对我来说，Claude Code 不是“替我写代码”，而是让我把时间花在更值钱的地方：我把“写代码”变成“定义正确 + 快速验收 + 快速交付”。如果你也是做开发、做运维、做桌面支持的，我非常建议你试试这种工作流：先写验收清单，再让 AI 产出，再用日志和复现条件做迭代。你会发现效率提升真的不是一点点。⬆️ 返回顶部。

本文介绍了如何利用Claude Code提升编程效率，通过3个实际案例验证AI编程的可行性。作者总结了一套工程化Prompt模板，强调参数化配置、异常处理、日志记录等交付标准。案例1展示了自动汇总日志文件的Python脚本，支持错误关键词匹配、上下文提取和多种格式输出。文章还包含效率对比数据和常见问题解决方案，证明AI能有效缩短"从需求到交付"的开发周期。

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本文分享了使用ModelEngine从0到1搭建多智能体工作流的完整实践过程。通过构建"运营周报智能体"案例，展示了知识库自动生成、提示词优化、智能体开发调试的全流程，并重点介绍了可视化编排和多智能体协作的实现方法。作者将系统拆分为知识层、智能体层和工作流层，采用"主控+子智能体"模式，实现了数据分析、报告生成和质量审查的自动化协作。文章还对比了与其他AI平

光照一致性优先：Source 和 Target 的光照差越大，越容易“贴脸感”遮挡要单独处理：眼镜、头发遮脸、手挡脸——优先靠 mask/遮挡模型而不是硬增强(GitHub先低分辨率试跑：确认稳定后再上高分辨率（避免浪费时间）增强不是越强越好：增强过头会出现“蜡像/塑料皮肤”视频最怕闪烁：闪烁通常来自检测不稳或 mask 边缘不稳，先解决“检测/追踪”，再谈细节导出编码器别瞎选：CLI 支持多种编

摘要 HunyuanVideo-Foley 是一款AI音效生成工具，专为视频创作者设计，可基于文本和视频自动生成高保真Foley音效（如脚步声、环境声等），解决传统音效制作耗时、成本高的问题。其核心采用多模态扩散模型，实现音画同步与语义匹配。 实战流程：1) 准备视频素材与提示词；2) 生成音效；3) 微调音频；4) 合成视频。支持命令行与Web界面操作，推荐使用XL模型+显存卸载（offload

官方文档给的推荐方式就是：在 UI 里点，然后安装/重启验证。自定义节点不一定安全，要尽量选择可信来源。如果你只记住一条：把工作流当代码管理，把输出当资产管理。你就会发现 ComfyUI 不是“画图工具”，而是你自己的“图像生成流水线”。⬆️ 返回顶部。

本文介绍了如何从0到1构建一个"桌面支持智能体"，重点包含知识库自动生成、提示词调优、可视化工作流和多智能体协作四个核心模块。作者选择IT桌面支持场景作为落地试验田，因其问题高频重复、流程标准化和输出结构化等特点。文章详细阐述了智能体边界定义、总体架构设计（知识库+智能体+工作流+工具）、知识库自动生成方法、三段式提示词模板、评测集构建标准，以及如何通过可视化工作流将聊天转化为

摘要 本文深入解析Wan2.2-T2V-A5B文本转视频模型的技术特点与实战应用。文章首先介绍该模型的三大核心优势：MoE架构提升性能、电影级审美标签增强风格控制、以及更强的运动表现能力。随后详细拆解从文本到视频的工作流程，并提供可复用的环境搭建与模型运行模板，特别强调720P分辨率设置和显存需求（建议24GB VRAM）。在创作技巧方面，作者分享了三段式提示词写作模板（主体动作+镜头语言+审美约

摘要： AI正深度融入编程领域，通过代码补全、纠错、优化等功能提升开发效率。Python开发者可借助AI工具（如GitHub Copilot）实现智能补全与文档生成；Java开发中AI能优化代码结构并自动生成测试；跨语言开发时，AI可生成高效桥接代码；小众语言（如Rust）也受益于AI的模板生成与文档支持。案例显示AI在智能家居、自动化脚本等场景的创新应用。未来，AI将成为开发者的智能伙伴，推动编