WEBVTT

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我們經常看到網上有很多的AI工作流,自全自動化工作流,7x24小時工作流。

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但是當我做不到的時候,我就會疑問說,他們是真的嗎?他們真的可以撒手不管,然後讓agent一直在做決策,在做運行嗎?

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當我真正自己實現了之後,我才發現這裡面的細節非常的多。

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那今天,我就帶大家親自拆解一條我的視頻製作工作流。

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現在看到的所有視頻,這個,這個,以及這個,都是這個工作流剪輯出來的。

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好,話不多說,那我們直接開始拆解。

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整個視頻製作分為六步,用痛點挖掘需求提取。

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根據自己的insights,形成觀點提取框架,要最後生成腳本。

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錄製視頻,剪輯視頻,製作,封面,以及最後發布全平台。

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但是我們並沒有用一個prompt把它交給agent,讓它全全去做。

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而是用這樣一個framework,兩個維度,把它所有的任務劃在四個項線裡面。

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而每一個項線,我會用不同的方式去做。

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那對於這種共同探索,或者一次性委託的,我們就不多追溯。

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基本上是通過和AI之間的聊天,或者是一次性的prompt完成。

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我們今天主要focus在流程化的協作和自動化執行這兩個項線裡面。

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比如說第一個,用戶痛點調研,以及全平台發布。

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這兩個重複性又非常高,對我的每次的判斷力又依賴很低。

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這種類型的任務,你就可以設置一個全自動化的工作流。

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對於用戶調研需求,我用的是Growbuck Skills,加上Notion的MCP,

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再加上Growbuck裡面的Routine,來實現這樣一份全自動化工作流。

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所以初始的設置是這樣的,你要寫一份完整的Skills,

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需要用戶調研的Skills,這裡包含你的內容要求,你的衡量標準,以及輸出的格式。

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然後同時給他開一些MCP Tools,比如說,我想看報告是在Notion裡面,用Notion Template。

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所以你給他連接到Notion的MCP,並且告訴他用人生的Block Template去使用。

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然後最後給他設置一個Routine,Routine就是讓他主動的,按時的,或者周期性的去做一件事情。

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那這個Routine我就用它,讓他自動的來去掃描他所生成的Notion的Research報告,

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的Comments。如果有新的Comments,他就會去Address,

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Spone一個新的Session或者Task來去做。

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所以他是通過這三個功能來實現全自動化,

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而我和Aden之間的協作是通過Notion。

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那接下來我們來看,流程化協作的這個象限。

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就是對你的判斷性依賴又很高,同時重複性又很高的這種工作,

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我們應該怎麼做?

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首先我們要選擇一個基礎能力,就是需要有一個工具或者是引擎,

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它可以去自動編輯實品。

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那這裡我選擇的是Hyperfree,如果大家需要,

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我可以再出一期單獨講解為什麼我會選擇Hyperfree,

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以及它的一些Tactics。

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所以你把第一步引擎選定了之後,工具選定了之後,

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你要先去試用它,

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讓它就用它原生的這個引擎,

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它自帶的一些Skills,

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你直接直出一板效果。

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結果你會發現出出來的效果,

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可能完全不是你想要的樣子。

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舉個具體的例子,

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我的視頻裡面有大量的屏幕錄製。

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當我講到界面上的某個功能的時候,

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我希望觀眾能立刻知道現在應該看哪裡。

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而我想要的效果通常是這樣的,

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框出重點區域,

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把其他部分壓按,

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再把重點區域抬出來,

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加上一個簡短的標籤,

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這樣觀眾的注意力就能跟著我的講解來走。

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那這套表達本身不複雜,

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但如果每次都做,

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我每次都要重新解釋一遍。

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而AI每次的執行,

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它都不一樣。

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所以我希望把這套處理方式,

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沉澱成一個可用的一個Recipe,

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再加上它實現效果的Block。

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這樣,Recipe告訴我什麼時候用,

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該怎麼用。

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而Block呢,

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直接把框選壓按,

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抬起,

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標籤,

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這一系列的動作,

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給它實現起來。

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那模型負責什麼?

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模型就負責去理解這一次的扣播腳本。

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結合我的講解和路評,

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它需要判斷,

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這段是不是該出,

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局部交,

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聚焦,

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應該出在哪個區域,

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什麼時候出現,

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標籤寫在哪裡。

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所以這時候你大概已經了解了,

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什麼時候該選擇Harness。

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Harness不是一個簡單的,

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淨它的文件,

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Markdown文件,

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而是它是一個動態的系統,

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這裡面包含了Recipe,

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包含規則,

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裝的一些動態效果,

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兩標準,

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同時它還包含了自我演化的一個功能。

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當這次新的視頻裡面出現一些新的Pattern,

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它就會再沉澱到你的這個Harness裡面。

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所以你的Harness最后變成了Cumulate的你的一個資產庫。

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如果大家很感興趣,

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這部分到底來怎麼來做,

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我也可以把我的VideoFactory,

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Distill一下,

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再Open Source出來,

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這樣可以大家一起來使用。

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那最後你可能會問,

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整個這個製作流程分了這麼多步,

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那每一步之間的協作,

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是不是還得你來Drive呀?

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不是的,

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我跟它之間的協作,

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就是用Notion來協作。

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整個協作非常簡單,

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我錄製好視頻,

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把內容Title沾添到Notion裡面。

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Agent會定時的去掃描,

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如果發現內容的Title已經有了,

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它會調用Descript MCP去直接下載我的錄取視頻,

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加上Transcription。

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然後它就可以自動的kick off

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整個剪輯的過程。

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當它完成之後,

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它會GrabBot告訴我,

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然後進行Review。

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當我Review通過之後,

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這個時候是通過聊天,

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會自動的通知其他的Agent來進行浪施到其他的平台。

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所以整個過程就是Routine,

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加上Agent和Agent之間自帶的Communication,

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這裡我使用的是GrabBot。

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同時,

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Skills,

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再加上各式各樣的MCP,

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你用的Notion MCP,

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Descript MCP等等,

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就把整個的過程串起來。

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那最後,

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我們WrapUp,

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AI整個工作流就是在不斷的區分你任務的屬性,

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以及你和Agent之間的分工,

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而剩下的都是可以通過各式各樣的Routine加上Tools,

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可以把它自動化流程下來。

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那好,

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今天我們就分享到這兒,

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下次再見,

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我是Gin。