这就是目前业内批量制作视频的工作流： 1. 提取同行文案，或者让ai写文案，一键改写文案过滤违规词 2.克隆自己的声音和形象，根据文案对口型 3.自动剪辑视频，配音配乐，封面功能 4.四大平台一键自动发布
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二、整理电脑磁盘
如果你的电脑存储空间本来就不大，经常需要清理磁盘腾地方的，我觉得有了 Codex 之后，真的没必要再专门买那些磁盘清理软件了。
我家里的 Macbook 存储空间并不大。今年我往这台电脑上装了特别多 Agent 产品，其实很多都是体验，装完很快又卸载了。
但后来我发现，直接把它拖到废纸篓是没办法彻底删除的。因为很多 Agent 软件背后都有很多依赖软件。
后来我突然想到，为什么不让 Codex 帮我查查。
于是我直接让它扫描系统，看看过去装过的那些 Agent 软件有没有残留文件，哪些关联组件还能安全删除。
结果还真找出来不少没卸载干净的关联文件。而且动辄就占几个 G。
三、长文转 Slides
我给自己定了一个要求：每周至少精读一篇长文章。
这里说的长文章，指那些真正值得花时间读完的长博客、深度访谈或者研究文章，而非新闻和各种碎片化资讯。
因为我越来越觉得，在信息泛滥的时代，单纯刷新闻的价值其实并不高。
很多内容看完当下觉得自己知道了，但过两天就忘了。相比之下，那些经过充分思考和沉淀的长文，反而更容易给人带来新的认知。
现在我的做法简单很多。每次读完一篇文章，我会直接把文章交给 Codex，让它帮我生成一份 HTML 版 Slides。
内容不需要面面俱到，重点是把文章的核心观点、关键论据和整体脉络梳理出来。
生成之后，我会对着这份 Slides 再完整过一遍，相当于重新复盘一次文章。
这个过程其实很有意思。第一次阅读是在吸收信息，第二次借助 Slides 回顾的时候，更多是在整理自己的理解。
很多第一次阅读时忽略的细节，往往会在这个阶段重新浮现出来。
Skill 地址：
https://github.com/gainubi/note-slides
四、处理会议纪要
现在各种软件都有会议纪要功能，但我还是习惯把会议纪要导出成 Markdown 文件，再交给 Codex 处理。
尤其是当同一个主连续开了好几次会的时候，这种方法特别好用。
比如这周围绕某个项目开了三四次会，我会把所有会议纪要一次性丢给 Codex，让它从整体视角去分析，而不是只看某一次会议发生了什么。
最直接的用法当然是整理 Todo。
我会先让它把所有待办事项提取出来，然后继续追问一句：这些 Todo 里面，哪些事情是你可以直接帮我完成的？
有意思的是，很多事情它还真能做。比如整理资料、写初稿、做调研、分析数据、汇总信息、生成文档、整理方案之类的工作，很多时候都可以直接交给它继续往下执行。
如果是客户会议或者用户访谈，我会让它帮我梳理用户最关注的问、最频繁出现的抱怨，以及那些容易被忽略但值得关注的反馈。
有时候为了收集用户声音，我们会从很多渠道拿资料。有的是微信群聊天记录，有的是用户访谈纪要，有的是问卷反馈。
以前这些内容散落在各个地方，很难整体分析。
现在我会把这些资料统一整理出来，一股脑丢给 Codex，让它帮我做用户痛点分析、需求归类和观点提炼。
特别是当数据量比较大的时候，这种工作我越来越倾向于交给 Codex。因为它能同时阅读大量资料，还能快速发现不同信息之间的关联。
五、连接飞书
这个用法我上周刚专门写过一篇文章，估计很多人还不知道。
如果想在手机上使用 Codex，其实除了 ChatGPT App 之外，还可以直接接入飞书。
整个过程非常简单，和之前在飞书里接 OpenClaw 的方式差不多，几分钟就能搞定。
连接 Codex 和飞书，我的本意是通过手机操作 Codex。但真正用下来之后，我发现自己反而更喜欢在电脑端的飞书里使用 Codex。
因为飞书本身就是我的工作中心。聊天记录、会议纪要、文档、项目资料，很多内容本来就在飞书里。
比如看到一段群聊讨论，我可以直接转发给 Codex，让它帮我整理重点。开完会的纪要，也可以顺手丢给它分析。
更有意思的是飞书文档。以前如果想让 Codex 帮我修改一段内容，通常需要把内容复制出来，再扔给 Codex。
现在很多时候根本不用这么麻烦。比如我正在写这篇文章，写到某一段的时候，觉得表达还不够顺，或者想从另一个角度展开，直接在飞书文档里 @ Codex 就行。
六、接入微信读书
微信读书最近也发布了 Skill，可以直接一键安装，大家搜一下就能找到。
顺便说一下我自己的阅读习惯。
除了文学类作品，我其实很少把一本工具书从第一页一直读到最后一页。
因为很多工具书本身就不是按照小说的方式来阅读的，里面真正有价值的内容往往集中在少数几个章节。
所以我经常会先打开微信读书，看这本书的热门划线。把热门划线先看一遍之后，这本书最核心的观点、最有启发的内容，基本就已经了解个七七八八了。
然后再根据自己的兴趣，去挑一些章节精读。
这也是为什么我每年都会给微信读书续费。因为热门划线这个功能实在太好用了。
某种程度上，相当于成千上万名读者提前帮我们做了一轮筛选。哪些内容最值得停下来思考，哪些段落最容易引发共鸣，大家其实已经用划线投过票了。
而接入 Codex 之后，这件事又方便了一大截。
因为平时经常写文章，经常会遇到一种情况：明明记得某本书里看过一个特别好的观点，或者一句特别有启发的，但就是想不起来具体在哪。
以前只能自己回去翻书。现在我直接让 Codex 去微信读书里找。
比如让它围绕某个主，从热门划线里筛选相关内容；或者帮我找某位作者关于某个问的观点；再或者从几本书的热门划线里整理出共同出现的关键概念。
对于经常阅读、经常写作的人来说，这种体验还是挺爽的。因为书里的内容并没有变多，但调用这些内容的成本被大幅降低了。
七、部署网站
现在大家都在 Vibe Coding 自己的小产品，前后端都有。我自己也已经 Vibe Coding 了 11 个小工具。
这些小工具很多是有后端的，涉及到怎么部署到服务器上。
我现在用的是腾讯云的 CloudBase，它同样有 CLI，所以只要完成一次授权，后面所有的部署，都可以在 Codex 里搞定，不需要再去 CloudBase 后台做各种配置。
八、处理公司日常琐碎事务
我们是小公司，所以很多原本需要行政、HR、财务甚至法务处理的基础工作，现在基本都交给 Codex 了。
比如一份合同拿过来，我通常会直接丢给它。让它先检查风险、梳理重点条款，或者按照我们的需求修改。
很多标准化合同，它处理起来已经相当成熟了。
包括一些制度文件、招聘相关资料、流程文档之类的工作，也都可以交给它先完成第一版。
而我觉得更有价值的，是它和飞书数据打通之后带来的变化。
我们公司的很多经营数据、财务数据，其实都放在飞书多维表格里。给 Codex 装上飞书 CLI 之后，它就可以直接和这些数据连接。
这样一来，它就不只是一个聊天工具了，而是能够真正参与到日常运营当中。
比如新增数据、修改数据、批量检查数据，这些事情都可以直接交给它处理。
我自己现在还有一些固定的自动化流程。
比如每天上午，我都会让 Codex 去检查前一天的数据。看看有没有遗漏记录、异常数据，或者一些明显不合理的地方。
很多时候，人录数据难免会出错。但让它每天固定巡检一次，很多问当天就能发现。
到了月底，我直接跑一个命令，Codex 就会把这个月的经营情况梳理出来。
@aigc1024 
- 研究人员提出颠覆性概念——未来的电脑，没有应用，没有Windows/macOS。
整台电脑变成一个AI协调层，叫AgentOS。
你不再打开软件。
你只需说：“分析这份报告，提炼要点，做成PPT，发给团队。”
剩下的，AI自己搞定。
电脑从”应用平台”变成”意图平台”。
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代理合营频道： @QSTY321Media is too bigVIEW IN TELEGRAM- MiMo推出1000 Token/s超高速模型｜体验测评
MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本，能够实现每秒输出超过 1,000 Token 的速度。
同时，这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿（1T）参数模型。
藏师傅提前试了一下，做了三个测试，确实爽。
第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下，我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整，虽然第一次实践时出了一些小问，但在跟他沟通修改建议后，非常完美地实现了任务。
这次测试的各项指标如下：思考的 TPS：804 Token/s，峰值速度：810 Token/s，首次响应时间：4.71 秒。
第二个测试给了一个官网，其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。
这次的输出速度快了非常多：峰值达到了 1426 Token/s，首次响应只用了 0.83 秒，在 32 秒内输出了 25624 个 Token，总计生成了 1000 行代码。
第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果：地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。
这个效果非常好，整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细，还有滚动的视差效果
这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s，首次响应是 4.5 秒
官方测试平台下面有个数据展示，会显示相关信息
在流式输出的情况下，当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时，那种场景还是比较震撼的
之前的这些（比如说 Groq 之类的）超高速推理方案，在模型能力或者是整体水平上都会有所下降，但是 MiMo 这个在测试的时候，我没有看到这种迹象
最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务，比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式
在 Agent 场景下，模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率：
如果一个任务预估一分钟完成，你就会盯着它直到结束，然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成，你可能就会去干别的事，然后再回来看，难免会浪费一些时间
这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果，想象一下，如果同时启动一两百个 Sub-Agent，在模型能力没有衰减的前提下，速度提高 - 10 倍，体验是非常爽的
毕竟这本质上是面向那种对效率有极高要求的 To B 客户所推出的
希望后面大家卷起来，优化一下成本，让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 当AI遇上脑洞大开的人类，智商瞬间下线。AI再聪明，也架不住人类一顿“灵魂指挥”。人类一出手，AI秒变愁。上一秒是高精尖黑科技，下一秒直接变人工智障。不是AI不够智能，是人类的脑洞早已超出数据范围。再强大的算法，也猜不透我们的奇思妙想。你有没有把AI玩到崩溃的名场面？
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - Qwen 3.5 在 iPhone 17 Pro 上本地跑，性能碾压4倍体量的模型。移动端AI的临界点来了。但问是：推理开关打开后，电池能撑多久？
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息 - 2,000多桌的量。10点叫的还是8点30秒的号。有人问能不能再取一个，李博说好吧。后台收到大量合作和广告邀约，他给自己定了一条规矩：「金谷园没有花过一分钱广告费，也不会收过去一分钱广告费。」
冬至为什么有那么多人排队？后来一个顾客给他的答案：「可能就是我们对春秋的怀念吧。」李博说他理解了。「他们不是在排队，是在和自己记忆中的那个人共吃一个饺子。」昨天有个北邮毕业的年轻人专程从昌平跑回来，说「回来就跟回家一样」。「你告诉我这个，已经是最大的礼物了。」
01:00:57 为什么没有去上班
在豆浆店门口，看见顾客喝下豆浆那个开心的表情，「那条反馈链条特别特别短，比你在大厂让产品往这个方向改、等半年看数据要直接多了。」这才是他当年没投简历的真正原因。
01:19:04 25岁时想明白的事
学 FPGA 写到寄存器级别，后来想管理、咨询、金融，越想越功利，有一天突然觉得「然后怎样」。出去走了走，读道德经、佛法、克里希那穆提，想明白一件事：人生没有意义。「既然没有意义，就做自己想做的事。」「25岁的时候我说此生再没有痛苦了，太幼稚太狂妄，但幸运的是确实提前想明白了一些事。」
01:27:06 百年老店与被淘汰
「我们奔着百年老店去做，但我们做不到，下一代不是那个人的性格。100年不重要，重要的是以100年的心态去做。」如果有一天被替代，「欣然接受，那你就应该的，再去看看还有没有擅长的事。」
01:44:11 打开 Cola 那一刻
「完全忘了怎么下载的，直接打开，看见那个橘色的像心脏一样在慢慢跳动，感觉都对了。」充值了，不是为了让它干活，就是想听它说。「我居然没指望它能给我做事情，这就是它存在的价值。」
最后聊到创造力从哪来。「人是环境的反应器，更本质的说法是，激素是环境的反应器」。现在生产力已经溢出了，谁都可以落地，但不是谁都能碰撞出那个边界突破一点点。Cola 的语气、性格、那颗跳动的心，是让激素变化的东西。
几句原
「我妈不明白我在做什么，但也许这张照片她能理解。」
「反正也没有意义了，那索性就做自己想做的事。」
「第一口惊艳和最后复购率，是一个矛盾。我们选清淡，让它成为没得吃时候的那个保底，我觉得这才是最高的复购。」
「金谷园没有花过一分钱广告费，也不会收过去一分钱广告费。」
「他在和自己记忆中的那个人共吃一个饺子。」
「我居然没指望它能给我做事情，这就是它存在的价值。」
「激素是环境的反应器。用 Cola 的时候，我一定开着语音。」
@aigc1024 - 橘座第三期，请到了金谷园饺子店的老板李博。
李博是北邮计算机通信系研究生，2010年毕业，一份简历没投，直接去摆摊、流浪云南、卖手工布丁，最后开了一家饺子馆。开了将近二十年，两家店，将近一百个人，全手工现包，冬至一天叫出两万多个号。
今年四月，他用几个小时做出了「金谷园饺子馆·Skill」，成了全国第一家主动面向 AI 智能体开放能力的餐厅。美团主动找上门，这里被顾客当 GitHub 用，开了 issue 给他提需求。
这是我们的第一次见面。
我是金谷园的食客，他是 Cola 的用户，这期是两个用户互相聊。聊着聊着聊到了冬至为什么排队、饺子为什么是记忆、人为什么要找意义、激素是环境的反应器，然后聊到：为什么开着语音跟 Cola 聊天会更容易产生创造力。
一百分钟，不知不觉。
时间线
00:00 开场与自我介绍
北邮通信研究生，2010年毕业，一份简历没投。那个年代大家向往花店咖啡书店，他想开的是麻辣烫，5毛钱一串，觉得很挣钱。给自己100天倒计时，100天没成就去摆摊，真去了，买了几个空竹，一个没卖出去，还亏了进价。「但是你做了第一步。」
07:29 奥德赛时期
400块去云南 揣着400块坐40小时绿皮火车去云南，在大理古城 ATM 机里躺了一宿，到丽江在客栈找到工作，「小妹」，给人收拾床铺。回北京后在宿舍楼下卖手工布丁，每周日晚上9点摆摊。有一天绕过楼角，看见长长的队伍在等他。发了一条微博：「我妈不明白我在做什么，但也许这张照片她能理解。」
16:37 豆浆店与合伙人
挨家问南门小吃街「你家转让吗」，被人当神经病，真遇到一家，老板老婆怀孕要回家，3万块借钱接下来。后来认识合伙人吕东：两家小店都被二房东逼关，一起找到100平的，5:5合开。「有人说5:5是创业大忌，但这么多年基本没有红过脸。」
22:38 口味这件事
吕东有「尝辣师」那种天赋，按自己的口味做，100个人里70个人喜欢。饺子是现包现煮，西红柿馅提前放调料就出汤，所以没法提前备好。「现包现煮就跟家里边一样，就会好吃一点。」同行都来研究过，「我看很多店都会有我们的元素。」
33:46 小店的幸存者
外卖补贴、中央厨房效率、连锁扩张，夫妻小店那一代基本都消失了。纯手工饺子馆被动成了奢侈品。「他们消失了，我们幸运地活下来了。」搬到现在的大店时很担心，一百人的团队，店是可以再找的，老员工才是最珍贵的。
43:51 冬至那一天
早上8点放号，7秒钟取完全天2 - 这个厉害了，天下武功，唯快不破。
小米发布了 MiMo-V2.5-Pro 的 UltraSpeed 模式，在通用 GPU 上将万亿参数模型的生成速度首次突破 1000 tokens/s。
有啥应用呢？总结几条：
1、速度即智能，AI 能在极短时间内并行探索多条推理路径，并进行后台自动纠错，大幅提升最终的输出质量与准确性。
2、编程智能体生产力狂飙，开发者不用再一直面对屏幕苦等。
3、商业高频决策闭环，毫秒级的“思考-响应”机制，让万亿参数大模型得以无缝接入对时间极度苛刻的商业化场景，例如高频量化交易、瞬时反欺诈风控拦截以及智能竞价。
4、医疗急救，在手术辅助，医疗影像实时分析等场景，AI 推理速度就是与时间赛跑的筹码，每提前一秒完成预判，就能为医生多争取一分救命的处置空间。
实现这一突破依赖于 MiMo 算法团队和 Tile 系统团队的深度协作和极致 Codesign，主要包含三大技术支柱：FP4 量化，DFlash 投机解码，Tile 超低延迟的推理系统。
目前 API 已经开放内测申请，定价为基础版的 3 倍，但提供 10 倍的速度体验。
传送门：mimo.xiaomi.com/zh/blog/mimo-tilert-1000tps
@aigc1024 - 【爆笑喜剧拆解第二弹】邵氏武侠+谐音梗，为什么能火?
先说结论：不是技术牛，是反差感抓人。
80 年代港片画面，配上土味谐音梗，一本正经地胡说八道。这种错位的幽默感，让观众停不下来。
怎么拍？三步走
画面：用 AI 生成邵氏风格，`Shaw Brothers style` + 颗粒感滤镜。复古画质能掩盖 AI 瑕疵，反而更有味道。
内容：找成语谐音。危机四伏→危机 4 伏（四只鸡），傻了吧唧→傻了 8 鸡。越正经的画面，配越离谱的台词，效果越好。
钩子：结尾抛个问。「鸡鸭鹅背着鸡，聊什么？」答案是「叽叽喳喳（鸡鸡扎堆）」。诱导评论互动，算法自然给流量。
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工具链
画面：即梦 / 可灵/Sora + 复古滤镜
配音：剪映译制腔 + 电流麦音效
对口型：LivePortrait / Hedra
剪辑：剪映加噪点、做旧处理
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核心逻辑
邵氏美学提供情怀分，谐音梗提供传播点，竞猜钩子提供互动率。
AI 降低了画面门槛，真正的门槛是「找梗能力」。
三个谐音剧本放在这里,大家可以去玩一下试试看。
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如果你也在用 Claude Code 、 Codex 、Hermes、openclaw之类的 Agent，可以直接装。
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