作者｜博雯

編輯｜張潔

最近，AI小貓擺地攤系列視頻火得一塌糊涂。

隨便點進去一個就能看到擬人化小貓在夜市炸臭豆腐、烤生蠔、煮小面，中間還穿插著小貓手滑翻車，哈氣撕打的喜劇沖突——僅僅在抖音，話題#貓咪擺地攤 播放次數就超過1.1億，多條視頻拿下幾十萬點贊，小紅書也有不少千贊熱帖。

很多人看了想跟風，但一想到要自己扒腳本、跑圖、生成視頻、配音、剪輯……就放棄了。

但最近我們用這個青蛙Logo、名叫Ribbi的工具，半天就復刻出來了。

話不多說，直接上演示——

第一步，直接把視頻鏈接丟進來。

不過幾秒鐘，Ribbi就指出了這個系列爆火的原因：美食+萌寵+夜市煙火氣場景+擬人化喜劇沖突效果。

相當于把爆款公式直接喂到你嘴里。

第二步：準備素材

直接放上自家貓的照片和視頻，鑒于人家原視頻是兩只貓，另一只貓直接讓Ribbi幫忙生成。

而不到1分鐘，詳細的腳本方案就出來了——角色設定、具體小吃、分鏡腳本……應有盡有。

每段場景的時長、鏡頭、畫面、沖突、音效，都寫得明明白白。這要是自己從頭寫，還不知道得折騰多久：

第三步：開始生成！

拿到這么詳細的腳本，還有什么好改的？直接生成。

但也要注意，如果一次性生成的動作太過復雜，時長也在10s以上，就很容易出細節上的錯誤。

所以最好的方法就是按照上面的分鏡腳本，一段一段地生成，實時把握細節。

這里Ribbi還有一個比較專業的設計：它會先根據需求分析一段，給出首幀場景圖——讓你看到它生成的最起點，而不是黑箱操作。

第四步：像甲方一樣挑剔

生成過程中，你可以盡情扮演吹毛求疵的甲方。

嫌貓擬人化表情太夸張？改。小貓哈氣不夠正宗？改。但是哈氣又不能那么兇，哈氣時間不能太長，要短促有力……不管是多么精細微妙的動作控制，全都可以提。

還有個特別順手的功能：點擊已生成內容上的雙引號，就能直接“引用”到對話框的提示詞里，不用復制粘貼，不用重新打字。

當然，在場景中的角色較多，動作較為復雜時，Ribbi的蛙腦袋也可能會不夠用。

比如，當我們設定一段劇情：兩只小貓在柜臺中共同忙活，一個在前面熬糖漿，一個在后面取東西，隨后熬糖漿的偷舔被燙到，飛起彈跳撞到了后面端著盤子的小貓，盤子中的東西灑了一地。

這對于人類來說很好理解，但對于AI，就涉及到了同一時間發生的同步平行動作、一前一后的空間位置理解，以及“舔到→瞬間被燙→張嘴慘叫→彈跳”這一連串動作的因果連貫性。

要想讓你的劇情足夠自然流暢，可能就需要花時間和AI反復掰扯。

不過順便說一句，要是實在忍不住罵了它，Ribbi的回復也挺有“個性”的……

加載過程也是極具活人感，這一通操作，完全就是只活靈活現的青蛙在蹦跶：

純手動截圖

一番研究后，終于，一條還算像模像樣的“AI貓擺攤”視頻出爐了：

整個過程沒有切換過任何一個其他平臺。一個Ribbi，從頭跑到尾。

別人還在糾結“用什么工具組合能復刻這個爆款”的時候，這邊已經出片了。

住在瀏覽器里的“青蛙”

所以，這個Logo是一只青蛙的工具Ribbi，到底是怎么做到的？

其實非常簡單。據我們了解，這是一個一站式的AI內容創作平臺，它與現在所有Agent工具的區別，就是所有的交互都在網頁端完成，不用下載，更不用配置任何復雜的環境或是API Key，點開就能用。

頁面也很簡潔，頂層菜單欄就三項，Skills、Generate、Pond。

Pond意為“池塘”，就像所有青蛙都會擁有一片池塘一樣，用戶也理應擁有獨屬于自己的素材庫。

有意思的來了，這一次，你不用費盡心思地找素材，下載，再上傳。只要安裝了Ribbi的谷歌插件，就能在上網的任何時候喚起它。

不管是在干正事還是摸魚，不管你是在X，論壇，還是插畫網站，只要你還在瀏覽器上，就能直接右鍵或者長按拖動，將你喜歡的內容素材直接放進Ribbi的素材庫。

而所有素材保存即反推提示詞，包括各種視覺風格描述和各類標簽，不需要任何多余的操作。

隨著收藏內容不斷增加，Ribbi也會對Pond的內容進行自動分析學習，逐漸明白這個用戶喜歡什么色調，偏好什么構圖，熟悉哪種美術風格，到最后，就慢慢理解了我們想要的那種創意的感覺，進而在之后的生成中，慢慢向這種感覺靠攏。

這是一個完整的“進化過程”，從用戶收藏圖片，到Ribbi反推為文本描述，再到注入上下文，最后就是模型生成內容時自動傾向用戶審美。訓練數據越多，越符合用戶的風格，真正做到了“一戶一蛙”。

接下來是Generate，經典的生成對話界面，在對話框中打@可以指定具體的模型生成。目前Ribbi支持的大模型從圖像到文本，再到視頻、音頻，智能體，基本全都是各領域的主流前沿模型。

這下總算不用再來回切換別的平臺了。

最后是Skills，也是Ribbi專門針對內容創作封裝好的一系列技能包，放眼望去，各類細分的內容創作方式基本上都涵蓋到了，只要點進去直接選一個現成的就行。

而用戶的高頻操作（比如“搜趨勢→寫文案→生圖→發小紅書”）也能被自動識別為新Skill，在去重、隱私脫敏后，就能變成通用Skill供全網調用。

最后，Ribbi同樣可以接入微信，能夠實時在微信上對話，調用內置的Skill，完成任務。

最好的產品是殺死復雜度的產品

整體體驗下來最直觀的感受就是，最好的產品往往是那些殺死復雜度的產品。

因為內容創作往往不是單一維度的單點任務，而是一條從選題、寫文案、生成畫面、配音剪輯、多平臺分發、數據監控的完整鏈路。

這其中任何一個鏈路斷掉，就會丟失上下文。你在A平臺調好的風格、寫好的提示詞，到了B平臺又得重新描述一遍。更不用說長期使用中慢慢形成的那種說不清道不明的審美偏好——它甚至無法被明確地寫出來。

想想看，做一條視頻，GPT寫文案，NanoBanana跑圖，Seedance排隊等視頻，中間還得抽空去剪映糊個音效，最后手動分發到五六個平臺，挨個上傳、寫簡介、貼標簽。

這一趟下來，靈感涼了，錢包癟了，各種會員費付完你的付你的，用戶也成了其中負責搬運數據、切換窗口、重新解釋上下文的人形API。

而Ribbi所做的，就是殺死這些重復動作。

其實客觀地說，像是工作流記憶，工作量打包成Skill反復調用，都是Agent產品的標配。

但Ribbi的一些很細節的小功能，比如瀏覽器一鍵收藏素材，比如加入Pond的素材直接反推Prompt，再比如生成途中直接引用已生成文件——每個改動都不大，但疊加在一起，確實讓整個創作過程更流暢了。

而到了現在，Agent產品從通用走向垂直，已經成了一種必然。

OpenClaw當然很強大，理論上只要你開放你電腦的權限，就能幫你做到任何事。但問題是，絕大多數人從來沒認真想過，自己手頭的事有哪些是可以外包出去的。

Ribbi的價值就在于，它替用戶把“做什么”這一步走完了，“內容創作” 這個領域的玩法被拆成一個個現成的技能包，擺在了用戶面前。

不管是蝦還是蛙，能干活就是好AI。

最后，在“AI新榜”公眾號后臺回復關鍵詞“Ribbi”可以獲得專屬邀請碼，數量有限，先到先得~

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