0:00.000–0:29.800
这条视频我将手把手教你如何免费无限期使用Codex Cloud Code文本图片视频全部同时实现Token自由。事情是这样的,Agnes AI最近他们官方宣布把自家的文本图片视频模型全部对外开放免费,而且无限期。于是我赶紧用我的Cloud Code接入适用力下,确实是免费的。下面我将手把手教大家如何去使用它,并测试下它真实的模型效果到底是怎么样呢。首先需要在Agnes AI创建API密钥并且复制它。
0:30.000–0:59.320
打开CC-Switch这个工具,如果你介入的是Codex,也可以用Codex加加这个工具。在右上角切换到Cloud Code,添加供应商。供应商名称就是Agnes,关我的链接我们填一下。API-K就是我们刚刚复制的API-K,请求地址填写这个。API格式选这个。认证字段我们就选默认的。然后模型映射这儿,我们点击获取模型的列表。我们全部选择Agnes 2.0 Flash。注意这里面是不能选择图像和视频模型的。
0:59.320–1:09.440
原因是Cloud Code只支持文本交互,用不了图像和视频模型。解决办法咱们后面再说,我们先把文本模型配置好。点击保存,在列表启用它。
1:09.440–1:21.480
再设置本地路由这儿,把这些路由开关全部打开。好了,这样模型就配置好了,现在可以正常使用它了。为了测试它能不能干活,我给了它一个多部组任务。
1:21.480–1:35.160
我把写好的一篇稿子的标题发给Cloud Code,并且让它用get笔记的CLA工具找到这篇文章。然后再生成一张指定风格的信息架构图,最后通过飞出发给我。大概过了两到三分钟,结果出来了。我们打开飞出。
1:35.160–1:45.540
我们看到它给我们发了一条链接,就是我们刚刚让它生成的这个信息架构图。打开看一下效果。效果,整体效果还算不错,基本符合我们刚才给它的要求。
1:45.760–1:58.400
总结一下,文本科兴可以完成工具的调用携带码,指令遵循等多部组任务,也支持图片的士兵,还是可以干活的。但是我们都知道生图和生视频才是套恨销恨的大货。我们看一下直播羊毛,值不值得好。
1:58.400–2:10.100
我们前面说过,Cloud Code不能够直接接入图像和视频模型。解决办法就是把图像和视频的API接入文档发给Cloud Code,让它写一个脚本程序去调用。
2:10.560–2:17.720
为了以后用起来方便,不用每次都写代码,我把它保存成了两个Scale。下次生图和生视频的时候可以直接调用。
2:18.080–2:22.900
我们先来看一下它的文生图能力,用的是Agnus Image 2.1 Flash这个模型。
2:23.380–2:27.020
我给它一个产品的idea,让它生成两张效果图看一下。
2:27.020–2:30.480
好的,结果出来了,这是第一张,这是第二张。
2:31.300–2:35.500
我又给了它一个小故事,让它生成三副的儿童插画绘本。
2:36.060–2:37.500
我们来看一下生成的效果。
2:41.400–2:46.480
我们可以看到文生图在指定遵循细节描述上都还不错,但这并不算难的。
2:46.480–2:51.380
真正考验模型的是给它一张参考图,看它能不能保住主体的一致性。
2:51.800–2:56.640
我随手拍了一个杯子,然后让它根据这张照片生成电商产品的效果图。
2:57.020–3:01.580
最终的效果基本上符合我给的照片和贴着次要求,但也算不上完美。
3:01.720–3:04.000
杯子的颜色和形状还是有一点差别的。
3:04.400–3:10.940
那考虑到我这个照片是随手一拍的,如果拍的比较好的情况下,多抽卡几次,可能会还原的更好一些。
3:10.940–3:19.180
总结一下图片模型在文本生图上,用来批量产出一些产品矮定的效果,制作绘本插图,文章配图,还是不错的。
3:19.360–3:23.960
但有时候也会出现一些令人匪夷所思的情况,比如说这个司马光杂钢。
3:24.280–3:28.700
最后我们再来看一下它的视频生成能力,用的是Evnus Video VR.0这个模型。
3:28.700–3:34.200
先看一下文生视频,我给了它一段宇航员在红色沙漠星球上行走的提示词。
3:34.620–3:41.100
我们看一下效果,效果基本上符合提示词的要求,红色沙漠,陈土飞扬,追踪镜头,这些都有。
3:41.500–3:46.760
接着我们再让它用前面生成的智能水杯作为参考图,完成一个宣传视频的制作。
3:47.320–3:54.800
视频的场景和运镜基本符合提示词的要求,但是最大的问题就是主体的一致性,这个杯子明显和我给的效果图有差别。
3:54.800–4:01.880
还有个小问题,不知道你有没有发现,天盖顶部的温度像计时器一样一直在变,这和实际的物理情况不太相符。
4:01.880–4:07.520
所以如果你对视频的一致性,时长要求比较高,拿它制作一些电影漫剧可能比较勾腔。
4:07.900–4:16.780
最后我们整体总结一下,Evnus的文本图像视频模型确实是免费的,并且也确实是可以干一些活,但是与顶尖的模型确实有一定的差距。
4:16.860–4:23.920
网上有一些反馈说是执行速度慢,我实测下来单张图的生成时间在一分钟左右,单个视频的生成时间在两到三分钟,
4:23.920–4:30.260
整体是在我可以接受的file之内,模型的追求效果与提示词的关系是比较大的,最好按照官方的结构栏。
4:30.520–4:35.620
如果你有一些常规批量处理的任务,可以耗一波仰谋,确实可以省不少的成本。
4:35.960–4:40.600
而今天的视频就到这里,如果视频对你有帮助,别忘了点赞关注,我们下期见。

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这条视频我将手把手教你如何免费无限期使用Codex Cloud Code文本图片视频全部同时实现Token自由。事情是这样的,Agnes AI最近他们官方宣布把自家的文本图片视频模型全部对外开放免费,而且无限期。于是我赶紧用我的Cloud Code接入适用力下,确实是免费的。下面我将手把手教大家如何去使用它,并测试下它真实的模型效果到底是怎么样呢。首先需要在Agnes AI创建API密钥并且复制它。
0:30.000–0:59.320
打开CC-Switch这个工具,如果你介入的是Codex,也可以用Codex加加这个工具。在右上角切换到Cloud Code,添加供应商。供应商名称就是Agnes,关我的链接我们填一下。API-K就是我们刚刚复制的API-K,请求地址填写这个。API格式选这个。认证字段我们就选默认的。然后模型映射这儿,我们点击获取模型的列表。我们全部选择Agnes 2.0 Flash。注意这里面是不能选择图像和视频模型的。
0:59.320–1:09.440
原因是Cloud Code只支持文本交互,用不了图像和视频模型。解决办法咱们后面再说,我们先把文本模型配置好。点击保存,在列表启用它。
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再设置本地路由这儿,把这些路由开关全部打开。好了,这样模型就配置好了,现在可以正常使用它了。为了测试它能不能干活,我给了它一个多部组任务。
1:21.480–1:35.160
我把写好的一篇稿子的标题发给Cloud Code,并且让它用get笔记的CLA工具找到这篇文章。然后再生成一张指定风格的信息架构图,最后通过飞出发给我。大概过了两到三分钟,结果出来了。我们打开飞出。
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我们看到它给我们发了一条链接,就是我们刚刚让它生成的这个信息架构图。打开看一下效果。效果,整体效果还算不错,基本符合我们刚才给它的要求。
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总结一下,文本科兴可以完成工具的调用携带码,指令遵循等多部组任务,也支持图片的士兵,还是可以干活的。但是我们都知道生图和生视频才是套恨销恨的大货。我们看一下直播羊毛,值不值得好。
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我们前面说过,Cloud Code不能够直接接入图像和视频模型。解决办法就是把图像和视频的API接入文档发给Cloud Code,让它写一个脚本程序去调用。
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为了以后用起来方便,不用每次都写代码,我把它保存成了两个Scale。下次生图和生视频的时候可以直接调用。
2:18.080–2:22.900
我们先来看一下它的文生图能力,用的是Agnus Image 2.1 Flash这个模型。
2:23.380–2:27.020
我给它一个产品的idea,让它生成两张效果图看一下。
2:27.020–2:30.480
好的,结果出来了,这是第一张,这是第二张。
2:31.300–2:35.500
我又给了它一个小故事,让它生成三副的儿童插画绘本。
2:36.060–2:37.500
我们来看一下生成的效果。
2:41.400–2:46.480
我们可以看到文生图在指定遵循细节描述上都还不错,但这并不算难的。
2:46.480–2:51.380
真正考验模型的是给它一张参考图,看它能不能保住主体的一致性。
2:51.800–2:56.640
我随手拍了一个杯子,然后让它根据这张照片生成电商产品的效果图。
2:57.020–3:01.580
最终的效果基本上符合我给的照片和贴着次要求,但也算不上完美。
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杯子的颜色和形状还是有一点差别的。
3:04.400–3:10.940
那考虑到我这个照片是随手一拍的,如果拍的比较好的情况下,多抽卡几次,可能会还原的更好一些。
3:10.940–3:19.180
总结一下图片模型在文本生图上,用来批量产出一些产品矮定的效果,制作绘本插图,文章配图,还是不错的。
3:19.360–3:23.960
但有时候也会出现一些令人匪夷所思的情况,比如说这个司马光杂钢。
3:24.280–3:28.700
最后我们再来看一下它的视频生成能力,用的是Evnus Video VR.0这个模型。
3:28.700–3:34.200
先看一下文生视频,我给了它一段宇航员在红色沙漠星球上行走的提示词。
3:34.620–3:41.100
我们看一下效果,效果基本上符合提示词的要求,红色沙漠,陈土飞扬,追踪镜头,这些都有。
3:41.500–3:46.760
接着我们再让它用前面生成的智能水杯作为参考图,完成一个宣传视频的制作。
3:47.320–3:54.800
视频的场景和运镜基本符合提示词的要求,但是最大的问题就是主体的一致性,这个杯子明显和我给的效果图有差别。
3:54.800–4:01.880
还有个小问题,不知道你有没有发现,天盖顶部的温度像计时器一样一直在变,这和实际的物理情况不太相符。
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所以如果你对视频的一致性,时长要求比较高,拿它制作一些电影漫剧可能比较勾腔。
4:07.900–4:16.780
最后我们整体总结一下,Evnus的文本图像视频模型确实是免费的,并且也确实是可以干一些活,但是与顶尖的模型确实有一定的差距。
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网上有一些反馈说是执行速度慢,我实测下来单张图的生成时间在一分钟左右,单个视频的生成时间在两到三分钟,
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整体是在我可以接受的file之内,模型的追求效果与提示词的关系是比较大的,最好按照官方的结构栏。
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如果你有一些常规批量处理的任务,可以耗一波仰谋,确实可以省不少的成本。
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而今天的视频就到这里,如果视频对你有帮助,别忘了点赞关注,我们下期见。

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这条视频我将手把手教你如何免费无限期使用Codex Cloud Code文本图片视频全部同时实现Token自由。事情是这样的,Agnes AI最近他们官方宣布把自家的文本图片视频模型全部对外开放免费,而且无限期。于是我赶紧用我的Cloud Code接入适用力下,确实是免费的。下面我将手把手教大家如何去使用它,并测试下它真实的模型效果到底是怎么样呢。首先需要在Agnes AI创建API密钥并且复制它。
这条视频我将手把手教你如何免费无限期使用Codex Cloud Code文本图片视频全部同时实现Token自由。事情是这样的,Agnes AI最近他们官方宣布把自家的文本图片视频模型全部对外开放免费,而且无限期。于是我赶紧用我的Cloud Code接入适用力下,确实是免费的。下面我将手把手教大家如何去使用它,并测试下它真实的模型效果到底是怎么样呢。首先需要在Agnes AI创建API密钥并且复制它。
0:30.000–0:59.320
打开CC-Switch这个工具,如果你介入的是Codex,也可以用Codex加加这个工具。在右上角切换到Cloud Code,添加供应商。供应商名称就是Agnes,关我的链接我们填一下。API-K就是我们刚刚复制的API-K,请求地址填写这个。API格式选这个。认证字段我们就选默认的。然后模型映射这儿,我们点击获取模型的列表。我们全部选择Agnes 2.0 Flash。注意这里面是不能选择图像和视频模型的。
打开CC-Switch这个工具,如果你介入的是Codex,也可以用Codex加加这个工具。在右上角切换到Cloud Code,添加供应商。供应商名称就是Agnes,关我的链接我们填一下。API-K就是我们刚刚复制的API-K,请求地址填写这个。API格式选这个。认证字段我们就选默认的。然后模型映射这儿,我们点击获取模型的列表。我们全部选择Agnes 2.0 Flash。注意这里面是不能选择图像和视频模型的。
0:59.320–1:09.440
原因是Cloud Code只支持文本交互,用不了图像和视频模型。解决办法咱们后面再说,我们先把文本模型配置好。点击保存,在列表启用它。
原因是Cloud Code只支持文本交互,用不了图像和视频模型。解决办法咱们后面再说,我们先把文本模型配置好。点击保存,在列表启用它。
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再设置本地路由这儿,把这些路由开关全部打开。好了,这样模型就配置好了,现在可以正常使用它了。为了测试它能不能干活,我给了它一个多部组任务。
再设置本地路由这儿,把这些路由开关全部打开。好了,这样模型就配置好了,现在可以正常使用它了。为了测试它能不能干活,我给了它一个多部组任务。
1:21.480–1:35.160
我把写好的一篇稿子的标题发给Cloud Code,并且让它用get笔记的CLA工具找到这篇文章。然后再生成一张指定风格的信息架构图,最后通过飞出发给我。大概过了两到三分钟,结果出来了。我们打开飞出。
我把写好的一篇稿子的标题发给Cloud Code,并且让它用get笔记的CLA工具找到这篇文章。然后再生成一张指定风格的信息架构图,最后通过飞出发给我。大概过了两到三分钟,结果出来了。我们打开飞出。
1:35.160–1:45.540
我们看到它给我们发了一条链接,就是我们刚刚让它生成的这个信息架构图。打开看一下效果。效果,整体效果还算不错,基本符合我们刚才给它的要求。
我们看到它给我们发了一条链接,就是我们刚刚让它生成的这个信息架构图。打开看一下效果。效果,整体效果还算不错,基本符合我们刚才给它的要求。
1:45.760–1:58.400
总结一下,文本科兴可以完成工具的调用携带码,指令遵循等多部组任务,也支持图片的士兵,还是可以干活的。但是我们都知道生图和生视频才是套恨销恨的大货。我们看一下直播羊毛,值不值得好。
总结一下,文本科兴可以完成工具的调用携带码,指令遵循等多部组任务,也支持图片的士兵,还是可以干活的。但是我们都知道生图和生视频才是套恨销恨的大货。我们看一下直播羊毛,值不值得好。
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我们前面说过,Cloud Code不能够直接接入图像和视频模型。解决办法就是把图像和视频的API接入文档发给Cloud Code,让它写一个脚本程序去调用。
我们前面说过,Cloud Code不能够直接接入图像和视频模型。解决办法就是把图像和视频的API接入文档发给Cloud Code,让它写一个脚本程序去调用。
2:10.560–2:17.720
为了以后用起来方便,不用每次都写代码,我把它保存成了两个Scale。下次生图和生视频的时候可以直接调用。
为了以后用起来方便,不用每次都写代码,我把它保存成了两个Scale。下次生图和生视频的时候可以直接调用。
2:18.080–2:22.900
我们先来看一下它的文生图能力,用的是Agnus Image 2.1 Flash这个模型。
我们先来看一下它的文生图能力,用的是Agnus Image 2.1 Flash这个模型。
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我给它一个产品的idea,让它生成两张效果图看一下。
我给它一个产品的idea,让它生成两张效果图看一下。
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好的,结果出来了,这是第一张,这是第二张。
好的,结果出来了,这是第一张,这是第二张。
2:31.300–2:35.500
我又给了它一个小故事,让它生成三副的儿童插画绘本。
我又给了它一个小故事,让它生成三副的儿童插画绘本。
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我们来看一下生成的效果。
我们来看一下生成的效果。
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我们可以看到文生图在指定遵循细节描述上都还不错,但这并不算难的。
我们可以看到文生图在指定遵循细节描述上都还不错,但这并不算难的。
2:46.480–2:51.380
真正考验模型的是给它一张参考图,看它能不能保住主体的一致性。
真正考验模型的是给它一张参考图,看它能不能保住主体的一致性。
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我随手拍了一个杯子,然后让它根据这张照片生成电商产品的效果图。
我随手拍了一个杯子,然后让它根据这张照片生成电商产品的效果图。
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最终的效果基本上符合我给的照片和贴着次要求,但也算不上完美。
最终的效果基本上符合我给的照片和贴着次要求,但也算不上完美。
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杯子的颜色和形状还是有一点差别的。
杯子的颜色和形状还是有一点差别的。
3:04.400–3:10.940
那考虑到我这个照片是随手一拍的,如果拍的比较好的情况下,多抽卡几次,可能会还原的更好一些。
那考虑到我这个照片是随手一拍的,如果拍的比较好的情况下,多抽卡几次,可能会还原的更好一些。
3:10.940–3:19.180
总结一下图片模型在文本生图上,用来批量产出一些产品矮定的效果,制作绘本插图,文章配图,还是不错的。
总结一下图片模型在文本生图上,用来批量产出一些产品矮定的效果,制作绘本插图,文章配图,还是不错的。
3:19.360–3:23.960
但有时候也会出现一些令人匪夷所思的情况,比如说这个司马光杂钢。
但有时候也会出现一些令人匪夷所思的情况,比如说这个司马光杂钢。
3:24.280–3:28.700
最后我们再来看一下它的视频生成能力,用的是Evnus Video VR.0这个模型。
最后我们再来看一下它的视频生成能力,用的是Evnus Video VR.0这个模型。
3:28.700–3:34.200
先看一下文生视频,我给了它一段宇航员在红色沙漠星球上行走的提示词。
先看一下文生视频,我给了它一段宇航员在红色沙漠星球上行走的提示词。
3:34.620–3:41.100
我们看一下效果,效果基本上符合提示词的要求,红色沙漠,陈土飞扬,追踪镜头,这些都有。
我们看一下效果,效果基本上符合提示词的要求,红色沙漠,陈土飞扬,追踪镜头,这些都有。
3:41.500–3:46.760
接着我们再让它用前面生成的智能水杯作为参考图,完成一个宣传视频的制作。
接着我们再让它用前面生成的智能水杯作为参考图,完成一个宣传视频的制作。
3:47.320–3:54.800
视频的场景和运镜基本符合提示词的要求,但是最大的问题就是主体的一致性,这个杯子明显和我给的效果图有差别。
视频的场景和运镜基本符合提示词的要求,但是最大的问题就是主体的一致性,这个杯子明显和我给的效果图有差别。
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还有个小问题,不知道你有没有发现,天盖顶部的温度像计时器一样一直在变,这和实际的物理情况不太相符。
还有个小问题,不知道你有没有发现,天盖顶部的温度像计时器一样一直在变,这和实际的物理情况不太相符。
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所以如果你对视频的一致性,时长要求比较高,拿它制作一些电影漫剧可能比较勾腔。
所以如果你对视频的一致性,时长要求比较高,拿它制作一些电影漫剧可能比较勾腔。
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最后我们整体总结一下,Evnus的文本图像视频模型确实是免费的,并且也确实是可以干一些活,但是与顶尖的模型确实有一定的差距。
最后我们整体总结一下,Evnus的文本图像视频模型确实是免费的,并且也确实是可以干一些活,但是与顶尖的模型确实有一定的差距。
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网上有一些反馈说是执行速度慢,我实测下来单张图的生成时间在一分钟左右,单个视频的生成时间在两到三分钟,
网上有一些反馈说是执行速度慢,我实测下来单张图的生成时间在一分钟左右,单个视频的生成时间在两到三分钟,
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整体是在我可以接受的file之内,模型的追求效果与提示词的关系是比较大的,最好按照官方的结构栏。
整体是在我可以接受的file之内,模型的追求效果与提示词的关系是比较大的,最好按照官方的结构栏。
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如果你有一些常规批量处理的任务,可以耗一波仰谋,确实可以省不少的成本。
如果你有一些常规批量处理的任务,可以耗一波仰谋,确实可以省不少的成本。
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而今天的视频就到这里,如果视频对你有帮助,别忘了点赞关注,我们下期见。
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影片筆記：手把手教你，如何免费用Codex、Claude Code，文本、图片、视频一步到位

一句話總結

本影片教學如何透過免費且無限期的 Agnes AI 模型，在 Cloud Code 中實現文本、圖片及視頻生成的「Token 自由」，並演示了從配置 API 到解決原生限制、測試多模態生成效果的完整流程。

核心重點

免費與無限期開放：Agnes AI 官方宣布其文本、圖片、視頻模型全面免費且無限期開放，旨在讓用戶在 Cloud Code 中實現 Token 自由。
技術突破原生限制：針對 Cloud Code 原生僅支援文本交互、無法直接選擇圖像/視頻模型的限制，講者演示了通過將圖像 API 接入文檔，由 Cloud Code 編寫腳本程序調用，並保存為腳本（Scale）以便重複使用的解決方案。
多模態能力測試：

文本：Agnes 2.0 Flash 在多步組合任務（標題生成、資訊架構圖生成、發送）中表現符合基本要求，2-3分鐘內完成。
圖像：Agnus Image 2.1 Flash 在產品 Idea 生成、兒童插畫繪本生成上細節描述不錯，但在參考圖生成（電商產品效果圖）時，主體一致性與顏色形狀有差異，需多次抽卡嘗試。
視頻：Evnus Video VR.0 在場景與運鏡上符合預期，但主體一致性差（如杯子與參考圖有別），且出現物理邏輯錯誤（如天蓋溫度計計時器變化異常）。

優缺點評估：

優點：免費、可完成常規批量處理任務、節省成本。
缺點：執行速度慢（單張圖約1分鐘，單視頻2-3分鐘）、與頂尖模型有差距、主體一致性與物理邏輯有待加強。

使用建議：適合常規批量處理任務，提示詞需遵循官方結構欄。

詳細大綱

1. 前言與背景

Agnes AI 官方宣布文本、圖片、視頻模型全面免費且無限期開放。
目標：手把手教學如何在 Cloud Code 中接入並實現 Token 自由。

2. 文本模型配置與測試

配置步驟：

創建 API 金鑰。
使用 CC-Switch 或 Codex 加加工具。
切換至 Cloud Code。
添加供應商 (Agnes)。
填寫 API Key 與請求地址。
映射模型為 Agnes 2.0 Flash。

限制說明：Cloud Code 原生僅支援文本交互，無法直接選擇圖像/視頻模型。
測試案例：多步組任務（標題 -> 調用 get 筆記 CLA 工具找文章 -> 生成信息架構圖 -> 通過飛出發送）。
結果：2-3分鐘內完成，效果符合基本要求。

3. 圖像模型接入與測試

解決方案：將圖像 API 接入文檔發給 Cloud Code，由其編寫腳本程序調用，並保存為 Scale 以便重複使用。
模型：Agnus Image 2.1 Flash。
測試案例：
產品 Idea 生成兩張效果圖。
小故事生成三幅兒童插畫繪本。
參考圖生成電商產品效果圖（測試主體一致性）。
結果：細節描述遵循不錯，但參考圖生成時顏色形狀有差異，需多次抽卡嘗試。

4. 視頻模型接入與測試

模型：Evnus Video VR.0。
測試案例：
文生視頻：宇航員在紅色沙漠星球行走。
圖生視頻：以前述智能水杯為參考圖製作宣傳視頻。
結果：場景與運鏡符合，但主體一致性差（杯子與參考圖有別），且出現物理邏輯錯誤（天蓋溫度計計時器變化異常）。

5. 總結與建議

優點：免費、可完成常規批量處理任務、節省成本。
缺點：執行速度慢（單張圖約1分鐘，單視頻2-3分鐘）、與頂尖模型有差距、主體一致性與物理邏輯有待加強。
建議：適合常規批量處理任務，提示詞需遵循官方結構欄。

工具 / 模型 / 名詞整理

Agnes AI：文中亦出現拼寫變體：Agnes, Agnus, Evnus。
Cloud Code：文中亦出現拼寫變體：CC-Switch, Codex 加加。
Agnes 2.0 Flash：文本模型。
get 筆記的 CLA 工具：用於查找文章的輔助工具。
飛出：用於發送結果的平台或工具。
Agnus Image 2.1 Flash：圖像模型。
Evnus Video VR.0：視頻模型。
Scale：保存腳本的形式，以便重複使用。
CC-Switch：疑似為某款插件或工具名稱。
Codex 加加：疑似為某款工具名稱。

操作流程整理

準備階段：

創建 Agnes AI 的 API 金鑰。

環境配置：

使用 CC-Switch 或 Codex 加加工具。
切換至 Cloud Code 環境。
在 Cloud Code 中添加供應商 Agnes。
填寫 API Key 與請求地址。
將模型映射為 Agnes 2.0 Flash。

文本任務執行：

進行多步組合任務（如生成標題、調用工具找文章、生成資訊架構圖、通過「飛出」發送）。

圖像任務執行（突破限制）：

將圖像 API 接入文檔。
發送給 Cloud Code，由其編寫腳本程序調用 API。
將腳本保存為 Scale 以便重複使用。
執行具體圖像生成任務（產品圖、繪本、參考圖生成）。

視頻任務執行：

執行文生視頻（宇航員場景）或圖生視頻（智能水杯宣傳視頻）。

值得注意的限制或風險

原生功能限制：Cloud Code 原生僅支援文本交互，無法直接選擇圖像/視頻模型，需透過腳本編寫來繞過限制。
生成速度緩慢：

單張圖片生成約需 1 分鐘。
單個視頻生成約需 2-3 分鐘。

質量與一致性問題：

圖像：參考圖生成時，顏色和形狀與參考圖有差異，主體一致性不足，需多次抽卡嘗試。
視頻：主體一致性差（生成的物體與參考圖有別），且存在物理邏輯錯誤（如溫度計計時器變化異常）。

模型差距：與頂尖模型相比，在物理邏輯、主體一致性等方面仍有明顯差距。

逐字稿辨識疑點

模型名稱拼寫不一致：
文本模型提及為 Agnes 2.0 Flash。
圖像模型提及為 Agnus Image 2.1 Flash。
視頻模型提及為 Evnus Video VR.0。
*註：根據要求，僅記錄原樣，不判斷實際正確名稱。*
工具名稱疑點：
CC-Switch：疑似為某款插件或工具名稱。
Codex 加加：疑似為某款工具名稱。
get 筆記的 CLA 工具：具體工具名稱不清晰，僅記錄為「get 筆記的 CLA 工具」。
飛出：疑似為某款發送或分享工具的名稱（可能是「飛書」或其他工具的聽寫錯誤，但依規則標為疑點）。
術語/詞彙疑點：
套恨销恨的大货：語意不明，疑似口誤或聽寫錯誤。
文本科兴：疑似口誤，可能指「文本模型」或相關功能。
图片的士兵：疑似口誤，可能指「圖片的生成」或類似詞彙。
司马光杂钢：疑似口誤，可能指某張生成的圖片內容或錯誤類型。
勾腔：疑似口誤，可能指「夠看」或「夠用」。
耗一波仰谋：疑似口誤，可能指「薅一波羊毛」。
提示詞的關係是比较大的,最好按照官方的结构栏：語意稍顯模糊，「结构栏」疑似指「結構欄」或特定格式要求。

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