Grill Me 是什麼?讓 AI Agent 開工前先問清楚需求
Grill Me 不是讓模型變強,而是讓任務變清楚。這篇整理如何用需求訪談 skill,讓 AI Agent 在 Codex、Claude Code 等工具裡先釐清目標、限制、輸出和驗收,再開始真正執行。
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Hugging Face speech-to-speech 把 VAD、STT、LLM、TTS 串成 OpenAI Realtime 相容的本地語音 Agent。這篇整理架構、Windows 部署、Whisper、Qwen3-TTS、llama.cpp 與留言裡的常見坑。
OpenWork 把 opencode 的 AI Agent 能力包成桌面工作台,支援 session、skills、plugins、MCP、權限與本地/遠端 worker。這篇整理 OpenCode + OpenWork 的分工、Ollama 連線、token 成本與 Windows 常見坑。
OpenMontage 把 AI 影片製作拆成研究、腳本、素材、剪輯與渲染管線。這篇整理本地部署流程、零 API Key 路線、免費素材檢索、8GB 顯卡限制與實作踩坑。
Ornith 35B 的吸引力不是單純跑分,而是它讓本地 AI 編程 Agent 有機會從雲端租用走向自己掌控。這篇整理 Hermes 工作流、Self-Scaffolding RL、benchmark、留言區反方提醒,以及該把 35B 放在主控還是 worker 的實務判斷。
OiiOii 的重點不是一鍵生成,而是協助 AI 動畫創作者把腳本拆成分鏡與工作流。本文整理它的用途、適合對象,以及使用前需要評估的成本、bug 與提示詞限制。
AISA 的定位不是單純模型聚合器,而是 AI Agent 的資源層:用一個 API Key 連接 LLM、X/Twitter、YouTube、搜尋、金融資料、Skills 與 x402 機器支付。這篇整理它能解決什麼問題、適合誰用,以及導入前要注意的預算與權限控管。
Ornith 1.0 把開源程式模型的重點從會寫一段程式推向會先拆任務、搭工作流程,再解決問題。這篇整理它的模型版本、benchmark、Ollama/Hugging Face 部署方式,以及放進本地 AI 開發工作流時要注意的限制。