# Cerul,给你的 Agent 一双眼睛
**作者**: Panda
**日期**: 2026-04-09T01:54:49.000Z
**来源**: [https://x.com/Jiaxi_Cui/status/2042058620729487588](https://x.com/Jiaxi_Cui/status/2042058620729487588)
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今天是 2026 年 4 月 9 号,我按下了 Cerul.ai 的发布按钮。
说真的,这可能是我这辈子做得最慢的一个产品。

这件事我想了很多年。
你每天都在用 AI 搜索。新闻、论文、代码、所有东西都能搜到。但你有没有想过一件事,所有 AI 搜索都有一个共同的盲区。
它们看不见视频。
你可能要反对我。你说,我前几天刚让 AI 搜到一段视频啊。
对,你是搜到了。但 AI 找到那段视频,靠的不是真的看过它。是因为那段视频够火,有媒体写过它,有博客解读过它,有人把里面的高光时刻截图发到了推特上。AI 真正读到的是这些文字,然后顺着文字的末尾找到了视频标题。
你以为 AI 看懂了视频,其实它看懂的是关于视频的文章。
那中腰部的普通创作者呢?
一个粉丝只有几千的 up 主,出了一期很有信息密度的视频,但没人给他写解读。这一期在 AI 眼里就是一个黑盒。AI 看不见,你搜不到,它就像没存在过一样。
我们每天在产生几亿小时视频,它们被封印在一个个 mp4 里,静默在那里,因为没有被人们看到而被淹没在历史浪潮中,变成硬盘里不再跳动的字节。
其实 Cerul 的代码写得很快。只是我在这扇门口,站了五年。
没有想象中的激动,只是一阵很淡的风从窗外灌进来,我坐在椅子上愣了很久。脑子里反而回到了 2021 年那个夏天的晚上。
那年我大四,刚从腾讯实习归来,在家里读一篇叫 CLIP 的 Paper。晚上十一点多,台灯是暖黄色的,窗外知了在叫。某一刻我突然觉得事情要变了,一个人在房间里来回走了好几圈,走到客厅又走回房间,走到阳台又走回床边。我不知道那一下为什么那么激动,只是莫名地觉得,以后的很多年都会和这一页有关。
所以那一年我休学了。去王建硕老师的视频 AI 公司做视频检索,同年还有 Jina AI 在做同样的事情,虽然后来视频这里都没成。
这五年我做过很多别的事。去过数字大脑做多卡优化,去过高校的实验室,做过标注卖过数据,写过 Paper,搞过很多看起来完全不搭界的项目。夜里一个人坐下来想「到底喜欢什么」的时候,脑子里跳出来的那个答案始终没变过。
是视频。
只是一直找不到回去的契机。
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2025 年 8 月我和几个朋友聊 GEO。我们聊了很久,把几条路径都想得很透。我记得我那天跟他们说,其实视频这条路比文本更值得做,文本的 GEO 没有产品空间,但视频是真的没人碰过。他们问我,那为什么不做。
我说,因为我想不清楚一件事——谁来付钱。
创作者太早了、平台不会跟一个早期项目深绑、广告没有流量。
那天晚上我走路回家,走得特别慢,风很冷。
你知道那种感觉吗,你有一件你非常确信要做的事情,你感觉你之前所有的积累似乎都在为这个事情做准备,你有全部做这件事的能力和愿望,但市场告诉你现在没有人愿意为此付费。这种感觉比没有想法还难受。
我把这个想法放下,又回到那扇门口继续站着。
2025 年 7 月 30 号,我在 X 上发了一条长文,总结那半个月的 GEO 调研。结尾我写了一句话——
"最后我可能还是会回到喜欢的 video 领域。还是想试试"
我以为那是告别,原来是伏笔。

https://x.com/Jiaxi_Cui/status/1950620679126266005
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直到今年 2 月 10 号。
Nebius 用 $275M 收购了 Tavily。一家做 agentic 文本搜索、成立 14 个月的公司,单月 SDK 下载 300 万次,月请求量超过 1 亿

https://x.com/ReyezAriel/status/2021303456804540823
我看完那条消息之后在电脑前坐了很久。屋里没开灯,只有显示器的光。
那天晚上我终于想明白一件事——之前所有不合适的主体里,其实一直站着一个完美的用户,我只是从来没看见,或者说时机未到。
Agent
它不需要被说服,不会讨价还价,不会说等我有预算了再谈。它每一次调用就是一次真金白银的付款。答案在这里。
Tavily 把文本走通了,视频还没有人占,而且比文本难十倍。
那扇门终于开了。而我在门口,已经站了五年。
我写了 Cerul 的第一行代码。
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接下来的日子没什么好说的,Just Coding,白天写代码晚上跑测试,凌晨两三点睡下,白天醒了继续。写完前端写后端,写完后端写 worker,写完 worker 训模型,等模型的时候写 SDK,写完 SDK 写 MCP server,写完 MCP server 接 6 个不同的 agent。我知道这个说法听着像宣传话术,但我的 commit history 全都公开摆在 github 上。那不是聪明,那是把五年攒下来的东西一次性吐出来。
Cerul 做的事情一句话讲完。以前的视频搜索只读 transcript,只能搜到"说了什么"。Cerul 同时索引说了什么、画面里有什么、屏幕上写了什么。你发一句人话,它返回带时间戳的视频片段。
昨天有一个内测的朋友发来一句话,我看完愣了一下。
【我觉得好用诶!就是尤其对『我记得有这句话,但我不记得是在哪个视频里』这种找论据式的调研。】

记得意思,记不得原话,记不得出处。这是视频搜索之前一直做不到的事情。
——
我给你看几个真实例子。
先看第一个。
我前两天在写一篇 essay,脑子里一直回响着一句类似【compute is the new oil】的话,我记得是 Sam Altman 说过的,但不记得是哪一场访谈。
直接打开终端敲一行。
> cerul search 'In which interview did Sam Altman say something along the lines of "compute is the new oil"?'

两秒后它找到了。Y Combinator 那期 Sam Altman 访谈,The Future of OpenAI, ChatGPT's Origins, and Building AI Hardware
时间戳 35:04 到 36:06,78% 匹配度,点击链接就会跳转到对应位置。
我想说一个细节。Sam 那段原话里没有出现一个字的 compute,也没有 oil,但 Cerul 还是把它拎了回来。
因为它不是在匹配字面,它在匹配语义。我记忆里那句话的内核是【AI 需要某种底层资源,过去大家没意识到】,Cerul 把这个内核拎了出来,不管我用什么词去描述它,不管我是不是记错了原话。
这就是我朋友说的【找论据式的调研】。原话是找不回来的,但意思是可以被拎回来的。
——
第二件事稍微大一点。这次不是我在用 Cerul,是 Claude Code 在用 Cerul。
假设你下周要在播客上对谈 Demis Hassabis。你让 Claude Code 帮你准备提纲,你对它说了这么一句话。
> I'm interviewing Demis Hassabis on a podcast next week. Please compile all the points he has publicly made regarding AlphaFold and scientific discovery over the past 12 months, grouped by topic and timestamps.

Claude Code 先加载了 Cerul skill,然后把这个问题自己拆成 4 个子问题并行搜。AlphaFold scientific discovery。AlphaFold 3 drug discovery。Isomorphic Labs disease cure。AI science Nobel Prize。每一个子搜索用掉 1 credit,四个加起来 4 credits。全程 2 分 3 秒。
然后它把所有结果去重、聚类、按主题分组,吐回来一份完整的 prep doc。每一个观点都带原话、来源、精确到秒的时间戳、直达视频的链接。

我看完那份 prep doc 的时候愣了一下。它做得比一个好的 PM 还细。它发现 Cerul 的返回里混入了很多 Hassabis 周边人的发言——Isomorphic 的 Jumper,Sequoia 的 Kohli——它在输出里明确标注这些不是 Hassabis 本人说的,不要上节目 misquote。它还自己加了一段 Caveats,提醒我在 Cerul 的索引里没找到 Hassabis 在 2026 年 2 月到 4 月之间的任何公开露面,如果他最近做过 TED 或印刷媒体访谈,可能还没进入视频语料库,建议交叉验证。
因为这不是一个 Agent 在用一个 API 或者说 CLI,这是一个 Agent 在用脑子,终于【有了眼睛的脑子】。
4 credits。没人敲键盘,没人签合同,没人验收。全程 2 分 3 秒。
2 月那天晚上我突然想明白的那件事,就是这个画面。
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对了,差点忘说。这东西不需要绑定 Claude Code。
今天早上 7 点 23 分,我在手机上用 小龙虾 随手问了一句【Dario Amodei 是怎么谈论 responsible scaling 的?】。

我的小龙虾在后台自己调了 Cerul,拎回 Dwarkesh Patel 那期采访 We are near the end of the exponential 的第 103:24 秒,把 Dario 关于 safety and security legislation 和 transparency 的两段完整原话贴进对话,还给了我一个可以直接跳转的 Cerul 链接。
全程我只打了一句中文。彼时我在等10号线地铁。
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三个完全不同的场景,三个完全不同的 agent,三种完全不同的使用语言。Cerul 对它们来说只是一个 skill,一个远程 MCP,一条安装命令。你装在哪里它就在哪里。
Claude Code、Cursor、Windsurf、Codex、OpenCode、Cline、Gemini CLI、OpenClaw、最近火起来的 Hermes Agent,以及所有我今天还没听说过、明年会火起来的 Agent,全部都能用。
每一个新的 Agent,都是 Cerul 新的分发渠道。每一次问题,都用你的随身 Agent 帮你看世界。
Agent 是天然的用户,Build for agents。
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安装超级简单,一行命令装在任何 Agent 里。
或者你可以把这句话丢给 CC,让它一步步给你做介绍
API 的免费额度足够正常使用。

说真的我挺害怕的,怕没人用,怕 bug 太多。但也比想象的更期待,期待有一个我完全想不到的开发者,在某个我没见过的场景里,用 Cerul 做出一件让我觉得【卧槽还能这么用】的事情。
五年前没做完的事情,今天我把它补上了。
那扇门现在开着。我从门口走了进去。
接下来的路我也不知道会通到哪里,但我很愿意跟你一起往下走。
特别致谢:
1. 卡兹克老师开源的 skill,我在这个基础上用自己以前的文章喂出了我的写作风格

2. Orange 老师的 ColaOS 文案,给了我第一张宣传图的灵感

> / 作者:Cui Jiaxi(@Jiaxi_Cui)
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