# 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

1.  **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。
2.  **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。
3.  **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）。
4.  **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。
5.  **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**：
    1.  創建 API 金鑰。
    2.  使用 CC-Switch 或 Codex 加加工具。
    3.  切換至 Cloud Code。
    4.  添加供應商 (Agnes)。
    5.  填寫 API Key 與請求地址。
    6.  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

1.  **準備階段**：
    *   創建 Agnes AI 的 API 金鑰。
2.  **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。
3.  **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）。
4.  **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）。
5.  **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

1.  **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。
2.  **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。
3.  **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）。
4.  **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。