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DeepSeek Harness 上线 Creator Mode：用一句话让 Agent 生成可用插件，官方放出 7 个演示 Prompt

DeepSeek 旗下开源 Agent 应用 DeepSeek Harness（MIT 协议）11 月 2 日在 X 官方账号发布 Creator Mode：用户用自然语言描述想要的插件，Agent 把它做成可直接使用的插件，演示包括 3D 地标馆、Transformer 3D 可视化、视频剪辑台和论文阅读器。官方同时在 cdn.deepseek.com 公开了 7 个中英双语演示 Prompt，并提醒部分插件经过多轮对话打磨，单条 Prompt 未必能完全复现视频效果。原帖约 2 万赞、169 万次浏览。官方未公布任何跑分。

核心要点速览

Creator Mode：用自然语言描述想要的插件，Agent 生成可直接使用的插件，从设计工作台到沙盒游戏、3D LLM 可视化。
官方公开 7 个演示 Prompt：3D 地标馆、Transformer 3D 演示、5 种界面风格切换、海报工作台、视频剪辑台、论文阅读器、会话 token 统计。
入口已进入 v0.2.1-rc.5（10 月 30 日预发布）：插件管理页新增「让 Agent 创建插件」，保留草稿进入创造模式。
GitHub 仓库约 27 万星、MIT 协议；Harness 目前仍处于预览期。
官方未公布任何跑分或成功率数据；原帖约 2 万赞、169 万次浏览。

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关联模型 / 智能体 / 厂商:

🤖 DeepSeek Harness 🌐 DeepSeek

#DeepSeek Harness#Creator Mode#插件#开源#Agent 应用#Cordis

CapCut@capcutapp·12 天前收录

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CapCut 官宣 ChatGPT 插件「即将上线」：在 ChatGPT 里用剪映的视频生成与剪辑工具，草稿可转到 CapCut 网页版精修

字节跳动旗下 CapCut（剪映国际版）官方账号 @capcutapp 在 UTC 2026-10-24 18:34 于洛杉矶 CapCut World 活动期间宣布，新的 CapCut 插件「即将上线」ChatGPT（原帖）。按官方说法，插件把 CapCut 的视频剪辑和生成工具带进 ChatGPT：用户可以先在 ChatGPT 里构思，再直接用插件生成内容，之后把草稿转到 CapCut 网页版继续精修和发布。抓取时原帖约 3,646 赞、319 转发、504 回复、45 万浏览。活动官网列出 OpenAI 合作伙伴负责人 Mahak Sharma 和创作者产品负责人 Sam Yam 作为嘉宾。X 上不少创作者帖称插件已在 ChatGPT 桌面版开放抢先体验、移动端和网页端约 11 月中旬跟进，但 CapCut 官方帖仍写「coming soon」，具体上线时间和价格以官方后续公告为准。

核心要点速览

官方来源：CapCut 官方 X 原帖，UTC 10-24 18:34 发布，抓取时约 3,646 赞、319 转发、216 引用、504 回复、45 万浏览
功能：CapCut 视频剪辑与生成工具接入 ChatGPT，可在对话中从想法直接生成视频草稿
工作流：插件生成的草稿可转到 CapCut 网页版继续剪辑、分享和发布
OpenAI 参与：CapCut World 洛杉矶活动官网列出 OpenAI 的 Mahak Sharma（合作伙伴负责人）和 Sam Yam（创作者产品负责人）为嘉宾
状态：官方写「即将上线」；创作者帖所称「桌面版已抢先体验、11 月中旬上移动端和网页端」未见官方确认，价格未公布

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关联模型 / 智能体 / 厂商:

🤖 ChatGPT 🌐 ByteDance 🌐 CapCut 🌐 OpenAI

#CapCut#ChatGPT#插件#AI视频#字节跳动

Adobe Research & Brown@huggingface·17 天前收录

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Adobe 与布朗大学开源多模态多参考视频编辑框架 OmniXRef：镜头轨迹误差大降 5 倍，横扫五大属性控制

Adobe Research 与布朗大学在 arXiv:2610.22744 中正式发布统一多模态多参考视频编辑框架 OmniXRef。针对现有视频编辑模型通常仅支持单一文本提示、难以精确解耦多参考源（如参考视频的运镜、参考图像的主体外观与自然语言指令）的行业痛点，OmniXRef 采用单流扩散 Transformer（Diffusion Transformer）架构，提出 Mix-Patchify 与参考相对位置编码（R2-RoPE）。实测显示在运镜轨迹迁移中旋转误差低至 0.874、平移误差 3.961，超越顶尖商用闭源系统达 5 倍以上。

核心要点速览

Adobe 与布朗大学联合开源多模态多参考视频编辑框架 OmniXRef（arXiv:2610.22744），支持文本、图像与视频多参考源自由组合
基于单流 Diffusion Transformer 架构，提出 Mix-Patchify 与 R2-RoPE 相对位置编码，实现多模态上下文联合注意力建模
在镜头轨迹迁移中旋转误差仅 0.874、平移误差 3.961，精度超越顶尖商用视频系统 Seedance 2.5 达 5 倍以上
全面覆盖运镜、动作、主体、画风与特效五大属性解耦控制，开源项目主页已正式上线

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关联模型 / 智能体 / 厂商:

#OmniXRef#Adobe Research#Brown University#Video Editing#Diffusion Transformer#Camera Control

Nico@nicos_ai·47 天前收录

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Video Use 开源：把素材丢进文件夹，Claude Code 可自动剪辑字幕调色并出片

@nicos_ai 介绍 Video Use（github.com/browser-use/video-use）：面向 Claude Code 的开源视频流水线——把未处理素材与文件丢进文件夹即可自动切片段、去口头禅、加字幕、调色滤镜、做动画并渲染成片，弱化传统时间线手工剪辑；定位为让智能体直接完成剪辑而非只当辅助。

核心要点速览

素材进文件夹即可触发流水线，不必先搭时间线。
覆盖切段、去口头禅、字幕、调色与最终渲染。
开源仓库 browser-use/video-use，面向 Claude Code 工作流。

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关联模型 / 智能体 / 厂商:

🤖 Claude Code (Anthropic)

#Video Use#Claude Code#video editing#浏览器操作#开源#agent workflow