01 · 社区案例
插画音乐MV
@makevoid · 多工具制作
先看作品，再聊可能性
从自己的实验出发，看视频、玩游戏，也看修改后的结果。
先看四种创作方式
从原作品出发，观察画面、节奏与表达。
02 · 社区案例
火箭发动机科普
@konstantinsaifo · 交互讲解演示
03 · 社区案例
粒子可视化
@AndyL5cc · 作者自述代码生成
04 · 社区案例
电影感MV
@anabology · 多工具制作
公开课链接原作品，不另行托管混剪或截取片段。制作方式依作者说明，未独立复现。
把我的专业知识，换一种表达
同一个概念，可以成为视频、游戏，也可以成为一个可操作的工具。
这些能力，可以用在哪里
从六种用途，到两份案例资源，再看同一个角色如何穿过不同画风。
六种场景，六种讲法
把“能做视频”，变成与你工作有关的一项具体用途。
01
产品宣传
让用户在 30 秒内看懂价值
- 先准备
- 真实界面、目标用户、一个核心卖点。
- 画面结构
- 痛点开场 → 产品全景 → 局部操作放大 → 使用前后 → 行动入口。
- 可以拿来做
- 家庭财务工具的发布短片；新功能介绍；课程产品说明。
看一句需求示例
为家庭财务工具做30秒横版介绍，只突出“把家庭资产看清楚”。使用真实截图，先给分镜，再给预览。
02
知识科普
把一个抽象概念讲清楚
- 先准备
- 可靠资料、一句话结论、一个生活化例子。
- 画面结构
- 提问 → 线稿或图解逐步搭建 → 因果关系 → 一句话回顾。
- 可以拿来做
- 通胀、ETF套利、物理原理、历史事件。
看一句需求示例
面向没有金融基础的人，用线稿解释通胀如何影响购买力。每个镜头只讲一个关系，标明资料出处。
03
数据可视化
让变化、差异与原因可见
- 先准备
- 有来源的数据表、单位、日期和比较口径。
- 画面结构
- 一个问题 → 动态折线或柱形 → 关键节点标注 → 结论与限制。
- 可以拿来做
- 经营月报、资产配置变化、策略回测的解释视频。
看一句需求示例
把这份示例数据做成动态月报，先展示趋势，再标出异常月份。不得虚构数据；回测与真实业绩要分开。
04
操作教程
让人看完知道下一步点哪里
- 先准备
- 真实操作路径、关键步骤、常见错误。
- 画面结构
- 屏幕全景 → 重点区域放大 → 步骤标注 → 最终结果。
- 可以拿来做
- 新工具上手、软件功能教学、员工培训。
看一句需求示例
把这段真实操作整理成60秒教程。一个镜头只完成一步，关键按钮停留足够时间，不改动界面事实。
05
课程与方案演示
让复杂结构容易记住
- 先准备
- 课程提纲、流程关系、一组比较对象。
- 画面结构
- 总览地图 → 逐步拆解 → 对比或模拟 → 回到整体。
- 可以拿来做
- 课程导入、咨询方案讲解、机制与流程培训。
看一句需求示例
把这套内容生产流程做成45秒讲解，先给全貌，再高亮每个环节的输入和产物。
06
品牌与活动内容
让一次表达形成统一的视觉
- 先准备
- 品牌字体与配色、核心文案、已有图片与音乐。
- 画面结构
- 大字开场 → 节奏化画面 → 关键信息 → 日期或入口。
- 可以拿来做
- 直播预告、播客片头、品牌故事、活动倒计时。
看一句需求示例
为今晚的AI分享做15秒横版预告。暖白底、陶土色点缀，重点是主题与时间；音乐与素材使用已有授权版本。
以上是选题与制作结构建议。代码动画适合文字、图表、界面与程序化场景；需要真人表演、真实拍摄或复杂生成画面时，应结合素材或其他模型。
从灵感，到可以复用的方法
两个入口：先找想做的作品，再看背后的经验。
找灵感 · 看作者原帖
Awesome Opus 5.5 Videos
动效、科普、3D、互动游戏的社区案例索引。看效果，也追溯提示词和原作者。
截至9月30日，README列出475条记录；部分仅有提示词片段或作品描述。
选风格 · 看制作方法
Lemo-Opuscar
43种风格，配样片、风格说明、导演指南与工具。适合观察审美和制作经验怎样组织起来。
先选一个与你用途接近的风格，带上自己的故事和资料。
社区案例按作者说明介绍，未逐一复现；找到参考后，仍需用自己的任务验证。
一个 Clawd，走过98部最佳影片
OPUSCAR 98 · 作者标注1927—2025 · 全长约6分半。
看主角如何保持统一看画风如何服务主题看音乐与转场怎样配合
看一个游戏，找到可借鉴的项目
从 Tidewater 的完整体验，看到代码创作的可能与成本。
Tidewater：一个可以走进去的海岛
Dan Greenheck 的浏览器 3D 钓鱼游戏，已收录在我的实验手记。
COMMUNITY PROJECT / 社区案例
从“画出一个海岛”
到“让一套玩法运行起来”
在海边抛竿、开船、卖鱼、升级装备。可以观察的不只有海水和光影，还有操作反馈与游戏循环。
现场看这三件事
- 场景：海面、昼夜与空间感。
- 交互：走动、抛竿和鱼线张力。
- 系统：渔获、交易与装备升级。
WASD 移动 · R 取出鱼竿 · Esc 释放鼠标
项目 README 标注使用 WebGPU，自建渲染引擎；首次编译可能超过一分钟，需要兼容浏览器与合适的 GPU。代码为 MIT，第三方素材单独查看 CREDITS。
关于“花了 1,000 多美元”的说法
既有实验手记记录：作者自述约 8 小时、约 1,874 美元 token。这一花费与工时尚未独立核验，也不代表每次复现的预算。直播重点看项目成果与迭代方式。
先找对参考，再做自己的版本
不用一次装齐所有项目；选一个与你任务最接近的起点。
HTML → 视频
HyperFrames
从网页技术生成视频，适合片头、产品演示、信息动效。
怎么开始：先看官方发布视频的工程结构。
React → 视频
Remotion
适合组件化、数据驱动的视频与批量版本。
怎么开始：从一个短模板开始，替换标题和数据。
Python → 数学动画
Manim
适合公式推导、几何关系和严谨的知识解释。
怎么开始：先做一个概念的三步动画。
网页 → 3D 交互
Three.js
适合产品模型、互动场景与游戏原型。
怎么开始：先参考场景、摄像机、材质的基础示例。
完整游戏案例
Tidewater
参考海岛渲染、操作、交易与成长循环的拆分。
怎么开始：先玩明白，再请 AI 解释一个小模块。
官方 Skill 示例
Anthropic Skills
观察如何组织说明、脚本、参考资料与验证方式。
怎么开始：从自己的工作要求出发，按需参考。
这些是可参考的框架或项目，不是“全部由 Opus 5.5 生成”的作品清单。开源代码、素材和商业使用条件分别查看项目说明；Tidewater 使用自建 WebGPU 引擎，不以 Three.js 构建。
先讲清原理，再回到真实制作
视频模型与代码动画怎样不同？看工具分工，再打开自己的Claude原会话。
都是AI做视频，画面是怎样来的？
用同一个要求理解两条路线：让一根柱子从0长到120。
描述画面，让模型生成镜头
给文字、参考图或其他素材，模型生成连续画面，必要时再编辑和重试。
描述 / 参考 → 视频模型 → 镜头
适合先探索人物、自然场景、质感和镜头氛围。涉及数值、文字、位置时，逐项核对。
写出规则，让程序绘制画面
Claude写代码：柱子多高、文字写什么、每一秒怎样变化，再由绘图工具执行。
要求 → 代码 → 渲染 → 视频
适合图表、排版、界面、可计算的演示。要改数字，可以改数据后重渲染。
更准确的说法是“专门的视频生成模型”，不是“用大语言模型生图”。视频模型可以直接文生视频，也可以图生视频；不必先生成一张图。这里比较的是制作流程，不推断Opus未公开的模型内部结构。
再往底层讲一句
以Seedance 1.0公开技术报告为例，它使用扩散Transformer，学习画面与时间的关系，从带噪表示逐步生成视频。它不是给每一帧独立抽一张图片。代码路线则先生成可执行的程序，由程序按时间算出画面。
选工具，先问：
我要的是一个镜头，还是一组精确可改的规则？
两条路线可以混合：视频模型做背景或镜头，代码叠加图表、字幕和真实界面。代码动画早已有之；变化在于用自然语言编写和修改它的门槛降低。代码也可能写错，并不天然准确或更省钱。
Claude写规则，工具把它变成影片
把它想成一本能自动画、自动翻页的动画书。
第0秒0
第1.5秒60
第3秒120
教学示意，采用匀速增长。实际影片需要绘制中间画面；按24帧/秒导出，3秒视频包含72帧。
讲清楚
你给资料、受众和目标；Claude安排脚本、画面与时间。
画出来
HTML/CSS负责排版；Canvas或SVG画二维；Three.js帮助组织三维场景。
按时间拍下来
动画代码决定每个时刻的画面，浏览器绘制；导出工具逐帧保存。
合成并检查
FFmpeg编码与合并音画；配音可用TTS，配乐可用合成或采样。最后看完整片。
这是常见分工示意，不是每次都要安装全部工具。Lemo-Opuscar采用按时间渲染网页的流程；HyperFrames、Remotion等提供各自的组织和导出方式。音乐、语音、图片也可能来自其他工具。
第一次怎么用：从15秒的小片开始
请基于我提供的资料，做一个15秒、16:9的代码动画，向没有背景知识的人解释一个概念。先核对事实，给我三幕脚本和一张关键画面预览；确认方向后再制作。文字和数据必须可修改，注明资料来源；没有依据的数字不要补造。请先检查现有工具和额度，说明需要哪些工具；新增付费服务先询问我。最后交付MP4、源文件和复现说明，并检查文字、数值、声音及画面。
把资料和需求交给Claude Code等能运行代码的环境。可以先看Lemo的风格说明，也可以让它选现有框架；先做短样片，再迭代和导出。
一句话是起点，成片需要打磨
家庭财务工具宣传片：真实界面，虚构示例家庭。
从一件已完成的作品，回看它怎样做出来
现场打开 Claude / Claude Code 的原会话，讲清你实际做过的选择。
我最初怎么说
要给谁看？用什么资料？想表达哪一个重点？
第一版哪里不对
看真实预览，指出一个最影响理解或审美的问题。
我怎样给反馈
对照前后版本，解释为什么修改节奏、构图或信息。
最后怎样交付
看成片与工程，讲清哪些经验留给了下一次。
看过成片，再回看过程：真正有价值的，是你怎样判断、怎样修改。
模型变强后，什么更值得留下
把知识输入、经验沉淀、多种输出和反馈，接回人生复利系统。
Skill，可以从两种用途来理解
一类补模型的不足，一类记录我们的要求。
帮它做到、做稳
通用技巧、操作办法、可靠脚本。
模型升级后，重新比较是否还有帮助。
按我们的标准做
品牌、资料口径、审核要求、交付方式。
长期价值来自与真实工作保持一致。
这个仓库，正好说明经验怎样留下
把“更好看一点”，变成能执行、能检查的要求。
保留有用的要求，重新检查旧步骤
模型变强之后，指导方式也需要更新。
在同样的要求下：有 Skill，是否更好、更稳、少返工？
模型越强，目标与判断越值得讲清楚
让它自主安排实现细节，同时明确什么结果可以接受。
可以交给模型探索
代码怎么组织
画面怎样实现
局部步骤怎样优化
需要交代清楚
服务谁、解决什么
可信资料与业务取舍
验收标准和决策边界
这几年，我们在解决四个问题
几条逐渐汇合的线索，今天仍然可以同时发挥作用。
01
知道什么
知识库、RAG、Wiki：让相关知识可查阅。
02
怎样做好
Skill、流程、案例：让经验和标准可使用。
03
怎样动手
CLI、MCP、插件：连接实际工具与工作环境。
04
怎样持续推进
Agent：组织上下文、工具与多步任务。
把一次理解，变成多种表达
人生复利系统：输入有来源，沉淀有判断，输出有反馈。
带着问题收集
文章、研报、数据、会议、观察，先记录来源、日期和要回答的问题。
用自己的话讲明白
分清事实、假设与观点；找一个例子解释，发现讲不清的地方再回去查。
留下能复用的东西
结论和证据进入知识笔记；反复有效的步骤、判断与检查项形成经验。
按受众换一种表达
同一份可靠的底稿，变成文章、图表、短视频、课程或互动网页。
把新问题带回来
观众哪里不懂？数据哪里有误？修订知识和做法，再用于下一次任务。
例如：读完一份行业报告之后
先核对来源与口径 → 写出一个自己认可的判断 → 做一张解释图 → 用30秒动画讲清一个因果关系 → 收集追问，修正底稿。
原始资料放Resources；当前交付放Projects；研究与复盘在Areas持续积累；完成后按规则归档。Wiki只沉淀已经深读并形成自己输出的内容，收藏不等于理解。
视频是新的表达方式。
能复利的，是知识、判断与经过验证的经验。
隐性经验，常藏在你停下来的那一刻
从一个真实任务复盘，比从空白页写 SOP 更容易。
为什么先看这里？
你先检查什么？为什么这个信息会改变判断？
什么情况要重来？
哪些错误最容易被忽略？哪些例外不能套旧办法？
怎样算做完？
你最终看哪三项？需要谁确认才能交付？
找一份被你改过的初稿，逐条解释“为什么这样改”。
把一件真实工作，拆成可交接的环节
以一篇财经科普内容为例。
选题与目标→资料与核验→观点与脚本→图像与视频→验收与发布
每一步吃什么
输入资料、前一步的结果、必要背景。
每一步交什么
明确产物与合格标准。
哪里需要你
观点取舍、重要事实、对外发布决定。
把一次纠正，变成下一次的起点
经验能否复用，要用新的任务检验。
真实任务→观察结果→解释修改→再次验证
留下有用的案例和标准；
过时的规则，也要允许被修改。
延伸：持续工作的 Agent
延伸：业务衔接与边界
工具连接更容易，业务衔接仍要设计
把目标交给 Agent，也要让它知道何时完成、何时找你。
目标与顺序
先解决什么？哪些步骤依赖前面的结果？
交接与检查
材料放在哪里？下一环节凭什么判断可继续？
权限与反馈
可以自行做什么？哪些动作需确认？失败怎样回报？
整合降低了使用门槛，并不意味着可靠性和判断问题已经消失。
把方法，带回自己的真实工作
带着一个具体问题继续练习，也一起讨论下一步。
把方法，带回自己的真实工作
AI Agent 系列课 · 从任务判断、需求表达，到成果验收。
找到一个任务
从反复发生、范围明确的工作开始。
把要求说清楚
组织资料、参考、流程和业务标准。
做出可用的结果
看演示、动手尝试、理解修改与验收。
具体课程内容、价格、学习期限与服务，以当前商品详情和课程介绍为准。
先判断，它是否适合你
愿意带着一个真实问题，动手做、接受反馈、继续修改。
可以从这些需求开始
已有专业知识，想变成内容或工具。
反复做同类工作，想整理自己的方法。
学习前把预期说清楚
需要投入练习与修改时间。
工具订阅和素材成本，需要单独考虑。
把你最想交给 AI 的一件事说出来
从具体任务出发，问题才容易得到具体回答。
我想做什么
受众是谁？现在卡在哪里？
我已经有什么
资料、作品、参考、工具和已有经验。
我希望怎样完成
怎样算做好？预算和时间有什么限制？
把今天的启发，带进明天的工作
从一件真实的小事开始
让你的经验，
在下一次工作里继续发挥作用。
财富进化论 · 林翔 Charles Pai
资料与作品来源
资料与作品入口
保留来源，也保留对制作方式和能力边界的判断。
