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若月MGです！ 本人のインスタ投稿をご覧になりましたか？？ 近日、若月佑美公式サイトをリニューアルすることになりました。 そこで、撮影のオフムービーのロングバージョンをTwitterのみに公開します！ #若月佑美# #カメラマンMG# #再投稿# #MG失格のミスをしました# #撮影許可証はあります#

卧槽！GitHub 上一个 1.58 万 Star 的项目，居然不用视频生成模型，就能让 AI 做出完整短片！ 推荐开源项目 Lemo-Opuscar，作者用 Claude Opus 5.5，纯靠代码制作了 99 种不同风格的影片。 水墨画、像素动画、复古胶片、3D 微缩景观、赛博霓虹、MG 动画……足足 15 大类，每种都有成片演示和现成的风格提示词。 最厉害的是，装进 Claude Code 后，选个风格、说出主题，AI 就能自动编排画面、动画、配音和音乐，最后渲染成视频！ 做 AI 短片、科普视频、品牌宣传片的，建议收藏！ 在线画廊：⁠ GitHub：⁠

想让 Claude 做视频，别再只丢一句“帮我做得高级一点”了 从找风格、写分镜到生成动画、接着剪辑，GitHub 上已经有一批项目可以分工干这些活 可以按自己的内容这样选 做产品宣传片，先看 huashu-motion 能生成片子和配乐，后续还可以针对画面局部提修改 做知识类账号，看看这两个 vibe-knowledge-film 走知识短片路线，先出短样片确认方向 story-studio 把故事口播的文案、配音、配图接到剪映草稿，适合还想自己精剪的人 想做有画风的动画，用 animate 挑风格，或者给参考图 还没想好画面长什么样，就先逛这两份参考 mg-styles-15 有 15 种 MG 动效成片，附提示词和源码 motion-prompt 把动效、运镜的名字和动态样例放在一起，方便把脑子里的效果说清楚 像素风项目可以补一个 pixelfx，现成特效和制作 Skill 都有 已经有口播素材、想让 AI 帮忙粗剪，再看 video-editor-skills 它对接达芬奇，需要 Studio 版，而且许可不允许商用，接单前别忽略这点 第一次试，拿一个具体任务就够了 “用我的产品截图做一条 30 秒功能介绍，先给脚本和分镜，确认后再生成，不要编造产品功能” 先出一条能改的样片，比装满一堆 Skill 更有用

卧槽。。。终于知道怎么复刻出 小Lin说 风格的剪辑了，以前只能对着视频一帧一帧扒！！只需要超简单的三步： 1️⃣ 把 ChatCut 接入到 Grok Bot 里 给 Grok Bot 发送这段焚决：「Read to connect the ChatCut app」，它会读安装指南，引导你授权连接器、自动装好相关的剪辑技能。 2️⃣ 拿参考视频沉淀方法论和细分 skill 把小Lin说的参考视频链接发给它，让它用 ChatCut 拆分镜，把同款 MG 动画和剪辑节奏沉淀成一个剪辑 skill。 3️⃣ 丢自己的素材进行自动剪辑 把我生成的数字人视频交给它，让它按刚总结出来的这套 skill 剪，各种特效、素材、MG 动画它统统一次性都能自动搞定 绝了，这下子以后剪辑门槛真的变成了零了，大家赶紧收藏起号吧 ～

这两天全网都在拿刚发布的 Claude Fable 5.2 测写代码，我换了个更刚需的玩法：既然现在大家最关心的是自己和家人的健康，干脆把 Theta Health 开源（Apache-2.0）的健康数据引擎 Mirobody 挂进 Claude Code，让 Fable 5.2 调它的本机离线医学词表，把 mirobody-gen 生成的 18 份跨机构虚拟体检单、5 年手表数据和中英日对照读数现场洗干净，做成了一份 2026 身体年度报告与跨年体检趋势看板（见图）。 不用部署也不用 API Key，一行命令就能把它的离线引擎挂进 Claude Code 当 MCP： claude mcp add mirobody -- uvx --python 3.12 mirobody mcp 为什么要让 Fable 5.2 调这个 MCP，而不是直接把体检单丢给大模型心算？因为跨医院、跨语言的体检数据直接喂给模型太容易翻车了——比如同样从美国的 mg/dL 换算成国内的 mmol/L，胆固醇要除以 38.67，而空腹血糖要除以 18.02。 挂上 Mirobody（1.6.1） 后，你手上的中文、英文检查报告就能真正放在一起看：它从 LOINC 2.83 切出了 63,416 个编码、1,023,273 条名称（含 21 种语言）和 331 个 UCUM 单位，常规体检项目在中、英、日、俄、爱沙尼亚、土耳其 6 种语言上的覆盖测试达到 347/347。本机实测它把英文的 LDL Cholesterol 82.8 mg/dL、日文的 LDLコレステロール 82.8 mg/dL（落到质量浓度 LOINC 13457-7）和中文的 低密度脂蛋白胆固醇 2.14 毫摩尔每升（落到摩尔浓度 LOINC 22748-8）全部对齐，经 convert_unit 按各自的换算系数精准转换（2.14 mmol/L ↔ 82.74 mg/dL）；6 家机构、3 种不同写法的 15 次糖化血红蛋白 也全部统一到 LOINC 4548-4 连成了一条五年趋势线。 更好玩的是本机实测时故意埋雷和抓到的几个真细节（见图）： 一是它的拒识边界极严，绝不瞎猜。我故意往 standardize_reading 塞了一条把血清白蛋白配成尿液单位的脏数据（Albumin 30 mg/24h）和一条笼统的 血脂 偏高，它直接返回 refused，明确提示白蛋白配了尿液才用的单位、分类词不给单项编码。在 18 份报告第一轮原样读出的 172 行里，150 行直接拿到编码，它拒绝了 22 行并逐行给出理由——比如血常规里缩写 PCT 配了 % 单位，通常是血小板压积，引擎没把它错编成降钙素原（PCT 的另一个常见意思），而是因单位对不上直接拒识；还有 Urea(BUN) 混写了尿素和尿素氮两个量、3 行血压把收缩压和舒张压印在同一格。第二轮我让 Fable 5.2 按拒识理由把那 3 行同格血压拆成 6 行（总行数变为 175 行），再去掉括号、把缩写展开成全称（如写全 Plateletcrit）重交，又有 22 行编上了码：最终 175 行里共 172 行拿到编码，只剩 3 行英文 Glycated albumin 仍未编码。 二是实测真抓到了几个 Edge Case：英文 Glycated albumin 暂未识别，但敲中文 糖化白蛋白 却能识别；测日文低密度脂蛋白时，不带横杠的 LDLコレステロール 秒识别，但中间加个半角连字符写成 LDL-コレステロール 就会返回 unresolved（因为引擎坚持只查词表绝不靠模型猜，刚好可以顺手给仓库提个词表 PR）；另外日记里的复合长句直接传给 standardize_complaint 会不认，必须让 Fable 5.2 先把单项症状拆出来再调工具，23 个症状精准编上了 22 个 ICPC-3 编码。 这次我在本机实测的是它最轻的离线词表、Apple Health 导入和 Claude Code MCP 链路，还没有在本地部署完整版 Web 应用。根据官方文档，完整版 Mirobody 可以把体检报告（PDF、照片、表格）、手环数据（Apple Health 等）和基因文件（WeGene、23andMe、AncestryDNA、VCF）整合进同一份 AI 读得懂的记录，支持用 Docker 100% 本地部署（16G 无卡电脑也能跑，Windows 需在 WSL 2 终端里执行），也可以接入其他 AI 模型；完整版回答里每个数字都标明来源，点开就能看到原文件。国内网页版（ Mirobody、以及海外版产品 Theta（ 提醒两点：接 Claude Code 这类云端工具时，你发给它的记录会发给对应的模型公司（所以我全程只用虚拟数据测试）；如果你部署完整版，设置里生成的 MCP 接入链接相当于密码，截图或录屏时必须打码。 截至 2026 年 11 月 11 日，Mirobody 在 GitHub 上已有 1,450 个星标，是 GitHub digital-health 话题下星标第 1 的项目。可以直接去 GitHub 跑通试试，觉得有用点个 Star，遇到没覆盖的医院报告写法也欢迎提 Issue 或 PR： （也可以先点开中文在线 Demo 体验，里面是两位虚拟成员的 2,019 条数据，想自己提问需要注册或自己部署： ）

各位 Vibe Coder 们，咱们天天看自己的 token 额度还剩多少，天天担心 Claude Code、Codex 的 IP 健不健康、会不会被封号，把这些 Coding Agent 伺候得妥妥帖帖。可有多久，咱们没真正关心过自己的健康了？ 你上次体检是几年前？我是 3 年前，前公司的入职体检 🤦🏻‍♀️ 更扎心的是：就算现在去补一次，新报告和 3 年前那份也很难放在一起看。换了医院，指标名就变了；在国外做的化验，单位都不一样。一份写 Total Cholesterol 193 mg/dL，一份写 总胆固醇 5.0 mmol/L，数字看着差了几十倍，其实几乎是同一个值。 我们给 agent 喂代码，都知道上下文没对齐就会出错。那健康数据呢？很少有人管。把两份报告一起丢给大模型，它能讲得头头是道，却未必知道这两个数说的是同一件事。数据层不先统一，模型再强也画不出一条对的趋势。 所以今天我拿 Theta Health 开源的 Mirobody（Apache-2.0）认真试了一遍，我只关注一个点：它能不能把同一项认成同一项。全程用的都是虚拟数据。 1. 在本地换算 193 mg/dL，结果是 4.99 mmol/L。「总胆固醇」和「total cholesterol」对到了同一个国际化验编码（LOINC 2093-3）。这一步没调模型，也没用 API Key。 2. 中文 demo 里，一开始只有一份报告。我问「我的胆固醇有什么变化？」，它老实说只有一个时间点：4.60 mmol/L。我又导入了一份 PDF 体检报告和一份 CSV 化验单，同样的问题，这次画出了一条趋势：4.60、4.45、4.38。两份报告的英文写法一份是「Total Cholesterol-TC」，一份是「Cholesterol, Total」，它都认成了同一项。每个读数都能点开原文件看。 3. 最让我放心的是：我输入「血脂 5.0 mmol/L」，它并没有硬猜，只是不给编码，因为「血脂」是一类检查，不是一项读数。写过代码的都懂，知道什么时候不该答，比什么都答更难得。 我还用 1.6.0 版本复跑了它仓库里公开的名称识别用例，347 项全部通过。这只说明公开用例在这个版本上的表现，不代表临床准确率。 没跑完的也照实说：16 GB 电脑上的全本地部署我还没试，这台机器上没装 Docker，磁盘空间也不够。下一篇补上实测。 给自己的 agent 做了那么多配置，也花一个周末给自己的健康数据搭个底子吧： 1. 先看中文 demo，里面是两位虚拟成员的数据： 2. 给 Claude Code 接上（官方提供的命令，不用部署，也不要 Key）： claude mcp add mirobody -- uvx --python 3.12 mirobody mcp 提醒一句：接 Claude Code 这类云端工具时，记录会发给对应的模型公司。 截至 11 月 9 日，它是 GitHub digital-health 话题下星标第 1 的项目。觉得有用，欢迎点个星，或者提 issue、PR： （然后，真的该去体检了啊。。。）

鼠疫（鼠疫耶尔森菌）一旦怀疑就要立刻用药，不必等培养结果。发病后约24小时内开始有效抗生素，病死率可从未经治疗时的很高水平明显下降；肺鼠疫和败血型进展极快，拖延最危险。 按现行指南，早期杀菌效果最好、证据最充分的是氨基糖苷类和氟喹诺酮类，不是等病情轻了再口服抑菌药。 优先考虑（一线） 链霉素：传统上对各型鼠疫（尤其肺鼠疫）杀菌证据最久，中国诊疗方案长期列为首选。成人常用约1 g肌注、每12小时一次（儿童约15 mg/kg、每12小时一次，单次不超过1 g）。耳毒性、肾毒性明显，且很多地方已不易获得。 庆大霉素：疗效与链霉素相当，美国CDC将其与氟喹诺酮并列为常用一线，供应更稳。成人常用5 mg/kg、每日一次，静脉或肌注。脓肿穿透较差，较大淋巴结肿可考虑联用或切开引流。 氟喹诺酮类（环丙沙星、左氧氟沙星、莫西沙星）：CDC 2021年指南已升为一线，杀菌、可静脉也可口服。重症肺型或败血型常优先静脉给药。成人示例：环丙沙星400 mg静脉每8–12小时，或左氧氟沙星750 mg每日一次。 可作替代、但对极重症早期不如上面几类稳妥 多西环素：FDA批准，随机对照里与庆大霉素相当，但是抑菌药。更适合病情相对轻、或大批量无法静脉用药时；严重肺鼠疫多作备选或联合用药，不宜单靠它扛早期危重阶段。 脑膜受累时，传统还会加用能进脑脊液的药物（如氯霉素），需专科决定。 实际用法要点 重症（肺鼠疫、败血型）起始常采用两类联用，例如氨基糖苷 + 氟喹诺酮，好转后再减为单药。疗程一般10–14天，或退热后再用约2天。β-内酰胺类（青霉素、头孢）对鼠疫不可靠，不能当治疗药。 这是法定传染病和急症，必须隔离并由传染病专科按体重、肾功能、妊娠与类型给药，不能自行购药。暴露后预防常用多西环素或环丙沙星，那是预防方案，不等于治疗重症的首选。

🚨 别再傻傻死磕图文了！现在想做自媒体，不会剪视频真的寸步难行！ 前几天分享的「Cloudflare + Gmail + Resend 免费个人域名邮箱终极方案」，没想到🔥了，评论区很多人在催更教程 这两天有时间，把完整配置和踩坑过程写了出来 但评论区还有不少朋友说：步骤太长、文字看着费劲 我想录口播讲解，又发现太啰嗦，大家根本没耐心看完 为了让大家最快理清逻辑，我干脆把它做成一条直观的动态 MG 讲解视频。 🤔问题来了：我不会 AE，也不想花钱找 MG 动画师 于是我直接把整篇 Markdown 文章丢给 Fotor Agent，只说了一句话：“根据这篇文章，帮我生成一条中文 MG 讲解视频。” 结果成片速度和效果都有点超出预期 全程没开 AE，没动剪映，对零剪辑基础的人来说，这套工作流太省事了： 1. 智能理解：先读懂长文，自己提炼重点、安排脚本结构 2. 全栈生成：4K MG动画、旁白、字幕、多轨时间线，一条龙搞定 3.支持全轨道二次编辑：生成的不用是固定 MP4，文字、画面、音频都能继续改 第一版效果其实就不错，只有个别文字错了，我直接在画布上选中文字就修改好了，不需要重新生成，给这个功能点个👍 🔥最后总结一句：图文看细节，视频理逻辑 以后你写好的长文或教程，如果觉得用户理解有门槛，或者信息量太大，不妨顺手做成一条 AI 视频 有时候，一分钟的直观画面，胜过一万字的枯燥描述 完整录屏👇

爽了，AI 视频最烦的反复抽卡问题，终于被解决了！！！ 给 Fotor Agent 丢一段需求或原始素材，它直接从脚本做到可编辑的多轨成片，质量和稳定性完全是商用级！ 以前做 AI 做视频，最恶心的就是生成完以后没法改😓，数字、Logo、画面出一点问题都要重新抽卡，但它就只需要改一小段。 文字、图片、图表、数字、Logo、旁白、B-roll、滤镜、转场和音乐全部分轨： 1、画布上直接改：参数能直接选中修改，Logo 等都可以替换，连颜色和图表都能随时改。 2、时间线随便调：调整层级、拉音量、换转场，全都可以自己调。 3、支持 30+文件、10GB 素材：手机拍的素材丢进去后，他能自己抓精彩镜头、去口头语、配字幕和 B-roll。 我拿它测试了一下做一个新品上线视频。把产品图和卖点文档丢进去，它会先整理脚本和分镜，确认之后再继续生成画面、旁白、字幕，最后全部放进时间线里。这种工作流对需要频繁改稿的人真的方便很多。 而且它做 4K MG 堪称降维打击： 以前做一条 MG 动效，需要在 AE 里一帧帧抠，3-5 天起步，花几千块，改个数字、布局还得再等老久。 现在把 PDF、Excel、报告这些资料扔进去，一会就能出一版 AE 级 4K 动效，里面的数字和图表还能接着改。 我算了一下，每秒才几毛钱，30 秒的 4K 成片十几块，2 分钟也就几十块。时间从几天压到几十分钟，钱从几千压到几十，这差距太离谱了！！！ 它能落地的场景实在太多了： 1、电商上新：商品图和卖点扔进去，自动生成多尺寸广告，价格随时改。 2、SaaS 演示：录屏和功能介绍一键做成 Product Hunt 上线视频。 3、知识科普：论文、文章直接转 4K 动态信息图，做爆款科普解说。 4、数据汇报：把 Excel、CSV 做成动态增长大屏和财报解读。 5、课程培训：讲义文档直接变成整套多轨教学视频。 做产品、做电商、做自媒体或者出海的朋友，强烈建议去试一下！ 🔗：