是一套:LLM、文生图、文生视频、数字人口播、AI 画布、IP 运营、商业化模块全部打包,。我把它在一台上跑起来了,从拿到包到上线,。

- “我自己想跑同一组 prompt 在 N 个模型,但每次手工切配置 + 算账单 + 比时延,太累”- “有没有一个画布,能直接拖个节点上去跑"于是这就是这个项目的起点——真把 GPT-5 / Claude / 通义 / DeepSeek / Doubao / Kimi / Yi-Lightning / Step / GLM / Llama 等 15 个大模型 + 5 个企业场景全部接到一个画布

## 4.2 合同抽取(长上下文 + 复杂 JSON)| 模型| 时延| JSON 合规 | 业务正确 | 单次成本 || --------- | ----- | --------- | -------- | -------- |能砍能稳的中台,才是企业愿意续费的中台。任务**(LLM 调用 / 工具 / 子 Workflow)- 节点的"模型"是配置,不是代码- 配置改了,DAG 不用重发,运行

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本文详解扣子(Coze)口播视频自动生成工作流，涵盖文案生成、SRT字幕转换、视频合成三大核心节点配置，附常见报错解决方案及200+现成工作流模板获取方式。

不是看官网介绍,是真把同一个商品图丢进去,看谁能出片、谁能投流、谁能上规模。

开源 AI 中台实战:基于 Nuxt 4 + NestJS 架构,聚合 GPT、Claude、文心、通义、DeepSeek 等 15+ 主流大模型,集成画布 DAG工作流 + 数字人口播 pipeline + License 绑域名防破解。Docker Compose 10 分钟极速部署,4C8G服务器可跑。文章拆解多模型统一网关、DAG 调度器、License RSA 签名三大核心模块,含完整代

## 6.2 gpt-image-2 edits 模式每张分镜图都不是"纯文生图",而是"gpt-image-2 edits + 多张参考图 + 风格 LoRA + 镜头描述"。## 九、45 天真实数据复盘不放虚:| 指标| 45 天数据 | 备注|| -------------------- | --------- | -------------------------- |能扛能跑的流水线,

同一份文档历史版本只留 1,但保留快照,审计能查## 五、L2 解析切片:不要无脑 512 token 切v1 时我们就是用 LangChain 默认 512-token chunk overlap 64。:答案出来了,但企业用户不敢用——“出处呢"老板原话:“我不要你换 embedding,我要你告诉我:这 100 万文档进去,90 天后能不能问什么答什么,而且每一句都能点开看原文。:Top-K

- “我自己想跑同一组 prompt 在 N 个模型,但每次手工切配置 + 算账单 + 比时延,太累”- “有没有一个画布,能直接拖个节点上去跑"于是这就是这个项目的起点——真把 GPT-5 / Claude / 通义 / DeepSeek / Doubao / Kimi / Yi-Lightning / Step / GLM / Llama 等 15 个大模型 + 5 个企业场景全部接到一个画布