Практический курс по всем аспектам работы с AI от 2026 Codex Agent: дообучение локальных моделей, создание баз знаний, автоматизация видео- и офисной деятельности с использованием цифровых персонажей.

Введение в курс
Абсолютно новый практический курс по созданию агентов Codex на 2026 год начинается с установки и настройки программного обеспечения; постепенно раскрывает основные принципы работы агентов, а также методы разработки необходимых навыков. В рамках курса рассматриваются создание видеоконтента, автоматизация офисных задач, дизайн и генерация изображений, а также разработка мини-программ. Кроме того, используется инструмент HyperFrames для редактирования эффектов; создаётся локализованная система цифрового аватара с функцией озвучивания. Предусмотрено пошаговое внедрение открытого проекта цифрового аватара на базе Docker; интеграция многомерных таблиц Feishu и локальной базы знаний Obsidian для автоматизации создания документов и обработки изображений с текстовой информацией. Курс также охватывает настройку моделей типа Llama-factory, работу с локальной базой знаний RAGFLOW, сбор данных с помощью инструмента Yingdao RPA; рассматривается управление проектами через Git и детальный анализ архитектуры Stanford Agent Village. Все эти темы подкрепляются практическими заданиями, позволяющими даже новичкам создать собственную локальную систему автоматизации на базе ИИ; после прохождения курса участники получают документы Feishu для дальнейшего изучения.
Каталог курсов
1. [1.1] – Уведомления по курсу (помощник преподавателя в 5-м уроке, примечания в 6-м уроке; просмотр рекомендуется на компьютере).
2. [1.2] – Установка и настройка 1-CODEX
3. [1.3] – Основы использования интерфейса 2-CODEX
4. [1.4] – Дополнительные примечания по настройкам для китайского языка
5.[2.1]–1 – Основы работы с агентом (CLI и API)
6. [2.2]–2 – Планирование и память: роль больших моделей в работе агентов
7. [2.3]–3 – Создайте свой первый навык с помощью CODEX
8. [2.4]–4 – Разбор составляющих любого навыка
9.[3.1]–1 – Общий бизнес-процесс и демонстрация
10.[3.2]–2 – Полная автоматизация написания скриптов
11. [3.3]–3 – Настройка функции генерации изображений и автоматизация параллельной обработки
12. [3.4]–4 – Настройка автоматической генерации видео
13. [3.5]–5 – Тестирование видео-API и анализ результатов
14.[3.6]–6 – Настройка плагина автоматического редактирования и его тестирование
15.[3.7]–7 – Настройка плагина-помощника Jianying для получения черновика
16.[3.8]–8 – Выполнение тестового примера (без редактирования; можно использовать быструю перемотку)
17. [4.1] – Обработка таблиц в Excel и анализ данных
18.[4.2]–2 – Первый шаг автоматического создания презентаций: понимание бизнес-логики
19.[4.3]–3 – Определение шаблонов и основы редактирования
20.[4.4]–4 – Получение готовой презентации в формате PPT на основе изображений
21.[4.5]–5 – Редактируемая версия; преобразование её в навык
22.[5.1]–1 – Общий логический анализ проектных изображений
23.[5.2]–2 – Выбор подходящего API для выполнения задачи
24.[5.3]–3 – Завершение процесса создания дизайн-изображений
25. [5.4]–4 – Преобразование в навык и его тестирование
26.[6.1]–1 – Общий анализ бизнес-логики копирования видео
27.[6.2]–2 – Создание таблицы для создания видео в формате 9-сетки
28.[6.3]–3 – Получение логики управления движением камеры, голосового сопровождения и прочих материалов
29.[6.4]–4 – Вывод результата копирования видео
30. [7.1]–1 – Логический анализ видео со сторибордом
31.[7.2]–2 – Получение разложенных материалов на белом фоне
32.[7.3]–3 – Объединение изображений эффектов одежды в модели
33.[7.4]–4 – Полный цикл работы с камерой и создания видео
34.[8.1]–1 – Логический анализ видео со сторибордом
35.[8.2]–2 – Как создать и заполнить раскадровку
36.[8.3]–3 – Полноценное видеопроизводство на основе сюжета
37.[9.1]–1 – Подготовка (инструменты для настройки)
38.[9.2]–2 – Заполнение документа с требованиями
39.[9.3]–3 – Создание пользовательского интерфейса и его предпросмотр
40. [9.4]–4 – Отладка функций кода мини-программы (возможно ускоренное выполнение)
41.[9.5]–5 – Тестирование и загрузка для релиза
42.[10.1]–1 – Введение и анализ плагина автоматического редактирования
43. [10.2] – Настройка открытых моделей в Codex и способы их применения
44.[10.3]–3 – Настройка инструментов локализации голоса и таймлайна
45. [10.4]–4 – Создание сценария для монтажа анимации
46. [10.5]–5 – Применение полных эффектов с помощью HyperFrames
47.[11.1]–1 – Общий порядок действий и анализ проектов с открытым исходным кодом
48.[11.2]-2 – Автоматическая настройка открытого проекта по созданию цифровых персонажей с использованием Docker
49.[11.3]–3 – Измените открытый исходный код проекта, чтобы добавить собственный голос.
50. [11.4]–4 – Добавление функции автоматического редактирования видео с говорящим человеком с помощью HyperFrames
51.[12.1]–1 – Демонстрация проекта и анализ его логики работы
52.[12.2]–2 – Настройка API для создания видео с цифровым человеком в роли говорящего
53.[12.3]–3 – Запишите свой голос и настройте API
54. [12.4]–4 – Настройка API для написания текстов коротких видео
55. [12.5]–5 – Процесс разработки программного обеспечения и методы его настройки
56. [13.1] – Введение в систему контроля версий Git и сервис GitHub
57.[13.2]–2. Описание функций на платформе GitHub
58.[13.3] – Основные команды GIT
59.[13.4]–4 – Перенести проект на сервер GitHub.
60.[14.1]–1 – Логический анализ в сочетании с сервисом Feishu
61.[14.2]-2 – Подключите навык Feishu для выполнения задач с многомерными таблицами.
62.[14.3]–3 – Подключите собственного агента в Feishu (работает на мобильных устройствах).
63. [15.1] – 1. Проанализируйте проблемы, которые может решить Obsidian.
64. [15.2] – Настройка и использование CODEX в Obsidian
65.[15.3]-3 – Использование плагинов Obsidian для получения данных
66.[15.4]–4 – Подключите открытый проект для формирования сводок по анализу отрасли.
67. [15.5]–5 – Создание изображений и текстов для платформы Xiaohongshu с использованием шаблонов из базы знаний и механизма поиска.
68. [16.1]–1 Навык взаимодействия с природой для выполнения исследовательской работы
69.[17.1]–1 – Способ настройки окружения
70.[17.2]–2 – Настройка мультимодального набора данных
71.[17.3]–3 – Дообучение, квантование и прогнозирование на основе моделей
72. [18.1] – Введение в RAGFLOW и его функциональные возможности
73.[18.2] – RAGFLOW может подключаться к локальным моделям
74. [18.3] – Подключение моделей чата и эмбеддингов
75.[18.4]–4 – Пример создания базы знаний
76.[18.5]–5 – Оформите это в виде вызова API.
77.[19.1]–1 – Анализ RPA от Yingdao
78.[19.2]–2 – Как установить Yingdao
79.[19.3]–3 – Пример конфигурации потока в Yingdao
80.[19.4]–4 – Выполнение операций в цикле
81.[19.5]–5 – Реализовать все функции сбора текстов для копирайтинга
82.[20.1]–1 – Общее толкование сюжета
83.[20.2]–2 – Проблемы, требующие решения, и анализ общей архитектуры
84.[20.3]–3 – Базовый анализ структуры статьи
85.[20.4] – Информация об оперативной памяти 4 агентов
86.[20.5]–5 – Порядок создания модуля восприятия и рефлексии
87.[20.6]–6 – Детали реализации модуля планирования
88.[20.7]–7 – Общая схема структуры потоков данных
89.[20.8]–8 – Интерпретация данных модулем восприятия
90.[20.9]–9 – Интерпретация модуля мышления
91. [20.10]–10 – Интерпретация настроек проектной среды
92. Материалы для документов в Feishu.txt