分享项目 制作短剧教程方法

【开源自荐】制作短剧的教程整理

花费一个月时间做了一个开源制作短剧的项目，继上一篇把项目开源后，受到了好多佬友的鼓励，简单做了一个开源项目的教程。

之前的那一篇在这里：【开源短剧】AI短剧创作工具

首先要配置大模型供应商，模型API地址，选择模型，文字，生图，生视频，只配置一遍即可，如果不配置这一步项目没办法往下进行。

配置好大模型供应商信息以后，开始创建项目

将准备好剧本放到章节里面，当然，聪明如佬，自己写一个也不是不可以～

提取角色和场景

提取角色和场景成功后，生成图片

批量生成角色和场景

拆解分镜

分解成功后，进入到剧集编辑页面，这里就是具体的生成效果配置，

每一个镜头配置，镜头属性，镜头图片，视频生成，音效与配乐，视频合成等等。

镜头属性，选择场景，选择角色，选择镜头语言

点击镜头图片，提取提示词，生成图片或者自己上传参考图片（玩命开发中ing）

选择模型 ，选择参考图，选择时长，可以选择首帧或者其他关键帧配置，根据参考图点击生成视频按钮

视频生成完成后，点击：添加到素材库，再点击添加到时间线，视频的一个片段小结单元就制作好啦

两个视频拼接，可以设置转场效果

合成视频，下载视频

以上便是之前开源项目的简单制作教程

34 posts - 31 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: AI火宝)

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不知道是新的风控还是全面到达周限

可能有佬友已经知道了，今天反重力共享池全面用不了了。我不知道其他人自己反代的反重力能不能用，点击测试报错都是短的429，没有出现恢复时间。
我也不知道是到达了周限，还是其他什么的问题。

有没有佬友说一下自用的反重力2api现在是什么情况的。

ps：大概率是全部捐赠的pro号到达周限了。。。

78 posts - 52 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: bohe)

抽25个team车位

月初开了一些team测试，目前依旧稳定，于是给大伙抽了

奖品：ChatGPT TEAM 车位 * 25个

:three_o_clock: 活动时间：

开始时间：2026 年 1 月 14 日 发帖时间
截止时间：2026 年 1 月 15 日 12:00

📝 参与方式：

在本帖下回复任意内容

🔍️ 抽奖规则：

每位用户仅允许参与一次。
使用论坛官方抽奖工具随机抽取中奖者。
中奖后请及时私信提供邮箱+截图给我

⚠️ 注意事项：

本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
中奖者将在活动结束后 12 小时内在本帖公布，中奖者请及时私信邮箱。
注意邮箱发错不可更换，请认真检查。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。

**期待您的积极参与，祝您好运！如有任何疑问，欢迎随时联系抽奖发起人。

394 posts - 393 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: Vie)

一贴终结MJJ常见机器，终于补齐了

补了好久终于补齐了，US/SG/HK/JP/TW/UK/DE等地区各种VPS的合集，一贴基本就能选到合适的机器了，欢迎围观

常见 线路/落地/家宽 VPS推荐 开发调优

很多MJJ或者小白用户都想购买一个心仪的服务器，但是市面上太多了，不知道该如何下手，我就来简单推荐一些各个地区常见的线路机器/落地机器/家宽机器，包含MJJ常用的主流机器和评价不错的服务商，你可以通过这个来简单筛选适合自己的机器 线路机器：拥有CN大陆方向的优化线路机器，延时低稳定性高 落地机器：国际互连优秀/流媒体解锁优秀的机器，注意：落地适合与否和ip质量并无关系 家宽机器：IP质量优秀的…

抽个奖吧，奖品500ldc/人，抽20个人，限前200楼，我随机数生成即可，满楼立刻开奖(主要是不知道为啥红包功能不见了)
中奖自己来找lz领取，限制48小时

247 posts - 244 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: ICMP不可达喵)

社区对帖子内链接进行分级处理

刚刚社区进行了一次功能升级，升级后会对帖子内的链接进行分级处理。具体将分为以下几个等级：

● 内部链接： 此类链接不进行任何处理，如：linux.do 相关的链接。
● 可信链接： 此类链接前添加绿色锁形图标，直接跳转不进行安全提醒。如：Telegram: View @linux_do_channel
● 普通链接： 此类链接前添加外部链接图标，点击进行外部链接提醒。如：https://abc.com
● 风险链接： 此类链接前添加黄色警告图标，点击进行风险链接提醒，跳转按钮为红色。如：https://a-risky-domain.com
● 危险链接： 此类链接前添加红色骷髅图标，点击进行风险链接提醒，无法直接跳转。如： https://a-danger-domain.com
● 屏蔽链接： 此类链接将直接被替换为[已屏蔽链接]，不进行展示。如：https://a-blocked-domain.com https://a-blocked-domain.com

后续将建立一个仓库，为这些分级链接的列表进行PR完善。

----------------------

另外，我们同步更新了社区规则（禁止内容部分）。对于躲避审核，破坏链接分级（提供脚本/工具）的行为进行了约束。

311 posts - 303 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: Neo)

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感觉马币脚本没用

github.com

GitHub - dandelion-promise520/hourse-coin: 帮忙预约马钞的浏览器插件

帮忙预约马钞的浏览器插件

用的这个
点进去也没有自动填充
手动抢了一份

29 posts - 15 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: liuweiqing)

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【个人工作流开源】Claude-Code-Multi-Agent 涵盖300+ 超智能开发调优专家，完整的Hooks调优系统

via LINUX DO - 热门话题 (author: Prorise)

免费 nvidia 模型使用

这里简单介绍一下，这个平台相当于 老黄用自家的显卡，部署了这些模型，然后统一用 OpenAPI 接口来给大家造福利（bushi），但是也确实好用，虽然高峰期的时候会卡，但白嫖是吧 🤣
话不多说，让我们 勒死go 😛

一、从官网进行获取 api-key

起手先注册账户拿钥匙
build.nvidia.com

Try NVIDIA NIM APIs

Experience the leading models to build enterprise generative AI apps now.

二、怎么进行使用

1. openapi 格式使用

baseurl: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions
API Key: 就是第一步申请的 key
这里以沉浸式翻译插件，使用 Kimi2-thinking 举例。

添加自定义服务

注意，这里选择 open-api

配置如下：moonshotai/kimi-k2-thinking

然后手动调试一下是否可用

这里打 ✅️ 即可。

tip：如果不知道哪个模型，可以到官网中进行查看，方法如下：

54 posts - 41 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: jhfuture)

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【抽奖】4个team位置，

抽奖主题：GPT Team 4个名额，需自备gpt账户

🏆️ 奖品详情：
奖品1：GPT Team 车位体验名额（共4个）

:three_o_clock: 活动时间：
开始时间：2026年01月14日 16:00
截止时间：2026年01月15日 18:00

📝 参与方式：
在本帖下回复任意内容

🔍️ 抽奖规则：
每位用户仅允许参与一次。
使用官方抽奖工具随机抽取4位中奖者。

⚠️ 注意事项：
本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
中奖者将在活动结束后12小时内在本帖公布，请通过私信留下gpt邮箱。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。

期待您的积极参与，祝您好运！如有任何疑问，欢迎随时联系抽奖发起人。

197 posts - 197 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: Orange4664)

【开源】 我将 oh-my-opencode 的多 Agent 协同移植出来了 omo skill

OmO skills：将 oh-my-opencode 的多 Agent 协同移植到 Claude Code

Oh-my-opencode 最近太火了，我让 Claude Code 学习了一下，然后我就把它的核心移植到了 Claude Code。

之前的 Codeagent 自己选择 backend 的模式总感觉缺少点灵魂，看到 OmO 的设计直接灵光一现，特定场景下的指定模型+特调prompt才能够发挥最好，于是我开始了 codeagent 的改造和 omo skills 的移植。

OmO 核心设计：Sisyphus 协调器 + 专业 Agent 团队

Agent 层级

OmO 构建了一个 6+1 人专家团队(我单独加了一个 develop agent)：

工作流程

用户请求
    ↓
/omo 调用 Sisyphus
    ↓
Intent Gate 分析任务类型
    ↓
    ├─→ 简单任务：Sisyphus 直接执行
    ├─→ 复杂任务：委派给专业 Agent
    └─→ 探索任务：并行启动多个 Agent

Sisyphus 通过 codeagent-wrapper --agent <agent-name> 来委派任务：

codeagent-wrapper --agent oracle - . <<'EOF'
分析这个项目的认证架构，给出改进建议
EOF

使用方法

基础用法

/omo <你的任务描述>

实际案例

1. 代码重构

/omo 帮我重构这个认证模块，提高可维护性

执行流程：

1. Sisyphus 分析任务：需要代码探索 + 架构设计 + 实现
2. 委派 explore 搜索认证相关代码 (grok)
3. 委派 oracle 分析架构问题 (sonnet)
4. 委派 develop 执行重构 (codex)

2. 全栈功能开发

/omo 我需要添加一个支付功能，包括前端 UI 和后端 API

执行流程：

1. Sisyphus 识别为全栈任务
2. 并行启动： ● frontend-ui-ux-engineer 设计支付界面（Gemini Pro） ● develop 实现后端 API（Codex）
3. Sisyphus 协调两者的接口对接

3. 代码库研究

/omo 这个项目使用了什么认证方案？

执行流程：

1. Sisyphus 识别为研究任务
2. 委派 explore 搜索认证相关代码
3. 委派 librarian 查找外部文档
4. Sisyphus 汇总结果返回

4. 文档生成

/omo 为这个 API 模块生成完整的技术文档

执行流程：

1. explore 搜索 API 代码
2. document-writer 生成文档（Gemini Flash，便宜快速）

配置

Agent-模型映射在 ~/.codeagent/models.json 中配置：

{
  "default_backend": "codex",
  "default_model": "gpt-5.2",
  "agents": {
    "oracle": {
      "backend": "claude",
      "model": "claude-opus-4-5-20251101",
      "denoscription": "Technical advisor",
      "yolo": true
    },
    "librarian": {
      "backend": "claude",
      "model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
      "denoscription": "Researcher",
      "yolo": true
    },
    "explore": {
      "backend": "opencode",
      "model": "opencode/grok-code",
      "denoscription": "Code search"
    },
    "frontend-ui-ux-engineer": {
      "backend": "gemini",
      "model": "gemini-3-pro-high",
      "denoscription": "Frontend engineer"
    },
    "document-writer": {
      "backend": "gemini",
      "model": "gemini-3-flash",
      "denoscription": "Documentation"
    },
    "develop": {
      "backend": "codex",
      "model": "gpt-5.2",
      "denoscription": "codex develop",
      "yolo": true,
      "reasoning": "xhigh"
    }
  }
}

2026未来展望

OmO 的多 Agent 协同模式，代表了 AI 编程工具的一个方向：

1. 异构模型协同：不同模型擅长不同任务
2. 成本效率平衡：在质量和成本之间找到最优解
3. 并行执行：充分利用多模型的并行能力

随着更多专业模型的出现（如代码专用模型、UI 专用模型），这种协同模式的优势会更加明显。

我认为这个方向是一个趋势，让不同的模型去干适合的事。

将 oh-my-opencode 的多 Agent 协同理念移植到 Claude Code，通过 Sisyphus 协调器 + 专业 Agent 团队的架构，实现了：

● 成本优化：按需选择模型，降低 60-80% 成本
● 效率提升：并行执行，缩短 40-50% 时间
● 质量保证：专业分工，各司其职

对于复杂的全栈开发、架构重构、代码库探索等任务，/omo 是比 Claude Code 原生能力更优的选择。

今天才开发完成，估计存在一些 bug 欢迎使用有问题直接提 issue (最好是提 pr。

----------------------

开始使用：

访问 GitHub - cexll/myclaude: Claude Code and Codex orchestration workflow 安装，不知道怎么安装？ 一切交给 CC

/omo 帮我分析这个项目的架构，并给出改进建议

让 Sisyphus 和他的团队为你工作。

60 posts - 35 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 星纬智联技术)

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太子哥女朋友首次露脸！

女朋友首次露脸，祝福我吧
不要展开 (click for more details)
78 posts - 50 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 太子哥)

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使用 GLM 一句话搭建 NVIDIA NIM API Proxy，解决 cors 问题，快来使用吧

https://linux.do/t/topic/1436106?u=yeahhe

英伟达的 api 无法用浏览器网页纯前端调用，所以我用 GLM 搭了一个中转 URL，解决 CORS 问题

https://p1609eqjhck0-d.space.z.ai/api/nim/v1/chat/completions

Z.ai

Z.ai Code Scaffold

AI-powered development with modern React stack

效果：

43 posts - 18 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: Mozi)

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推荐几个电视盒子，源相关的网站

综合（软件+源）

● https://www.juwanhezi.com
● https://jsnzkpg.github.io
● 最新免费TV应用大全——影用仓库

源

● https://cyuan.netlify.app

接口管理网站（不是我的）

● https://api.starlink.uno/index.php

25 posts - 21 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: gls)

opencode 使用 sub2api 等 claude max 中转报only authorized for use with Claude Code 的解决办法

实际上是因为 opencode-anthropic-auth 插件，只针对 oauth 登录做了特殊处理（因为正常的 claude code max 就是 oauth 登录）。api 类型的话没做。

官方大概率是不会处理了，因为会影响正常的 api 用户（非 claude code max 中转）

这里提供一个 workaround

git clone https://github.com/J3n5en/opencode-anthropic-auth
cd opencode-anthropic-auth
bun i

然后修改 opencode.json

{
  "plugin": [
    "file:///path/to/opencode-anthropic-auth/index.mjs"
  ],
  "provider": {
    "anthropic": {
      "options": {
        "baseURL": "xxxxxx/v1"
      }
    }
  },
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json"
}

最后使用opencode auth login 选择 Anthropic 选择 Manually enter API Key 填入你的 key 即可

18 posts - 18 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: J3n5en)

【SKILL 设计的最佳实践】如何让你的SKILL不再是简单Prompt Engineering？SKILL的进阶设计模式详解 之 二次披露！

via LINUX DO - 热门话题 (author: Nick Hugo)

抽5个Google One家庭组车位

抽奖主题： Google One家庭车位5，如下图：


🏆️ 奖品详情：
Google One家庭组车位5
:three_o_clock: 活动时间：

开始时间：2026 年 1 月 14日 发帖时间
截止时间：2026 年 1 月 15日 22点00分00秒

📝 参与方式：

在本帖下回复任意内容

🔍️ 抽奖规则：

每位用户仅允许参与一次。
使用官方抽奖工具随机抽取中奖者。

⚠️ 注意事项：

本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
中奖者将在活动结束后12小时内在本帖公布，并通过私信通知领奖方式。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。

期待您的积极参与，祝您好运！如有任何疑问，欢迎随时联系抽奖发起人。

186 posts - 180 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: terry1)

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【CLIProxyAPI】WebUI管理面板 数据监控 使用统计 日志可视化

昨天发了一个 【开源】CLIProxyAPI 数据监控 使用统计 日志可视化

然后很多佬友希望集成到现在的CPAMC中 😹

【开源】CLIProxyAPI 数据监控 使用统计 日志可视化

是否可以提 mr 直接集成到 cpa 中呢？

【开源】CLIProxyAPI 数据监控 使用统计 日志可视化

作者提供了可以直接接入官方镜像的 webui 方式，是否会支持

【开源】CLIProxyAPI 数据监控 使用统计 日志可视化

很需要这个功能，官方一直没做

【开源】CLIProxyAPI 数据监控 使用统计 日志可视化

以提交给官方那边，这样子就方便多了

所以，说干就干，又把任务丢给AI，集成进去了。

(匆匆忙忙上线 难免有bug 欢迎各位大佬issue 慢慢修复)

🙈
1、感谢 L 站各位大佬提供的公益站 💖
2、主要对 OpenAI 兼容提供商 做适配 🤖
3、闲时让 AI 码的，难免有 bug，大佬勿喷 😹

使用方法：

方法1：替换config.yaml文件中的 panel-github-repository参数为：
https://github.com/kongkongyo/Cli-Proxy-API-Management-Center

方法2：直接 下载management.html 到本地打开

项目地址：

https://github.com/kongkongyo/Cli-Proxy-API-Management-Center

效果展示：

另附： CLIProxyAPI 的安装以及使用方法

【72 的开发工具 003】CLIProxyAPI 代理公益站 API 提供统一地址和 key 开发调优

1、安装 CLIProxyAPI 根据上面网址进行安装 2、重命名配置文件 将安装目录下默认的 config.example.yaml 修改为 config.yaml [!caution] brew 安装的话，默认的配置是 usr/local/etc/ 或/opt/homebrew/etc 下的/cliproxyapi.conf，具体参考 mac使用brew安装的cpa，请问配置文件在哪？ …

52 posts - 26 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 喵~)

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【抽奖】抽1位送爱沙尼亚的eSIM（有效期到26年8月21日），靓号XXXX-1998（不带4）

抽奖主题： [爱沙尼亚的eSIM]

🏆️ 奖品详情：

[奖品]：[爱沙尼亚的eSIM，没有绑定或注册过任何服务]

:three_o_clock: 活动时间：

截止时间：[2026年1月15日21点]

📝 参与方式：

在本帖下回复任意内容 建议有支持eSIM的手机或能使用eSIM实体卡的坛友参与（目前已经联网删除这个号码了，自购于eSIM.plus）

🔍️ 抽奖规则：

每位用户仅允许参与一次。
使用官方抽奖工具随机抽取中奖者。

⚠️ 注意事项：

本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
中奖者将在活动结束后12小时内在本帖公布，并通过私信通知领奖方式。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。

期待您的积极参与，祝您好运！如有任何疑问，欢迎随时联系抽奖发起人。

183 posts - 183 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: testboy)

分享一个自动识别验证码的插件（免费速度快）

分享一个自动识别验证码的插件，我之前都是用的站内大佬写的油猴脚本，刚刚看见一个新的浏览器插件就试了下，我日常使用的大部分网站都能用并且速度超级快，比之前传给ai识别快多了
chrome商店

30 posts - 26 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 清枫早上好)

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一觉醒来，3级掉了，第一次面对应该用什么心态

我查了下，是获赞：被点赞的天数 变为6了。
3级的技术帖子离我而去（肯定不是女装）
作为8点上班10点下班6天的码农社畜，其实不想加班。但还有一年35岁了，AI发展这么快，不知道现在的存款够不够。 还能再干几年，是不是后面就大家一起不上班了。
胡言乱语中。 还是午睡吧。

----------------------

0114-13：33佬友们还是太热情了，小眯了下，刚刚打开又符合3级的条件，凌晨4点升级，谢谢各位佬友的赞

32 posts - 27 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 来活了)

DeepSeek Engram已经在官网实装？部分案例测试！

最近发现了这样一篇帖子
https://www.zhihu.com/pin/1994753279247271462?native=1&scene=share&utm_psn=1994873850849149632

鉴于DS天天都是官网内测偷偷更新，所以我们也上手实际测试了一下。针对多种文本，我们首先使用Gemini 3 Flash将文段翻译为英文，然后要求ds翻译为中文。

结果令人震惊，绝大多数都是和原文完全匹配

首先是从鲁迅《阿长与〈山海经〉》节选的片段。ds 可以注意到 这就是阿长和山海经，简单思考之后直接输出了原文。

随后从三国志·蜀书·先主传第二中截取了中间的部分文段.
DS依然是 注意到 这是三国志的文本，直接输出了文言

虽然有一点点轻微差异，但我认为可以忽略不计

其次，我们测试了《家私国》，3f翻译为中文，ds还原英文，不行

清史稿 本纪第五 世祖二，不是原文，不过多数句子相似

纵向对比一下，我们在or使用第三方渠道测试了历史模型
尝试了0528，不认识

v3.1t，不认识

第三方部署的3.2，没注意到，可以认为不认识

与此同时的官网API，注意力惊人 ，基本原文

莫非真的偷偷上线？

各位可以自行尝试其他案例

30 posts - 24 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: HCPTangHY)

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