别再用一个 skills 来忽悠人了,完整工程才是买单的起点
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GitHub上57.3K Stars的开源项目OpenMontage。它并非简单的文生视频工具,而是将Claude Code、Codex、Cursor等AI Coding Agent改造成完整视频制作团队。用户只需一句话,Agent即可自主完成从资料研究、脚本、分镜、素材生成、配音、字幕、音乐到剪辑渲染的全流程,甚至能分析参考视频的节奏和视觉语言来规划制作方案。项目包含12套制作Pipeline、100+工具、700+ Agent Skill,接入Remotion、FFmpeg及多种AI模型。作者认为这代表了AI从'帮你做素材'到'替你完成工作'的转变,未来将是管理Agent而非操作工具的时代。
作者系统整理了 369 个开源仓库清单,聚焦于能让 Claude Code、Codex 等编程 Agent 实现视频生成、自动化剪辑与代码动效渲染的工具、Skill 和提示词库。文章收录规则强调视频/动效产出、专供 Agent 调用、完整文档三大标准,并打破高星滤镜。重点介绍了四大现象级框架:lemo-opuscar(59 种风格引擎)、huashu-art-motion(艺术动画)、huashu-motion(商业发布片)、sweety-handdraw-video(手绘口播流水线),以及自动化剪辑、代码直出成片、数字人与音乐 MV 等垂直领域的硬核项目,最后给出 2026 年 AI 视频生产工具选型决策表。
文章介绍了用 Codex 作为总导演指挥 AI 视频工具 Muse,将一张古堡场景图制作成 50 秒雄鹰穿越短片的完整流程。作者分五步讲解:准备场景图与飞行参考视频;让 Codex 制定分镜与制作方案;用清晰语言描述飞行路线(贴地、穿拱、盘旋等);由 Muse 参考前段末帧逐段生成视频,保持方向、速度与主体连贯;最后由 Codex 统筹配乐、成片检查与导出。成片为 1216×672、24fps。文中提供了可直接复用的提示词模板,建议新手先尝试 10 秒短片练手,是一份可照做的 AI 视频创作 SOP。
文章介绍七套可直接用于 Claude Code、Cursor、Codex 等 Agent 的视频制作 Skills。OpenMontage 提供从选题到渲染的全流程视频工厂能力;HyperFrames 用 HTML 加 Puppeteer 和 FFmpeg 做代码驱动渲染;Hypit 擅长拆解爆款视频并批量生成变体;video-use 把视频转成文字和关键帧,让模型对话式完成粗剪;Claude Code Video Toolkit 用云 GPU 跑开源模型串起配音、生图、数字人到成片;MoneyPrinterTurbo 面向短视频批量生产;Remotion Skills 用 React 代码做可批量化修改的视频。作者建议从最繁琐的环节入手逐步搭建视频自动化流程。
文章盘点了本周 GitHub 上增长最快的十个 AI 开源项目:REA 可用 AI 逆向分析任意应用;Matt Pocock 的 skills 提供工程化 AI 编程技能;diagram-design 教 AI 画出专业图解;OpenMontage 把编程助手变成 AI 视频工作室;claude-mem 为 AI 增加长期记忆并节省 token;free-claude-code 汇聚免费模型额度让 AI 编程工具零成本使用;Anthropic 官方 knowledge-work-plugins 面向非程序员岗位;AirLLM 让小显存跑超大模型;text-to-cad 一句话生成可加工的 3D 零件;OpenSRE 让 AI 承担线上运维值班工作。
作者分享用 Codex 结合 ChatCut 浏览器/桌面剪辑器自动剪口播视频的工作流:将原本在剪映需要一两天的剪辑工作压缩到一小时内。文章介绍了通过托管 MCP 插件让 Codex 或 Claude Code 直接操作剪辑时间线的安装方式,给出了四条核心指令(只读分析、按语义删减、插入内容并自查、最后刷字幕)和五道验收方法(重读项目状态、核对总时长、逐轨道检查、实际试听、复查字幕),并以片尾卡未跟随移动导致时长短两秒的实例说明:AI 报告'完成'不等于真正完成,验收环节必须由人掌握,这一原则适用于所有 Agent 交付的工作。
作者总结了 10 条 Grok Bot 使用经验:Bot 适合长期反复的非编程任务,编程任务仍用 Codex、Claude Code、Cursor;摸清 Bots 的上下文机制,善用共用记忆和 Skill;不要一开始就把 Bot 拆得太细,像管理初创公司一样逐步扩展;优化重叠任务职责;成熟的标准化流程交给 CLI Agent 执行以节省额度;通过 Wake on Done Skill 实现 webhook 通知让长任务无人值守;用 Web Access Skill 补足浏览器自动化能力;关闭 App Nap 解决息屏问题;推荐用 Notion 做长期数据看板;最后分享了收件箱、产品反馈、订阅管理、商务财务、社媒数据等多个实用 Bot 搭建案例。
作者分享了国庆期间折腾 Grok Bot 的进阶用法,搭建了两套 AI 组织体系:一套服务跨境电商的 12 岗位亚马逊团队,一套服务个人自媒体 IP。核心玩法包括:将本地电脑托管给云 Bot,把在 Claude、Codex 中打磨好的 Skill 迁移给 AI 员工;按功能拆分岗位并写清职责边界;用 1+N 统筹机器人模式降低 Token 消耗;让 Grok 调用 Codex、Cursor 等外部 Agent 实现模型分层;接入飞书 CLI 落成云文档,以及通过 GBrain 知识库打通手机资料收集与工作流。文中还强调了岗位权限边界与人工把关的重要性。
作者南鸢基于开源项目 honghouzi 的 Codex Workspace Enhancer 和 yubowen123 的 codex-sidebar-enhancer 改造整合,开发并开源了 Nuyoah Codex Workstation。这是一套嵌入 Codex / ChatGPT 桌面应用的本地增强工具,核心功能包括:最多四个 Codex 对话并排的四宫格布局、项目进展与交付文件管理、任务地图展示任务关系、以卡片形式展示已安装 Skills 并可一键插入任务、以及素材资产只读浏览与插入(支持 Eagle 和本地文件夹)。作者说明了适用人群、安装门槛(需 Node.js 22.5+、macOS/Windows)及部分功能尚未完全验收的情况,项目采用 MIT 许可证,源码已在 GitHub 公开。
作者分享入职大厂两个月从事 Agent 开发与后端维护的 AI 编程工作流。介绍了常用 Skill(grill、implement、ponytail、handoff 等)与简短 Prompt(第一性原理、对抗性审查、消融实验、奥卡姆剃刀、高内聚低耦合),指出随着模型能力增强,过重的 Workflow 反而成为噪声,应使用方法论式思维快捷键。同时分享了日常开发流程:grill 需求对齐、沉淀 Spec、任务拆分并行开发、交叉审查;重点讲解如何构建 Agent 友好的端到端测试环境(CLI、MCP、浏览器自动化),以及 Review AI 代码的实践。最后总结当前瓶颈在 Review 速度,Harness 需随模型迭代做减法。
作者分享了在番茄小说用 AI 写长篇的实践经验,指出大上下文窗口并不等于剧情逻辑连续性,核心在于状态锁、角色知识边界和改稿后的级联更新。文章深入分析了 5 个 GitHub 开源方案:oh-story(Codex 深度写手,追踪提交协议)、MuMuAINovel(中文 Web 工作台,可视化记忆管理)、Ani Book Skill(本地 YAML 工程化方案)、ainovel-cli(Go 语言多 Agent 引擎)、Webnovel Writer v6(Claude Code 插件),各自说明核心机制与实操避坑点。最后给出三个测试标准:道具连续性、角色知识隔离、改稿级联冲突检测。