Agent

围绕抖音短视频采集和口播提取，群友分享了插件、tikhub API、豆包解析视频链接等办法。

群友实测 omni 更偏电商视频，做内容特效大片会弱一些；同时原生 GPT API 生图成本偏高，三张图就花了五刀。

群友用 AI 把投资大佬二十多年文章和微博做提炼，适合把长期内容资产先结构化再精读。

早上的讨论把前一晚的账号验证风险进一步坐实：有人反馈国外手机号/虚拟号出现大规模封号，甚至实体卡也有人担心。

WorkBuddy 与 Codex 的区别被总结为同属 Agent，但底层模型和能力适配不同，Codex 更匹配 GPT，WorkBuddy 更适配国内模型。

有人追问 GG 卡是否仍安全，虽然没有形成明确结论，但这是订阅支付链路的风险信号，值得后续继续跟踪。

有人想做每天自动抓取抖音热点并结合账号生成脚本的程序，讨论很快落到数据源：要么 API，要么爬虫，要么第三方 API。

群友准备租低价服务器试 Pi Agent，并补充 Minimax Code 当前基座就用了 Pi Agent，值得作为新 coding agent 路线观察。

本地 Python OCR 和 macOS Vision 精度不理想时，群友建议直接调用阿里云、百度等成熟 OCR 接口，用付费服务换稳定性。

Hermes 的价值被群友拆得很具体：可以通过 OAuth 调用 Codex、ChatGPT、XAI 等订阅能力，让 Agent 直接使用图像、视频和主模型能力。

Peter 提出元宝同一 session 累积约 120 万字仍能持续记忆的问题，群友从上下文组装、KV cache、Lost in the Middle 和 RAG 做了系统解释。

有人转发 Kimi K3 逆向项目后，群里马上提醒这类项目可能触碰法律风险，尤其是国内模型。