播客切片 · 白牌交付
把一期播客， 剪成独立的短视频。
从一期长节目中选出几段完整观点，分别做成能独立观看的短视频。你提供原片和风格参考，我们负责选段、重组、字幕和逐条审核。
查看三条样片独立制作展示 · 原片：Sonia Shenoy Podcast，CC BY。完整署名见样片页。
01 / 服务
按你的需求定制
可以选择现有服务套餐，也可以按业务定制智能体。比如，用已有的口播、产品或长视频素材，制作不同主题和开场的多个版本，保留你的出镜片段与品牌样式。需要分发到自己的账号，再一起确定发布平台、频率和审核方式。
定制智能体
有其他定制化需求？和我们聊聊。
02 / 案例
我们做过的项目
短剧
普通做法按时长切块，或者一集一集找高潮。
我们多做的一步把相邻几集整理成一段完整剧情，再设计两套不同开场的内容方案。同一批原片可以从不同角度出素材，中英字幕一起准备。
播客
普通做法自动切片工具按时间戳切，话没说完就断了。
我们多做的一步挑单独看也能听懂的一段完整观点，在推销之前收住，每条我们自己看过再交。
后台巡检
普通做法自己写个脚本，格式一变就报错，也没人维护。
我们多做的一步智能体按你的规则逐台检查，每条结论留截图证据，异常交给人复核。
短剧 · 已交付
3 部剧、61 集， 3 天交出第一批。
客户发来原片和字幕。我们按剧情段落切分，每条 2–3 分钟，配中英双语字幕和分段配乐，人工逐条验收。首批 3 天交付。
- 61 集 → 28 条
- 3 部剧的原片，剪成 28 条竖屏成片
- 2–3 分钟
- 每条成片时长，按剧情段落切分
- 中 / 英
- 双语字幕，配乐按段落规划
- 3 天
- 首批交付周期
要解决的问题
同一批原片要持续出素材：找完整剧情、选不同开场、配好字幕，下一批还要重复这些步骤。
同一段剧情，两套开场方案
围绕同一段核心剧情设计两套开场方案，用不同切入点组织素材。中英字幕一次做好，便于后续发布、测试和按表现调整。
成片节选 · 静音循环播放。卡片下方是流水线给每条成片起的方案名。
有口播、产品介绍或访谈素材，也可以按你的需求定制这类智能体。先用一份素材验证多版本制作和品牌样式；如果还需要整理发布内容、安排更新、衔接账号发布，再按目标平台确认可支持的范围。
每一步都留下能检查的东西。
- 01逐帧理解
每秒取一帧，写下画面里发生了什么。
04 · 00:01五位男士坐在装饰华丽的包厢内，围坐于白色茶几旁，桌上摆满啤酒与鲜花。 
04 · 00:05一名身穿深色西装的年轻男子坐着，将一只手举在身前。 - 02场景划分
结合字幕，把每一集切成有剧情的场景。
Scene 02 · 沈念初迟到入场第 4 集 · 00:23–00:44从门口走入包厢，镜头在入场姿态、众人反应与座位之间切换，视觉上由“闯入”转入“落座”。
- 03剧情分组
相邻几集并成一段完整故事，控制每组素材量。
组 02 · 酒局试探与职场失势第 4–6 集 · 约 557 秒前半是私下的情感压制，后半是公开的职场夺位，以任命落地作为分界。
- 04制作方案
每组出两种切法，写清卖点、时长和取舍。
KTV 试探失控版目标 150–210 秒开头直接从骰子替酒切入，压缩酒局铺垫；中段保留走廊警告，结尾收在女主自我说服。
- 05合成与验收
按方案裁切，配双语字幕和分段配乐，人工逐条验收。
- 画幅
- 1080 × 1920 竖屏
- 字幕
- 中文 + 英文
- 配乐
- 按段落规划
- 每组
- 2 个版本
剧集版权归原片方所有。本页仅展示流水线产出节选。
AI 运维巡检 · 自动化留证系统
别再让核心员工 每天机械地点后台。
Agent 用你们现有的后台，按检查标准核对设备，每个发现都留下证据。
每天重复
登录后台，打开同样的页面，核对同样的设备，手动截图。漏查一次，事后很难说清是哪天漏的。
直接处理异常
负责人拿到异常清单、截图和判断依据，直接跟进问题，不用再一遍遍重复点击。
根据真实项目流程制作的示意演示。设备名称已简化，异常处置由人负责。
看巡检怎么执行巡检执行流程Agent 正在登录
巡检 Agent自动化巡检
任务：检查设备状态，记录异常与依据
执行：点击「进入业务后台」
业务后台 / 设备管理
设备状态检查
按约定的检查标准，核对设备状态
检查对象状态检查依据
设备 A待查询—
设备 B待查询—
设备 C待查询—
执行既定巡检任务
进入后台，定位设备列表
Agent 接收任务， 开始操作现有业务系统。
00 / 24 秒
01 / Agent 接收任务并进入后台
03 / 交付方式
你确认结果， 我们负责交付。
先写清验收标准，再上自动检查，最后人工确认交付。你的风格和固定要求会留下记录，后面每一批接着已确认的标准做。
- 01
先说清什么算做完
目标、范围、验收标准，写下来。
- 02
拿你的素材先试
先出一版样片，确认了再放量。
- 03
把重复部分做成系统
每次都按同一套标准跑。
- 04
检查两遍
自动检查一遍，人再看一遍。
- 05
交付，然后持续改进
交接、维护，按约定持续调整。
基于测试结果持续优化
三种开始方式。
05 / 团队
认识我们
包实秋
专家工程师
交付完整的深度学习与大数据系统。
- 快手
- 实时视频深度学习处理系统与特效实时渲染。
- 京东
- 使用 Flink 进行搜索推荐数据的大规模处理。
- 滴滴
- 自动驾驶实时感知系统与深度学习推理优化。
焦书源
系统工程师
交付可评测的 AI Agent 系统。
- Mercedes-Benz
- 量产智驾决策规划、新一代智驾系统研发与端到端大模型评测体系。
- 滴滴
- 智能驾驶规划控制算法与系统设计。
- 柏林工业大学
- 端到端自动驾驶研究。