经过两天的努力，终于通过多重严格约束，让DeepSeek生成了与Opus-5.5相似的视频。

我们可以看看以下三个案例：场景一是产品介绍视频。我将产品源码提供给AI，之后它进行源码分析、编写脚本、生成旁白并渲染视频，整个过程花费了1小时40分钟，消耗384K tokens和38.5积分，顺利完成。使用的脚本是我为可视化PRD所创建的，旁白则采用了Fish Audio的S2.1-Pro-free文本转声音模型。

场景二是制作概念科普视频。我给WorkBuddy的指令很简单：“帮我做一个介绍大模型推理生成原理的视频。”这个过程历时1小时20分钟，消耗了60积分和324K tokens，虽然WorkBuddy客户端中途卡住退出，但结果还是满意的，特效效果颇具趣味，由于没有添加旁白，音效全靠它自己生成的代码。 乐玩国际唯一入口

场景三是制作音乐MV，使用的是DeepSeek Harness模型，整个耗时1小时1分钟，共消耗529K tokens，且一稿通过。生成的视频在颜色方面略显不足，给人感觉较为杂乱，但动效、转场和节奏掌控相当出色。它还有从Huggingface下载Wishper模型进行音乐歌词的时间戳识别。

从原理上看，这一过程就是让Agent编写有视觉效果的网页代码，并最终呈现出视频。在Opus-5.5流行之前，HeyGen曾开源过类似的技术套件hyperframes。理论上，使用它也能达到相似的效果，只是动效效果稍差。前面提到的三个案例之所以有这么多花样，是因为我给Agent提供了一些视觉要求，包括分层、错位、运动语言、缓动与曲线、光源材质细节等，共计约15组参数。而后让我Opus生成一个tokens模板，连同深度学习模型一起交给DeepSeek。某种程度上，这就是将Opus-5.5的能力“蒸馏”后移植到DeepSeek上。

我已将调整过的AGENTS.md约束规范、设计规范tokens.ts和完整的教程更新在《WorkBuddy从入门到精通实战课》中。该课程的第一期将陆续更新30个与WorkBuddy相关的实战场景和配套技能，后续也会根据产品更新及玩法演变持续增加。如果你在使用WorkBuddy或其他办公Agent时总是无法获得满意的交付，强烈建议你来关注一下这个课程。 乐玩国际唯一入口