核心观察
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01
大模型的直接价值在于帮助整理镜头任务、生成 Python/TCL 辅助脚本、检查 ComfyUI 工作流和编写工具文档。
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02
后期项目资产、客户素材、镜头脚本和商业信息进入云端模型前需要脱敏，并保留人工复核环节。
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03
这类模型可以辅助研发和排错，但不能替代合成师对画面、色彩、版权和交付标准的判断。
为什么适合关注
官方发布强调 GPT-5.6 Sol 在长任务、工具协调和代码工作流上的提升，这和 Nuke / ComfyUI 管线里常见的脚本生成、路径整理、节点参数说明、批处理检查有直接关系。
对 Nuke学习社而言，优先观察的不是让大模型生成漂亮文案，而是它能否稳定帮助合成师减少重复操作，并把工具链说明写得可复核。
落地边界
大模型生成的脚本和节点配置必须在本地测试，尤其是文件路径、帧范围、色彩空间、覆盖写入和网络请求这些容易造成实际损失的环节。
如果后续做 Nuke 面板或 ComfyUI 提交工具，模型只应作为辅助规划和说明生成层，真实执行仍要由可审计的代码、日志和版本记录控制。