实测OpenCode的DeepSeek V4.1 Flash:一段提示词直出动效视频
作者实测使用OpenCode搭配DeepSeek V4.1 Flash模型,通过一段完整提示词直接生成了一段22秒的智能手表产品动效视频。提示词详细规定了画面风格(电光蓝配白)、分镜节奏、动效与配乐要求。整个生成过程耗时近5个小时,作者评价效果尚可但生成时间极长,并在回复中表示'OpenCode拉完了',认为其表现不佳。文中还公开了完整的三段式提示词供他人复刻。
作者实测使用OpenCode搭配DeepSeek V4.1 Flash模型,通过一段完整提示词直接生成了一段22秒的智能手表产品动效视频。提示词详细规定了画面风格(电光蓝配白)、分镜节奏、动效与配乐要求。整个生成过程耗时近5个小时,作者评价效果尚可但生成时间极长,并在回复中表示'OpenCode拉完了',认为其表现不佳。文中还公开了完整的三段式提示词供他人复刻。
提供了完整的动效视频提示词和实测耗时数据,具有实用参考价值且时效性强,但帖子以展示为主,缺少深入分析和系统性总结。
作者将 OpenCode Go 和 Command Code GOAT 两个 10 美元/月的套餐接入自己的 Sub2API 网关,基于 64,648 条使用记录和小规模质量测试进行实测对比。两者月额度均为 80 美元,OpenCode 短时额度更大(5 小时 16 美元、周 40 美元),GOAT 为 14/35 美元。在相近规模流式请求中 GOAT 耗时中位数和 P95 更短,400 错误也显著更少。结论:接自己的 Agent 或通用 API 客户端优先 GOAT;用于兼容的 coding agent 且集中跑任务则选 OpenCode Go。文章还讨论了处理费、高峰定价、参数兼容问题和模型是否量化等细节。
作者分享使用 DeepSeek-V4.1-Flash 1017 模型配合开源 AI 原生设计工具 OpenPencil 和生图模型 Qwen-Image-2.1 Turbo 制作电商落地页与模特图的实战体验。文章包含完整的落地页设计提示词和模特生成提示词,展示了生成结果的高审美水准,并提到 OpenPencil 是一款开源免费的 AI Native 设计工具,核心能力是通过 Agent 输出高质量 UI 设计稿、卡片、轮播图、PPT 等,适用于电商页面和海报制作,评论区多人交作业复刻效果。
作者使用模思智能开源的 5B 参数图像生成模型 MOSS-Image,为 Claude 和 DeepSeek 设计拟人化角色形象。文章分享了角色设计思路:Claude 采用橙棕奶油配色体现温暖复古气质,DeepSeek 延伸蓝色海洋主题。作者重点介绍了 MOSS-Image 的优势:生成速度快于 Stable Diffusion 和 ComfyUI,支持准确的中英文文字渲染、JSON Layout 布局控制、最长 4K tokens 提示词,并提供 Prompt Enhance 提示词增强功能。模型基于国产 PPU 算力平台训练,已开放 Base 和 SFT 版本权重,支持动漫、写实等多种风格,目前可免费体验。
作者在 Opus 5.5 发布后实测“一句话生成动画”的真实效果,从 5 秒片名卡做到 195 秒讲解动画,共完成 5 部作品。结论是:一句话确实能生成好看的内容,但成功区间很窄——只有短、内容自由、无标准答案的片名卡一次通过。片子一长、内容一定,就出现牙齿数量错误、画面冻结、占位文字残留等细节问题,需借助独立 AI 审查与人工把关。作者总结:意图与感知只能由人提供,并给出开工前给齐决定、先看抽帧拼图、另开 AI 审查、反馈带时间码、沉淀素材五条实践建议。
文章针对普通人收藏大量 AI 教程却始终没学会的问题,提出按可上手顺序排列的六阶段学习路线:先搞懂大模型、Agent、MCP、Skill 四个基础概念;再学会高效提问;然后选一个通用 AI 助手用熟;之后分创作者路线(做图、视频、语音)和开发者路线(MCP 与 Agent 开发)深入;最后选读书籍论文进阶。作者强调'卡住你的不是资源不够,而是顺序不对',并附上 30 天打卡表、53 个免费资源和五个避坑建议,倡导边用边学、动手实践。
作者分享了在 AI 视频创作中使用 EverOS Cloud 记忆层的实测体验。通过将三条旧项目的创作经验(任务目标、修改理由、最终取舍)整理成卡片存入记忆库,Agent 在接到新 Brief 时先检索相关经验再写提纲。对照实验显示,检索分数最高的预告片经验仅作背景,真正被采用的是排第三的香氛修改卡,其'修改要求落到具体位置、比例和留白'的判断被融入提纲。但也发现旧经验可能带偏任务目标,需人工把关。作者结论:旧经验能借的是判断方法,最终取舍仍由人决定。
文章总结了一套用于消除AI写作套路的写作Skill规则。作者以V2EX网友讨论和RUC新闻坊实验等为证据,归纳出'不是……而是……'、三段式、对偶、大词、行话、程度词堆叠、科学名词比喻、假精确、编造事实等12条AI写作套路,并为每条制定了明确的删留条件。作者分享了与Claude、ChatGPT等模型多轮协作改稿的4道工序,并指出Claude初稿中4处事实错误说明规则无法替代人工核查。作者认为AI套路源自人类写作被模型放大,保持个性需依靠一手采访、自己的假设、多轮互动以及选用不同模型。
作者分享了一份利用 Opencode 搭配免费 GLM-5.3-Flash 模型进行 REA 逆向工程的教程。步骤包括安装 Opencode、使用特定提示词,即可让模型执行逆向任务,且不封号、不拒绝。评论区讨论了 APK 脱壳需消耗大量算力、pi 和 deepseek 模型同样可行、frida 内存钩子在免费模型上的实际效果,以及与 IDA MCP+AI 方案的对比。作者提醒提示词可能很快失效,建议尽快尝试,并根据具体项目自定义验收标准。
作者认为随着用户解决问题习惯从搜索引擎转向AI问答,AI答案已成为新的黄金广告位,当前正处于企业预算尚未跟上的窗口期。文章记录了作者实操GEO项目的全过程:通过电话营销获客碰壁后转型老客户成交,并详细介绍了GEO交付方式,推荐在十二个国内内容平台分发利于AI收录的营销内容。作者测试发现不同AI(文心一言、豆包、DeepSeek等)优先信任的内容源不同,通过编写提示词批量生产内容,第五天即见到收录效果,验证了7-15天见效承诺可行。
作者介绍了利用 AI 生成虚拟角色在 TikTok、Instagram 等平台制作爆款短视频并变现的完整流程。核心方法包括:设计具有 2-4 个标志性特征的强识别度角色、用提示词生成角色概念与生产级图像、将角色替换到已验证的爆款视频内容中、在海外设置美国 TikTok 受众,以及通过 5 种以上方式将流量变现。作者认为 AI 角色目前正处于类似早期电商、比特币的互联网淘金期,进入门槛极低,无需资本和特殊地点,任何人都可以参与并赚取收益。
作者分享了一段超级提示词,可以让 Claude Opus 5.5 直接生成整个项目的可视化架构地图。与 Devin 的 deepwiki 偏文档式 wiki 不同,这种方式更偏可视化。作者在自己的项目上实测,效果非常好,并将原作者针对特定项目的提示词改写成了通用版本发布在 gist 上。回复中提到 grok 也可以实现,只是 Opus 效果更好,但作者对界面美观度仍不太满意,认为需要再优化。
作者分享了使用 Claude Opus 5.5 通过代码生成动效视频的完整方法论。核心思路是让 Claude 编写程序逐帧绘制画面(每秒 60 帧),再用 Chrome 截图和 ffmpeg 拼成视频。文章将制作流程拆为 8 步:理解'每帧只由时间决定'的原理、准备工具、编写 CLAUDE.md 规则手册、找参考和音乐、写清故事需求、音乐鼓点卡点分析、让 AI 自查画面质量、分段修改导出。作者用此方法制作了 85 秒的卡点 MV《AGENT/0》和 105 秒水墨风历史短片《华夏·五千年》(连音乐也由代码合成),强调提示词只占 10%,剩下 90% 是制作流程。