Arsenal Topic
AI剪辑
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2
核心洞见
围绕 AI 剪辑和短剧生产,群友给出实操结论:单个 Agent 很难做细,需拆成工作流并设置检查-返工闭环。
针对 Obsidian Agent 搜索容易幻觉的问题,现场给出的方案是先在 Prompt 里加硬边界:只基于笔记回答,找不到就说不知道。
群里围绕实时数字人项目讨论了硬件门槛:RTX PRO6000 级别方案大家普遍觉得昂贵,文章称 16GB 显存可运行,但流畅度和动作同步仍是另一回事。
Winkey 提到正在研究 AI 精准获客,并开放私聊交流,适合对获客自动化和商业转化感兴趣的群友后续对接。
围绕 5.6 啰嗦和反复确认,群友分享了一套 Codex 工作与输出规则,核心是默认精简、结果优先、能做就直接做、少汇报过程。
围绕抖音、小红书、京东、美团等平台数据抓取,群里给出了一组可落地路线:浏览器插件、飞书工具/多维表格监控、八爪鱼、飞书 CLI,以及用 Codex 直接开发。
晚间有群友反馈点击 Codex 更新后,工作内容和最近会话显示异常,另有人补充 work 功能也消失。
Winkey 实测 ChatCut 可做 AI 初剪,素材和音效也能自动处理,并且可以用 Codex 或 Buddy 连接。
群友讨论用 Codex 做视频剪辑的痛点,结论是纯让 Codex 剪视频体验很吃力,口播类相对容易自动化。
群友分享正在做 Pokemon Showdown 的 LLM 自动化对战,并计划跑通后开源。
Mac 被多位群友认为更适合 Codex 自动化和打包环境,尤其是 dmg 打包比 Windows exe 更稳定。
45 秒视频可用 Seedance2.5 拆成两个分镜;若当前用 2.0,可拆成 3 个镜头,Agent 适合自动分镜并扩展到 60 秒。