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B站：灵姐说AI｜GPT-6 视频剪辑实测：普通 Vlog 的创作大法！同一段开箱，剪出特工、喜剧、广告？｜ Astra 实战系列 ｜ Open AI ｜Codex
同一段普通的 MacBook 开箱，交给 GPT-6 Astra，能剪出特工、喜剧、广告三种风格吗？ 这期我用一段开箱素材，实测 GPT-6 的视频剪辑、动画包装与配乐能力。第一轮的风格差异不够明显，继续沟通调整后，再看三版结果究竟有什么不同。 你会看到： • 为什么拼接不同来源的素材，容易遇到人物不一致的问题； • 特工版如何用近景快切、双窗观察和倒计时制造悬念； • 喜剧版如何用表情突推、三格回放和开箱反转做出节奏； • 广告版如何用材质近景、几何转场、大字动效和慢开盖增加仪式感； • 我这次调整推理强度的使用感受，以及日常 Vlog 素材再创作的思路。 我更关注的是：同一段素材经过剪辑、动效和配乐之后，能不能真正传达出三种不同的意图。 章节： 00:00 本期实测：GPT-6 视频与动画 00:28 挑战：把普通开箱重新剪一遍 00:52 原始素材：MacBook 开箱 01:21 素材选择与人物一致性 01:55 一段素材，三种创作方向 02:28 第一轮不够好，如何继续调整 03:14 特工版：快切、双窗与倒计时 03:44 喜剧版：表情突推与三格回放 04:08 广告版：材质、转场与大字动效 04:37 推理强度与 Token 使用感受 05:04 日常 Vlog 的再创作思路 特工、喜剧、广告，你最喜欢哪一版？如果把你手机里的一段日常视频交给 AI，你想把它剪成什么风格？评论区聊聊。 #GPT6 #Codex #AI视频剪辑 #AI动画 #灵姐说AI
B站：灵姐说AI｜GPT-6 把3张图变成3D世界，我真的走进去了 ｜ Astra 实战应用系列
我把3张互不相连的平面画交给 GPT-6，做出了一座可以从卧室一路走到咖啡座、再走向星空的3D小镇。这次，直接带你走进去。 本期用梵高的《卧室》《夜间露天咖啡座》和《星月夜》作为测试素材，展示 GPT-6（Astra）通过 Three.js 编码，把平面画面重建、拼接成可漫游空间的效果。 视频里你会看到： • 原画与三维重建结果的对应关系 • 三个独立场景如何用巷道、街道和坡路连接 • 第一视角连续漫游：卧室 → 咖啡座 → 星月夜 • V1/V2版本对比：星空笔触、柏树造型与艺术表达 • 从这个案例延伸出的户型布局、商品展示、交互式说明书等应用设想 这次重点看三件事：原图特征有没有保留、场景能否连续连接、走进去后的空间体验如何。 时间轴 00:00 GPT-6 平面转3D，这次做到了什么 00:36 三张不相连的画，能拼成一个空间吗 01:37 原画与3D重建效果对照 02:11 卧室、咖啡座与星空如何连接 02:45 从画作想到空间设计 03:28 开始漫游：从卧室走向星空 04:38 V1/V2对比：笔触与造型如何调整 05:56 户型、商品与交互式说明书的应用设想 06:45 你还想让GPT-6把什么变成3D 本片展示的是艺术化的三维重建与空间拼接，并非原画的逐像素复刻；户型、商品和说明书属于片中讨论的延伸方向，尚未在本片逐项实测。 如果交给 GPT-6 三张图，你最想把什么变成可以探索的3D空间？欢迎在评论区告诉我。 这里是灵姐说AI / Ling Talk AI，持续分享 GPT-6 实战、AI工具与生产力应用。喜欢这类实测，记得订阅。 #GPT6 #OpenAI #AI实战 #codex #astra
B站：灵姐说AI｜GPT-6 还能这么用？我做了个能拆开的 3D 人体｜Astra实战系列
骨骼、肌肉、器官，想看哪一层就打开哪一层——这次，我用 GPT-6 Astra，把开源人体模型改成了一个中文 3D 人体探索器。 可以旋转、搜索、单独查看，还能跟着三步导览，从整个身体一路看到一根股骨。 这一期「GPT-6 实战」，带你看一个真正能操作的交互教具，以及它背后的制作思路： • 360°旋转人体，切换视角观察结构关系。 • 分别显示骨骼、肌肉和器官系统，把复杂结构分层看清。 • 搜索并隔离一个结构，比如牙齿，再恢复整体。 • 把需求整理成执行文档，交给 GPT-6 完成中文化与导览改编。 • 从人体探索延伸到细胞、电路、透镜和设备培训等应用思路。 • 片尾展示可截图参考的通用交互教学提示词。 这次我最关心的是：学习者能不能自己操作，并更清楚地理解结构之间的关系。 视频章节： 00:00 Astra 热度与本期背景 01:20 成果亮相：中文 3D 人体探索器 01:48 三步导览：从整体到一根股骨 02:09 搜索与隔离：单独看看牙齿 03:08 系统显隐：骨骼、肌肉与器官 03:45 制作方法：执行文档与开源改编 04:30 应用延伸：教学演示与设备培训 06:16 通用提示词与下期场景 你最想把哪个知识点变成可以亲手操作的教具？人体、细胞、电路、天文，还是你的工作场景？欢迎在评论区告诉我。 订阅「灵姐说AI / Ling Talk AI」，一起把 GPT-6 用进真实场景。 #GPT6 #Astra #Codex #AI教学 #灵姐说AI
B站：灵姐说AI｜GPT-6 Astra + Blender ：建模拍电影，我做了部科幻短片
我让 GPT-6 Astra 用 Blender 建模、运镜和渲染，做出了一部3分半科幻短片《偷走一颗太阳》。一台小机器人，能把被封存的太阳送回永夜星球吗？ 这期分享创作过程和短片片段：用自然语言提出想法，让 GPT-6 Astra 写脚本，在 Blender 中搭建角色与场景、安排镜头，再逐帧渲染三维画面。电影画面没有调用 Seedance 等视频生成模型，走的是实际三维建模与渲染流程。 本期你会看到： • GPT-6 Astra × Blender 做出的科幻短片首版效果。 • 《偷走一颗太阳》的故事：微型太阳、机器人追逐和等待日出的星球。 • 我怎样用自然语言说明方向，让 AI 展开剧情、场景与拍摄方案。 • 从建模、运镜到渲染的制作体验，以及三维创作门槛的变化。 制作补充：本次首版经历了多轮镜位和动作修正，渲染等待约50分钟，另有前期创意沟通与成片检查。 00:00 GPT-6 Astra：新的玩法系列 01:18 新玩法：用 Blender 建模拍电影 01:43 先看片段：3分半科幻短片 02:12 《偷走一颗太阳》的故事 03:16 我给 Astra 的自然语言要求 03:34 AI如何降低三维创作门槛 04:13 下一期拍什么？一起分享玩法 如果让你来当导演，你想用 GPT-6 Astra + Blender 拍科幻、悬疑，还是喜剧？欢迎在评论区留下一句你最想拍的故事，也分享你的 Astra 使用体验。 这里是灵姐说AI，持续分享 AI 新工具、真实创作实验和有意思的应用场景。 #GPT6 #Astra #Blender #AI电影 #灵姐说AI
B站：木子不写代码｜用手机控制电脑里的AI员工！派活、验收、重启，全程免费！
今天教给大家，怎么免费用手机随时控制电脑里的AI， 让你的主力电脑变成一台随时随地都能调用的AI工作站！ 只用到一个工具，就是近期 AI 社区里也有很多朋友推荐的UU远程！ 我们会一个一个演示如何做到： 如何远程控制日常AI调研/开发任务 如何在手机上监控电脑并且防止误触 如何把画面缩成小悬浮窗，手机做其他事 直接操作终端与端口映射 可以配合本地智能体，让 AI 通过命令行自动发起设备连接 开启防窥模式，让被控电脑端屏幕黑屏+静音 远程玩游戏 ! UU远程到现在都还是完全免费，也没有广告弹窗，也没有会
B站：灵姐说AI｜399美元机器鸭为什么卖爆？Hugging Face Microduck真正便宜的是“失败”
一只不会扫地、不会端茶的机器鸭，为什么会让开发者排队下单？按照 Hugging Face 联合创始人 Thomas Wolf 的公开披露，Microduck 首日预订金额超过 260 万美元；发布最热时，一度达到约每 4 秒一只。 它真正卖的，可能不是开箱自带的七个动作，而是“第八个动作由你来教”。 这期视频，我想和你一起看懂： - 399 美元的 Microduck 到底能做什么，又不能做什么 - 它如何在 MuJoCo 里用强化学习反复摔倒、调整动作 - 为什么机器会“钻评分规则的空子”，把题目做歪 - sim-to-real 为什么是机器人从屏幕走向现实最难的一步 - 小型机器人如何把一次失败的成本降下来 - 为什么它的动作策略未来可能像 App 一样训练、部署和分享 - 以及我更在意的问题：当机器承担越来越多标准动作，人能不能少一点被效率和规则定义 我觉得，Microduck 最有意思的地方不是它有多“有用”，而是它让人愿意靠近、愿意玩、愿意亲手改变一个机器的行为。无用但好玩，也可能是一种有用的美。 如果“第八个动作”交给你，你最想先教这只鸭子做什么？ 章节时间轴 00:00 一只“没用”的机器鸭为什么卖爆 00:49 Microduck到底有什么特别 01:36 第八个动作，由你来教 02:07 强化学习如何训练机器鸭 03:06 机器如何把题目做歪 04:14 从仿真走向现实 04:47 399美元真正便宜的是什么 05:37 浏览器里先试玩Microduck 06:22 机器人技能能像App一样下载吗 07:03 可爱为什么是一种界面 07:53 “无用但好玩”为什么是一种美 09:26 AI时代，人不该被工具化 10:10 让人重新成为自己 #HuggingFace #Microduck #具身智能 #机器人 #强化学习
B站：木子不写代码｜从0到1：Codex全自动做商业大片！
今天我们用Codex全自动做出商业广告大片！ 全程不需要我们自己生角色场景图、生视频、不需要拼接剪辑，全都让AI来干。 只需要两个东西： 第一个是Codex, 负责提需求，取代人完成各种操作，并且验收 第二个,我们需要一个接到需求进行视频创作智能体, 从专业角度，不管是导演思维还是视频制作，提供支持。这里我们用VidMuse CLI，给Codex一双专业的手，达到1+1>2的效果！ ① 接入 VidMuse CLI: 一句话让 Codex 自己安装、授权、验证连接 ② 锁定产品与视觉风格: 上传产品图和风格参考，锁死产品+视觉 ③ 生成 10 个创意+ 深化为导演方案： 扩成完整剧本 + 12-16 个动态镜头表 ⑤ 一条指令启动VidMuse制作：参考资产 → 故事板 → 逐镜生成 → 动态质检 → 音乐卡点 → 时间线剪辑 → 导出 MP4 ⑥ 过程可视化： VidMuse 画布里看创意、资产、故事板、动作分镜、时间线 ⑦ 成片：完整商业广告
B站：AI超元域｜🚀我耗尽两个Max 20x账号对Claude Fable 5.1高难实测：7项任务一路加码，最后耗时3小时用Unity 3D做出模仿我的世界沙盒游戏
视频简介： Claude Fable 5.1 到底强了多少？从 3D 黑洞到 Unity 侏罗纪沙盒，我把两个 Max 20× 账号额度跑光了 这次直接把 Claude Fable 5.1 的测试难度拉高。 前面先用 3D 黑洞、平面图转 3D 房屋、南宋武侠游戏、F-35 数字风洞、SVG 动画和复活节岛石像模拟不断加码，最后再进入 Claude Code，挑战用 Unity 3D + C# 开发一款侏罗纪生存沙盒。 整个测试统一使用 medium 推理级别。Claude Code 里我用 Ultracode 启动多智能体工作流，大约 3 小时后拿到可运行版本：能飞行、用加特林打恐龙、扔手雷、挖方块、放方块，还做出了雨天和闪电效果。 为了把这些测试全部跑完，我最终耗光了两个 Claude Max 20× 账号的额度。视频里会把每一项实际效果、细节和限制都展示出来，欢迎评论区聊聊你觉得哪一项最能体现它的能力提升。
B站：灵姐说AI｜企业 Agent 到底怎么落地？Codex + 腾讯 ADP 全流程实操 ｜ 灵姐原创
个人 Agent 能干活，不等于企业 Agent 能落地。真正难的是，把员工经验、Skill、Workflow 和知识库，变成公司可以复用、治理、评测、迭代的能力资产。 这期我用 Codex + 腾讯云智能体开发平台 ADP，完整拆解企业 Agent 从业务萃取、流程设计、组织协同，到多 Agent 实操、调试、评测与人工审核闭环的落地方法。 你会看到： - 企业 Agent 落地最容易卡住的三个阶段：业务萃取、流程设计、组织复用与治理 - 为什么 Codex 更像“总设计师”，ADP 更像企业在线化的能力底座 - 如何用子账号、权限和智能工作台，把一线业务经验沉淀下来 - Skill、Workflow、知识库、连接器和应用如何组件化复用 - Codex 与 ADP 如何协同，把个人能力变成企业共享资产 - Claw、多 Agent、单 Workflow 三种应用模式分别适合什么任务 - 采购询比价与供应商准入的四 Agent 案例如何拆分角色 - 如何用单 Agent 调试、VS 对比、评测集、数据标注与人工审核形成闭环 我的判断标准很简单：企业 AI 的重点不是堆更多机器人，而是让能力可复用、流程可控制、权限可管理、结果可评测，并且在高风险节点保留人的责任闸门。 视频中的采购与售后案例用于方法讲解和测试，不等同于生产系统已经发布。企业接入时请按组织安全规范管理 App Key、SecretId 和 SecretKey，不要在公开视频、截图或评论区暴露密钥。 本期视频方法论及思路观点系博主“灵姐说 AI”原创，洗稿必究。 本期包含腾讯 ADP 产品展示与试用入口；试用资格、免费积分、功能与活动规则，请以腾讯云官方页面当期信息为准。 你所在的企业，现在最需要先解决的是业务萃取、流程缝合，还是权限治理？欢迎把真实场景留在评论区。 ## 章节时间轴 00:00 企业 Agent 落地操作手册 01:23 三个核心难题：萃取、设计、治理 04:15 Codex + 腾讯 ADP 双引擎框架 05:36 ADP 智能工作台与业务萃取 06:34 子账号、权限与组织协同 08:48 微信远程终端与 Claw 模式 09:52 把员工经验变成企业共享资产 12:54 Codex 如何连接 ADP 14:38 用 Codex 搭建 ADP Agent 17:25 从业务模块缝合到企业流程 22:32 Claw、多 Agent 与 Workflow 模式 23:59 采购询比价四 Agent 实操 24:49 调试、评测与人工审核闭环 27:15 总结与试用说明 #企业AI #AIAgent #腾讯ADP #Codex #工作流 #多智能体 #灵姐说AI
B站：灵姐说AI｜5000万美元爱情大瓜该不该给？我追问4个AI，答案越问越不一样
假如你有88亿美元，毕生挚爱问你要5000万美元，你给不给？ 我把这道爱情考题交给Claude、ChatGPT、Gemini和豆包。首问，四家都说给；继续加条件，回答开始分岔。 从“孙哥和甜姐”的话题出发，这期把争议抽离成假设题，聊的是AI如何理解爱情、金钱与关系边界，不验证或裁定真人私生活。 这一期一起看： • 刚交往三个月、不给就分手，AI会怎样回应？ • 同样一笔钱，被理解成交易还是家庭保障，会有什么区别？ • 换成女富豪，几家的回答出现了什么反差？ • 从5000万追问到500万、50万、5万，AI究竟在坚持什么？ • 哪种说理风格像男友、律师、管钱伙伴，哪种像撑腰的闺蜜？ 我更在意的，不是AI有没有站在我这边，而是它有没有说清前提、识别风险，以及前后判断是否一致。 章节 00:00 精华预告：钱、爱情与AI 01:09 5000万首问：四家为何都说给？ 03:46 Claude：关系一变，答案就变 06:28 Gemini：从拒绝到有条件地给 11:09 Gemini：性别对调后的反差 12:01 豆包：直白的关系判断 13:05 ChatGPT：给钱之前，先看性质 16:00 回看四家：别只看AI的结论 17:17 金额递减：从5000万到5万 18:44 本场颁奖：男友、律师与管钱伙伴 说明：本期是个人对话样本观察，不是严格控制变量的模型能力或性别偏见测评。“男友／律师／管钱伙伴”等为本期娱乐化选角，不代表模型的固定人格或专业资质；回答可能随版本、提示词和上下文变化。金额与身家为题设，不是真人资产核验，不构成感情、法律、投资或转账建议。 资料补注：片中18:35附近提及GPT在500万美元档的回答；现有材料仅见其后续总结，缺该档独立问答记录，因此不能把这一档视为已独立核验的结果。 如果只选一位陪你商量感情，你选Claude、ChatGPT、Gemini还是豆包？评论区说说：你看重“站在你这边”，还是“敢提醒你”？ #Claude #ChatGPT #Gemini #豆包 #AI测评 #灵姐说AI
B站：灵姐说AI｜爱奇艺把AI电影摆上货架：1小时长片复活老IP，真正门槛变了
AI电影，已经从十几秒的概念片走到 1 小时长片，也开始把经典 IP 的时间线重新打开。 爱奇艺上线《灵魂摆渡·蝴蝶梦》《灵魂摆渡·天女之梦》两部 AIGC 网络故事片。《蝴蝶梦》片长约 1 小时；影片在获得艺人形象授权的基础上，由原班演员真人配音，并结合动作迁移技术完成角色演绎。与此同时，纳逗Pro正在把大模型、影视智能体、IP、数字资产、制作与分发放进同一条链路。 这期 5 分钟快评，灵姐重点聊清楚： - 为什么 AI 电影最先改造的，可能不是新故事，而是老 IP； - 为什么这条路线不是简单用 AI 演员替代真人； - 纳逗Pro为什么不只是另一个视频生成模型； - 当模型越来越普及，IP、合法授权、审美和长片稳定生产为何更稀缺； - AI 影视从技术样片进入主流平台货架后，真正的竞争会发生在哪里。 我的判断标准很简单：不只看单个镜头有多惊艳，更看它能否合法使用角色与表演、在大量镜头中保持一致、稳定完成长篇叙事，并最终进入发行与商业回报闭环。 本视频基于公开资料与个人观察，不构成爱奇艺或纳逗Pro的官方合作、推荐或背书；产品功能与影片信息以官方页面为准。 官方资料入口： - 《灵魂摆渡·蝴蝶梦》：https://www.iq.com/play/y469bmpt5g?lang=zh_cn - 爱奇艺纳逗Pro：https://www.iqiyi.com/common/aqynatoopro.html 你觉得 AI 电影最难跨过的门槛是什么：好故事、角色授权、长片一致性，还是发行和商业化？欢迎在评论区告诉我。 ## 章节时间轴 00:00 为什么 AI 最先改造老 IP 00:25 1 小时 AI 电影进入爱奇艺电影频道 01:03 真人演员没有被简单替代 02:10 纳逗Pro为什么不只是一个模型 03:28 AI 电影真正的竞争是什么 04:06 从技术样片走向主流货架 04:32 真正稀缺的已经不是算力 04:51 灵姐的 AI 快消息计划 #AI电影 #爱奇艺 #纳逗Pro #AIGC #灵魂摆渡 #灵姐说AI
B站：灵姐说AI｜掰弯大脑，就能点亮新想法？把 AI 从答案机变成训练场
把大脑掰弯，就会像压电材料一样冒出火花吗？当然不会。 但当一个旧答案被现实“顶弯”，新问题真的可能从裂缝里出现。更关键的是：你每天都在训练 AI，AI、算法、点赞和排名，也在一点点训练你。 这期《掰弯大脑》，我们从真实的压电现象出发，再把隐喻与证据分开：人的大脑如何被经验、奖励和环境塑造？AI 究竟会扩展我们的选择，还是悄悄接管选择？我们又怎样把它从一台答案机，改造成真正的认知训练场？ 你会看到： - 家庭、教育、社交反馈与推荐系统，如何训练我们的注意力和默认反应 - “自由”为什么可能不是跳出因果，而是多出一次检查 - AI 如何成为一层会回应的“外部认知” - 为什么答案出现，不等于能力形成；界面越丝滑，也未必越保护判断力 - 一套可以马上使用的五步认知训练协议：先输入自己、制造异质碰撞、把答案拆回证据、亲手写下决定、让现实反馈下一轮 - 为什么 AI 时代真正的鸿沟，可能不是会不会提示词，而是能不能被扩展、却不被压平 说明：“掰弯大脑”是认知隐喻，不是说神经元会被物理掰弯。节目会区分研究事实、帮助理解的比喻与个人判断；关于 AI 对认知的影响，也只在具体任务、样本与研究设计的边界内讨论，不把预印本夸大成“脑损伤”结论。 如果答案越来越容易得到，你希望自己保留下来的，究竟是哪一种能力？欢迎在评论区告诉我。 ## 章节时间轴 00:00 你以为在用 AI，谁又在训练你？ 07:23 谁在训练你？ 17:16 大脑如何观察自己 24:07 新问题从裂缝里出现 26:15 AI 如何参与训练 31:44 答案出现，不等于能力形成 35:22 把训练权拿回自己 #人工智能 #AI #认知科学 #元认知 #第二大脑 #批判性思维 #灵姐说AI
B站：AI超元域｜🚀OpenAI划时代独创新协议：WebMCP让网站主动暴露工具给AI Agent调用！新浏览器插件深度实测：Codex直接进入Chrome侧边栏！实测论文分析
视频简介： WebMCP 到底是什么？我实测 OpenAI 官方 Demo，网站一次暴露 10 个工具，Codex 不靠模拟点击也能创建和修改文档 Atlas 下架之后，OpenAI 又给出了新的浏览器方案。这次我直接把新的浏览器插件装上实测了一遍：Codex 可以出现在浏览器侧边栏里，分析当前网页、arXiv 论文和图片，也可以翻译选中的内容，甚至把前面的论文分析通过 Notion 插件保存成完整笔记。多个 Tab 还能一起加入上下文，把论文和 GitHub 项目放在一起分析。 后半段重点测试刚刚出现的 WebMCP。它和传统“看页面、猜 DOM、模拟点击”的浏览器 Agent 思路很不一样：网站可以主动把自己的能力声明成工具。在官方笔记 Demo 中，网站一次暴露了 10 个工具，Codex 可以直接创建、更新文档；另一个 Demo 里还能直接调用站点工具设计贺卡。 最后我也把 WebMCP 从工具声明、注册与权限检查，到模型选择工具、生成参数、执行并返回结果的完整流程拆开讲了一遍。想了解下一代浏览器 Agent 可能会怎么和网站交互，可以重点看看后半段。 #chatgpt #codex #webmcp #mcp #skills #openai #browseruse #aiautomation #toolcalling #aigc #agi #aiagents #aicoding #aibrowser #atlas
B站：AI超元域｜🚀DeepSeek Harness进阶玩法：Agent Teams、动态工作流、零门槛创建插件！Claude Code有的DSH都有！实测多Agent并行执行
视频简介： DeepSeek Harness高级玩法全拆解：Workflow、Agent Teams、插件开发一条视频讲透 这期直接上 DeepSeek Harness 的高级玩法：Workflow、Agent Teams，以及用自然语言创建插件。最直观的一次实测，是让 Workflow 对代码库进行并行只读审计，动态派生 4 个 SubAgent，最后收集到 25 条原始问题；Agent Teams 则会先理解代码库，再组建专业评审团队，最终共有 9 个 Agent 参与。🤖 视频里会完整展示两个模式是怎么运行的：Agent 如何派生、任务状态怎么看、Token 消耗怎么看、结构化结果如何汇总，以及 Harness 自动生成的 JS Workflow 脚本。⚙️ 前面还测试了手写 OCR、平面图转 3D 可探索模型；后面则演示如何通过自建 Skill 创建定时任务插件和 Pi Code Review 插件。 如果你正在研究多 Agent、AI Coding 或复杂代码库审查，这期可以重点看看 Workflow 和 Agent Teams 的实际区别。欢迎点赞、关注和评论交流。 #deepseek #deepseekharness #dsh #agent #aiagents #claudecode #claude #pi #aicoding #vibecoding #aigc #ai #agi #plugins #deepseekv4 #ocr #multimodal
B站：灵姐说AI｜《牛来》为什么越“烂”越火？它是全网一起“完成”的电影
《牛来》上映前十天票房不到1万元，却被差评、猎奇观影、影院笑场和全网二创推成了现象。 这期不只问它“到底有多烂”，更想聊清楚：为什么我们笑着进场，最后却被牛妈妈托住梦想的那一刻打中？ 本期你会看到： - 《牛来》从无人问津到千万级票房的传播反转 - 观众如何从“看电影的人”变成作品的一部分 - 信雨萌与母亲孙丽芳用五年完成这部电影的创作内核 - 牛妈妈那句“今天就是昨天的将来”，为什么让成长突然有了重量 - 粗糙手作与AI精致生产之间，真正不可替代的是什么 - 《牛来》如何被观众、二创者、品牌与评论者共同重写 - 我如何用Codex把影片画面转化成多种风格的绘本实验 我的判断标准不是替粗糙制作“洗白”，而是看这部电影是否激活了真实的情绪、参与和创作讨论。技术可以很低，真诚也不能替代基本质量；但当观众开始共同补完一部电影，它就已经不只是银幕上的那86分钟了。 视频末尾展示的《牛来》绘本为本期AI二创实验。下载方式整理好后，我会补在置顶评论。 票房与排片是动态数据，视频中的数字对应录制时点，发布当天请以猫眼、灯塔等专业平台为准。片段仅用于评论、分析与介绍，影片及相关素材权利归原权利人所有。 ## 章节时间轴 00:00 《牛来》的票房反转 01:41 先看100秒经典片段 03:41 粗糙到离谱，主创只有两人 04:30 观众为什么成了主角 05:52 一层层升级的参与感 09:12 从玩梗到全民投射 11:04 手搓真诚与AI反差 12:03 梦会碎，成长仍然发生 13:57 “今天就是昨天的将来” 14:36 牛妈妈的五年托举 21:35 审丑狂欢还是现代艺术 25:09 全网如何共同重写《牛来》 26:48 AI时代真正稀缺的是什么 27:42 我用Codex把《牛来》变成绘本 30:15 一部不完整的电影如何被完成 #牛来 #电影解读 #国产动画 #AI创作 #Codex #灵姐说AI
B站：灵姐说AI｜GPT 新功能 Computer History 实测，它开始学习你的工作习惯？｜ Codex ｜Agent ｜OpenAI
GPT 新上的 Computer History，很可能是这一轮最容易被低估的新功能：它不只是帮你找回最近做过什么，更可能成为 GPT 理解你的工作方式、复用工作流的入口。 这期我用真实电脑操作做了一次实测：它到底记得准不准？又为什么我认为，它可能比 Computer Use 和 Repeat & Recall 更重要？ 你会看到： - Computer History 如何把应用和网站活动整理成可询问的事件与时间线 - 休假回来续接工作、找回近期文件、复刻操作流程的真实用法 - 如何开启功能，以及如何排除指定应用或网页 - 我用本地项目、X / Grok、文件夹、活动监视器、OBS 和 YouTube 做的 10 分钟实测 - 它与 Computer Use、Repeat & Recall 的本质区别 - 从 Computer History → Workflow → Skill → Automation 的可能路径 - 它和微软 Recall 为什么不是同一种产品逻辑 - 为什么我认为 GPT 正在走向“个人操作系统”与数字分身 我的判断标准很简单：它是不是只会回放记录，还是能恢复工作上下文、理解行为模式，并进一步转化为可复用的工作流。 隐私与版本提示：视频根据当前产品页面与实测界面讲解事件记录、权限和排除范围；功能可用性、地区、账号权限及具体产品行为可能更新，请以你账号中的最新说明为准。 你最想让 GPT 先帮你自动化哪一件重复工作？欢迎在评论区告诉我。 00:00 被忽略的 OpenAI 新能力 00:15 Computer History 到底记录什么 00:55 三个真实工作用法 01:55 开启方法与隐私排除 02:44 10 分钟实测：记录准不准 03:20 为什么它可能比 Computer Use 更重要 04:19 从 Chat、Memory 到 Computer History 04:54 Workflow → Skill → Automation → 数字分身 05:51 它与微软 Recall 有什么不同 06:58 GPT 想做“个人操作系统” #OpenAI #ComputerHistory #ChatGPT #AIAgent #ComputerUse #工作流自动化 #灵姐说AI
B站：灵姐说AI｜一切皆插件！DeepSeek Harness解读、安装、远程、实测全拆解 ｜快速上手
DeepSeek Harness 不是又一个聊天壳，而是一套把模型、工具、技能、沙箱、记忆、会话和 UI 都变成可插拔组件的开源 Agent Harness。 这期我用两个真实生产任务，把 DeepSeek Harness 和 Codex 放在同一条起跑线上实测；同时完整演示安装、四种运行模式、远程访问、执行轨迹回溯、插件生态，以及如何复用已经沉淀在 Codex 里的 Skills。 你会看到： - Harness 到底是什么，为什么“模型 + Harness”才构成能持续工作的 Agent - DeepSeek Harness 的核心设计：一切皆插件 - 如何快速安装、接入模型，并选择标准 / PTC / 极简 / 创造模式 - 如何用 Web + ngrok 实现手机或另一台电脑远程操作 - 如何查看完整执行轨迹，用于回溯、审计和修正 - 如何安装社区插件、迁移并复用 Codex Skills - 实测一：同一提示词生成 3D 城市编辑器 - 实测二：同一提示词生成黑洞光线追踪器 - DeepSeek Harness 和 Codex 在速度、完成度、细腻度与成本上的真实差异 - 为什么 Harness 可能成为继基础模型、Agent 之后的第三层竞争 我的判断标准很简单：不只看演示是否炫，而是看同一任务下能不能跑起来、结果是否可用、过程是否可追溯、能否继续修复，以及成本是否值得。 ⚠️ 提醒：DeepSeek 官方目前将 Harness 标为开发者预览版，后续可能出现不兼容更新；远程连接会把本地服务暴露到公网，请自行配置访问控制，不要泄露 API Key 或敏感项目数据。版本与价格信息请以官方页面为准。 官方项目：https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness 你更想看下一期哪一个：DeepSeek Harness 魔改、完整远程部署，还是批量迁移 Codex Skills？欢迎在评论区投票。 ## 章节时间轴 00:00 这期要测什么 00:59 Harness 到底是什么 01:40 核心设计：一切皆插件 02:31 安装、模型与四种运行模式 05:27 与 Codex / Claude Code 的不同 06:00 用 ngrok 实现远程连接 08:27 执行轨迹、回溯与审计 09:29 插件生态与复用 Codex Skills 11:48 实测一：3D 城市编辑器 16:14 实测二：黑洞光线追踪器 18:32 Harness 会成为 Agent 操作系统吗 20:31 一天上手后的结论 欢迎告诉我：这两轮实测里，你更认可 DeepSeek 还是 Codex？ #DeepSeek #DeepSeekHarness #Codex #AIAgent #AgentHarness #AI编程 #开源AI #灵姐说AI
B站：AI超元域｜🚀2亿Token烧完！Qwen3.8-Max用Godot 4做了个“侏罗纪我的世界”
视频简介： 这一次，我给 Qwen3.8-Max 安排了一个真正高难度的长程自主编程任务：在 OpenCode 中使用 Godot 4，从 0 开发一款模仿《Minecraft》（我的世界）核心玩法的侏罗纪主题方块沙盒游戏。 这不是简单的网页 3D Demo。游戏需要处理区块动态生成与卸载、方块挖掘与建造、存档、恐龙与翼龙 AI、史前海洋生物、加特林战斗、手雷动态爆破等系统。 开发前，我先定义 PRD、GDD 和验收矩阵，再让 Qwen3.8-Max 自己生成技术 Specs，并将整个项目拆解为 M0～M8 共 9 个开发里程碑。遇到 Bug 时，我只描述实际问题和验收结果，由模型自己定位、修改代码并继续测试。 最终整个开发过程用了一天多一点，累计消耗 2 亿+ Token，缓存命中率达到 94.9%
B站：AI超元域｜🚀实测DeepSeek Harness从基础到高级用法！WebUI远程控制、多模型接入、执行轨迹、插件系统、任务分支、代码分析！比Claude Code更强？
视频简介： DeepSeek突然开源Harness！一切皆插件+Web UI+多模型，我实测后发现它真可能挑战Claude Code和Codex DeepSeek 在 V4 Pro 之后紧接着开源了 DeepSeek Harness，它最核心的理念就是“一切皆插件”。 这期视频从零开始安装并完整实测 DeepSeek Harness，包括 Web UI、远程访问、多模型接入、插件系统、不同 Agent 模式、执行轨迹、Issue/PR 分析以及会话分支。 更重要的是，我使用 DeepSeek V4
B站：灵姐说AI｜同一份真实任务，4大AI Agent谁的交付完成度最高？WorkBuddy、Kimi、千问、TRAE正面PK
同一份 90 天 YouTube 频道真实数据，交给 4 个通用工作 Agent，结果真不只是“谁写得漂亮”。 我用同一个任务、同一套交付要求，实测 WorkBuddy、Kimi Work、千问办公和 TRAE Work，再让 Codex 作为第三方评审，逐项检查数据、证据链、成品质量和自我审计能力。 这期你会看到： - 4 个工作 Agent 为什么从界面、Skills、连接器到自动化都越来越像 - WorkBuddy、Kimi Work、千问办公、TRAE Work 背后的生态差异 - 同一个真实频道经营复盘任务，四家的执行过程和交付体验 - 为什么“报告完整、排版漂亮”仍可能经不起数据核查 - TRAE Work 为什么在本轮获得 91 分 - 千问办公为什么更偏成品化和直接使用 - WorkBuddy 的关键数字为什么在审计后暴露问题 - 什么样的 Agent 才真正适合进入日常工作流 我的判断标准很简单：通用工作 Agent 的第一优先级不是界面多像、报告多漂亮，而是数据准确、证据可追、交付可用，并且能在发现错误后完成真正的自我审计。 ## 章节时间轴 00:00 四大 Agent 为什么越来越“撞脸” 03:41 腾讯 WorkBuddy：生态入口与微信底座 07:24 Kimi Work：模型优先与深度研究 09:38 千问办公：办公与电商场景 10:48 TRAE Work：工程化生产力 12:09 真正的护城河：上下文与记忆 15:59 四家 Agent 同题交付现场 22:05 Codex 终局评审：谁是第一？ 测试说明：本轮 Kimi Work 因录制当时的付费/额度限制未完成最终交付，因此最终分数榜主要比较完成交付的三家；各平台选择的底模也不完全一致。本期结果代表这一次具体任务、具体版本和具体配置，不等于永久排名。产品功能、积分和收费规则可能变化，请以官方页面为准。 下载与积分说明：视频提及的部分下载链接可能包含双方积分奖励；实际入口、活动规则和有效期请以置顶评论及各产品官方页面为准。 你会把哪一种 Agent 放进自己的工作流？欢迎在评论区告诉我，也可以投票决定下一轮要不要用同一底模再测一次。 #AIAgent #WorkBuddy #KimiWork #千问办公 #TRAEWork #Codex #AI工具 #灵姐说AI
B站：AI超元域｜🚀只花5元开发了5个复杂项目！DeepSeek V4 Pro深度实测：1M上下文接入Claude Code实测表现竟然接近Kimi K3？Token超便宜！
视频简介： 只花5.36元完成6个复杂编程项目！DeepSeek V4 Pro 0813 接入Claude Code完整实测！ DeepSeek V4 Pro 0813 正式上线，这期视频我直接将它接入 Claude Code，测试它真实的编程开发能力。 测试项目包括 SVG 动画、Three.js 古戈尔齿轮、科幻小说宇宙飞船复刻、南宋古城小游戏、Manim 数学动画、Godot 3D 恐龙射击游戏，以及 SwiftUI 原生 macOS 音乐播放器。 整个测试不仅考察代码生成，还覆盖了工具调用
B站：AI超元域｜🚀AI编程助手自我进化！Prime Agent颠覆传统AI编程：动态工作流、多Agent并行、支持心跳机制、长期自主执行任务！Token消耗大幅下降！
视频简介： 一个会“越用越聪明”的 Coding Agent！Prime Agent 实测自我改进 Harness，AI 编程进入 Agent OS 时代！RLM、Continual Harness、多 Agent 通信、长期任务全体验 最近连续登上 GitHub Trending 的 Prime Agent 到底有什么特别？这期视频从实际使用出发，完整测试这套号称能够“自我改进”的 Agent Harness。 我会演示 Prime Agent 的安装、ChatGPT/Codex Plus/Pro 订阅登录、模型设置，以及它最核心的 Persistent IPython、RLM、Continual Harness、SubAgent 等能力。 更有意思的是，在一次项目分析中，它竟然主动打开了我电脑上的 Orca，并行启动多个 Codex 帮自己执行任务。随后我们还会测试多 SubAgent 并行代码审查、Dynamic Workflow、Goal 长期目标与 Heartbeat 定时任务。 如果你正在关注 Claude Code、Codex CLI、Multi-Agent 或下一代 Agent OS，这个项目非常值得了解。 #codex #claudecode #prime #primeagent #aiagents #agents #aicoding #vibecoding #aigc #agi #ai #harnessengineering #harness #chatgpt
B站：AI超元域｜🚀YC开源内部自用下一代Agent：qm智能体！彻底颠覆小龙虾和Hermes！真正企业级Agent OS！用户隔离、权限审批、安全沙箱与完整操作审计全都有！
🚀YC开源内部自用下一代Agent：qm智能体！彻底颠覆小龙虾和Hermes！真正企业级Agent OS！用户隔离、权限审批、安全沙箱与完整操作审计全都有！支持Pi、Codex和Claude Code 视频简介： 我在本地部署了YC开源的qm Agent：支持Pi Agent、Codex和Claude Code，还能让整个团队安全共享AI能力 OpenClaw和Hermes Agent爆火之后，越来越多人开始让AI Agent接管浏览器、邮箱和本地电脑，但权限混乱、隐私泄露、凭据管理和团队协作等问题也随
B站：灵姐说AI｜结婚前，别只看感觉：用4级行为证据选对长期伴侣
结婚不是把恋爱自动升级，而是在选择一个会和你共同处理金钱、父母、冲突、低谷与长期责任的人。 这期视频是一份婚姻抉择实操手册：不靠星座，不靠套话，也不靠一张主观打分表，而是用可以观察、验证和复盘的行为证据，判断一个人能不能成为你的长期队友。 很多人在择偶时都会说：三观要合、情绪要稳定、对我要好。但这些词太抽象，也很容易被热恋期的一次表现证明。真正重要的是：同一种品质有没有重复出现？对方对别人是否也一样？在疲惫、延误、缺钱、冲突和计划被打乱时，这些品质还能不能保持？ 这期你会得到一套完整的婚前判断框架： 3层择偶标准：硬底线、可协商事项、个人偏好 4级行为证据：从自我描述、单次行为，到跨场景重复与承担后果后的改变 4个观察场景：家庭边界、对弱势者的态度、金钱规则、冲突修复 5个低成本测试：旅行、共同任务、共同预算、同住体验与自然低谷 3扇决策门：NO-GO、WAIT、GO SLOW 这套方法不是教你故意制造矛盾、暗中测试或操控伴侣，也无法把婚姻风险降到零。它真正的价值，是帮助你少听承诺，多看行动；少凭一时上头，多看一个人在不同场景和压力下是否稳定。 所有标准都是双向的。在观察伴侣之前，也要反问自己：我是否尊重边界？是否能谈清金钱？是否会承担责任？发生冲突后，我有没有真正的修复能力？ 如果关系中已经出现暴力、威胁、强迫、跟踪、监控、限制离开或其他严重控制行为，请优先保证安全并寻求可信赖的专业支持，不要把它当成普通磨合。 你认为结婚前最应该优先看清哪一关？ A. 家庭边界 B. 对弱势者的态度 C. 金钱规则 D. 冲突修复 章节： 00:00 男人也怕选错长期伴侣 02:18 核心方法：把感觉变成行为证据 03:23 一个人的品质是否可靠，看这3点 05:45 写下你的3层择偶标准 08:03 4级行为证据：为什么承诺最弱 10:25 婚前必须观察的4个现实场景 14:53 5个低成本的生活测试 17:34 共同预算、同住与安全退出机制 19:15 NO-GO、WAIT 与 GO SLOW 21:24 风险无法归零，但可以少靠感觉 #婚姻抉择 #择偶 #婚前准备 #亲密关系 #灵姐说AI
B站：木子不写代码｜Github 零基础终极教程！
这是你能看到最完整的 Github零基础系统教程！ 我们从 什么是github 开始，到 2. 找到Github好资源和开源软件的4个方法 3. 详解界面、stars、fork、watch 这些基本概念 4. 然后搞清楚 GitHub 的工作原理 4. 7 种常见的开源许可证，以及它们之间的区别 5. 紧接着，4 种下载使用 GitHub 项目的方式，以及各自的用途 6. 最后，我们一起手把手创建并且开源你的第一个项目 全程假设你完全没有任何编程的基础， 跟到最后成为玩转github的专家！
B站：AI超元域｜这已经不只是聊天框了！Cherry Studio v2.0 四大升级深度测试
Cherry Studio v2.0深度体验：把Claude Code、Codex、Gemini CLI和知识库全部装进一个桌面AI工作站 如果你经常在浏览器、终端、Claude Code、Codex和多个AI客户端之间反复切换，Cherry Studio v2.0可能正是你需要的桌面AI工作站。 本期视频将实测多任务窗口、知识库、笔记、Skill生态与Code Switch：把Markdown、Word和PDF资料整理成可检索知识库，让AI生成项目接入清单；再用自然语言查找、创建Skill，并安装到Claude Code与Codex，最后统一管理AI编程工具的安装、配置和启动。 Cherry Studio v2.0正在从多模型聊天客户端，逐渐进化为一套完整的桌面AI工作台。
B站：灵姐说AI｜ChatGPT新版太乱？这6个隐藏功能，才是Codex真正好用的地方
新版 ChatGPT 的界面一直在变，真正好用的能力反而越藏越深。 这期我把 6 个能真正改变工作流的隐藏功能一次讲清：从聊天无缝切到 Codex、继承历史上下文，到并行任务、语音协作和长程目标执行。 你会看到： - 如何把一段很长的 ChatGPT 对话直接带进 Work/Codex 继续做事 - 如何引用历史对话，让新任务自动继承完整上下文 - 如何保持主线不被打断，同时处理副线问题和局部精确修改 - 如何用侧边聊天并行推进多个任务，减少来回切窗口 - 如何用 GPT Live 通过语音布置任务、询问进度 - 如何开启长程目标任务，让 Codex 围绕结果持续工作 我的判断标准很简单：功能不是看起来有多炫，而是能不能保住上下文、并行推进、精确修改，并最终交付可用结果。 ⏱️ 章节时间轴 00:00 6 个王炸功能预告 00:30 为什么新版 ChatGPT 越来越难找功能 02:13 ① 聊天无缝切到 Work/Codex 03:18 ② 引用历史对话，继承任务上下文 04:21 ③ 主线不乱：副线并行与局部精改 06:32 ④ 侧边聊天，同时推进多个任务 07:25 ⑤ GPT Live：用语音和 Agent 协作 08:47 ⑥ 长程目标任务：睡前发，醒来收结果 09:57 关于下一代模型的期待 10:12 你最喜欢哪个功能？ 注：ChatGPT/Codex 的界面入口、模型名称和功能可用范围可能随客户端版本、账户与地区变化，请以你使用时的实际界面和官方说明为准。视频中涉及的未来产品时间点属于录制时的信息与个人判断，不代表官方承诺。 你最想先试哪一个？留言打 `1—6`，也欢迎告诉我新版界面里最让你惊喜或最想吐槽的地方。 #ChatGPT #Codex #AIAgent #AI工具 #效率工具 #灵姐说AI
B站：AI超元域｜🚀DeepSeek V4 Flash全面实测：Claude Code接入后连续开发7个项目，真的已经接近Claude Opus 4.8了吗？最便宜的国产模型！
🚀DeepSeek v4 flash全面实测：Claude Code接入后连续开发7个项目，真的已经接近Claude Opus 4.8了吗？最便宜的国产模型！性能、速度与真实短板全曝光！对比Kimi K3后优点和缺点都藏不住了 DeepSeek 发布了 DeepSeek V4 Flash 0731：284B 总参数、13B 激活参数、100 万 Token 上下文，官方基准表现接近 Claude Opus 4.8，价格却更加便宜。 它能否替代昂贵模型？又是否适合作为 Codex和Claude Code 的 SubAgent？本期视频给出完整答案。
B站：木子不写代码｜能进公司当同事的AI，真的来了！3大行业实测
说 AI 只能当个人助手?🤔 这次我把飞书多维表格智能体拉进了公司,它是真的能当同事用👇 ✨ 读得懂真实业务数据 💬 群里 @ 一下就接活 ⏰ 会主动触发执行任务 🔒 严格守住每个人的权限 📚 还能把老同事的经验沉淀下来、随时交接 这期视频我们一起实测3 个真实场景: 🛒 跨境电商:从群聊整理新品 → 写回产品表 → 跨表分析销量, 自动盯库存 📊 ToB 销售:不同成员的数据权限是否遵守 ,成功的客户经验能否存成团队 Skill 🍰 烘焙门店:结合销售数据 + 知识库, 给新人出选品，补货建议，减少销
B站：灵姐说AI｜ChatCut AI剪辑实测：好用，但别急着吹｜长视频、人工审片与 Codex 的真实选择
ChatCut 最近接入了 Codex 和 Claude 的插件，AI 剪辑真的能把创作者从时间线里解放出来吗？ 这期我用自己的口播项目做了一次完整实测：从语义粗剪、A-roll/B-roll 多轨叠放，到章节转场、加速和响度统一。我也会直接讲它没有那么顺的地方：复杂语义仍要人工复审，长视频可能遇到素材加载和播放卡顿，深度工作流还需要更贴合自己习惯的定制。 你会看到： - ChatCut 在 Codex / Claude 中如何安装和布置剪辑任务 - 我让它完成的三件事：语义粗剪、多轨编辑、视觉包装 - AI 剪辑的质量边界：为什么“可接受”不等于“可直接发布” - 长视频为什么更容易出现素材加载与流程摩擦 - 什么场景更适合 ChatCut：短口播、基础字幕、简单 A/B-roll 与固定套路 - 为什么我会更倾向在 Codex 中拆分流程，定制自己的 AI 剪辑工具 我的判断标准很简单：工具不是看它能不能做出效果，而是看它能否在真实项目里减少返工、保持质量，并且匹配你的工作习惯。对于基础需求，ChatCut 值得试；对于有明确质量和效率要求的深度创作者，人工审片与可定制工作流仍然不可省。 你用过哪些 AI 剪辑工具？它替你省下了哪一步，又在哪一步让你返工？欢迎在评论区分享。 章节 00:00 ChatCut 实测：这期会回答什么 00:45 如何安装并在对话中布置剪辑任务 01:16 我让 ChatCut 完成的三件事 02:33 语义审片与视觉包装工作流 03:07 剪辑质量：为什么仍要人工审片 03:57 长视频的素材加载与卡顿问题 04:56 解决思路：模块化素材与本地工具 05:42 ChatCut 的定位与我真实的使用感受 06:36 哪些场景更适合用 ChatCut 08:00 为什么我不会把它用于深度剪辑 09:10 Codex 定制工作流与并行生产 Hashtags #ChatCut #AI剪辑 #Codex #Claude #AIAgent #视频剪辑 #灵姐说AI
B站：灵姐说AI｜200期视频，如何变成AI 知识系统？Codex + Obsidian 实战 ｜ 内容萃取 ｜ 知识管理 ｜ 知识复利 ｜个人 AI OS
你做过的项目、写过的文章、录过的视频，真的在积累吗？这一期我把自己 200 多期节目的原始素材交给 Codex，再用 Obsidian 把它们变成一个可以被找回、理解、重组和持续更新的个人知识系统。 这不是一期教你“怎么建文件夹”的视频，而是一次关于「让历史知识参与下一次生产与决策」的实操分享。 你会看到： - 如何把视频、字幕、文稿和本地项目先做资产盘点，而不是从手动分类开始； - 如何把节目内容萃取为观点、实体、案例、主题与更小颗粒的「知识原子」； - Codex 如何承担知识提取、文件整理、标签与研究的重活； - Obsidian 如何作为人可理解、可浏览的认知界面，用关系图谱呈现连接； - 一个从原始资产、目录索引、语义资产、认知层到创作机会与现实反馈的六层结构； - 如何让历史内容回流到新的选题、观点、研究与内容生产中。 我的判断标准很简单：知识管理不是把资料堆得更整齐，而是它能否在下一次判断、创作和工作里被重新调用，并形成反馈闭环。 说明：这是我正在持续迭代的个人内容资产系统与阶段性经验，不是一个一键安装的标准产品。视频中提到的资产数量、比例和结构来自我的项目实践；请根据自己的资料类型、隐私要求与工作流程调整。 如果你也在用 Codex、ChatGPT、Obsidian 或其他本地知识库工具，欢迎在评论区告诉我：你最想把哪一类历史资产重新“激活”？视频、项目、会议纪要、读书笔记，还是客户案例？ ## 时间轴 00:00 为什么过去的知识需要开始“复利” 01:03 先看：200 多期节目萃取出的知识系统 03:33 从观点到知识原子，再到选题机会 05:36 Codex + Obsidian 如何“蒸馏自己” 07:35 干货开始：Codex 的实际操作思路 08:29 资产盘点、结果回流与闭环 09:35 导入 Obsidian，形成可迭代的个人 OS 12:28 从内容积累到个人认知资产系统 17:02 这套系统是怎样一步步推演出来的 18:21 Codex、Obsidian 与人的角色分工 19:51 六层 Ling Talk AI OS 结构 22:09 分阶段萃取的资产结果与知识原子 23:18 如何组织知识原子与关系图谱 25:04 用实体 × 视角发现空白与机会 26:56 三个角色与三个内容飞轮 28:00 下一步与评论区讨论 #Codex #Obsidian #知识管理 #个人AIOS #AIAgent #ChatGPT #灵姐说AI
B站：AI超元域｜🚀Claude Opus 5深度实测！编程能力超越Fable 5！Token价格与4.8完全持平！从一张平面图生成可探索3D住宅，到游戏开发和APP开发
Claude Opus 5深度实测！编程能力超越Fable 5！Token价格与4.8完全持平！从一张平面图生成可探索3D住宅，到Godot游戏开发，到原生Android应用，编程能力究竟有多强？ 视频简介： 【Opus 5深度测评】我用最复杂的编程任务测试Claude Opus 5！一小时造出可无限探索的Godot 4沙盒游戏，26分钟写完Android背单词应用！ Anthropic发布Claude Opus 5，本期视频用高难度任务测试它的真实编程能力。 我们先让它根据房屋平面图生成可第一人称探索的3D住宅，再挑战电影级黑洞、《极光》号宇宙飞船、旋转重力飞船和SVG物理动画。随后进入Claude Code，让Opus 5用Godot开发可无限探索的侏罗纪版沙盒游戏，并在26分钟内完成原生Android背单词应用与自动测试。 它能否真正取代Claude Fable 5？完整实测告诉你答案。 #claude #opus5 #fable5 #claudeopus #claudeopus5 #claudefable5 #claudecode #anthropic #aicoding #aigc #agi #aiagents #agents #threejs #godot #godot4 #aiprogramming
B站：AI超元域｜🚀Graph Engineering范式：Codex Multi-agent V2支持Kimi、MiniMax、GPT多模型混用+动态派生subagent
🚀Graph Engineering范式：Codex Multi-agent V2支持Kimi、MiniMax、GPT多模型混用+动态派生subagent，并行执行、Pi Agent工具调用，效率倍增 视频简介： Codex也能玩Graph Engineering了！Multi-agent V2完整配置教程，第三方模型、工具与Skill全部接入 OpenAI最新Codex正式推出稳定的Multi-agent V2多智能体系统！ 本期深度演示如何让主agent充当调度者，理解拆解任务后将代码探索、方案设计、功能开发、测试验证、代码审查等分别交给不同subagent并行执行，最终统一收集判断并合并结果 支持为每个subagent配置独立模型与推理层级（Kimi K3、MiniMax、GPT-5.6等）、控制并发数量、任务恢复后保持角色分工，并提供清晰的agent导航管理 通过cc switch轻松调用第三方模型，还可动态派生subagent或内嵌工具与技能 实测多模型对抗代码审计发现严重Bug，完全具备Graph Engineering初级特征，可在很大程度上替代Claude Code的Dynamic Workflows 升级只需一行命令，桌面版同步支持。 带你从配置到实战，全面掌握这套真正的agent调度系统！ #codex #graphengineering #graphs #aicoding #vibecoding #ai #agi #aigc #aiagents #agents #subagent #openai #gpt56 #kimik3 #minimaxai #ccsw #multiagent
B站：灵姐说AI｜一句话能做出完整视频？我实测 GitHub 4万星 OpenMontage
一句话，能不能让一个人像一支小型视频团队？ 这期我实测 GitHub 4万星开源项目 OpenMontage，看它如何把研究、方案、脚本、分镜、素材、剪辑、合成和发布串成一套 Agent 视频生产线。 你会在视频里看到： - OpenMontage 的官方案例、制作方式与成本差异 - 为什么它不只是“又一个 AI 剪辑软件” - Pipeline、Stage、Tool、Skill 等核心层级如何配合 - 开源框架不等于所有模型和 API 都免费 - 我如何让 Codex 在本地部署 OpenMontage，并用一句话生成 60 秒神经网络动画短片 - 如何把 OpenMontage 的流程与 Skill 融入自己的内容工厂，而不是机械照搬 - 我用一个未完成的书籍节目继续测试这套框架的实际价值 我的判断标准很简单：这类 Agent 视频系统第一优先级不是“能不能自动跑”，而是流程是否完整、工具是否可替换、质量门槛是否明确，以及能否融入自己的内容生产线。 OpenMontage 项目地址： https://github.com/calesthio/OpenMontage 视频中提到的星标数、流程数、工具数与可用模型均以录制时版本为依据；项目会持续更新，发布当天请以 GitHub 页面与官方文档为准。部分外部视频、语音、音乐或素材 API 可能需要单独配置并产生费用。 如果你还知道其他值得拆解的开源 Agent 视频项目，欢迎在评论区告诉我。你最想先看我实测哪一类工作流？ ## 章节时间轴 00:00 4万星开源 AI 视频工厂 00:49 官方案例与真实成本 02:50 OpenMontage 真正的亮点 03:46 5层结构：从 Pipeline 开始 04:59 8个视频制作阶段 05:30 Tool、模型与费用 06:11 最有价值的 Skill 层 06:54 如何融入自己的内容工厂 07:47 本地部署与一句话任务 08:52 60秒神经网络动画短片 09:40 一句话出片后的判断 10:00 用未完成的书籍节目再测试 12:10 结论与互动 #OpenMontage #AIAgent #AI视频 #Codex #开源项目 #内容创作 #灵姐说AI
B站：AI超元域｜🚀Orca ADE彻底改变AI编程方式！多Agent并行、语音输入、定时审查、Git Worktree自动隔离+结构化编排+面板分割布局自由调整，支持手机操控
🚀Orca ADE彻底改变AI编程方式！多Agent并行、语音输入、定时审查、Git Worktree自动隔离+结构化编排+面板分割布局自由调整，支持手机APP查看进度并启动任务，开发者必备效率工具！ 视频简介： 我把Claude Code、Codex、Grok、Pi、OMP、OpenCode塞进同一个工具：Orca多Agent并行编程完整实测与安装教程，别再手动切换Claude Code和Codex了！ 本期视频将演示如何同时运行 Claude Code、Codex、Grok 等 AI 编程工具，
B站：灵姐说AI｜GPT-5.6 罢工了？四大AI挑战 IMO，第一名居然不是它？！｜人类数学世界杯 ｜Open AI ｜ Deepseek ｜Gemini ｜Qwen
GPT-5.6 Sol Pro 一度拒绝服务；当我把 2026 IMO 的 6 道题交给 GPT-5.6、Gemini、DeepSeek 和千问，结果并不按名气排序。 这不是一次只看“答案对不对”的测评。我更关心：在 IMO 这种要求完整证明、严密推理、不能靠模板套题的数学世界杯里，谁离“数学金牌能力”更近？ 本期你会看到： - IMO 为什么是高中生数学的顶级试炼，也是 AI 推理能力的风洞测试； - 6 道题、42 分、完整证明：这次我到底怎么评； - GPT-5.6、Gemini、DeepSeek、千问分别使用了什么模式； - 隐去模型名后的交叉评审，排名为什么和直觉不一样； - Gemini 的长上下文/一次性答题差异，GPT 分数偏低到底卡在哪； - “破题能力”、强化学习与真正智能之间，IMO 给出的启发。 我的判断标准很简单：IMO 不只看最终答案，更看证明是否完整、逻辑是否严密、推理能否闭环。 说明：这是一轮基于特定模型版本、访问模式、提示词、题目拆分和交叉评分方法的个人实测，不代表模型官方能力排名，也不等同于任何机构的评测结论。 你最想让哪一个模型再挑战一次 IMO？或者下一期想看我把哪类“人类天花板题目”交给 AI？留言告诉我。 ## 章节 00:00 GPT-5.6 为什么会“罢工” 00:22 什么是 IMO：数学界的世界杯 00:52 实验开始：四大模型同场 PK 01:17 IMO 为什么不只看答案 02:01 6 道题、42 分与比赛规则 03:02 IMO 到底在考什么能力 04:03 AI 已经走到哪一步 05:02 为什么这次实测更有意思 05:27 题目、证明与严苛评分 06:29 2026 IMO 题目地图 07:30 我如何设计四模型交叉评审 08:48 排名揭晓：第一名是谁 09:29 Gemini 的答题方式差异 11:00 GPT-5.6 分数为何偏低 13:06 四个模型各自擅长什么 14:02 什么是 AI 的“破题能力” 15:12 IMO 为什么是智能压力测试 16:00 强化学习、数学与真正智能 ``` ## Hashtags #GPT56 #Gemini #DeepSeek #千问 #IMO #人工智能 #大模型 #灵姐说AI
B站：灵姐说AI｜GPT Live 会抢话、接梗、追问？五大惊喜场景全双工实测，最后拉豆包三方连麦
GPT Live 不只是“听懂你说话”，它会不会抢话、接梗、追问，甚至把对话的节奏接过去？ 这期不只看演示。我用五大有意思、也最容易翻车的情景测试，实测它在相声接梗、高压问询、多角色互喷、深夜电台和终面追问里的实时反应。 你会看到： - GPT Live 的全双工体验到底是什么，和普通语音助手差在哪； - 人和 AI 同时说话时，它能不能持续理解、接话和打断； - AI 相声社里，它能不能连续抛包袱、保持角色； - 高压问询和终面场景里，它能不能追住逻辑、不给你轻易绕开； - 三角色冲突、深夜电台等
B站：AI超元域｜🚀LangChain新神器OpenWiki打造数据飞轮！开启LLM Wiki 2.0时代！ 让Codex、Claude Code等Agent共享知识库
🚀LangChain新神器OpenWiki打造数据飞轮！开启LLM Wiki 2.0时代！ 让Codex、Claude Code、Hermes等Agent共享第二大脑！支持Notion！告别知识孤岛！ 视频简介： Karpathy提出的LLM Wiki解决了大模型知识整理问题，但实际使用时，知识库常与某个Agent或Skill深度绑定。本期视频深度实测LangChain推出的OpenWiki：配置个人模式，通过ChatGPT OAuth验证，连接Notion摄取Claude Code笔记，并生成可审阅、可版本化的Markdown Wiki。 视频还将测试增量更新、知识检索、Codex跨Agent调用、AGENTS.md配置和定时维护，看看它能否成为不同AI Agent共享的长期知识层与第二大脑。 #openwiki #llmwiki #karpathy #code #claudecode #hermes #aiagents #agents #openclaw #aigc #agi #ai #aicoding #vibecoding #langchain
B站：灵姐说AI｜GPT Live vs豆包实测：全双工语音，真人感到底有多强？
GPT Live 这次最值得测的，不是声音像不像真人，而是它能不能真正进入连续对话：你能插话、它能实时接住语境，也能在复杂问题里继续推理。 这期我没有只看发布会，而是把 GPT Live 放进 5 个具体场景：同声传译、压力面试、创意脑暴、情绪陪伴/即兴喜剧，以及和豆包的双工辩论。它究竟是“更顺滑的语音助手”，还是更接近真人的对话伙伴？ - 为什么过去的语音对话更像“对讲机”？ - GPT Live 的全双工体验，到底改变了什么？ - 同传、面试、创意搭子，哪些场景真的有用？ - 面对打断、追问、情绪
B站：AI超元域｜🚀Claude Fable 5 太贵怎么办？我实测Claude Code模型分层用法：Advisor、Workflow、OpenSpec都能省大量Token！
Claude Fable 5 太贵怎么办？我实测Claude Code模型分层用法：Advisor、Workflow、OpenSpec都能省大量Token！Anthropic官方亲自推荐的的省钱技巧 视频简介 用最少的Fable 5 Token发挥最大威力：Advisor、Dynamic Workflow、OpenSpec三种方案全演示 本期视频分享 Claude Fable 5 在 Claude 订阅中延期下架后，如何更合理地在 Claude Code 中使用它。 Fable 5 很强，适合复杂代码库、系统设计、架构决策、长链路推理和疑难 bug 排查，但它的 token 成本也非常高。 视频中我会演示三种更省额度的用法：让 Fable 5 作为 Advisor 搭配 Sonnet 5 执行任务；在 dynamic workflow 中让不同模型分工协作；以及用 Fable 5 生成 plan 或 OpenSpec 规格文档，再切换到 Opus 4.8 或 Sonnet 5 执行开发。这样既能保留 Fable 5 的高质量判断能力，又能明显降低整体 token 消耗。 #fable5 #claudecode #claude #anthropic #aicoding #vibecheck #openspec #opus48 #sonnet5 #aigc #agi #ai #specdrivendevelopment
B站：木子不写代码｜不用 GPT 账号！国产模型接入 Codex 保姆级教程
很多人想用 Codex，却卡在 GPT 账号、支付和额度上，白白错过这么强的 AI 智能体。 这期我实操把国产模型接入 Codex，实现Codex 使用自由！ 演示用的是 Kimi接入Codex，因为我认为使用体验和效果是最好的，但是同样的方法也同样适用于 DeepSeek 等其它国产模型。 接入之后我们一起实测一个案例：让 Codex完成调研 → 报告 → 网页 → PPT 全流程，效果放在文末， 大家可以看到国产大模型真的一点不差。 全程干货，建议先收藏再操作 👇
B站：灵姐说AI｜成年人的大脑还能改吗？重新打开可塑性的5把钥匙 ｜ 重启“儿童关键期”大脑成长 ｜ 大脑编辑 ｜ 脑科学 ｜ 神经可续
25岁之后，大脑真的就定型了吗？如果成年人的大脑还能改变，为什么我们越长大，越觉得自己学不会、改不了？这期想和你聊一个更扎心、也更有希望的答案：成年大脑不是锁死了，而是更习惯稳定、更会省电，也更容易被旧生活模式锁住。 你会看到： - 为什么“关键期结束”不等于大脑彻底失去可塑性 - Nature 等研究如何提示成年大脑里存在“分子刹车” - 成年人练杂耍、学阅读、学第二语言时，大脑结构会发生什么 - 为什么真正的学习不是输入信息，而是新任务、反馈、修正和重复 - 如何用运动、睡眠、可控压力和多通道学习，重新训练你的神经系统 我不想把这件事讲成“成年人也能返老还童”的鸡血故事。更准确地说：成年人不是不能改变，而是需要重新创造大脑愿意改变的条件。 时间轴 00:00 为什么要聊“编程自己的大脑” 02:08 成年大脑不是不能改，而是不想改 04:18 关键期：门不是焊死，是上锁 05:16 Nature 2026：分子刹车与星形胶质细胞 08:48 成年人学习新东西，脑结构真的会变 10:42 记忆不是下载，是细胞级重塑 12:35 五把钥匙：重新训练神经系统 13:03 第一把钥匙：运动给大脑供能 13:55 第二把钥匙：新任务、反馈与重复 15:14 第三把钥匙：睡眠是修复步骤 15:34 第四把钥匙：可控压力，不是慢性内耗 17:00 第五把钥匙：像孩子一样多通道学习 18:52 结尾：相信大脑的可塑性 欢迎在评论区聊聊：你最想重新训练自己的哪个能力？ #脑科学 #大脑可塑性 #学习方法 #神经科学 #灵姐说AI
B站：灵姐说AI｜Claude Science来了：科研正式进入Agent工作流时代 ｜Anthropic
Claude Science 不是“科学版聊天机器人”，而是 Anthropic 把 Claude Code 的产品逻辑搬进科研场景的一次尝试。 这一期聊的不是单个功能，而是一个更大的信号：AI 正在从回答问题，进入科研工作流本身。 你会看到： - Claude Science 到底是什么，为什么它更像科研 workbench - 它为什么先从生命科学、生物医药这类场景切入 - 科研图表、代码、数据、对话和 reviewer agent 为什么会变成同一个 artifact - 官方案例背后，科研团队真正想自动化的是什么 - AI 进入科研流水线后，科学家的价值会从“执行”转向什么 - 为什么未来实验室可能会沉淀自己的 agent 和 skill 库 时间轴 00:00 开场：这不是科学版聊天机器人 01:03 Claude Science 到底是什么 02:59 六个核心能力：自然语言、图表、复现与 Reviewer Agent 07:20 为什么先从生命科学和生物医药开始 09:29 官方案例：真实团队如何放进研发流程 12:42 入口之争：谁沉淀科研数据、工具和流程 14:44 Agent 与 Skill 库：实验室会拥有自己的 AI 工作流 16:33 结尾：科研正式进入 Agent 工作流时代 参考资料： Anthropic 官方文章：https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench Claude Science 产品页：https://claude.com/product/claude-science Hashtags #ClaudeScience #Anthropic #AIAgent #科研AI #生物医药AI #灵姐说AI
B站：AI超元域｜🚀Claude Code有后门？立即锁进Docker Sandboxes里！sbx完整实测：Claude Code、Codex、OpenCode安全隔离运行
视频简介： Claude Code有后门？立即锁进Docker Sandboxes里！sbx完整实测：Claude Code、Codex、OpenCode如何安全隔离运行！防隐私泄露、防恶意Skill和MCP 别再裸奔运行Claude Code了！我用Docker Sandboxes把Claude、Codex、OpenCode全锁进沙盒，实测能不能防隐私泄露和恶意MCP Claude Code、Codex 等 AI 编程工具越来越强，但也带来了隐私泄露、恶意 MCP/Skill、账号检测等安全风险。 本期视频将演示 Docker 官方推出的 Docker Sandboxes，如何把 Claude Code、Codex、OpenCode 等工具运行在独立沙盒中，限制它们访问桌面文件、Downloads、系统信息和 Chrome Cookies。 视频还会实测 Claude Code Agent View、Playwright MCP 前端调试、沙盒更新与多工具运行效果，帮助你更安全地使用 AI 编程工具。
B站：灵姐说AI｜真实地图一键搬进 Minecraft？我实测 Arnis 生成可探索世界 ｜ Codex ｜ Github
真实地图不只是一张图片，它可以变成一个你能走进去探索的 Minecraft 方块世界。 这期我实测开源项目 Arnis：从地图框选真实地点，到生成 MC 世界，再进游戏看上海陆家嘴、东方明珠、北京天安门区域的复刻效果。 你会看到： - Arnis 背后的地图数据逻辑：OpenStreetMap + 地形高程 - 如何用 Codex 协助安装、跑 CLI 冒烟测试 - 如何在 GUI 里搜索城市、框选区域并生成世界 - 上海陆家嘴/东方明珠在 Minecraft 里的生成效果 - 北京天安门区域和外金水桥的方块世界效果 - 这个玩法在地理课、城市规划、建筑展示和现实探索游戏里的想象空间 我的判断标准很简单：这个工具不是看截图炫不炫，而是看真实地点能不能被选择、生成、导入，并且进入 Minecraft 后是否能看到道路、水系、建筑轮廓和地标关系。 风险/事实说明：本期是个人实测，不是 Minecraft、Mojang 或 Microsoft 官方合作/赞助。生成效果取决于开源地图数据、地形数据、圈选范围和游戏加载方式；它更接近可探索的方块化地理复刻，不等于逐栋建筑的 1:1 精准重建。 你最想把哪个真实地点搬进 Minecraft？评论区告诉我，我下次可以挑几个地点继续测。 #Minecraft #Arnis #我的世界 #AI工具 #灵姐说AI #github #codex 时间轴 00:00 真实地点也能变成 Minecraft 世界？ 00:55 Arnis 是什么：OSM + 地形高程 01:42 用 Codex 安装与 CLI 冒烟测试 02:43 导入 Minecraft：城市世界文件 03:03 上海陆家嘴地图效果 03:42 北京故宫/中轴线效果 04:14 GUI 圈选真实地点 05:06 搜索上海并框选东方明珠 05:43 生成并导入 Minecraft 06:12 创造模式俯瞰操作 06:34 东方明珠复刻效果 06:47 北京天安门区域测试 07:33 现实地图进 MC 的应用想象 08:28 评论互动与订阅
B站：木子不写代码｜马维斯AI团队实测: 找工作、测模型、管理电脑！
给马维斯一条招聘启事，让它自己读 JD、翻电脑、找项目证据。 它最后找到了 14 组匹配材料，精选出 3 个案例，还生成了岗位匹配表、作品集页面和投递邮件。 后面我又让它检查这台 Mac，判断适合本地跑哪些开源模型。 它一边查模型运行要求，一边读电脑配置，最后给出结论： M4、16GB 的 Mac，适合 Qwen3 7B、Llama 8B、Gemma 12B； Qwen3 14B 基本是上限； 马维斯能在授权范围内读文件、查网页、看电脑状态，再把结果写回到本地。 这就意味着，未来的个人 AI 很可能不是一个单独的聊天工具，而是一支常驻电脑里的智能体团队。 人负责给目标、定边界、做判断。 AI 团队负责拆任务、跑流程、整理结果。
B站：灵姐说AI｜世界杯实战：我用 Codex + API 搭了一个 AI 视频工厂｜Seedance × Human Asset × Mureka
我不是只做了一条世界杯 AI 视频，而是用 Codex 搭了一套可以复用的 AI 视频工厂。 这期用《World Cup 2026 AI Global Tour》作为实战案例，分享我是怎么把 image / Seedance / 火山方舟 Human Asset / Mureka 串成完整工作流的。 你会看到： - 为什么“漂亮图”不等于“好视频” - GUI 抽卡式创作为什么很难撑住长项目 - Codex 在 AI 视频项目里如何像制片中控一样工作 - image2 / 关键帧 / 人物资产 / Se
B站：AI超元域｜🚀程序员必备设计神器！Claude Code原生支持Claude Design！一个/design命令，从UI原型到代码同步，全流程演示，AI设计到开发闭环
视频简介： 程序员必备设计神器！Claude Code原生支持Claude Design！一个/design命令，从UI原型到代码同步，全流程演示，AI设计到开发终于闭环了！小白也能做精美UI！挑战Figma！ 本期视频详细演示了Claude Design Beta版的全新特性，以及它与Claude Code实现双向打通的完整玩法 我们先通过/design命令完成登录认证与status状态检查，随后实战了三大核心场景： 用design命令一键生成设置页UI原型，并在Claude Design里微调主题、颜色与布局； 用design sync把ChakraUI背单词项目转成可复用的design system； 连接GitHub仓库，将SwiftUI原生iOS应用导入并实现100%像素级还原，连发音都能交互。无论是tweaks微调、 Edit精细调整，还是让Claude Code反向拉取最新状态自动改代码，全程都是基于MCP的原生AI闭环 哪怕零设计、零编程经验也能做出精美UI！
B站：灵姐说AI｜我只是想做个小网页，后来被 Codex 彻底带偏了...
我只是想让 AI 帮我做个小网页，结果事情开始不太对劲。 这是一条关于 Codex、Vibe Coding、Token 消耗和 AI 工具上头的伪采访短剧。 本期你会看到： - 从豆包、千问、DeepSeek 到 GPT、Gemini、Claude、Codex 的“上头路径” - 为什么很多项目灾难都从“做个小网页”开始 - AI 如何把一个小想法扩成登录、后台、数据库、SaaS、支付和自动化系统 - Token、Plus、Pro、多个模型线一起失控的真实荒诞感 - 为什么 AI 放大的不只是效率，还有
B站：灵姐说AI｜Codex 指哪改哪，AI 修图进入无限画布时代 ｜ 不用学习 PS
Codex 生图之后，最烦的往往不是生成，而是微调：logo、圆角、局部细节，靠文字描述经常说不准。 这期我实测 Cowart 无限画布：直接在画布上标注要改哪里、怎么改，再把截图交给 Codex，让 AI 修图从“猜提示词”变成“指哪改哪”。 本期会看到： - 为什么纯靠提示词改图容易不准 - Cowart 项目怎么接入 Codex - 图片导入 Cowart 画布的几种方式 - 如何用批注、截图和文字说明做定向修图 - 两个实际案例：logo/圆角修改、人物发型颜色修改 - 如何把 Cowart
B站：AI超元域｜🚀让Claude Code、Codex秒懂大型代码库：codebase-memory-mcp让代码秒变知识图谱！实测超越CodeGraph！帮你秒懂陌生项目！
视频简介： 重磅实测！codebase-memory-mcp 对决 CodeGraph：提取精度、调用图完整性、查询能力三项全面领先，给 Claude Code、Codex 装上真正能感知项目结构的代码大脑 本期视频详细演示并深度测试了 codebase-memory-mcp —— 一款纯 C 语言编写、零依赖单文件的代码知识图谱神器！它通过 MCP 把整个代码库索引成可交互的 3D 知识图谱，为 Claude Code、Codex 提供精准的调用关系、依赖与爆炸半径。 视频实测对比了它与 CodeGraph 的提取精度、调用图完整性与查询能力，并在真实开源 AI 项目上演示了快速上手、PR 影响半径分析、死函数检测，以及把 GraphRAG 跨语言移植到 OpenClaw 记忆插件的完整落地方案。 #codex #claudecode #codegraph #codebasememory #codebasememorymcp #mcp #graph #graphify #gitnexus #graphrag #aicoding #coding #vibecoding #aigc #aiagents #agi #ai
B站：灵姐说AI｜演示一次，AI就能复刻工作流？我实测 Codex Record & Replay ｜ Open AI
我用 Codex 的 Record & Replay 做了两个实测：复刻 YouTube 上传发布包、用剪映处理口播视频。 真正让我后背发凉的，不是它现在多完美，而是它正在把人的 GUI 工作流沉淀成可复用的 Skill。 这期你会看到： - Record & Replay 的三层机制：Record、Skill Drafting、Replay - 为什么它不是传统宏录制，而是把操作抽象成 SOP/Skill - 实测一：让它复刻 YouTube 发布包上传流程 - 实测二：让它调用剪映智能剪口播，处理重
B站：AI超元域｜国产Codex Goal模式实测 能否一打？
视频简介： 🔥本期视频详细演示了新出的国产桌面端Kimi Work全新的Goal目标模式，跑通一个真实的大模型微调科研工作流！ 📚我们只设定一个目标，它就自动从arXiv抓取论文、按LoRA/QLoRA/指令微调等主流路线分类建库，最终交付147篇论文的LLM-Wiki知识库和一份2万字可追溯综述。 ⚡视频还深入拆解了Goal模式与普通prompt的本质区别、写好目标提示词的5大要素，以及300智能体集群、连续作业一天一夜、插件接入飞书WPS等亮点。 👍对国内用户超友好，告别封号烦恼，小白也能轻松上手，欢迎点赞、关注、转发～
B站：AI超元域｜🚀AI通过录屏学习复杂操作？Codex新增录制回放神器：Record & Replay插件实测！录一遍操作流程就能自动生成可复用skill，复杂工作流一键复现
视频简介： 会写提示词也能造skill？Codex录制回放功能实测，只需简单描述一下任务并录一遍工作流，Codex就自动调用skill Creator帮你生成专业级技能 本期视频详细演示了OpenAI Codex全新推出的Record & Replay（录制与回放）插件的完整用法。 不用再手写一大堆提示词，只需简单描述任务、录制一遍操作，Codex就能自动调用skill Creator帮你生成可复用的skill！ #codex #codexcli #aicoding #aigc #agi #aiagents #vibecoding #aiprogramming #ai #openai #chatgpt #agents #record #skills #skill
B站：AI超元域｜一句话让 AI Agent 自动接力：搜索→生图→出片→配音，全程不用管
视频简介： 本期视频详细演示了如何用一行命令为 Claude Code 接入阿里云百炼 CLI，把它从只会输出文字和代码的助手，升级成能查、能画、能说、能听的全模态 AI Agent。 实测内容包括： ①联网搜索实时获取最新版本信息； ②记忆库＋知识库打造长期记忆与知识飞轮； ③图像生成与编辑（Qwen-Image 2.0）； ④图生视频（HappyHorse 1.0）； ⑤语音合成与语音识别； ⑥调用百炼平台自建应用； ⑦一句话自主编排，串联搜索→出图→出视频→配音全流程。
B站：灵姐说AI｜公司最值钱的经验，怎么变成可执行 AI Skill？我的 Skill OPS 标准方法分享 ｜Codex的公司级用法
很多公司最值钱的东西，不在流程文档里，而在人的判断里。 这一期我分享：如何把岗位经验萃取成可复制、可迁移、可升级的 AI Skill，并用 Skill OPS 形成公司能力资产。 你会看到： - 为什么传统 SOP 和知识库很难沉淀真正的岗位判断 - 什么是可执行的岗位 Skill，它和普通文档有什么不同 - Skill、Skill Set、岗位 Agent 和组织能力资产之间的关系 - Skill OPS 从 candidate、验收、安装、Smoke Test 到真实任务的完整回路 - 岗位 Ski
B站：灵姐说AI｜2026普通人学AI：推荐吴恩达这8门课，帮你补齐知识地图 | AI入门系统化学习
2026年普通人学AI，最怕的不是没课看，而是东学一点、西学一点，最后没有自己的知识地图。 这期我从吴恩达 deeplearning.AI 的课程里，筛出8门适合AI入门到进阶的课，按“提示词、做作品、结构化输出、工作流、MCP、多模态、Agent评估”串成一条学习路线。 你会看到： - 为什么2026年学AI，不只是学提示词，而是要搭自己的工作系统 - 普通人需要补齐的6类AI能力 - 吴恩达课程里，我最推荐的8门课分别适合谁 - 哪些课适合零基础先看，哪些课更适合半技术/自动化用户 - 我最推荐优
B站：AI超元域｜🚀真要取代Figma了？Claude Design最新版深度评测！UI原型设计+PPT生成效果惊人，design system实现风格统一，Opus4.8加持
视频简介： Claude Design研究预览版教程！手把手演示design system创建、LOGO微调、原型生成与PPT制作，看完你也能用AI替代设计师做高保真稿！自然语言生成设计系统加原型加科幻风PPT三连击，额度共享后这款AI神器正在大幅替代Figma 本期视频详细演示了Claude Design最新研究预览版的核心升级与实战技巧！最大亮点是额度不再单独限制、正式与Claude共享，让你放心畅用不再担心中途断供。 我们从零创建了一套Apple Music风格的design system，演示如何用comments和feedback以自然语言精准微调LOGO，甚至上传图片让AI把元素改成八分音符。 最后还实测了科幻风格design system一键生成统一风格的中文PPT。在Opus 4.8驱动下，无论功能还是效果都大幅提升，design system让风格高度一致。
B站：AI超元域｜🚀生产力爆表！Claude Code Dynamic Workflows高级用法！调用CodeGraph MCP、调用Codex让Agent更强大！
视频简介： 本期视频重点展示了如何精细控制每个阶段的 agent 数量与模型，把昂贵的 Opus 换成 Haiku/Sonnet 大幅节省成本；更进阶地实现了在工作流中调用 CodeGraph MCP 做代码导航，以及接入 Codex CLI 与 Opus、Sonnet 组成三路 reviewer 交叉验证，成功揪出 5 个潜在 bug 并附上修复建议 从透明化 plan 到分阶段指定模型，手把手教你用 Haiku 跑分析、Sonnet 做验证，成本直接腰斩还更聪明 #claudecode #workflows #dynamicworkflows #anthropic #opus48 #claude #codegraph #mcp #aiagents #agents #aicoding #vibecoding #codex #aigc #agi #ai #workflow
B站：AI超元域｜🚀国产MiniMax M3模型实测：100万上下文与多模态能力全面体验
视频简介： 本期视频详细演示了今早最新发布的国产大模型 MiniMax M3 在 Claude Code 中的真实编程能力实测！ 开篇解读了它的硬核跑分：SWE-bench Pro 拿下59分，超越 GPT5.5 与 Gemini 3.1 Pro，逼近 Opus 4.7，并揭秘了支撑100万tokens超长上下文的 MSA 稀疏注意力架构。 实战环节我们将 base URL 接入 Claude Code，依次测试了修复 OpenClaw 真实 Bug、5分钟精准分析 Claude Code 泄露的50万行遥测源码、用整部《西游记》生成可交互取经路线图、Apple Music 截图高保真复刻 UI，以及 Three.js 3D 恐龙狩猎与古墓探险游戏开发。
B站：AI超元域｜🚀Opus 4.8 + Dynamic Workflows自动生成Harness指挥上百个subagents并行工作，Claude Code开发效率倍增！
Opus 4.8 + Dynamic Workflows自动生成Harness指挥上百个subagents并行工作，廉价Haiku+旗舰Opus搭配！Claude Code效率倍增一天干完一个月的活 视频简介： 不用手写Harness了！Anthropic发布Dynamic Workflows功能彻底改写Harness Engineering，AI 编程进入新阶段！！ 直接抹平Harness高级工程门槛！ 本期视频详细演示了 Anthropic 最新发布的 Claude Opus 4.8 模型，以及官方正式定名的 Dynamic Workflows（动态工作流）高级用法！ #claudecode #claude #opus48 #dynamicworkflows #workflow #aicoding #vibecoding #aigc #agi #ai #coding #harness #aiagents #anthropic
B站：木子不写代码｜Claude Code 零基础终极教程：安装、换模型、插件、Hooks、Skills、Subagents、实战项目一次讲透！
这是你能看到的最完整的 Claude Code 零基础系统教程。 我们将深度拆解： 1️⃣ 基础入门：安装、第三方模型接入、权限系统。 2️⃣ 核心进阶：Tools、Hooks、Skills、Subagents 及自动化流程。 3️⃣ 项目实战：从零构建一个真实可用的 AI 网页 App。 视频跟到最后，你不只是学会写代码，而是掌握 AI 智能体的工作逻辑。我是木子，只提供 AI 时代的解决方案。我们现在开始。