純文字的批次處理,CC + GLM(或其他國產大模型)遠比網頁端有效率。 以視訊字幕處理為例:先在剪映辨識文字,用Claude Code + GLM 擷取熱詞,補充完善後寫回文件,diff 確認修改,再導回剪映微調。原本1-2 小時的活,現在15 分鐘搞定。 除了字幕,大量翻譯、內容概括、資料研究也都很順手。 關鍵在於穩定——同樣的字幕任務,Gemini / ChatGPT 網頁端經常丟文字偷懶,必須靠提示詞技巧兜底。
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共 2 条推文 · 2025年12月1日 06:02
純文字的批次處理,CC + GLM(或其他國產大模型)遠比網頁端有效率。 以視訊字幕處理為例:先在剪映辨識文字,用Claude Code + GLM 擷取熱詞,補充完善後寫回文件,diff 確認修改,再導回剪映微調。原本1-2 小時的活,現在15 分鐘搞定。 除了字幕,大量翻譯、內容概括、資料研究也都很順手。 關鍵在於穩定——同樣的字幕任務,Gemini / ChatGPT 網頁端經常丟文字偷懶,必須靠提示詞技巧兜底。
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