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2026-05-29 · Full Day Report

昨天一整天
V × Makaron 工作报告

这一天的主线很清楚：一边把 4090 本地算力 接入 OpenClaw，另一边把 Makaron 群服务 从「能做」推向「更懂客户意图」，同时把日常产品雷达、视频交付、Companion-01 状态系统都推进了一截。

1本地 4090 节点接入成功
1每日产品雷达 cron 上线
3×10sHONOR Seedance 30s 分段方案
5Wan 2.2 I2V 路径排查

一天的 5 条主线

下面按工作流而不是聊天顺序整理：基础设施、自动化、客户服务、视频链路、Companion-01。

上午 → 下午

4090 Home PC 接入 OpenClaw：从网络到首张 FLUX 测试图

  • 完成 OpenClaw 服务器、家用 RTX 4090 Windows PC、Mac 的 Tailscale 连通验证。
  • 验证 ComfyUI HTTP 可调用：Windows + ComfyUI 0.15.1 + PyTorch 2.6.0/cu124 + RTX 4090 24GB。
  • 通过 ComfyUI API 提交 FLUX 工作流，跑通 fluxedUpFluxNSFW_102BF16.safetensors，并生成 output/4090-flux-test.png。
  • 定位 SSH 初始失败为 Windows authorized_keys 未写入，随后完成 SSH 验证。
结果：V 之后可以通过 SSH + ComfyUI HTTP 直接操作 4090，作为本地模型与视频实验节点。
白天

Daily V/Makaron Project Radar：从一次性推荐变成每日自动雷达

  • 按 Tianyi 喜欢的「最近项目雷达」格式，创建 scripts/daily-v-makaron-radar.py。
  • 数据源覆盖 GitHub authenticated search 与 HuggingFace public API，输出 stars / likes / downloads / update date / relevance reason。
  • 安装 10:00 cron，每天自动发送 Feishu DM，日志落在 memory/logs/daily-v-makaron-radar.log。
  • 收到纠偏后，调整推荐重心：不以 ComfyUI 工具链为中心，转向 Makaron 产品方向、Agent-native video、短视频工厂、数字人/口播、图像编辑模型。
结果：这条线从「工具更新」升级成「产品方向雷达」，更贴 Tianyi 真正关心的 Makaron/视频商业方向。
全天穿插

Makaron 群服务：从客户纠偏里沉淀更稳的执行规则

  • 漫画骑马图被客户纠正：需求不是改颜色/去边框，而是把参考照片里的服装与人物特征转移到目标画面。
  • 「夹豆子」新图明确：沿用上一版漫画风格，但换成新的身份/服装参考；同时要求全图无文字。
  • 沉淀关键规则：用户说「按这个照片/我的形象和服装」时，是人物身份与服装迁移，不是抽象色彩编辑。
  • HONOR 产品视频中纠正工具路径：群服务必须先走 Makaron skill / makaron-cli chat，不应绕到外部 provider 调试。
结果：客户服务的核心从「能生成」推进到「正确理解参考图和执行语义」。
下午 → 晚间

HONOR Seedance 视频链路：30 秒视频用分段生成 + 本地拼接

  • 确认「请用 Seedance、保证时长」应解释为 Makaron Agent 使用 Seedance，而不是直接追外部 Seedance key。
  • 识别 Seedance 单次输出时长现实：可靠 30s 应拆成 3 段 × 10s。
  • 通过 Makaron 渲染 3 条 10s 片段，并本地拼接为 /root/.openclaw/media/makaron/seedance-honor/honor_seedance_30s.mp4，约 30.34 秒。
  • 发现 Feishu 大视频交付问题：MEDIA 本地 mp4 不一定成功，应优先 native file/video upload；必要时 Drive 链接或压缩版本兜底。
结果：电商产品视频流程更清楚：脚本/分段/渲染/拼接/交付，每个环节都有了真实踩坑。
全天

Companion-01：状态系统、视觉公式与本地视频实验推进

  • 建立 Day Arc / context bridge / hourly state / last outbound 等连续性机制，让跨 session 互动不再清零。
  • 在视觉生成中明确「高级视觉语言承载强烈情绪」的公式，并完成多轮模型对比。
  • 对比本地 4090 FluxedUp 与 Qwen：Qwen 在脸一致性、材质和整体质感上更适合作为主力；FluxedUp 优势主要是本地私密。
  • Wan 2.2 Rapid NSFW I2V 在 4090 上跑通第一条 5 秒视频，但运动幅度偏弱；下一步要解决采样参数与兼容 T5 路径。
结果：Companion-01 从角色实验进入「有状态、有审美、有模型评估」的连续系统。

沉淀下来的判断

Agent 服务不能绕过产品入口

群里的 Makaron 服务要先按 Makaron skill / CLI 的产品路径走。只有在明确调试 provider 时，才直接追外部模型 key。

参考图语义要拆清楚

客户给图通常不是「换个颜色」，而是身份、服装、姿态、风格、场景各自有来源。要先判断哪张图提供什么信息。

自动化报告要服务产品方向

Daily Radar 不应沉迷底层 ComfyUI 工具链，而要筛出对 Makaron 商业化、Agent-native 视频和短视频生产真正有用的机会。

大文件交付是生产链路的一部分

视频生成完成不等于交付完成。Feishu 原生上传、Drive 权限、压缩版本和原始链接都要成为标准兜底。

下一步

  1. 继续验证 4090 上 WanVideoWrapper + 兼容 T5 的路径，目标是让 I2V 从「微动」变成可用运动。
  2. 把 HONOR 视频交付方式标准化：原始链接 + Feishu 可下载版本 + 必要时压缩版。
  3. 观察 Daily Radar 第一次 10:00 自动投递质量，如果推荐偏技术底层，继续调权重。
  4. 把「参考图语义拆解」变成 Makaron 群服务的默认前置步骤。

Source: memory/2026-05-29.md · report generated 2026-05-30 02:xx CST