EV💨 NowBuilding最近做了一个自己挺想继续往下挖的小项目: NexusGate / Re:Footage https://github.com/evjohn-icu/nexusgate 可以把它理解成 给 ChatCut 这类 AI Editor 准备的 footage retrieval layer。 我的问题是: ChatCut 可以帮我剪,但我的 NAS 里如果有几 TB、几年甚至十几年的素材,它怎么知道该拿哪一段? 所以目前做了一条: footage → shot detection → VLM / ASR → retrieval index → MCP/API 查询不是文件级,而是 shot-level: “夜晚下雨,有人撑伞走过街道” → 找候选镜头 → 返回 asset + precise timecode→ 给 Agent 继续做剪辑决策 里面有个我比较在意的设计是: retrieval signal 和 evidence 分开。 embedding 相似度高,不代表画面里真的有某个东西。 所以目前检索结果还会区分: confirmed / possible / contradicted / unknown 目标是避免 Agent 因为一个 0.9 的 similarity,就非常自信地拿错 B-roll 😆 另外做了 MCP、HTTP API、transcript、proxy、分布式 worker,素材库本身 local-first / read-only。 暂时不准备把它做成一个新的剪辑器。 更想试试看: 能不能做一个 AI editor 共用的、独立于 NLE 的素材 intelligence / memory layer。 还在 alpha,欢迎拍砖: https://github.com/evjohn-icu/nexusgate
EV☕️ Coffee Chat发一个无关chat但是关coffee的share。 就是想share一下自己在珠三角长三角的美食路书! 使用Apple Maps构建的 :https://evjohn.icu/maps/各位去之前,看好开没开门。 地图持续更新中~
EV🙋 Ask You Anything提问一下,想知道各位是如何用Claude Code和Codex去配合设计技能去全自动写UI,还是说得配合trae或者Codex去视觉调试? 在这上面花了3b的token了,很沮丧,想跟各位请教下。