Cours pratique full-stack de l'agent Codex 2026 : affinage de modèles locaux, base de connaissances, automatisation vidéo et bureau par humain numérique

Présentation du cours
Le tout nouveau cours pratique de l'agent Codex 2026 part de l'installation et de la configuration du logiciel, puis décompose couche par couche les principes sous-jacents des agents et la manière de créer des Skills, couvrant la création vidéo, l'automatisation du bureau, le design et la génération d'images, et le développement de mini-programmes. Le cours combine HyperFrames pour le montage des effets et construit un système localisé d'humain numérique à tête parlante ; il déploie pas à pas un projet open-source d'humain numérique basé sur Docker ; il connecte les tableaux multidimensionnels Feishu et une base de connaissances locale Obsidian pour automatiser la production de documents et d'images-textes. Il couvre aussi l'affinage de modèles avec Llama-factory, la base de connaissances locale RAGFLOW et la collecte de données par RPA Yingdao, associés à la gestion de projet Git et à une analyse approfondie de l'architecture Stanford Agent Village, ainsi que des Skills pratiques pour la recherche, le montage et le travail de bureau. Tous sont des cas pratiques déployables ; même les débutants peuvent bâtir leur propre flux d'automatisation IA local, avec des documents Feishu d'accompagnement pour réviser après le cours.
Catalogue du cours
1.[1.1]– Avis sur le cours (assistant d'enseignement à la leçon 5, notes à la leçon 6, à regarder sur ordinateur)
2.[1.2]–1-Installation et configuration de CODEX
3.[1.3]–2-Utilisation de base de l'interface CODEX
4.[1.4]– Notes complémentaires sur les réglages en chinois
5.[2.1]–1 – Bases des agents (CLI et API)
6.[2.2]–2 – Planification – Mémoire – le rôle des grands modèles dans les agents
7.[2.3]–3 – Créer sa première compétence avec CODEX
8.[2.4]–4 – Décomposer ce qui compose une compétence
9.[3.1]–1 – Flux métier global et démonstration
10.[3.2]–2 – Rédaction de scripts automatisée complète
11.[3.3]–3 – Configurer une compétence d'image et automatiser la génération parallèle
12.[3.4]–4 – Configurer la génération vidéo automatisée
13.[3.5]–5 – Tester l'API vidéo et l'analyser
14.[3.6]–6 – Configurer le plugin de montage automatique et le tester
15.[3.7]–7 – Configurer le plugin assistant Jianying pour obtenir un brouillon
16.[3.8]–8 – Réaliser un exemple de test (sans montage – accélération possible)
17.[4.1]–1-Traitement de tableaux Excel et analyse de données
18.[4.2]–2 – Première étape de la création automatique de PPT : comprendre la logique métier
19.[4.3]–3 – Définir des modèles et éditer le plan
20.[4.4]–4 – Obtenir un PPT complet à base d'images
21.[4.5]–5 – Version éditable et transformation en compétence
22.[5.1]–1 – Analyse de la logique générale des images de design
23.[5.2]–2 – Choisir la bonne API pour accomplir la tâche
24.[5.3]–3 – Réaliser le flux de production des images de design
25.[5.4]–4 – Transformer en compétence et la tester
26.[6.1]–1 – Analyse de la logique métier globale pour la réplication vidéo
27.[6.2]–2 – Construire un tableau de création vidéo en grille de neuf
28.[6.3]–3 – Obtenir la logique de mouvement de caméra, la voix off et d'autres matériaux
29.[6.4]–4 – Produire le résultat de la réplication vidéo
30.[7.1]–1 – Analyse de la logique du storyboard vidéo
31.[7.2]–2 – Obtenir les matériaux décomposés sur fond blanc
32.[7.3]–3 – Fusionner les images d'effet des tenues des mannequins
33.[7.4]–4 – Réaliser le mouvement de caméra et la production vidéo
34.[8.1]–1 – Analyse de la logique du storyboard vidéo
35.[8.2]–2 – Comment concevoir et remplir le storyboard
36.[8.3]–3 – Réaliser la production vidéo à partir de l'histoire
37.[9.1]–1 – Préparation (outils à configurer)
38.[9.2]–2 – Rédiger le document de besoins
39.[9.3]–3 – Construire l'interface UI et la prévisualiser
40.[9.4]–4 – Déboguer les fonctions du code du mini-programme (accélération possible)
41.[9.5]–5 – Tester et téléverser pour la publication
42.[10.1]–1 – Introduction et analyse du plugin de montage automatique
43.[10.2]–2-Configurer des modèles open-source dans Codex et comment les appliquer
44.[10.3]–3 – Configurer les outils de voix et de localisation de la timeline
45.[10.4]–4 – Réaliser un storyboard pour monter de l'animation
46.[10.5]–5 – Finaliser les effets avec HyperFrames
47.[11.1]–1 – Flux global et analyse du projet open-source
48.[11.2]–2 – Configurer automatiquement le projet open-source d'humain numérique avec Docker
49.[11.3]–3 – Modifier le projet open-source pour ajouter votre propre voix
50.[11.4]–4 – Ajouter un montage automatisé aux vidéos de tête parlante avec HyperFrames
51.[12.1]–1 – Démonstration du projet et analyse du flux
52.[12.2]–2 – Configuration de l'API vidéo de tête parlante par humain numérique
53.[12.3]–3 – Enregistrer votre propre voix et configurer l'API
54.[12.4]–4 – Configuration de l'API de rédaction de courtes vidéos
55.[12.5]–5 – Flux de développement logiciel et méthode de configuration
56.[13.1]–1-Introduction à GIT et GITHUB
57.[13.2]–2-Présentation des fonctionnalités de GITHUB
58.[13.3]–3-Opérations de base des commandes GIT
59.[13.4]–4 – Migrer le projet vers le serveur GITHUB
60.[14.1]–1 – Analyse de la logique combinée avec Feishu
61.[14.2]–2 – Connecter la compétence Feishu pour accomplir les tâches de tableaux multidimensionnels
62.[14.3]–3 – Connecter votre propre agent dans Feishu (utilisable sur téléphone)
63.[15.1]–1-Analyser les problèmes qu'Obsidian peut résoudre
64.[15.2]–2-Configurer et utiliser CODEX dans Obsidian
65.[15.3]–3 – Utiliser les plugins Obsidian pour récupérer des données
66.[15.4]–4 – Connecter un projet open-source pour des synthèses d'analyse sectorielle
67.[15.5]–5 – Créer des images-textes Xiaohongshu avec des modèles et la recherche de la base de connaissances
68.[16.1]–1-Nature-Skill pour accomplir le travail lié à la recherche
69.[17.1]–1 – Méthode de configuration de l'environnement
70.[17.2]–2 – Configuration d'un jeu de données multimodal
71.[17.3]–3 – Affinage, quantification et prédiction par inférence
72.[18.1]–1-Introduction à RAGFLOW et ses fonctionnalités
73.[18.2]–2-RAGFLOW se connecte aux modèles locaux
74.[18.3]–3-Connexion des modèles Chat et Embedding
75.[18.4]–4 – Exemple de construction d'une base de connaissances
76.[18.5]–5 – L'empaqueter en appel API
77.[19.1]–1 – Analyse de la RPA Yingdao
78.[19.2]–2 – Comment installer Yingdao
79.[19.3]–3 – Exemple de configuration d'un flux Yingdao
80.[19.4]–4 – Exécuter des opérations en boucle
81.[19.5]–5 – Finaliser toutes les fonctions de collecte de textes
82.[20.1]–1 – Interprétation globale de l'histoire
83.[20.2]–2 – Problèmes à résoudre et analyse du cadre global
84.[20.3]–3 – Analyse du cadre de base de l'article
85.[20.4]–4-Informations de mémoire de l'agent
86.[20.5]–5 – Flux de construction des modules de perception et de réflexion
87.[20.6]–6 – Détails de mise en œuvre du module de planification
88.[20.7]–7 – Schéma du cadre de flux global
89.[20.8]–8 – Interprétation du module de perception
90.[20.9]–9 – Interprétation du module de réflexion
91.[20.10]–10 – Interprétation de la configuration de l'environnement du projet
Feishu document materials.txt