画的这一个系列的话，是做了相关的工作流的， 那么我这边也进行了一次升级，将我之前所做的所有漫画工作流进行了一个整合。里面现在的话，我们只需要输入一个主题，就可以生成任意类型的漫画。话不多说，我们正式开始本期的一个教程， 在教程的开始还是给大家看一下 agent skills 的 一个使用以及生成效果。在 workbody 里面，我已经前置生成了三张育儿类型的漫画，在这里可以看到我就输入了一句指令， 漫画的类型是育儿漫画，然后漫画的标题是孩子不尊重妈妈。通常有两个原因，漫画的章数是三张，在这里输入指令，等待几分钟以后，成品的漫画就可以生存在我们画面的一个右侧。 在这里的话，我们直接把漫画的图片下载下来，然后粘贴到公众号草稿箱里面，就可以直接进行发布了。接下来的话再带着大家试一下老纪漫画的使用效果是怎么样的。依然是在这个技能这边选到漫画功放，然后输入老纪漫画， 我在这边的话输入一个标题，回家 三张漫画等待它执行。等待了几分钟以后，可以看到老纪漫画已经生成了，生成的样子是这样的， 在同一个 skill 里面的话，我们不用做任何的切换，就可以生成育儿漫画和老纪漫画。然后这个 skill 的 话，我们来看一下它还支持哪几种类型的漫画。 可以看到这个 workbody 这边的话给我们进行了一个回复，它现在是支持四种类型的漫画，分别是小林漫画、育儿漫画、趣味漫画和老纪漫画，它还把这个风格特点给我们总结在了后面啊，那么接下来的话就带着大家来看一下这个 skyo 是 怎么来实现的 skill 的。 实现的话总的来说不是很复杂，因为我是基于我原本的工作流进行的一个改造。常看我教程的小伙伴都知道，去年的话我是沉淀了一系列的漫画工作流， 那么接下来的话我们就要把我们需要进行改造的一个工作流给它迁移，然后集成到 agent skill 里面就可以了。在这边的话我直接来我到我的系统里面下载一下这个工作流的原件，这边的话有这个育儿漫画， 我这边的话先集成两个吧，先集成一下育儿和趣味的， 现在可以看到趣乐漫画。工作流的原件和育儿漫画的原件已经被下载好了，我们给它粘贴出来，找到任意的一个文件夹进行放置，选到 f 盘， 在这里新建一个空的文件夹， 双击进去，我们把这两个原件粘贴进来，之后的话，我们打开任意的一个 ai 编程工具， 现在我们来到了 ai 编程工具的界面，我们打开一下刚刚的那个文件夹，我们就进到了刚刚的那个文件夹里面，在最左侧我们可以看到这两个工作流原件的话是已经存在了，那么现在我们就来到这里的一个输入框这边，输入我们的一个需求啊， 制作一个 skill， 理解 at， 把这两个工作流给它加载进来和 节省的 构图画风、文案特点， 实现用户输入漫画类型， 你这边输出 对应类型的漫画，输入漫画类型和章书， 你这边输出对应类型章数的漫画。这边的话我在前置我们要给它做一个类型的标识，比如说这个放的话就是趣味漫画 和育儿漫画。好，在这里边的话就这个指令就可以了，等待几分钟后 成品 skill 就 搭建好了，我们点击看一下这个 skill， 点 md， 它的一个作用的话，就是根据用户输入的漫画类型、章数和主题，就可以输出成为月儿漫画或者是秋月漫画，这两个类型啊， 非常的方便，就跟我们刚刚演示的这个 skill 是 一样的。然后如果我们要拓展一个新的漫画，要怎么做呢？也很简单啊，我只要去我的系统里面把其他类型的漫画给它下载下来，然后集成进来就好了。比如说我在这边我要集成小林的 找 n 八 n 这个吧， 我依然是把这个小林漫画 放到我们刚刚的那个文件夹里面， 给它粘贴进来， 在这边我们可以看到它已经没加载进来了，然后我们艾特它 这边可以看到就是没有识别出来，那么我们可以退出 ai 工具重新进一下， 那么现在我们来到这个对话区域这边重新艾特一下，稍等让它加载一下。好，现在我们重新艾特一下， 可以看到现在识别出来了，现在有这个新的小玲漫画，你帮我集成的 skill 既不止支持 育儿和趣味，还要支持小玲的 回车，就一一个简单的指令就可以了，现在的话呢，我们就不等待它制作完成了，我们来看最关键的一步就是如何把我们的 skill 集成到小龙虾里面呢？以这个 workbody 为例啊，我们点到这个技能，这边我们点击一下添加技能， 点到上传技能，在这边的话，我们可以以拖拽或者是直接上传的形式来把我们的这个 skill 给它传上来啊，在这边的话，我们直接把已经做好的这个漫画功放 skill 给它拖进来就可以了， 在这里它就会开始安装检测，然后安装检测完以后我们点击一下确定就可以开始安装了啊，我已经安装过了，就不重复安装了。 安装好以后呢，我们就可以在这里看到我们刚刚上传的一个 skill 点击进来啊，这个是我之前 做好的，已经集成了很多类型的这个 skill 已经是成品了啊，在这里的话它是支持了小林育儿趣味和老纪，就是我开始给大家演示的这个 skill， 就是 我们只要把那个文件夹拖进来，它就可以加载 skill 相关的一些说明啊， 然后就可以开始愉快的使用了。那今天这期教程就到这里，如果没有这些原件的同学，可以去看一下往期的教程，照着教程一比一搭建一下原件，然后再到 ai 编程工具里面进行集成就行了。感谢大家的观看，我们下期再见。
440后端小肥肠
05:45查看AI文稿AI文稿最近，我给一个零基础，完全没有技术背景的朋友，在他的电脑上装了 cloud code 和 six skill。 结果他现在每天工作，白天就抽空构思一下想法，晚上回家花一两个小时就用 web coding 把完整的项目给做出来了。 前两天，他特别空虚地对我说，现在实现 idea 太容易了，大学里的那些编程课好像没有什么必要了。 今天这期，作为一个写了二十年代码的程序员，我直接把初学者最炸最有用的三个 skill 分享给你们。只要装上它们，你 web coding 的 能力就不再只是做一个玩具，而是质的飞跃。点赞收藏，我们直接开始第一个 skill， superpowers。 很多人以为 ai 写代码是我给一句提示词，他图一堆代码给我。如果你这么想，那你永远只能做一些小玩具。科技行业什么最值钱？是 sop， 是 标准化的工作流程。 superpowers 不是 简单的提示词，它是直接给你的 ai 注入了一整套顶级的软件公司方法论。装上它， ai 就 不再只是一个只听指令的打字机，而是瞬间成为全自动运转的技术团队。 在这个生态里，包含了十四个环环相扣的技能。当你抛出一个模糊的想法，他会先出发。 brainstorming。 他 化身产品经理，用苏格拉底的提问帮你把卵脑子里的一团乱麻梳理成专业的设计文档，专治小白的，想不清楚，说不明白。 接着是 writing plans， 它像架构师一样，把大项目拆解成一个一个好落地的小任务。 最觉得是他的 sub agent driving development。 在 执行环节，他会针对每一个小任务，自动派活给不同的 ai 员工，还会严格遵循先写测试，再写代码的红绿重构标准。 他自己可以在那里干好几个小时，绝不跑偏。最后做代码审查，查 bug， 合并代码， 这全都是自动化的流程。听到这里，你可能会问，老哥，这么多高深的概念，我需要学吗？答案是，你完全不需要懂，更不需要管。 你就像一个公司老板一样，你需要亲自去画圆形写代码做测试吗？并不需要，你只需要输入需求，整个团队自己就运行起来了。你只需要坐在那里回答 ai 抛给你的几个确认问题就行。 我朋友就是这样几句话， ai 自己分工，自己设计，全自动帮他搞定了一个 a 股行情复盘系统，这就是 web coding 的 全自动发动机。第二个 skill， front and design 后台逻辑搞定了，那界面怎么办？这个时候，第二个技能 front and design 出马了，它的核心任务是把界面变得好看，彻底干掉你页面上的 ai 位。什么是 ai 位？ 万年不变的默认字体，俗气的紫色渐变，死板的居中排版，大家看了只觉得廉价，但小白又不知道怎么跟 ai 形容，我要高级感， front and design 就是 你的顶级艺术指导。你在写代码之前，它会强制你自己先做设计思考今天的网页，是走复古未来风、极简杂志风，还是旷野工业风，它自己会定基调，你不用费心描述，它会自动调用视觉武器， 抛弃烂大街的字体，换上极具性格的排版，大胆使用留白，甚至给你加上丝滑的滚动 动效和高级的造点纹理，这不仅仅是让你的项目从能跑变为能看，直接把你的野生点子包装成了过目不忘的顶级产品。第三个 skill， chrome dev tools 有了大佬执行，有了神仙颜值，一切就完美了吗？不一定，你的网页可能有 bug， chrome devtools 就是 你的全自动测试工程师。如果说前两个技能给了 ai 大 脑和画笔，那么这个基于谷歌官方 mcp 协议的神器 skill， 就是 直接给 ai 装上了眼睛和手。 以前 ai 写代码是蒙着眼睛跑，出了 bug， 你 得疯狂地复制报错信息给他。现在他能直接接管你的 chrome 浏览器， 他会像真人一样自己打开网页，点击按钮、填表单，走通整个流程。发现不对劲，他会自己去查控制台的红字报错，抓取网络请求，然后自动回去改代码。他甚至还能顺手帮你做一个加载速度和 seo 的 性能体验。 我朋友说整个流程他最震撼的就是这一步。以前听说程序员提 bug 掉头发，现在他就端着茶杯发愣，看着 ai 自己打开页面测试，自己发现错误自己修复，而他什么都不用做。各位新手想提高自己 web coding 的 能力，记住这三换神， superpowers 管大脑执行， frontend 管皮囊审美， chromevtools 管深度体验测试。 现在市场上的 agent skill 成千上百，你不用去焦虑，作为一个写了快二十年代码的程序员，我帮你验过货了。 装上这三个 skill， 再加上你的创造欲，足够你靠 web coding 做出一款商业级的产品。欢迎在评论区告诉我你有什么推荐的 skill， 这里是 acodeem， 我 会持续推荐 skill， 欢迎关注。鸡变藕不变，我们下期再见。
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04:511971shiroha
04:02查看AI文稿AI文稿今天把 tree 和这个 deep sea 那 个 v 四啊连起来了，然后让它来跑一下这个代码。呃。总体感觉呢？呃。因为我是让它做一个 coser 也没办法完成的一个任务，就是， 呃一个网页对话框，然后它弹出了这个滑块，我想让它去自动的去解决这个滑块的问题。呃。 coser 没有完成，然后 deepsafe 也没有完成。 呃。很难，但是给我的感觉啊，就是他们两个好像还是差不多，就是思路啊什么的都差不多。呃。也尝试过。然后最后呢？呃。我尝试了用这个 devic 的 这个 flash， 还有这个 pro 啊，它两个都试了。那个，呃。 pro， 反正最终给出的结果就是因为那个它这个滑块啊。滑块它是跨域的，它是啊调用了另外一个，一个啊，一个域名下的，所以是没办法处理的啊，只能是手动。然后 呃 coser 的 话也是类似的处理方式，然后他是单独的把那个弹出来了，但是他也没有解决。呃。总之吧，我感觉就是给我的感觉啊，就是他们两个其实上是差相差不多。 呃。然后再说说这个，呃 pro 和这个 flash 它俩的区别，呃给我的感觉也区别也不是太大。然后我专门就是问了一下 deepsea 它们的差别嘛，我附一张图给大家看一下。 呃。你看那张图的话，那就是，呃，它是，呃就是 pro 的 pro 版呢，它是这个对于这个世界知识它就储备要丰富， 呃。就是你可以理解为他的那个脑容量更大，记忆的东西更多，然后处理这。所以他处理这些复杂的东西啊，复杂的逻辑啊，就是可能需要很多环节的都需要考虑的。哎，那他是比较擅长的。而这个 flash 的 话， 呃，他就是比较，比如说你，你就是针对一个功能，比如说软件的一个功能的编辑，那他应该是也没啥问题的。你看他那个对比，其实就是对于这种编辑代码的这个逻辑什么的，他俩实际上是相差差不多的。 呃。然后还有这个费用的问题啊，就是这个 pro 版，虽然它标价好像挺贵的，但是我看了一下啊，呃，我再截一个图， 你再看这这个图的话，就是它的这个缓存命中啊，特别的高。 呃，我用了两千多万的 tokon 啊，然后，呃呃，两千，将近两千，两百万的 tokon， 它的缓存命中能达到两千一百多万， 然后那个没命中缓存的只有三十多万，所以说它这个这个成本就省的太多了，因为它命中缓存的话，它这个价格跟 flash 的 价格差不多，它就是那个非命中缓存的那个才贵，但是那个很省，真的很省。 呃，我还没有实际的做过，就是一个产。呃，用它来直接生成一个 啊，成功的一个一个案例啊。呃。等到我有再有这个新的功能的时候，然后我就尝试着用这个 tree 加上这个，呃， deepsea 微四版本，然后我来试一下，我感觉这个 flash 的 版就可以。这 flash 还是挺便宜，太便宜了， 我如果是这个型的话，我 cos 那 边我都不续费了，我宁可我支持国产，哪怕它稍微差一点点，我也支持国产呢。
18自由践行
