Hermes Studio 工作流实践：从一张图片到一部治愈系短片 近期我们通过 Hermes Studio 的自动化工作流，完成了一次完整的 AI 内容生产实验：以「把星星送回天空」为主题，从首尾静态图片出发，自动生成一部 8 秒短片及配套文案。 工作流共分三个节点，全程自动衔接： 节点一 · 图像生成 基于 GPT Image 2 生成首帧画面：黄昏时分，人物在草地拾起一颗发光的星星，确立短片的基础视觉基调。 节点二 · 图生视频 以首帧为起始图，调用 Grok Image-to-Video 引擎，将"黎明告别、挥手送别、星归夜空"的叙事写入生成提示词，输出约 8 秒的 H.264 视频（736×400），完成从静态画面到动态叙事的转化。 节点三 · 文案生成 结合前两节点的画面与故事线，自动生成治愈系文案（主文案 + 多平台适配版本），覆盖视频配文、封面标题、社交平台发布等多种使用场景。 实践要点： 多模型协同：图像生成、视频生成、文本生成分别调用最合适的引擎，由工作流统一编排； 节点间上下文传递：后续节点自动继承上游产出（如图片、视频、提示词），无需人工搬运； 一次配置、重复执行：相同流程可复用于同类内容创作，降低重复劳动。 本次实验验证了 Hermes Studio 工作流在「视觉内容自动化生产」场景下的完整能力链路：一张图 → 一段视频 → 一套文案，全程无需人工介入。 产出视频：

我用两周跑通了一个项目的AI自动化工作流、交付模式和收费模式 第三周交付了第一单，第四周的第一天也就是今天交付了第二单 第二单的意义在于验证模式，这是我自己打造出来的一个可重复的小闭环。

阿里 Page Agent 这个方向很适合做web自动化工作流。 它和playwright不一样，不是从外部截图操作浏览器。 而是把一个 JavaScript 库嵌进网页，让 AI 通过 DOM 结构理解页面，再执行点击、填表、操作。 这和传统 RPA 不太一样。 传统 RPA 更像模拟人点鼠标。 Page Agent 更像网页自己长出一个“可被 AI 操作的接口”。 如果这个方向成熟，很多 SaaS 都可以加一层： 自然语言填表； 自然语言筛选； 自然语言批量操作； 自然语言跑报表； 自然语言完成后台配置。 这样就可以做出agent操作浏览器的全自动化产品了。

Nvidia 将 AI 工作流边界再次推前。核心优势：4x128GB (512GB) 统一内存，无需 GPU/云端 API，完全离线运行。可同时挂载十几个 AI Agents 实现自动化工作流。这种本地化算力布局旨在对冲昂贵订阅费与数据隐私风险。

最近在优化我的工作流程，意识到一个现实残酷的结论，很多人不会用或者用不到自动化工作，是因为他们根本不会当老板，所以不会给自己的Bot下指令。 所以各种AI工具许多人用不上也是没关系的，不用焦虑，并不是所有人都需要「一人公司」这个概念lol

玩 Claude Code 搞代码和自动化的兄弟们必须收了。 这是一个把 Claude Code 从入门基础到高阶工作流全部扒光的 GitHub 满级最佳实践仓库。 核心亮点给兄弟们拆一下： ● 全套工作流沉淀：里面整理了大量极其好用的提示技巧和实操案例，从基础操作到怎么构建极速的 AI 自动化工作流，直接喂到你嘴边。 ● 跨模型梦幻联动：不光是单兵作战，仓库里还把怎么跟 Gemini、GPT 等主流模型集成调用的打法盘得明明白白，格局直接打开。 说白了，以前你用 AI 敲代码是自己瞎摸索碰运气，现在有了这个，直接照着顶级玩家的 SOP 流程来，提效绝对不是一点半点。 GitHub 仓库链接放这了，想搞钱提效的赶紧自取，顺手记到你的知识库里跑起来，真别躺在收藏夹里囤灰！