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什么是厉娜梗、养肥鱼?用Codex刷B站长视频,竟然意外好用!

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厉娜,是什么梗?

小象今天用Codex同时看3条B站长视频,前后 花了10分钟, 把这个梗整明白了。

操作很简单,下文中有不同效果展示,如果你喜欢玩AI、搭建自动化的笔记知识库,建议耐心读完。


厉娜,首先是一个真实的人名:2006 年《超级女声》选手厉娜。

最近大家说的并不是“厉娜”两个字本身有了新的词典义,而是在模仿许飞在综艺《后会友期》里的说话方式。

她向断联多年的旧友厉娜倾诉时,常把“厉娜”放在句尾,最出圈的一句是:“我画地为牢啊,厉娜。”

网友把这种句末呼唤,改造成了“厉娜体”:

任何一句普通话后面加上“厉娜”,就会突然带上一种郑重、哀怨、深情又略显戏剧化的味道。

一句话来说:“厉娜”是人名;“厉娜体”是把人名当句号,用夸张深情包装日常小事。

搞懂了吗,厉娜。


速通版的笔记、长视频的详情记录,都可以快速、自动保存到你的笔记本里。


原版视频来源如下:



来自UP主 @做个稀巴烂

视频时长约「55分钟」



来自UP主 @low君热剧

视频时长约「31分钟」



来自UP主 @ Claire的编辑室

视频时长约「16分钟」

这三条视频都是B站近期最新、热乎的解说,累计102分钟的时长...

堪比一部电影。


一段口令,就可以 实现快 速收集、记录这些深度长视频。

Codex处理这三个链接、总共102分钟的视频,只花了“7分23秒”。

如果你拥有最新版的印象笔记客户端,你的Codex也部署好了「印象笔记Skill」,就还差最后一块技能组:

youtube-summary +video-transcribe-skill+ 印象笔记 Skill

这里是印象笔记 Skill 的下载地址(含安装说明),复制下方链接,在网页中访问即可:

https://guide.yinxiang.com/docs/yxai/skill.html

它的工作流程很简单:


不过在「画面理解」上,它目前有短板。

如果你平时看的长视频类型很多、视频素材也非常复杂,可以试试多加入一项video-content-skills,来增强画面证据能力(但不代表它可以把任何视频都处理的很高质)。

可能有人会问:我问豆包不一样吗?

它也能告诉我,什么是“厉娜梗”。

这串技能组和大模型对话的不同之处是,它不是为了让AI给你解释一个实时热点。

它可以用于追梗吃瓜,也可以用于知识长视频学习,重点是,它需要满足把多个、不同地方看到的、超长的视频内容「集中消化」。

在信息密度极高的资料里,经过调用「印象笔记Skill」帮你把干货保存得又快又好。

不同领域的长视频

比如,最近一段时间流行的AI热词:“养肥鱼、鱼灾”。


实测中取材的长视频基本都是“深度教程”,这类内容在学习AI的过程里「收藏价值」很高。



来自UP主 @ WorkFisher

视频时长约「26分钟」



来自U P主 @Git源宝

视频时长约「51分钟」



来自U P主 @ WorkFisher

视频时长约「11分钟」

视频内容长度都不短,也都说的很细,说实话,它真的很容易......一边看一边忘。


在你看完视频、一键三连支持UP主之后,想要不太费力的,把UP主所表达的知识点整理到笔记里,这套技能组还算丝滑。

不同平台的长视频

比如当你看到一期「马斯克」的新鲜访谈内容,时长将近2个小时。


这套技能组可以「跨平台」整理干货 , 调用印象笔记Skill,把长视频内容 写进印象笔记。


你可以带着时间戳,原封不动保存英文对话。




也可以让Codex单独写入一条干货笔记,把2小时对话梳理出来。

它最方便的地方,就是你可以在没什么时间,一秒一秒的刷长视频的时候,起码有点依据来判断:

这个视频里哪一部分值得“原倍速”观看,哪里用2倍速的“快看”就可以。


视频来源会整理到结尾,即便是后续隔了一段时间,你重新看这份资料,感觉当时的文字笔记不够还原视频意图的时候,也可以直接跳回去看原视频。

这串技能组,非常适合「深度长视频」爱好者。

如果你 每天「必食用」大几十分钟、一小时的长视频,碰到「爆肝型」视频难免心痒痒,想要永久保存、反复观看。

一键三连过后,它确实容易躺在收藏夹里吃灰,或者被原UP下架,导致隔了很久之后忽然发现收藏夹里“丢”视频。

不管是追梗,还是学习知识,不同地方刷到的长视频,完全可以用一串Skill,实现随时随地把有价值的内容,保存到你的私人笔记本。


这几篇文章可查看

印象笔记最近的更新详情

「印象笔记 Skill」全面支持

WorkBuddy

Claude Code

Codex

Cursor

OpenClaw

等 AI Agent 和开发工具

同时上线

GitHub、ClawHub、SkillHub

三个技能社区

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