Codex + Image-2 视频产出工作流分享
本文介绍了一种利用代码生成产品视频的高效工作流。通过先使用 GPT-Image-2 生成分镜预览图，确立视觉基准，再将图片交给 Codex 复刻成代码动画。该方法将视觉设计与工程实现拆分，避免了直接编写代码时的不确定性，无需剪辑软件即可产出高质量的产品演示视频。
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使用Codex跑通动画视频生成流程
作者分享了使用Codex成功跑通动画视频生成流程的经验。该方案利用免费模型生成动画视频，解决了传统视频模型成本高、电脑卡顿、约束难等痛点。目前流程已基本走通，但模板化输出仍不够稳定，需通过额外对话修改细节。作者计划先在国内平台发布以防被盗，后续期望优化至实习生可直接上手，实现自动化产出高质量动画科普视频及获客线索。
重磅开源！sweety-handdraw-video：目前市面最强手绘视频管线
作者开源了 sweety-handdraw-video，一套手绘口播视频自动化制作管线。它包含 AI 导演（自动分镜）、物理手绘引擎（模拟真人逐笔绘制）和 VoxCPM 2 拟真配音三大核心，输入文案即可全自动生成分镜、插画、绘制动画与声画同步视频。该工具在 ChatGPT (Codex) 环境下完美运行，不依赖外部付费视频生成 API，素材完全解耦、本地零成本重渲染，成本极低。开源版将持续免费维护，项目已发布至 GitHub。
《如梦令·常记溪亭日暮》：Codex指挥Muse制作全流程复盘与可复用SOP
作者复盘了使用Codex指挥AI视频工具Muse制作《如梦令》短视频的完整流程。文章详细描述了三方协作分工（作者定目标、ChatGPT前期策划、Codex操作Muse执行）、从词到影片的叙事骨架设计、逐步制作顺序（恢复上下文、锁定母版标准、逐镜制作与验收、返工、配乐处理、交付修复），并总结了可复用的SOP，包括开工包准备、先校准再扩展、逐镜验收、精确返工、音频验收等经验教训，附有可直接复制的Muse指令模板和完整证据索引。
Motion Engineering: 用 Opus 5.5 搭建视频工作室
文章介绍如何围绕 Claude Opus 5.5 构建程序化视频生产系统。作者 rari 指出，大多数用 Opus 5.5 制作的demo千篇一律，差异不在提示词，而在模型周围的系统工程。核心思路是让模型编写帧函数，渲染器跨时间轴生成视频，从而实现可控、可修订的视频制作。文章提出工作室五层架构：导演（明确目标）、参考（视觉规范）、时间轴（叙事节拍）、渲染器（Canvas/SVG、Remotion、HyperFrames）和评审循环，强调把决策显式化，避免模型用默认视觉方案填充空白，最终产出可复用的视频生产流程。
开源了39种风格视频库后，我学会了如何用Opus5.5稳定出片
作者分享了用 Claude Opus 5.5 通过代码逐帧渲染制作视频的经验，并开源了包含 39 种风格视频样片的 Lemo-opuscar 库。库内包含导演方法（DIRECTOR.md）、技术方法（TECHNIQUE.md）和 39 份风格文档。文章阐述了如何稳定出片的关键：agent 手里要有成熟的方法论，用户需求要说到点上。作者详细讲解了需求表述的六个要点（主题、故事、节奏、导演能力、素材、审阅检验），并提供了万能提示词模板，还针对非 Opus 5.5 用户给出了降低难度、拆分步骤、强弱模型协作等替代方案。
万字长文｜从 Skill 到工作流：复制三段提示词，做出你的第一条 AI 工作流
这是一篇面向零基础读者的实战教程，教读者通过复制三段提示词，让具备本地文件读写能力的 AI（以 Codex 为例）依次创建内容分析、写作、审校三个 Skill，完成一篇文章的素材分析、大纲初稿和审校验收全流程。文章强调'先做出东西，再弄懂原理'，每段提示词后设有操作后检查清单，帮助读者验证 AI 是否真实创建文件、守住事实边界（如虚构案例性质、不把相关性写成因果）。教程把重复性的提示、纠错动作固化为可复用的工作流，实现长期复用，无需手写代码或安装软件。
如何精通 Seedance 2.5：全流程指南
本文介绍了 Seedance 2.5 模型的使用方法，该模型可在 Higgsfield 平台一次性生成 30 秒音视频。文章详细讲解了构建参考圣经、编写提示词、配置 CLI 工具等步骤，并提供了制作 KPOP 视频、Vlog、3D 产品广告及写实光影的具体技巧与案例。
我让 Codex 整理个人知识库，它反过来给了我 6 条工作建议
作者利用 Codex 整理知识库并获得了一套高效工作流程建议，包括明确任务合同、只关注关键节点、验收真实结果、沉淀流程资产、评估新工具及制定不做清单。文章强调 AI 应帮助形成工作闭环，而非单纯增加产出。
把 Codex 用成一支长期在线的个人团队
文章介绍了 OpenAI 的 Jason Liu 如何利用 Codex 构建长期线程，将 AI 视为拥有固定责任和长期记忆的队友。核心在于通过固定角色、持久化状态、自动唤醒和边界验证，让 AI 负责可持续追踪的任务，而非单次问答。
那个"跟 Codex 聊个天就把视频剪了"的爆款，我一步步复现了（附实操教程）
文章作者复现了利用 Codex 和 HyperFrames 自动生成视频的爆款流程，详细介绍了本地渲染和数字人模式的区别，并开源了支持多平台切换的 Kanvis Video Skill，旨在解决平台绑定和高成本问题。
如何把一套工作流沉淀成自己的 Codex Skill：从 0 到上传 GitHub
本文详细介绍了如何将重复性的工作流转化为 Codex Skill，从理解 Skill 本质、筛选工作流、编写卡片、准备触发案例，到创建文件、编写 SKILL.md、验证测试及最终上传 GitHub 的全过程，旨在帮助用户将个人经验沉淀为可复用的系统。
连接四个 Skill 实现视频生成到成片的全流程自动化
文章介绍如何通过串联 Seedance 2.0、video-use、Remotion 和 FFmpeg 四个 Skill，让 Codex 实现从视频生成、剪辑、字幕制作到格式导出的全自动化流程，大幅提升视频制作效率。
