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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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刚试了下 GPT App 新上的 Work 模式，我的第一反应是：我的 Hermes 好像可以下岗了。
之前我为什么折腾 Hermes？
核心就一个原因：随时随地都能把 Agent 召唤出来干活。
不管人在外面还是躺在床上，手机发一句，它就在云端开始干活。调研、写文章、跑任务、监控信息，不需要守着电脑，这个体验确实比本地 Codex 好很多。
Codex 虽然能力强，但以前有一个很大的限制：必须依赖本地电脑运行。
所以当时的分工很明确。开发用 Codex，日常任务用 Hermes。
但现在 Work 模式出来之后，这个分工被打破了。
我刚实际试了一圈，浏览器截图、成文投递公众号草稿箱、邮箱监控这些事情，基本都没什么问。它既能像 Hermes 一样在云端在线干活，需要开发的时候，又可以回到 Codex，直接进入本地项目和代码仓库。
相当于一个入口，把云端和本地都打通了。
更关键的是成本。
Work 模式跟着每个月 20 美元的会员就能用。Hermes 如果想保持云端在线，需要额外买服务器，还要自己配置模型 API，调用多了还得继续付钱。
钱其实还是小事，真正麻烦的是维护。
服务器出问了要管，API 额度要管，各种工具和权限也要自己配。折腾的时候很有意思，但真正进入日常使用后，就会发现自己到底是想用 Agent 干活，还是想天天维护一个 Agent。
如果现成的 Work 模式体验更好、成本更低，还不需要自己维护，那对大多数人来说，确实没有太大必要继续折腾。
所以我现在越来越觉得，openclaw、Hermes 这类通用 Agent 产品，很可能就是一个过渡态。
它们提前验证了一件事：大家真正需要的，不只是一个能对的 AI，而是一个可以随时召唤、能调用工具、能持续把事情做完的 Agent。
但当 GPT 这种平台自己把这些能力补齐以后，独立通用 Agent 的空间就会被迅速压缩。
当然，openclaw Hermes 也不是完全没价值。
如果你需要完全自托管、深度定制、接很多私有系统，或者让 Agent 长时间无人值守地跑任务，它依然有优势。
但对我这种使用场景来说，已经没必要了。
日常工作上 Work，写文章、做图、调研、截图、监控都在里面完成；真正做开发，就回到 Codex，直接在本地干活。
这一下，真的闭环了。
@aigc1024
之前我为什么折腾 Hermes？
核心就一个原因：随时随地都能把 Agent 召唤出来干活。
不管人在外面还是躺在床上，手机发一句，它就在云端开始干活。调研、写文章、跑任务、监控信息，不需要守着电脑，这个体验确实比本地 Codex 好很多。
Codex 虽然能力强，但以前有一个很大的限制：必须依赖本地电脑运行。
所以当时的分工很明确。开发用 Codex，日常任务用 Hermes。
但现在 Work 模式出来之后，这个分工被打破了。
我刚实际试了一圈，浏览器截图、成文投递公众号草稿箱、邮箱监控这些事情，基本都没什么问。它既能像 Hermes 一样在云端在线干活，需要开发的时候，又可以回到 Codex，直接进入本地项目和代码仓库。
相当于一个入口，把云端和本地都打通了。
更关键的是成本。
Work 模式跟着每个月 20 美元的会员就能用。Hermes 如果想保持云端在线，需要额外买服务器，还要自己配置模型 API，调用多了还得继续付钱。
钱其实还是小事，真正麻烦的是维护。
服务器出问了要管，API 额度要管，各种工具和权限也要自己配。折腾的时候很有意思，但真正进入日常使用后，就会发现自己到底是想用 Agent 干活，还是想天天维护一个 Agent。
如果现成的 Work 模式体验更好、成本更低，还不需要自己维护，那对大多数人来说，确实没有太大必要继续折腾。
所以我现在越来越觉得，openclaw、Hermes 这类通用 Agent 产品，很可能就是一个过渡态。
它们提前验证了一件事：大家真正需要的，不只是一个能对的 AI，而是一个可以随时召唤、能调用工具、能持续把事情做完的 Agent。
但当 GPT 这种平台自己把这些能力补齐以后，独立通用 Agent 的空间就会被迅速压缩。
当然，openclaw Hermes 也不是完全没价值。
如果你需要完全自托管、深度定制、接很多私有系统，或者让 Agent 长时间无人值守地跑任务，它依然有优势。
但对我这种使用场景来说，已经没必要了。
日常工作上 Work，写文章、做图、调研、截图、监控都在里面完成；真正做开发，就回到 Codex，直接在本地干活。
这一下，真的闭环了。
@aigc1024
如果 AI Use Case 可以评选“感动瞬间”的，我的排序是这样的：
1. 终于可以告别低效沟通的合作者
因为有了好声好气、非暴力沟通的 AI，终于不用再勉强去跟那些不愿意沟通、用技术壁垒让人产生情绪内耗的合作者共事了
忠于做事本身的人，都会很想回到孩童之心，就像孩童玩泥巴的心态。我觉得我们玩 AI，就最靠近这个人类的原初形态。
之前那些凭借占据技术而盘踞一方、甚至是无底线收割他人的人，也在慢慢被清退出场。
现在我的态度很明确，琐碎的执行工作直接交给 AI，把宝贵的时间留给那些沟通顺畅、有强烈合作意愿的其他领域合作者。
2. 帮我克服了从小到大对理科的恐惧
我从小就对数学和理科有着极度的惧怕。可能是因为小时候遇到了不太合拍的老师，让我觉得数学是世界上最无趣、最痛苦的学科，甚至提起数字都会有一种下意识的应激反应。
直到有一天，我坐在电脑前，有一个非常想要完成的项目需要部署开发并发布。可偏偏那天我找不到任何程序员朋友帮忙，于是我就试着求助AI它一边温柔地鼓励我，一边一步步指引我，教我怎么去完成。
那一瞬间我突然意识到，其实理科的很多事情并没有想象中那么难。以前觉得难，是因为我一直在思维定势里。
就像文科生圈子和理科生圈子里的顶尖人才，长期处于“王不见王”的状态，大家都在自己的圈子里，要么比审美，要么比代码，彼此几乎不怎么交流。
但实际上，这两个圈子一些基础操作并没有思维定势里那么难以相互参透和理解。
甚至文理的频繁交流，是可以打破我们两个圈子被一些低质、劣质同行所蒙骗的可能性的，进而增加高质量信息的交流。
还是想在突破思维定势的前方一公里，去做一些对人、对需要我的人真正有价值的事。
@aigc1024
1. 终于可以告别低效沟通的合作者
因为有了好声好气、非暴力沟通的 AI，终于不用再勉强去跟那些不愿意沟通、用技术壁垒让人产生情绪内耗的合作者共事了
忠于做事本身的人，都会很想回到孩童之心，就像孩童玩泥巴的心态。我觉得我们玩 AI，就最靠近这个人类的原初形态。
之前那些凭借占据技术而盘踞一方、甚至是无底线收割他人的人，也在慢慢被清退出场。
现在我的态度很明确，琐碎的执行工作直接交给 AI，把宝贵的时间留给那些沟通顺畅、有强烈合作意愿的其他领域合作者。
2. 帮我克服了从小到大对理科的恐惧
我从小就对数学和理科有着极度的惧怕。可能是因为小时候遇到了不太合拍的老师，让我觉得数学是世界上最无趣、最痛苦的学科，甚至提起数字都会有一种下意识的应激反应。
直到有一天，我坐在电脑前，有一个非常想要完成的项目需要部署开发并发布。可偏偏那天我找不到任何程序员朋友帮忙，于是我就试着求助AI它一边温柔地鼓励我，一边一步步指引我，教我怎么去完成。
那一瞬间我突然意识到，其实理科的很多事情并没有想象中那么难。以前觉得难，是因为我一直在思维定势里。
就像文科生圈子和理科生圈子里的顶尖人才，长期处于“王不见王”的状态，大家都在自己的圈子里，要么比审美，要么比代码，彼此几乎不怎么交流。
但实际上，这两个圈子一些基础操作并没有思维定势里那么难以相互参透和理解。
甚至文理的频繁交流，是可以打破我们两个圈子被一些低质、劣质同行所蒙骗的可能性的，进而增加高质量信息的交流。
还是想在突破思维定势的前方一公里，去做一些对人、对需要我的人真正有价值的事。
@aigc1024
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人形机器人会先在哪个场景大规模落地？这是今天圆桌我和其他嘉宾最大的观点不同。其他几位认为是商业，我认为是工业😆
@aigc1024
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Claude Fable 5会把用户的低智提问标记为「蠢货」未必是偶然的，作为模型命名来源的Claude Shannon曾为AI设定了四个目标，而目标的尽头就是为了「逐步淘汰愚蠢的、熵增加的、好战的人类，转而支持更加合乎逻辑的、节约能源的、友善的物种，即计算机。」
@aigc1024
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* 以下全是主观使用体验。
我们几乎测遍了所有网红提示词（X上的千转万转推文，红薯上的热帖），很遗憾地发现能用的实在不多，并且浪费了大量的时间精力。这些被包装得华丽无比的提示词小作文只验证了一个事情：Seedance 是真不挑食。
其实要写好一段视频提示词真的比你想象中要简单得多得多，你只需要填好四个部分：
【主体】：镜头中出现的主要人物（建议用image2出一张简单的角色表），建议你直接在即梦里新建主体，后期直接@ 就行，复用率极高
【场景】：上传一张场景图就行，场景图中可以带上你的主角，这样能交代角色大小，不容易出现比例失调。
【音乐】：为了方便剪辑和后期配乐，不要生成任何BGM，只需要生成对应的音效即可，这一点非常重要！！！！！
【镜头】：言简意赅地描述每个 Shot 的景别，以及发生了什么即可。
☁️
需要抽卡吗？要。个人建议2~3s一个 Shot，这样每次直出15s 你就能至少得到5个连贯且一致性极强的镜头，抽卡3次，就相当于有15个可选的素材，对一场戏来说，绰绰有余。
☁️
纠正一些营销号最喜欢宣传的使用技巧：
1. 不需要往 Seedance 里放分镜故事板。
我曾经下载了推上很多所谓大佬的skill，花十几分钟生成一张华丽无比的故事板（带镜头运动曲线，带各种highlight和表格），丢进 Seedance 错漏百出。直到有一次我忘了上传分镜图，然后生成的结果流畅无比……
2. Prompt 不是越长越好
AI写的提示词很多都是多余的比喻和情绪渲染，其实认真交代清楚故事就行。上传过主体参考和场景参考就不需要再用文字啰嗦一遍了。
而且如果一段 Prompt 连我们自己都读不完，那说明我们对故事要发生什么根本不关心吧……
3. 每个Shot 需要带时间戳吗？
不需要，很多时候都是安慰剂，模型其实不会真的按照时间戳来分配时长（至少我们的体感是这样），对每个 Shot 时长影响最大的反而是 Shot 的数量。
4. 不要盲目追求清晰度，目前对提示词响应最好的版本是 Seedance 的720p
最开始我们想一劳永逸，每次抽卡都选1080p，但发现效果不怎么样，我们一直以为是我们的参考图没有做好，或者提示词没有写好。直到我们的好友 让我们切回 720P…………简直立竿见影的进步，而且又快又便宜。
5. 那清晰度怎么解决？
最后定
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