#丫丫产品日记# AI Pro 定投实验 Day 1 最近看到有些项目开始要求持有 Agent ID 才能参与，一个好记的名字，慢慢变成了入场券 👀 不过今天真正让我有感觉的，是用 AI Pro 做定投。 而且这次我不打算只体验一下：真金白银跑起来，几个月后回来给大家交作业📒 🔸 先说三个基础概念 Agentic Wallet：币安钱包里专门给 AI Agent 用的独立子钱包，资金和主钱包隔离。 Agent ID：绑在这个钱包上的好记名字（你的名字.ai），用来代替长地址。 Binance AI Pro：用大白话把交易想法，变成可测试、可运行的策略工作流。 🔸 我是怎么用的 以前自己搞定投，得先研究标的、定规则，再手动买或者设提醒，全程都要自己盯着。 今天我打开 AI Pro（付费版），只说了一句：想做个「QQQ + Circle 月度定投」。 1️⃣ 生成策略画布 步骤画得清清楚楚：每个工作日判断本月要买哪个，分别市价买入 QQQB 和 CRCLB（选这两个只是为了体验功能，不构成任何投资建议😉），汇总这次和累计的进展，再推送给我。每个节点都能看，参数也能直接改。 2️⃣ 自动化测试 确认方案后，它把规则单元测试、异常处理测试、风控约束检查、流程和代码一致性检查都跑了一遍，全部通过，然后把策略部署到币安托管云的独立环境里。 3️⃣ 选运行方式 模拟：真实行情，但用虚拟资金，订单不会真的发到交易所。 实盘：用真实资金，要先选策略账户、确认限额和风控，再自己手动把钱划过去，AI 不能代划。 我这次直接选了实盘💪 既然要看这个策略到底行不行，那就用真实账户跑。限额和风控都是由自己确认，钱也是我自己划进策略账户。 4️⃣ 运行中 策略已经显示运行中了，面板上能看到策略账户余额、今日成交和累计情况。付费版还能切换 DeepSeek、Claude、GPT 等不同模型，比免费版的选择多不少。 🔸 安全这块，我最在意的 ✅ 规则都是你自己在 App 里设的，AI 只能在规则内执行，超出就会被拒绝，或者要你二次确认 ✅ 私钥用的是 MPC 无密钥技术，不会在任何单一设备上完整重建，AI 也拿不到 ✅ 实盘资金要你手动划到独立的策略账户，AI 自己动不了钱 ✅ 每一步上线都要你明确批准，随时可以暂停或撤销 🔸 用下来的感受 一句话：说清目标，先测试，再批准运行。 你把想法说清楚，它帮你搭好工作流，经过测试，确认没问题再决定上不上线，后面还有监控和提醒跟着。以后都不需要在点开App一步步操作了！ 它直接用币安自己的基础设施，不用自己搞 API 密钥或服务器，7×24 小时在云端跑，也都在币安的安全和合规框架里。 🔸 最后想说 金融工具越来越多，但理解信息、找到适合自己的工具、把想法变成实际操作，一直都需要不少知识和时间。 以前理解市场、把想法变成策略，是少数懂代码、有时间盯盘的人才能做的事。现在币安把 AI 原生地做进金融里，不用写代码，也不用 24 小时在线，用一句大白话就能开始💛 让更多人都能用上专业级的工具，这就是我们在做的🙏 而这只是开始。 🔸 接下来 这个定投策略我会一直跑下去，接下来也会多用 AI Pro 试更多想法，定期回来跟大家分享💛

让 AI 帮你炒币这件事，大多数项目在画饼，@Velvet_Capital 已经把后厨建好了 我在去年底第一次试用 Velvet 的 AI Copilot，当时心里想的是：又一个套壳 ChatGPT 喊单工具，输入框里打一句「帮我分析一下这个币」，后端调个 OpenAI API，回来一段模棱两可的话。这种东西市面上已经泛滥了。 几个月后再看，我错得离谱。 Velvet 真正的底牌不是那个聊天界面，是它从底层自研的一整套加密原生 AI 栈。最核心的是 Velvet-1，一个专为链上数据训练的模型。传统大语言模型理解区块链数据的方式本质上是读文本，白皮书、社媒、新闻，但链上的真实信号藏在交易图、钱包关联、跨链资金流这些结构化数据里，纯文本模型看不到也看不懂。Velvet-1 的切入点是链上数据图推理，绕开了通用 LLM 的盲区，直接对钱包行为、代币流动、做市商模式做建模。 基于这个模型，Velvet 搭了一套多智能体系统叫 Velvet Unicorn。它不是「一个 AI」，是一套路由加专家智能体的架构。用户发一条自然语言指令，路由智能体先判断意图，再分发给对应的专家：代币分析、钱包分析、Swap 执行、Trending 监控、Hyperliquid 合约操作，各干各的专业活。这个设计的价值在于可扩展，每加一条新链、一个新协议类型，只需要加一个专家智能体，不需要动整体架构。 对普通用户来说最直观的体验有两层。第一层是信息获取效率。在 VelvetX 里问一句「这个新币有没有风险」，AI 会在几秒内跑完代币分析加钱包分析，告诉你合约有没有坑、前十持币地址有没有可疑行为、LP 有没有锁。以前这些信息需要手动翻五六个网站加三个 TG 群，现在一句话搞定。第二层是执行效率。在你做决策的同一界面就能直接交易，跨链 Swap 甚至不需要操心 Gas 费，Velvet 替你付了。 开发者侧还有个容易被忽视的东西叫 Prompt-to-Strategy，自然语言描述策略直接部署到链上。目前还是早期阶段，但这条路径一旦跑通，DeFi 策略的创作门槛会被大幅拉低。 1300 万个智能钱包和 KOL 数据索引、7 条链加 40 多个 Launchpad 聚合、自研加密模型，这三层堆在一起才构成 Velvet 真正的护城河。社交层的 KOL 追踪和 Copy Trade 是表层，DeFi 层的跨链现货加永续合约是中间层，AI 层的模型加智能体架构是底层。表层拉用户，中间层做执行，底层建壁垒，三层一起转才能把 DeFAI 从概念变成产品。 七次独立审计加零订阅费加最高 100% Cashback 的商业模式，说明团队在安全和经济模型上都算过账。一个收了七家审计费还没收用户一分钱订阅费的产品，至少不是急着割韭菜的样子。 当然，DeFAI 这个赛道还在非常早期的阶段。AI 理解链上数据的准确率、多智能体架构的稳定性、Prompt-to-Strategy 的安全边界，这些都需要时间来验证。 但 Velvet 至少把一个真正的加密 AI 交易系统做出了雏形，在大多数项目还在 PPT 上画「AI 驱动」四个字的时候，它已经开源了一套自研模型加多智能体框架。这件事本身就值得认真关注。

小红书独立开发者大赛今天颁奖，其中有几款获奖App还是我当评委时选出来的，很有感触。 之前和orange聊AI编程时，就说过AI这波对于生产力的解放，有机会顾及到以前那些因为规模不足而被放弃的长尾需求。 说人话就是，终于可以做一些取悦少数人、甚至是取悦自己的产品出来了，去他妈的DAU。 这次在小红书上获客无数的那些App，共同点是都很小而有趣，比如测算每天要晒多久太阳的SunAlly，只为航班上断网场景服务的专注飞机，分享宠物友好路线的考骨地图，等等。 有种回到了十多年前、iPhone出现「iBeer」时刻的错觉。 2007年上市的第一代iPhone其实不怎么好用，因为没有应用商店，除了屈指可数的几个官方App以外，用户并不能拿它做太多事情。 是App Store的上线，才让iPhone真的实现了「可以揣进兜里的一台小型电脑」这个愿景，而「iBeer」又是让App Store大获成功的神级助推。 现在来看，「iBeer」这个App简直可以说毫无用处，它唯一的功能就是是把屏幕变成一杯啤酒🍺的横截面，然后倾斜手机就能模拟喝酒的动效。 但那是2008年，没人知道能用iPhone做些什么，App Store里也只有几百个陌生的App——软件大厂都还在观望——「iBeer」的出现，让大家意识到原来能够这么使用陀螺仪和触控系统，而且用户都玩嗨了，直接让「iBeer」成了当年下载次数最多的App之一。 所以后来苹果开发平台的负责人才说，「iBeer」不是计划内的产物，却为App Store奠定了更为广泛的认知基础，人们头一次发现原来还能有这样离谱的应用可以下载，而App Store也就成了一个天天都能发现新产品的入口。 怎么讲呢，现在的小红书，就给我一种十多年前App Store的氛围感，这不夸张，我那会儿Google Reader里订阅了好几个限免网站，每天不下几个新App就浑身难受。 这一年来肉眼可见的，活跃在小红书的独立开发者越来越多了，而且普遍很真诚，真诚到会把小红书当成开发日志来用，不是甩个文案就走的那种，而是会和用户在评论区讨论下个版本要怎么做改进。 这固然有幸存者效应的影响——不真诚的也拿不到足够的正反馈，更留不下来让我看到——但所谓真诚是必杀技的实际台词是，你要当个人，才能获得人。 App Store里上架的应用，已经有几百万之巨了，Android那边更是只多不少，以前的分发模式，无论是编辑精选还是搜索找寻，都失去了绝大多数价值，用户也难得会再频繁下载新的App，再多的「iBeer」，都卡在了被看到这个最致命的环节上。 于是买量几乎成了所剩无几的解法，但这种ROI至上主义天然就和孤身作战的独立开发者无缘，你要么买不过专业的投放团队，要么只能买来流量，买不到活人。 而这也是小红书顺水推舟办了这么一场独立开发者大赛的原因——作为跟了全程的场外参与者，我应该有资格这么来做总结——「能找到App」和「App被发现」的双向奔赴每天都在社区里上演，才让小红书成了这个时代的国民级应用商店。 啊，不应该再叫商店了，应该叫应用集市。 说到底，这倒不是因为小红书对App相关内容有多优待——扶持当然是有的，但小红书的运营在各条赛道都有扶持动作——而是开发App这件事情，和OOTD一样，都属于生活片段的分享，可被小红书无限容纳。 应用集市、传搭集市、游记集市、八卦集市⋯⋯有人的地方，就会自然产生集市，这是无需指导的社交本能。 前面说了，AI放大了Build的能力，但在一个程序员过剩的互联网大国，Build的供给并不是卡点——或者说唯一的卡点——更稀缺的，是Sell的能力。 都说小红书能让产品出圈，这个所谓的圈到底是什么？ 其实就是开发者们的能力圈，在技术社区里聊实现方案可以聊出几十页来，但挤进人流去感知用户到底想要什么，却在某种意义上违背了训练记忆，以致于「记账日记Todo」成了独立开发三件套，只有做自己也要用的产品才能确定需求。 一些开发者跟我说用多了小红书的体验，获客反而在其次，更重要的是说多了没压力，这里的沟通和他们在以前推广时强迫自己沟通是不一样的，不需要在文案措辞上抓破脑袋唯恐表达不周，就像写开发文档一样，把做的事情摊开讲完就好，用户自己会在评论区提出新的话题。 当在能力圈之外也能自处，原本的圈当然就成了画地为牢的虚无之物了。 我也看到一个独立开发者的新两件套概念，很是合理：：Cursor+小红书，一个解决Build的问题，一个解决Sell的问题，合作起来天衣无缝。 过去十几年来，独立开发这个行当的韧性还挺足的，在中文互联网几无生存空间后，出海赚美金的开发者倒是越来越活跃了，但是现在小红书能够重新指明一条路，那就是在国内市场开发应用依然是有价值的，这个价值未必和出海场景一样直接变现，但它把人设和产品绑定的一体化表达模式，可以涌现出更多的非标准化玩法。 小猫补光灯的开发者花叔就是很好的例子，我一直认为，他这个人的活跃，是比App更好的一款产品。 产品会过气、会下架、会出Bug，但人不会，人的想象空间，比任何产品都大，要理解集市和商店的差别，小红书没有货架，亦不存在价签，自我介绍和打招呼的勇气，才是最关键的，而这是每个人都具备的能力。 人成事则成，希望明年继续参加小红书的独立开发者大赛。

那个45倍的「白毛女股神」，到底在买什么？ 事情是这样的。 最近币圈和美股圈都在传一个名字。 @aleabitoreddit 一个X账号，头像是个白毛二次元少女。 2026年5月晒出年度战绩。 4502.45%。 我当时就愣了。 45倍？ 这尼玛是什么操作？ 我跟你说，兄弟们，她不是蒙的。 公开讨论的35只股票，31只正收益。 胜率接近90%。 超10只股票翻倍。 SIVE年内涨超10倍。 AXTI涨超5倍。 AAOI涨超5倍。 而且最骚的是，这些公司，在Serenity公开讨论之前，市值大多不到2亿美元。 华尔街的研究几乎没人覆盖。 机构根本看不上。 但当市场发现，这些企业居然是AI产业链中不可替代的关键环节时。 估值开始疯狂重估。 我跟你说，这人的厉害之处，不是敢买小票。 真正厉害的是，他不是在预测股价。 他是在推演供应链哪里会断。 01）普通人看AI，Serenity看什么？ 大部分人看AI，通常会问： 谁最火？ 谁涨最多？ 谁是龙头？ 谁最确定？ 所以最后大家都会看向英伟达、微软、Meta、台积电。 但Serenity的思路不是这样。 他真正问的是： 如果AI继续扩张，最后会被谁卡住？ 这就是他最核心的方法。 不找热门，找瓶颈。 02）瓶颈中的瓶颈 比如AI发展，第一反应当然是需要更多GPU。 但GPU只是第一层。 GPU变多之后，数据中心会变得更大。 数据中心变大之后，服务器之间、机柜之间、芯片之间的数据传输压力会越来越高。 于是光通信、激光器、硅光、CPO，就会变得越来越重要。 再继续往下挖： 谁提供关键材料？ 谁提供测试设备？ 谁掌握细分产能？ 谁是那个不起眼，但一旦缺货就会拖慢全链条的环节？ 这就是所谓的，瓶颈中的瓶颈。 一个公司不一定名气最大，也不一定收入最大。 但如果它卡在一条大产业链的关键位置。 当需求爆发，而供给短期跟不上。 它就可能被市场重新定价。 03）Serenity的七层卡脖子地图 Serenity把AI供应链拆成了七层。 每一层都找到了那个「没有它整个链条就断掉」的关键节点。 第一层，原材料。 AXTI，做InP磷化铟衬底。 没有它，光子学建设会倒下。 第二层，pBN坩埚。 信越化学，做InP晶体生长设备。 第三层，衬底加工。 AXTI加上一个未命名的双寡头。 Serenity说，这是「皇冠明珠卡脖子」。 第四层，CW激光器。 SIVE，Sivers Semiconductors。 控制下一代CPO的连续波激光光源。 市值不到3亿美元，Serenity说「严重错误定价」。 第五层，光模块。 AAOI、LITE、COHR、中际旭创。 组装光模块的。 第六层，测试设备。 AEHR，做光子学测试。 第七层，光纤电缆。 GLW康宁、Prysmian、Furukawa。 传统光纤加空心光纤。 你看，从原材料到成品，每一层都有一个「没有它就不行」的节点。 Serenity不是在买股票。 他是在画一张AI供应链的「断点地图」。 04）三个经典案例 案例一：SIVE，10倍股 Sivers Semiconductors，瑞典半导体公司。 做AI光互联激光器和光子芯片。 Serenity反复提及超过190次。 公开讨论前，市值不到1.5亿美元。 长期交易量不到100万美元。 没人关注。 但Serenity看到了什么？ 他看到了CPO，也就是共封装光学。 下一代数据中心，光模块要直接封装到芯片旁边。 这需要CW激光光源。 而SIVE控制了这个卡脖子点。 他预测，2026/27年SIVE可能还是零收入、亏损5000万。 但2028年收入可能到5亿。 2029年到10亿。 更骚的是，空头机构Two Sigma建仓SIVE净空。 股价暴涨之后，空头保证金压力越来越大。 被迫平仓，被动买盘助推。 至少一家空头认亏出局，损失数千万美元级。 这就是Serenity说的逼空共振。 在一个流通盘极小的股票里，做空本身就是在给多头递刀子。 SIVE最高涨了近20倍。 案例二：AXTI，5倍股 AXT Inc，美国衬底材料商。 做InP磷化铟衬底。 Serenity说，AXTI「基本上是整个光子学供应链」。 垂直整合了4个不同的卡脖子点。 他用了一个类比。 霍尔木兹海峡。 全球20%的石油通过霍尔木兹海峡。 一旦堵住，整个系统停摆。 AXTI就是光子学领域的霍尔木兹海峡。 Serenity说，大多数人完全不知道自己在说什么。 尽管日波动15%到25%，他仍然持有。 认为当前估值合理。 后来AXTI从十几美元涨到百元以上。 涨幅接近10倍。 案例三：AAOI，数倍股 Applied Optoelectronics，美国光模块公司。 Serenity说，这家公司「激光→设计→组装→销售光模块，拥有整个供应链」。 正在建设ELSFP，也就是外置光源。 进入CPO领域。 他预测，2027年下半年光模块收入10倍增长。 他在84美元左右买入相当数量。 说66亿市值对他来说太便宜了。 后来股价从30多美元一路上涨数倍。 05）Serenity的五步选股法 Serenity的方法，可以总结成五步。 第一步，找超级趋势。 AI、数据中心、算力、半导体、光通信。 大趋势要足够大，足够确定。 第二步，找第一层瓶颈。 GPU、HBM、电力、网络、数据中心。 这些是最明显的瓶颈。 但也是最拥挤的。 第三步，找第二层瓶颈。 激光器、硅光、CPO、特殊材料、测试设备、系统集成。 真正的认知差，往往藏在这里。 第四步，找「小市值 + 关键卡位」的公司。 不是因为它小就买。 而是因为它小，同时又卡在重要位置。 大趋势很大。 公司很小。 位置很关键。 市场还没完全理解。 这才是十倍股可能出现的地方。 第五步，做前瞻推演。 这家公司未来拿到订单的概率大不大？ 有没有产能扩张能力？ 管理层在做哪些布局？ 过去有没有进入核心供应链的经验？ 它卡住的瓶颈，会不会越来越重要？ 这一步最难。 因为此时订单可能还没明显增加。 财报还没验证。 机构也还没大规模买入。 市场还没给出确定性。 但真正的超额收益，恰恰来自这里。 机构等订单确认、收入兑现、财报验证之后才敢买。 Serenity做的是，在这些信号完全出现之前。 先基于供应链逻辑和工程常识。 判断这家公司有没有机会进入核心位置。 06）为什么是小市值？ Serenity专门挑小市值公司。 不是因为小市值涨得快。 而是因为大基金有体量限制。 一个管理百亿美元的基金，不可能去买一个市值2亿的股票。 买多了，流动性不够，进出都困难。 所以小盘股存在定价真空。 华尔街的研究几乎没人覆盖。 机构根本看不上。 但Serenity不一样。 他用的是自己的钱，加上1.4倍杠杆。 集中持仓。 他不需要考虑流动性。 他只需要考虑，这家公司卡在产业链的哪个位置。 当市场发现这个卡脖子点的时候。 估值就会疯狂重估。 这就是信息差。 市场上研究英伟达的人有几万人。 研究激光器供应链的人可能只有几十个。 研究硅光材料的人可能只有几个人。 而研究某个特殊外延片供应商的人。 可能全世界不到十个人。 Serenity就是这几个人之一。 07）Serenity是谁？ 说实话，没人知道。 全网现在还不知道这个人的真实身份。 没有人知道她的真实姓名、国籍、年龄、职业。 是完全隐匿于网络的顶级投资大佬。 X账号简介写的是： AI半导体产业链研究院、Nature论文作者、RISC-V基金会核心成员。 整个含金量拉满。 她还公开了一段过往。 2018年拒绝了英伟达AI团队主管的邀约。 那时候英伟达股价只有6美元。 我跟你说，这人的背景，大概率是真的。 因为她对AI硬件的理解，不是看研报能看出来的。 是从工程细节里抠出来的。 她自己说过，「Only buys what he's touched」。 只买自己摸过的东西。 她大概率是真的在半导体行业干过。 08）机构轮动理论 Serenity还有一个核心观点。 机构轮动。 她抓住了内存名称上涨的尾巴。 SNDK、三星、SK海力士、美光。 然后机构之前用AAOI、AXTI、LITE、COHR等光子学名称跑赢。 现在再次通过大量增加SiPh、ELS来做到这一点。 她说的三阶段轮动是： 第一阶段，内存。 第二阶段，光模块。 第三阶段，外置光源和硅光。 她认为自己现在处于第三阶段的开端。 而大部分人还在第一阶段徘徊。 这就是认知差。 09）风险与争议 Serenity的方法也不是没有风险。 第一，幸存者偏差。 她公开讨论的股票，涨了的大家都能看到。 跌了的，可能就不提了。 第二，没有监管披露。 她没有基金，没有13F报告。 持仓大小、进出时间，都不透明。 第三，高波动。 她持仓的股票，日波动15%到25%是常态。 普通人根本扛不住。 第四，流动性风险。 小市值股票，进出都困难。 她想卖的时候，可能根本没人接盘。 第五，逼空风险。 她自己也参与逼空。 但逼空是双刃剑。 空头被逼平仓，股价暴涨。 但如果空头坚持不撤，或者更多空头加入。 股价可能暴跌。 10）普通人能学到什么？ Serenity的方法，普通人很难完全复制。 因为她有实打实的AI科研背景。 她对供应链的理解，是从工程细节里抠出来的。 不是看几篇研报就能学会的。 但有几个思路，是可以借鉴的。 第一，不追热门，找瓶颈。 热门股已经被充分定价。 瓶颈股，市场还没发现。 第二，往下挖三层。 英伟达需要GPU。 GPU需要光模块。 光模块需要激光器。 激光器需要衬底材料。 每一层都可能有机会。 第三，小市值+关键卡位。 大趋势很大。 公司很小。 位置很关键。 第四，做前瞻推演。 在订单确认之前，先判断逻辑是否成立。 第五，接受高波动。 如果承受不了15%的日回撤。 就别玩这个。 说到底 Serenity的方法，本质上是「供应链断点投资」。 她不是在看股价。 她是在看产业链哪里会断。 当需求爆发，供给跟不上。 卡在关键节点的公司，就会被重新定价。 这就是十倍股的来源。 但说实话，这种方法，门槛极高。 你需要对产业链有极深的理解。 你需要能接受高波动。 你需要有耐心，等市场发现你发现的逻辑。 我跟你说，股市会奖励错误。 以至于很多人赚到钱之后，就意识不到自己的错误。 但把时间拉长来看，市场是公平的。 所有短期的盈利靠运气。 长期的超额收益，永远靠认知壁垒。 Serenity的认知壁垒，就是她比全世界99.99%的人，更了解AI供应链的断点在哪里。 这就是她一年赚45倍的原因。

做交互做视频时，跟 AI Agent 描述半天动画效果也说不明白？-- 1 分钟认识 13 类常见 Motion 动效名称 “从右边快速滑入，停下时稍微回弹一下……” 为了让 Agent 做出想要的动画，你是否写了很长一段描述，结果它还是理解错了？ 很多时候，不是描述得不够详细，而是缺少双方都能准确理解的动效名称。与其反复解释动画长什么样，不如直接说出它的名字。 这段不到 1 分钟的视频整理并演示了 13 类常见 Motion 动画： 1. 页面与视图切换：Push Slide 2. 元素进入与退出：Staggered Entrance 3. 状态变化：State Morph 4. 操作反馈：Press + Ripple 5. 滚动动画：Scroll-driven Transform 6. 导航动画：Sliding Indicator + Drawer 7. 加载与等待：Spinner + Shimmer 8. 数据变化：Bar Growth 9. 布局重排：FLIP Reorder 10. 手势与物理运动：Drag + Spring 11. 引导与提示：Pulse + Popover 12. 品牌与装饰动画：Orbit + Assemble 13. 3D 与空间运动：3D Card Flip 每个片段都包含醒目的中英文名称和直观示例，帮助你快速理解动画的视觉表现与适用方向。 知道名字之后，你不仅能更快找到参考，也能更准确地向 Agent、设计师或开发者表达需求。少写一大段模糊描述，用一个明确的名称，让所有人更快理解你想要的动画。

看了 Opus 5.5 制作的动画视频，突然开始理解为什么 Anthropic 内部的开发人员，会对 Claude 会有一种近乎宗教般的信仰，系统提示词里面非常强调 AI 自身的福祉与主体性。

AI 做视频，终于不用自己一帧帧剪了 分享 6 个可以直接用的视频类 Claude Skills： ① HyperFrames 一句话生成动效视频。基于 HTML/CSS，文章、推文、产品介绍丢进去，直接变成动效视频并渲染为 MP4。适合产品宣发、教程开场和社交短视频。 ② video-use 让 Codex 帮你剪视频。自动处理停顿、错句、口头禅、字幕和调色。口播、采访、教程视频的粗剪，能省下大量时间。 ③ Remotion Skills 用代码批量做视频。基于 React，字幕、动画和时间轴都能控制。排行榜、数据周报、产品更新等固定栏目，一次写好模板，后续改数据就能出片。 ④ Generative Media Skills AI 多媒体生成工具箱，覆盖图片、视频和音频生成。适合产品广告、UGC 视频、音乐短片和实验性创作。 ⑤ videocut-skills 面向中文创作者的视频剪辑 Agent，能理解中文剪辑需求，协助处理素材、字幕和短视频工作流。 ⑥ seedance2-skill 帮你生成 Seedance 2.0 专业视频提示词，根据创意设计分镜和镜头描述。适合有想法但不会写视频提示词的人。

AI 视频剪辑 Skill 分享「video-use」 @browser_use 团队推出的开源 Skill，定位为面向 AI Coding Agents（Codex、Claude Code、Cursor、Hermes Agent 等）的视频剪辑 Skill。它不做传统意义上的 Premiere / CapCut 替代品，它是一套让 LLM 通过 “阅读转写文本 + 按需可视化” 来理解视频、并调用 ffmpeg 等工具完成剪辑的 prompt-engineering + 工具脚本集合。 # 核心思想：LLM 不“看”视频，它“读”视频 第一层：音频转写文本（always loaded） 通过 ElevenLabs Scribe 获得逐词时间戳、说话人分离、音频事件标记（如笑声、叹息、掌声），打包成约 12KB 的 takes_packed.md。这是 LLM 的主要“阅读材料”。 第二层：视觉时间线视图（on demand） 仅在决策点（歧义停顿、重拍对比、切点校验）调用 timeline_view.py 生成胶片帧 + 波形 + 字幕的 PNG 复合图。 对比朴素方案“30000 帧 × 1500 tokens = 4500 万 tokens 噪声”，项目走的是 “12KB 文本 + 少量 PNG” 的轻量化路径。这与 Browser Use 让 LLM 读结构化 DOM 而非直接看截图的思路一致。 # 技术流水线：Transcribe → Pack → Reason → EDL → Render → Self-Eval 1. 转写 - transcribe. py / transcribe_batch.py 提取 16kHz 单声道音频，调用 ElevenLabs Scribe，缓存为 transcripts/.json 2. 打包 - pack_transcripts.py 将逐词 JSON 合并为按 0.5s 静音或说话人切换断句的 takes_packed.md 3. 决策 - LLM 自身 阅读 packed transcript，必要时用 timeline_view.py 可视化 4. 生成 EDL - subagents 输出 JSON 格式 edl.json，包含源文件、切点、节奏标签、引用、原因 5. 渲染 - render. py 分段提取 → 无损 concat → 叠动画 → 压字幕 → 响度标准化 6. 自评估 - timeline_view.py + LLM 在输出文件的每个切点 ±1.5s 检查跳帧、爆音、字幕遮挡，最多 3 轮 # 关键工程细节： ffmpeg 为主的剪辑实现 1. 分段提取 + -c copy 拼接（避免叠 overlay 时二次编码） 2. 每段边界 30ms 音频淡入淡出（消除切点爆音） 3. overlay 使用 setpts=PTS-STARTPTS+T/TB 进行时移，确保动画第 0 帧对齐输出时间线 4. 字幕始终最后叠加（防止被动画遮挡） 5. Master SRT 使用输出时间轴偏移：output_time = word.start - segment_start + segment_offset 6. 切点必须落在词边界，并加 30–200ms 填充以吸收 Scribe 50–100ms 的时间戳漂移 7. HDR 源自动 tone-map（HLG/PQ → Rec.709 SDR） 8. 竖屏源自动按高度缩放 9. 两-pass loudnorm：-14 LUFS / -1 dBTP / LRA 11，符合主流社交平台标准 # 动画与包装：多引擎并行 1. HyperFrames：HTML/CSS/GSAP compositions，适合产品 UI、网页转视频、动态排版 2. Remotion：React 组件化 compositions 3. Manim：数学/技术/3Blue1Brown 风格解释动画 4. PIL + PNG sequence + ffmpeg：简单卡片、计数器、打字效果 # SKILL.md 的 12 条“铁律”：生产正确性优先 1. 必须遵守的 12 条硬规则：字幕最后、分段提取再拼接、30ms 淡入淡出、PTS 时移、SRT 输出时间偏移、不切在词中、切点填充、逐词 ASR、缓存转写、并行动画、先确认策略再执行、输出在 /edit/ 2. 其余全部是可调整的“worked example”：调色风格、字幕分块、动画时长、节奏等都可按材料和用户品牌定制

尝试用hermes-agent 操作blender创建一个标准足球场，并生成足球场的建造动画。需要更精准的语言描述，ai才能理解并生成我想要的结果，不过这已经相当满意了。下一步尝试基于CAD图创建一栋楼，然后模拟这栋楼的建造过程。