ShellAgent作为AI创作领域的标杆工具，近期在图像视频流功能上迎来了爆发式增长。据内部消息显示，仅上个月就新增了150多个相关模块，竞争态势日趋激烈。但这种繁荣背后，其实暗含着更深层的创作潜力。图像流能力只是ShellAgent展现的冰山一角，其在文本生成、流程控制、多模态交互等方面的拓展空间，才是创作者真正需要关注的核心价值。

从年初至今，开发团队始终在默默打磨创作体验。最直观的改变是云端版本与本地版本的统一，这意味着用户现在无需切换平台就能调用所有图像流功能。更值得称道的是，团队悄然增加了大量实用小工具，这些看似不起眼的细节优化，实则让整个创作流程更加流畅自然。这种对用户体验的持续深耕，正是ShellAgent保持竞争力的关键。

这种持续改进让我看到了新的创作方向：将图像处理能力作为Agent的一种状态模块，既保留了ShellAgent在图像流领域的优势，又能借助状态机框架实现更丰富的功能组合。这种混合模式有望让Agent从简单的工具升级为不可或缺的创作伙伴，真正实现从快消品到刚需品的质变。

从图像核心到大模型核心的思路转变

回顾去年开发ThumbMaker时的思路，当时采用的是图像处理为核心、大模型作为辅助的模式。现在发现，这种架构在应对复杂场景时存在局限。因此，决定在ShellAgent上尝试全新的"大模型核心+图像辅助"模式。这种转变的核心在于，让大模型负责处理多步流程的智能串联，而图像流则在关键节点提供视觉强化，形成功能互补的完美组合。

Flowain：高效的Web3项目推文AI写手

基于这种新思路，我开发了Flowain这个Web3领域专用的推文AI写手。这个项目的目标是复刻那些热衷研究项目的Web3创作者的手动操作流程，借助AI将标准操作流程（SOP）的效率提升十倍以上。在Web3生态中，推文不仅是信息传播工具，更是项目价值的展示窗口，因此需要更精准的创作策略。

Web3推文创作流程解析

典型的创作过程通常包含四个阶段：

1. 信息收集阶段

了解Web3项目最直接的方式是查看Twitter动态。这个平台不仅是信息交流中心，更是社区讨论、用户反馈和项目进展的实时窗口。通过快速浏览Twitter，可以掌握项目的最新动态和市场反应。

2. 信息筛选与评估

筛选阶段需要判断信息来源的可靠性，分析内容的准确性，并评估讨论的热度。这一步至关重要，因为高质量的信息能为后续创作提供坚实基础。通过综合多源信息，可以确定最值得深入挖掘的主题方向。

3. 内容创作

选定主题后，创作者往往会补充其他渠道的素材，如官方文档、白皮书摘要和技术分析报告。这些资料能为推文提供更丰富的背景信息，帮助构建更有深度的内容。

4. 优化与发布

初稿完成后通常需要多轮修改，调整语言表达和逻辑结构。最后配合一张能体现核心内容的插画或图表，就能完成推文的发布。这种系统化的创作流程，正是Flowain要复刻的关键。

ShellAgent中的SOP复刻

在Shell比中，我按照上述流程搭建了完整的状态机系统。这种设计体现了ShellAgent状态机框架的灵活性：PPT、画板或稿纸上的流程图，可以直观地迁移到Agent中实现。这种可视化流程设计显著降低了复杂逻辑的实现门槛，让创作者能更专注于内容创作本身。

细节优化的重要性

搭建基础流程相对简单，但细节优化需要持续迭代。特别感谢脚哥提出的诸多建议，这些反馈帮助发现了许多之前忽视的优化点。例如，为提升搜索质量，将Twitter搜索拆分为三个独立任务，同时允许Search_event子任务的关键词自定义。这种灵活配置让用户能根据需求调整搜索策略，显著提升了信息获取效率。

测试示例

让我们看看Flowain的实际表现：

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测试流程链接：https://www.valimart.net/

最终展示效果：

通过这个案例可以看出，ShellAgent平台不仅仅是一个图像生成工具，更是一个能承载复杂业务逻辑、实现端到端自动化流程的强大平台。随着更多创作者的加入和探索，我们有理由相信，会有更多创新性Agent涌现，为Web3生态带来更多可能性。