使用 Seedance 2.5 制作超写实 AI UGC 视频工作流
作者分享了使用 Seedance 2.5 模型制作超写实 AI UGC(用户生成内容)视频的完整工作流。该模型能生成30秒无偏移的连贯短片,有效避免了传统AI视频的虚假感。文章详细展示了两个产品推广视频的提示词构建,涵盖镜头、视听风格、人物及分镜脚本。核心步骤是先在 TikTok 等平台寻找已获成功的真实营销视频作为参考,再通过纯文本提示词生成高质量短剧视频,为产品营销提供新思路。
作者分享了使用 Seedance 2.5 模型制作超写实 AI UGC(用户生成内容)视频的完整工作流。该模型能生成30秒无偏移的连贯短片,有效避免了传统AI视频的虚假感。文章详细展示了两个产品推广视频的提示词构建,涵盖镜头、视听风格、人物及分镜脚本。核心步骤是先在 TikTok 等平台寻找已获成功的真实营销视频作为参考,再通过纯文本提示词生成高质量短剧视频,为产品营销提供新思路。
本文对比了构建AI智能体的三个开源框架层级:Deep Agents、LangChain和LangGraph。它们提供不同层级的控制力与抽象程度:Deep Agents是开箱即用的智能体套件,专注于最佳上下文工程实践;LangChain是高度可定制的智能体核心抽象与集成框架;LangGraph则是基于图的底层运行时,适用于混合确定性与动态步骤的复杂工作流。三者完全可组合,开发者可在自主性与确定性之间灵活平衡。
本文是一篇进阶指南,旨在帮助用户将 Codex 打造为“常驻 AI 团队”,从而实现单人高效运作。文章指出,普通用户倾向于单步提示,而高级用户应转变为“设定目标与边界”的指挥者。作者提供了构建专属工作区、利用语音输入、使用 /goal 设定长期目标、让 AI 先勘察后执行等实用技巧。此外,文章还深入探讨了如何通过多智能体并行处理任务、云端运行长任务以及使用手机进行远程控制,从而打破设备与时间的限制,最大化提升工作流效率。
本文是一篇详细的实战指南,教你如何从零开始,利用AI技术建立一个全自动的UGC广告制作工厂。作者强调广告的灵魂在于文案,因此流程以挖掘用户真实痛点和拆解爆款脚本为起点。文章详细介绍了如何通过分析竞品和用户评论来建立Obsidian爆款脚本库,并展示了如何结合Higgsfield平台或使用Claude Code自主构建Agent,以打通从调研、脚本撰写、图片生成到视频剪辑的完整AI流水线。
文章深度解析了Forward Deployed Engineer(FDE,前线部署工程师)的角色定位,指出其核心价值在于将AI技术真正落地企业业务并解决问题,而非单纯的代码开发。针对普通人如何转型FDE,作者提出应先熟练使用AI工具,掌握自动化工作流,补充少量代码知识,并结合自身行业经验,从解决真实小项目起步,建立懂业务、懂AI、能落地的T型能力。
本文介绍了“图工程”(Graph Engineering)的概念,即通过一条提示词唤起一组AI智能体(Agent)协同工作。文章将其分解为六个实施步骤:首先构建一个可独立运行的智能体闭环;其次提前绘制工作流图;然后通过单一提示生成并行智能体;同时强调审查工作必须交由不同模型和新上下文完成以防“回音室”效应;保留图外测试或人工作为最终防线;最后根据实际需求按需扩展图规模。作者指出,绘制智能体协同图正在成为AI构建者的新核心竞争力。
文章提出将两小时直播转化为一周短视频内容的服务模式。核心交付不是零散切片,而是包含7条视频、明确目标和数据追踪的“切片发布包”。文章详细介绍了工作流:先收集素材并确定单一目标,利用AI转写与提示词筛选候选片段,人工评分定方向,随后进行三步式剪辑。最后给出了交付标准、模块化报价建议以及7天获取首单的实操步骤,帮助内容创作者或剪辑师提升服务价值并实现高效商业变现。
文章介绍了如何利用 Obsidian 和 Claude 构建一个“第二大脑”。通过 Obsidian 作为本地存储,Claude 作为上层智能,建立连接并让 AI 读取和整理知识库。文中详细说明了配置 API、创建项目文件夹、设定规则文件以及构建技能和工作流的方法,旨在避免重复劳动,让 AI 记住用户偏好并辅助日常工作。
文章深入探讨了构建AI Agent系统的三个关键工程层面:Harness(环境)、Loop(反馈循环)和Graph(控制流)。文章指出,Agent失败往往源于系统设计而非模型本身,并详细阐述了如何通过构建持久化的运行环境、基于证据的验证循环以及显式的流程控制来提高Agent的可靠性。
本文介绍了如何将 Obsidian 本地笔记库与 Claude Code 结合,打造一个具有持久记忆和上下文理解能力的 AI 第二大脑。文章提供了详细的设置步骤、推荐文件夹结构、CLAUDE.md 指令文件配置及日常操作示例,实现知识库的自动化管理与智能链接。
文章分享了作者试用开源项目“Moonlit Stories”生成英文绘本的体验。作者指出,该项目成功的关键在于将内容、视觉、音频等流程固化成契约,让Agent按规范执行。这表明个人利用本地模型和Agent工作流,已能独立交付过去需专业团队完成的完整产品。
文章介绍了 AI Agent 中 Skill 的概念,区别于一次性 Prompt 和全置 Config,Skill 是可复用的按需加载工作流。通过 SKILL.md 开放标准,可实现跨平台兼容。文章详细阐述了 Skill 的加载机制、类型(用户触发/模型触发),并针对“执行偏差”和“过度冗长”等常见失败模式提出了具体的修复策略,强调从解决问题而非工具出发来构建 Skill。
作者分享了开源数字人项目 Kanvis 的经历与思考。他认为在 AI 时代,真正的稀缺资源不是使用 AI 的能力,而是“可验证性”。通过公开代码、倒逼产出、筛选需求和建立信任,开源不仅避免了重复造轮子,更构建了个人信用。作者强调工具只是表象,核心在于利用 AI 重新设计业务流程,降本增效,并最终希望通过开源构建一个共同成长的生态系统。
本文介绍了利用开源 MiniMax 模型制作信息流广告以实现日赚 3000 元的实操方法。作者详细拆解了从创意脚本生成、九宫格图片制作、视频提示词编写到最终渲染的四步 SOP,并提供了完整的智能体元指令和工作流工具推荐,旨在将 AI 视频创作转化为标准化、可量产的变现流水线。
文章介绍了如何向小企业销售托管式 AI 员工的商业模式。通过以招聘“数字员工”而非销售 Agent 为核心,利用 Telegram 群组进行交付,并通过周价值报告证明 ROI,从而将一次性设置转化为月度订阅收入。
文章详细介绍了如何将笔记软件 Obsidian 与 AI 工具结合,实现高效内容创作与变现。作者从为何选择 Obsidian、安装使用、基础 Markdown 语法、必备插件、接入 AI 的具体方法(如 Terminal 和 Claudian 插件)以及多端同步方案六个方面进行了全方位拆解,旨在帮助零基础用户掌握这一工作流。
文章基于30天的测试对比了Claude Code和Codex的区别。Claude Code擅长从零创造、快速原型和内容创作,适合从想法到产品的实现;Codex则擅长代码分析、优化和自动化执行,适合项目维护和流程完善。作者主张根据任务阶段组合使用两者,以构建高效的AI工作流。
作者开源了两个基于 Codex 的口播视频 Skill,分别是 9:16 竖屏数字人口播和 16:9 产品演示加数字人画中画。工作流整合了脚本、配音、剪映换音色、数字人生成等功能,重点解决了跨语言口音和“AI 味”问题。
文章介绍了作者基于 Codex 和 Obsidian 构建的公众号创作工作流,并开源了 WeSight 插件。该工具集成了 AI 辅助写作、自动排版、封面生成、标题优化及数据分析功能,实现了从创作到发布的全流程闭环,支持一键同步至公众号后台。
文章介绍了开源工作流 HyperFrames,它将 AI 短视频制作拆解为选题研究、脚本撰写、配音、动画合成、质量检查等完整流程。文章强调先确立内容结构再进行生成,避免画面与节奏脱节,通过本地或云端工具实现高效创作。
作者分享了一套个人IP形象构建和插图制作的工作流,包含两个Skill:个人IP形象制作和个人IP插图制作。这套方法通过固定人物形象和画风,高效生成统一风格的插图,提升文章配图效率和个人IP辨识度,已开源至GitHub。
作者分享了使用 Seko 3.0 从创意到成片的完整 AI 视频制作工作流,包括利用 Agent 进行剧本创作、分镜生成、角色资产设计及网页端剪辑,体验了从男友视角 Vlog 到像素玩具 TVC 的全流程制作,并探讨了个人创作者的商业变现路径。
本文介绍了如何利用 Obsidian 和 Claude 构建一个无需编写代码的智能第二大脑系统。文章提供了详细的分步指南,包括设置文件夹结构、创建核心模板、建立日常记录习惯以及利用 Claude 进行笔记总结和关联,旨在帮助用户建立一个能持续增值的个人知识管理系统。
文章介绍了如何利用 Nous Research 的 Hermes 多代理功能自动化内容构思系统。该系统通过多个智能体(侦察员、编排员、研究员、构思员)协作,监控 X、Newsletter 等来源,识别趋势并生成包含多角度和验证信息的选题,最终通过 Telegram 供人工审核。
文章详细介绍了使用 Fable 工具制作 Lenny's Product Pass 宣传视频的完整流程。作者强调了先制作 HTML 故事板再生成视频的重要性,并分享了如何利用自定义技能(如 motion-doctrine 和 vox pack)实现流畅的动画效果。文章还记录了从动态明信片设计、丰富背面细节到重置开头和结尾的四次关键修改过程。
文章探讨了如何利用图结构构建动态智能体组织。对比了循环与图的区别,强调了共享状态层的重要性。通过将计划数据化,系统可根据工作流实时调整团队结构和任务分配,实现组织架构的动态演进。
文章介绍了“图工程”这一AI概念,区分了知识图和代理图。它主张通过设计围绕AI的工作流程,而非单一对话,来提升AI输出的质量和可靠性,适用于复杂的多步骤任务。
作者体验了开源 AI 记忆工具 Memmy,它能记住用户的本地项目、Skills 和业务流程,打通不同 AI 工具间的记忆壁垒,实现跨 Agent 的知识共享与协同。
本文提供了一条从零开始成为图架构师的完整路径,分为五个阶段。内容涵盖掌握循环、学习图心智模型、掌握核心模式、构建可靠性及进阶设计。文章强调通过二十个具体步骤,从理解基础概念到实际构建多智能体系统,帮助读者在AI工程前沿领域获得竞争优势。
本文分享了使用 Codex、Gemini 等工具低成本制作古诗《钱塘湖春行》动态视频的完整工作流。内容涵盖分镜设计、图生视频提示词优化、防止画面幻觉、声音混音及转场处理等技术细节,展示了如何将古诗词转化为兼具动态与美感的视频作品。