AI创作者Framer分享了一套15分钟搞定的AI动画工作流：用Midjourney定角色、实拍动作视频，再通过Viggle融合动作与形象，DomoAI以原图风格转绘强化一致性，最后去背合成至目标场景（如花卉生长视频），全程无需绿幕与动捕。
AI 创艺视频大神 Framer 分享了一段新的结合真人实拍制作 AI 创意视频的工作流。下面就是视频的最终效果。
现在让我们看看 Framer 是如何做到的？
Framer 在 Midjourney 的网站发现了一张老人的图片。
Framer 拍摄了一段他想要角色完成动作的视频
虽然 Viggle 已经把视频视频和角色参考图片融合在了一起，但没有完全表现出参考图片的风格。因此 Framer 通过 DomoAI，把人物图片作为风格参考，对之前生成的视频再次进行了融合（fusion）。完成后去除背景。
花卉生长视频为素材动画
这个 AI 动画工作流最大的好处就是不用绿幕和动捕。
Anthropic 开源 knowledge-work-plugins 项目，提供 111 个无代码智能体技能包。该体系基于 Markdown 和 JSON 构建标准化模块，支持渐进式披露与 MCP 工具集成，标志提示词工程向软件工程化转型。内置 marketing 与 productivity 等插件展示了结构化输入及分层记忆范式，支持语义路由与轻量化定制。尽管存在多插件上下文竞争及云端连接器限制内网访问等问题，仍为智能体工作流提供了可复用的模块化规范。
oh-my-hermes 是为 Hermes 智能体设计的工程作业层插件，旨在解决复杂编码任务中的调度与验证难题。该工具通过模型路由、任务拆解及严格证据门禁，将自然语言转化为专业交付流，实测可降低约 85% 成本并大幅缩短耗时。其核心特性包括 12 类任务回退链、基于 Git Worktree 的安全并行执行、四态状态追踪及评审制长期记忆机制，有效防止上下文污染与虚假完成。尽管在超大仓库处理上仍有局限，但显著提升了开源模型的工程交付确定性。
Google 工程经理开源项目 agent-skills 通过结构化 SKILL.md 规范约束 AI 编码智能体，解决其生成代码缺乏工程纪律的问题。该项目覆盖定义、计划、构建等六大研发阶段，内置 25 个专业技能与反偷懒机制，强制 AI 遵循测试驱动及质量门禁标准。支持 Claude Code、Cursor 等主流工具集成，推荐从规格定义、TDD 及代码评审三步最小闭环起步，将无序补全转化为可预测的工程化构建，提升 AI 代码的生产级交付能力。
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