Para o processamento em lote de texto simples, CC + GLM (ou outros modelos de grande porte desenvolvidos internamente) é muito mais eficiente do que os métodos baseados na web. Tomando como exemplo o processamento de legendas em vídeo: primeiro, o texto é reconhecido no CapCut, em seguida, as palavras-chave são extraídas usando o Claude Code + GLM e, após complementação e aprimoramento, o texto é gravado de volta no arquivo. As alterações são confirmadas por meio de comparação de arquivos e, em seguida, importadas novamente para o CapCut para ajustes finais. O que antes levava de 1 a 2 horas agora pode ser feito em 15 minutos. Além das legendas, a tradução em lote, o resumo de conteúdo e a pesquisa de dados também são muito convenientes. A chave é a estabilidade — para a mesma tarefa de legendagem, a versão web do Gemini/ChatGPT frequentemente pula texto e é lenta, então temos que recorrer a técnicas de solicitação para compensar isso.
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