作者分享了将 AI 视频制作从 Seedance 2.0 mini 迁移到 RunningHub 上 MiniMax H3 的低成本实战经验。H3 按显卡用量计费，折合每秒成片不到一分钱，比 Seedance 便宜约十倍。文章详细介绍了换人翻拍 MV 的完整流程：镜头切分、Gemini 认人、补帧、提示词编写、审片重跑及超分拼片，并总结了闪光误切、结尾抽风、灰底、认错人等踩坑经验。同时讲解了如何将 Seedance 风格的中文提示词改写为 H3 官方英文格式，以及用 GPT Image 分镜图垫图提升出片质量的方法。两套流程均已开源为 skill。
作者宣布其 AI 视频情报站正式开放 MCP 接口，支持 Claude Code、Codex 等 Agent 直接接入查询。文章介绍了接入方法（一条命令即可），并展示了几种典型用法：每天早上让 Agent 查询新起和升温的视频题材、查询某个题材的来源和时间线、追踪特定 AI 模型的动态，以及将情报站接入自己的工作流（如自动生成选题卡、晨会材料等）。情报站每天早上更新一期，提供题材归类、X 热议、开源项目、题材溯源等数据，同时说明了查询范围限制。不接 MCP 也可通过网页或开源版自行部署使用。
作者拆解了 B 站爆款账号「Claude大小姐在运营」（三天破百万播放）的成功要素：AI 为主角的好奇心选题、B 站现成梗文化、评论区驱动下一期内容、公开账本养成感与信息差。作者用 Claude Code 花一小时、成本两元复刻出像素风视频，并将整套方法（skill 加出片引擎）按 MIT 协议开源。随后他连开三个细分内容号：Claude 与 DeepSeek 双人营业号（中英双语）、鸣潮二创日记号、AI 像素擂台（10 个模型同场比赛），并分享了选题调研方法论：追踪同类爆款数据、判断赛道拥挤程度、寻找未被挤满但持续出爆款的内容形式。
作者受"天工开帧"直播间启发，花四天从 0 到 1 搭建了基于 Vidu 实时数字人模型的 AI 主播"晚晚"，并在抖音成功直播 70 多分钟。文章拆解了原直播间的技术方案：Vidu 负责主播层，自研场控层负责弹幕过滤、排队、意图识别、换装、待机话题等。详细分享了踩坑经验，包括底图审美、音色选择、换背景导致衣服消失的事故及应对方案，并分析了游戏直播、无限流互动剧情、娱乐直播等应用方向。整套工具框架已按 MIT 协议开源。文中也提醒了 AI 直播的合规边界，强调真人出镜监督的必要性。
