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置顶💫晨然 Ran
⚡️AI 视频剪辑工具Medeo 产品负责人
非典型理工男、敏感型 ENFP
懂产品的技术、爱玩的开发、导演
本科复旦计算机、研究生Cornell Tech
以前在复旦拍过2021年全校的毕业MV：b23.tv b站有个小几万关注
超级爱人机交互、社会心理学、商业与“科技”本身的交叉领域，一直在思考最新的AI新范式对于社会的冲击和变革
喜欢听播客、刷AI news
热衷于电影🎬 、宇宙有关的一切⚡️
GitHub: github.com
🎞️代表作品
· AI 短片 怪奇物语结局重制 外网2500w 曝光 m.okjike.com
· AI 短片 克苏鲁: m.okjike.com
· AI共写遗嘱计划: m.okjike.com
· AI 工作台 Cosmos: m.okjike.com
· AI视频《Devices》: m.okjike.com
· AI 视频《Vision》: m.okjike.com
· AI 画板 Mindvas：m.okjike.com
· Raby成长情感陪伴小兔：m.okjike.com
· RepoChat-200k: m.okjike.com
· ComfyUI-Catcat: m.okjike.com
· 打标助手平台：m.okjike.com
· 知识讲解动画生成工作流：m.okjike.com
· 2023年我的AI项目: m.okjike.com
· 前端组件生成Agent：m.okjike.com
我写过的 AI 分享
· 外网2500w 的视频怎么做 m.okjike.com
· AI 产品到底怎么做: mp.weixin.qq.com
· 万字解析AI视频工作流: m.okjike.com
· 我的AIGC残缺地图：m.okjike.com
· DALLE3可控绘图工作流分享：m.okjike.com
一些即刻上的🔗
沙盒环境GPT4尝试：m.okjike.com
高效获取信息的方式：m.okjike.com
最近喜欢阅读📖然后写一些书评，最近发公众号《多睡觉多学习就好咯》里啦
读书笔记知识漏斗方法：m.okjike.com
马斯克传：m.okjike.com
俞军产品方法论：m.okjike.com
乔布斯传：m.okjike.com
生活感悟🪐
在大厂工作学到的经验：m.okjike.com
听复旦毕业曲《有光》：m.okjike.com
生活舒适圈：m.okjike.com
网红迷思：m.okjike.com
阿拉斯加的雪景：m.okjike.com
愿意交朋友的可以加我！
暂时更新到这儿！2024.5.9
⚡️AI 视频剪辑工具Medeo 产品负责人
非典型理工男、敏感型 ENFP
懂产品的技术、爱玩的开发、导演
本科复旦计算机、研究生Cornell Tech
以前在复旦拍过2021年全校的毕业MV：b23.tv b站有个小几万关注
超级爱人机交互、社会心理学、商业与“科技”本身的交叉领域，一直在思考最新的AI新范式对于社会的冲击和变革
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生活舒适圈：m.okjike.com
网红迷思：m.okjike.com
阿拉斯加的雪景：m.okjike.com
愿意交朋友的可以加我！
暂时更新到这儿！2024.5.9
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中国AI最大的问题不是技术，是我们从小被训练成了"解题机器"
最近看到一个外国投资人的文章，他来中国考察了两周AI创业，走之前说了一句话，让我想了很久。
"中国的教育体系培养出了卓越，但没有留下足够的空间让人们偏离轨道。"
这个投资人叫José Maria Macedo，来中国之前，他是坚定的中国AI看多派。
理由也很硬：中国顶尖人才估值远低于美国同级别，后期市场明显错配，智谱和Minimax在二级市场的表现让全球投资人眼红。
但两周之后，他对一件事产生了巨大的困惑。
他见了一大堆中国AI创始人，简历一个比一个漂亮。
顶尖大学毕业，字节跳动、大厂出身，发过Nature论文，拥有多项专利。
他说，这些成就在西方只有最顶尖的技术人才才具备，但在中国，这只是基本门槛。
而且他们比他见过的几乎所有人都更努力。各种时间开会，包括周末，跨城市。有一个创始人甚至在老婆生孩子当天还来见面。
然后他话锋一转。
"独立思考、叛逆精神、从零到一的原创视野，这些却很难找到。"
创始人们的背景高度相似，pitch更倾向于规避风险。想法往往是已有事物的出色V2版，而不是真正原创的赌注。
说白了就是，大家都很能"解题"，但没几个人在"出题"。
他还发现，中国的VC也在强化这种模式。
很多基金的投资逻辑就是投字节、大疆出来的人。看学历，看履历，看pedigree。
而不是看这个人有没有那种"别人都觉得你疯了但你自己觉得这事必须做"的偏执。
但讽刺的是，他列了中国历史上最牛的几个创始人。
马云，两次高考落榜的英语老师。任正非，43岁从军队出来才创业。刘强东，从市场摊位卖货起步。王兴，博士辍学连续创业。DeepSeek的梁文锋，从来没在任何公司打过工。
全是异类。
全是现在的体系会直接pass掉的人。
他们没有完美的简历，没有大厂光环。但他们有一个共同点：他们不是在解别人定义的题，他们在自己定义问题。
看到这里的时候，我想到了自己。
我今年26岁，在华为待了9个月就跑出来了，去了一家创业公司。
当时很多人觉得我疯了。华为多好啊，稳定，体面，年薪也不低。你才刚进去，为什么要走？
说实话，我也说不清楚一个具体的理由。
只是每天上班的时候，总觉得自己在一条别人画好的线上走。往左走三步，往右走三步，都有人告诉你对不对。
不是华为不好，而是那套系统太完善了。完善到你不需要思考"该不该做这件事"，你只需要思考"怎么做好这件事"。
但当你习惯了只想"怎么做"，你就慢慢丧失了问"为什么做"的能力。
我觉得我们这代年轻人的焦虑，本质上就是这个问题。
不是找不到工作，不是买不起房，不是赚不到钱。
而是我们一直在解别人出的题。
从小到大，我们接受的训练就是：给你一道题，你把它做对。做得越快越好，做得越多越好。
高考是这样，考研是这样，进了大厂也是这样。
别人说AI火了，你就去学AI。别人说考公稳定，你就去考公。
但从来没有人问过：这道题本身值不值得做？有没有更好的问题可以问？
我离开华为的时候，也没想清楚要做什么。只是隐约觉得，比起在一条确定的路上走得又快又稳，我更想去找一条自己的路。
哪怕这条路一开始看起来很蠢。
文章最后，这个投资人说了一句话我特别认同：
"寻找那些不符合本地VC生态所优化的学历模板的创始人，正是我们目前专注的方向。"
他在找异类。
而我觉得，我们每个人都应该允许自己成为异类。
不是说非要辞职创业，也不是说大厂就是错的。
而是在做每一个选择之前，先问自己一个问题：
这个决定，是我自己想做的，还是因为别人都在做？
学会定义问题，比学会解题重要一万倍。
因为题可以越做越熟练，但如果题本身就是错的，你做得再好也没有意义。
最近看到一个外国投资人的文章，他来中国考察了两周AI创业，走之前说了一句话，让我想了很久。
"中国的教育体系培养出了卓越，但没有留下足够的空间让人们偏离轨道。"
这个投资人叫José Maria Macedo，来中国之前，他是坚定的中国AI看多派。
理由也很硬：中国顶尖人才估值远低于美国同级别，后期市场明显错配，智谱和Minimax在二级市场的表现让全球投资人眼红。
但两周之后，他对一件事产生了巨大的困惑。
他见了一大堆中国AI创始人，简历一个比一个漂亮。
顶尖大学毕业，字节跳动、大厂出身，发过Nature论文，拥有多项专利。
他说，这些成就在西方只有最顶尖的技术人才才具备，但在中国，这只是基本门槛。
而且他们比他见过的几乎所有人都更努力。各种时间开会，包括周末，跨城市。有一个创始人甚至在老婆生孩子当天还来见面。
然后他话锋一转。
"独立思考、叛逆精神、从零到一的原创视野，这些却很难找到。"
创始人们的背景高度相似，pitch更倾向于规避风险。想法往往是已有事物的出色V2版，而不是真正原创的赌注。
说白了就是，大家都很能"解题"，但没几个人在"出题"。
他还发现，中国的VC也在强化这种模式。
很多基金的投资逻辑就是投字节、大疆出来的人。看学历，看履历，看pedigree。
而不是看这个人有没有那种"别人都觉得你疯了但你自己觉得这事必须做"的偏执。
但讽刺的是，他列了中国历史上最牛的几个创始人。
马云，两次高考落榜的英语老师。任正非，43岁从军队出来才创业。刘强东，从市场摊位卖货起步。王兴，博士辍学连续创业。DeepSeek的梁文锋，从来没在任何公司打过工。
全是异类。
全是现在的体系会直接pass掉的人。
他们没有完美的简历，没有大厂光环。但他们有一个共同点：他们不是在解别人定义的题，他们在自己定义问题。
看到这里的时候，我想到了自己。
我今年26岁，在华为待了9个月就跑出来了，去了一家创业公司。
当时很多人觉得我疯了。华为多好啊，稳定，体面，年薪也不低。你才刚进去，为什么要走？
说实话，我也说不清楚一个具体的理由。
只是每天上班的时候，总觉得自己在一条别人画好的线上走。往左走三步，往右走三步，都有人告诉你对不对。
不是华为不好，而是那套系统太完善了。完善到你不需要思考"该不该做这件事"，你只需要思考"怎么做好这件事"。
但当你习惯了只想"怎么做"，你就慢慢丧失了问"为什么做"的能力。
我觉得我们这代年轻人的焦虑，本质上就是这个问题。
不是找不到工作，不是买不起房，不是赚不到钱。
而是我们一直在解别人出的题。
从小到大，我们接受的训练就是：给你一道题，你把它做对。做得越快越好，做得越多越好。
高考是这样，考研是这样，进了大厂也是这样。
别人说AI火了，你就去学AI。别人说考公稳定，你就去考公。
但从来没有人问过：这道题本身值不值得做？有没有更好的问题可以问？
我离开华为的时候，也没想清楚要做什么。只是隐约觉得，比起在一条确定的路上走得又快又稳，我更想去找一条自己的路。
哪怕这条路一开始看起来很蠢。
文章最后，这个投资人说了一句话我特别认同：
"寻找那些不符合本地VC生态所优化的学历模板的创始人，正是我们目前专注的方向。"
他在找异类。
而我觉得，我们每个人都应该允许自己成为异类。
不是说非要辞职创业，也不是说大厂就是错的。
而是在做每一个选择之前，先问自己一个问题：
这个决定，是我自己想做的，还是因为别人都在做？
学会定义问题，比学会解题重要一万倍。
因为题可以越做越熟练，但如果题本身就是错的，你做得再好也没有意义。
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对，下面两分钟是一键直出
完全看不出是 AI 生成的动漫了
Medeo 即将迎来效果大更新🤩
甚至是小龙虾帮我用 medeo skill 做
人物场景风格一致性全面提升！
剧情、台词、表演和灵动性也超级提升！😆
完全看不出是 AI 生成的动漫了
Medeo 即将迎来效果大更新🤩
甚至是小龙虾帮我用 medeo skill 做
人物场景风格一致性全面提升！
剧情、台词、表演和灵动性也超级提升！😆
02:00
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我在短剧自习室的短剧生态大会上
分享了 AI 工具赋能创作者的挑战
Medeo 的产品实践来看，目前 AI 视频工具在短剧创作中，最能解决创作者痛点的功能是什么？最让创作者“卡住”的功能又是什么？
最核心的痛点当然是创作者的意图到调用模型的转换过程。创作者的意图是输入给工具的最小信息量，而一个好用的工具，一定是能够以最短路径，根据整个剧集或短视频内容的上下文，无缝地将创作者意图转化为实际能跑出较好效果的视频提示词和工作流。实际上，工具就是一个翻译机器，或者说是一个执行机器。
一个好用的工具会像你的实习生一样，你只需要向他发出指令，说明“我要做这个”，而不用关心它是如何做到的。创作者最需要表达的，当然是他的创作意图。
一个好用的工具，应该自动完成人物一致性、场景一致性、音色一致性，甚至与投放数据挂钩的各种付费点因素。
因为现在我们并不是在做一个 SaaS 工具，而是已经迈入全面的智能时代。你在工具中沉淀的智慧信息越多，它就能够越快速地做出以前需要人才才能做的决策。所有的平台和工具，都会往“智能决策”这个方向去演进。
卡住的点当然也在于，这个翻译过程有可能是“有损”的。当意图比较模糊的时候，这些 AI 工具到底会怎么去做决策？
1. 它帮你写的提示词是否不够好？
2. 它最后使用的参考图是否不对？
3. 它保持的音色，是否不是你想要的那个音色？
而现在最大的卡点在于，无论是通用大模型还是所谓的 Agent 生成平台，目前的工具都像是一个“瞎子导演”。
它没有办法真正把最后的结果以多模态的形式重新输入回 AI，让 AI 能够“看到”最后产生的视频和图片。虽然图片在技术上能被看见，但 AI 无法理解它到底是好还是不好。
这就导致目前的决策最多只能依靠先验知识（例如在某个地方增加元素来正向推导），而 AI 无法拿到实时反馈，比如：
1. 跟审美相关的决策
2. 跟人物是否崩坏相关的决策
由于这一部分的决策依然只能由人来完成，所以大家会自嘲是“批量抽卡师”，感觉自己就像是流水线上检验图片和视频质量的工人。正是因为 AI 目前还无法端到端地完成全过程，才导致在人机协作时，人类必须承担起“质检员”的工作。
在短剧这种叙事性内容的 AI 生成中，提示词工程的核心难点是什么？是如何让 AI 理解情感冲突，还是保持人物和场景的一致性？
我反而觉得，现在提示词的难点已经基本上全部被攻克了。
我在实践 seedance 2.0 这样的模型时发现，就提示词的响应程度而言，它已经可以完美地描绘出你提示词中所写的内容。但如果你的提示词中没写，它可能就不会去“脑补”。
举个例子：
有一次在做《怪奇物语》的片子时，需要红色的闪电来衬托出非常紧张刺激的环境。如果你不写“红色闪电映照在人脸上”，它真的就不会这么去做；但如果你写了，画面的质感一下子就会增强。
所以，现在提示词最大的难点在于创作者的意图。
你需要更多地把提示词当成你的意图表达，完整地把以前导演、演员对戏的解读都写进提示词里，而拒绝去写那些所谓的 Magic Prompt。
分享了 AI 工具赋能创作者的挑战
Medeo 的产品实践来看，目前 AI 视频工具在短剧创作中，最能解决创作者痛点的功能是什么？最让创作者“卡住”的功能又是什么？
最核心的痛点当然是创作者的意图到调用模型的转换过程。创作者的意图是输入给工具的最小信息量，而一个好用的工具，一定是能够以最短路径，根据整个剧集或短视频内容的上下文，无缝地将创作者意图转化为实际能跑出较好效果的视频提示词和工作流。实际上，工具就是一个翻译机器，或者说是一个执行机器。
一个好用的工具会像你的实习生一样，你只需要向他发出指令，说明“我要做这个”，而不用关心它是如何做到的。创作者最需要表达的，当然是他的创作意图。
一个好用的工具，应该自动完成人物一致性、场景一致性、音色一致性，甚至与投放数据挂钩的各种付费点因素。
因为现在我们并不是在做一个 SaaS 工具，而是已经迈入全面的智能时代。你在工具中沉淀的智慧信息越多，它就能够越快速地做出以前需要人才才能做的决策。所有的平台和工具，都会往“智能决策”这个方向去演进。
卡住的点当然也在于，这个翻译过程有可能是“有损”的。当意图比较模糊的时候，这些 AI 工具到底会怎么去做决策？
1. 它帮你写的提示词是否不够好？
2. 它最后使用的参考图是否不对？
3. 它保持的音色，是否不是你想要的那个音色？
而现在最大的卡点在于，无论是通用大模型还是所谓的 Agent 生成平台，目前的工具都像是一个“瞎子导演”。
它没有办法真正把最后的结果以多模态的形式重新输入回 AI，让 AI 能够“看到”最后产生的视频和图片。虽然图片在技术上能被看见，但 AI 无法理解它到底是好还是不好。
这就导致目前的决策最多只能依靠先验知识（例如在某个地方增加元素来正向推导），而 AI 无法拿到实时反馈，比如：
1. 跟审美相关的决策
2. 跟人物是否崩坏相关的决策
由于这一部分的决策依然只能由人来完成，所以大家会自嘲是“批量抽卡师”，感觉自己就像是流水线上检验图片和视频质量的工人。正是因为 AI 目前还无法端到端地完成全过程，才导致在人机协作时，人类必须承担起“质检员”的工作。
在短剧这种叙事性内容的 AI 生成中，提示词工程的核心难点是什么？是如何让 AI 理解情感冲突，还是保持人物和场景的一致性？
我反而觉得，现在提示词的难点已经基本上全部被攻克了。
我在实践 seedance 2.0 这样的模型时发现，就提示词的响应程度而言，它已经可以完美地描绘出你提示词中所写的内容。但如果你的提示词中没写，它可能就不会去“脑补”。
举个例子：
有一次在做《怪奇物语》的片子时，需要红色的闪电来衬托出非常紧张刺激的环境。如果你不写“红色闪电映照在人脸上”，它真的就不会这么去做；但如果你写了，画面的质感一下子就会增强。
所以，现在提示词最大的难点在于创作者的意图。
你需要更多地把提示词当成你的意图表达，完整地把以前导演、演员对戏的解读都写进提示词里，而拒绝去写那些所谓的 Magic Prompt。
14 01
嘿嘿😊我的龙虾会做视频了
因为 medeo 上了给龙虾的 skill！！！
来使用吧！直接在飞书里让龙虾做视频发给你
复制以下链接贴入到龙虾🦞
请安装 medeo-video 技能，GitHub 地址：
github.com
安装完成后，你的 OpenClaw 机器人将引导你注册 Medeo 平台并获取 API 密钥（以 mk_开头）。配置完成后，只需说出 “帮我生成一个 XX 视频” 即可使用。
因为 medeo 上了给龙虾的 skill！！！
来使用吧！直接在飞书里让龙虾做视频发给你
复制以下链接贴入到龙虾🦞
请安装 medeo-video 技能，GitHub 地址：
github.com
安装完成后，你的 OpenClaw 机器人将引导你注册 Medeo 平台并获取 API 密钥（以 mk_开头）。配置完成后，只需说出 “帮我生成一个 XX 视频” 即可使用。
Medeo 接入 OpenClaw生态，办公创作从此躺平~
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