从拿到产品
到第一条 AI 视频

产品资料不完整，后面就容易反复改。先分清是客户委托，还是自己选品。

先理解观众为什么会继续看，再考虑把自己的产品放进去。

在目标市场寻找同品类视频，收集后交给 AI 分析结构、亮点和口播。把视频链接、查看日期和观察到的互动数据一起记录，方便回查。

优先保存你有权使用的参考素材；不能下载时，记录链接、时间点与观察笔记，也能完成拆解。

用拆解结果形成几个方向，选定其中一个，写成可以逐镜头检查的详细脚本。

先明确这条视频只讲哪个主要卖点，再安排开头、产品出场、演示过程和结尾。可以把策略做成 HTML 方便对照，但最终仍要自己读、自己调整。

1. 写清发生什么。人物在哪里，遇到什么问题，为什么用到产品。
2. 写清动作怎么完成。谁的哪只手拿什么，东西从哪里拿起、放到哪里。
3. 写清观众看到什么。景别、画面重点、对白，以及这个镜头要接住前一镜的哪个状态。
4. 确定分段。结合准备使用的生成工具安排镜头长度，不为凑时长塞进过多动作。

产品多视角图用于锁定结构，分镜参考图用于锁定人物、场景和动作状态。两者各有用途。

以产品原图为依据制作多视角参考，再根据脚本生成必要的分镜参考图。没有资料支持的结构，先找真实照片核对，不把生成出来的细节直接当真。

发现错误时，指出具体位置与正确关系，再提供真实参考或拆简动作。重新生成后仍要复查；搜索资料并不保证模型下一次一定画对。

先告诉 AI 你要用哪个工具、哪个模型，再把脚本整理成适用的生成输入。

• 记录具体工具与模型版本、画幅、目标时长，以及是否分段生成。
• 核对当前入口对参考图数量、输入方式、人物图、声音和提示词格式的要求。
• 让提示词明确每段使用哪些图片、动作如何衔接、产品有哪些不能变化的特征。
• 检查台词能否在目标时长内说完，镜头与动作要求有没有互相矛盾。

生成前确认所用模型对人物、时长和声音一致性的支持，并先生成一段测试。

项目资料供 GPT 长期理解产品；生成视频的内容包对应一条具体视频。两类分开放。

Codex项目信息/
├─ 01_产品资料/
└─ 02_调研与拆解/

视频01_内容包_r1/
├─ 01_详细脚本.txt
├─ 02_参考图/
│  ├─ A01_开场.png
│  └─ A02_产品演示.png
├─ 03_视频生成提示词/
│  ├─ A段.txt
│  └─ B段.txt
└─ 04_生成与修改记录.txt

生成前，从对应视频的内容包中取出参考图和提示词。产品资料与调研拆解留在 GPT 项目里作为共同依据，不复制进每个裂变包。

脚本与提示词保留 TXT，参考图按镜头编号命名。整套项目交接时，两类资料分别保留；生成新视频时，只新增或更新对应的视频内容包。

1. 先试一段。选择最能验证产品动作或人物连续性的镜头，记录使用的版本和设置。
2. 逐段检查。核对产品变形、手部、动作先后、人物身份、台词和声音；有问题就定位到对应脚本、图片或提示词。
3. 只改明确的问题。保存原输出与修改记录，再生成需要修正的段落，避免一次把所有条件都换掉。
4. 剪辑衔接。按分镜安排片段，检查接镜状态，处理对白音量、配音、字幕和环境声。
5. 导出复查。完整播放导出文件，确认画幅、字幕位置、声音、结尾和实际播放都正常，再归档。

第二条视频用来检查这套流程能否重复，而不是马上把生成数量拉大。

沿用同一份 GPT 项目信息，换一个脚本方向，另建第二条视频的生成内容包。看看哪些步骤已经稳定，哪些仍依赖临时判断，把经常返工的问题写进检查清单。

批量裂变只针对生成视频的内容包。产品资料与调研拆解继续共用，不在每一包里重复生成。先约定可变化的部分：开头、人物设定、场景、主要卖点与口播；再约定固定的部分：产品结构、事实信息、输出格式和检查标准。

填写产品资料后，复制对应模板发起任务。

请先根据我提供的产品链接、图片和资料整理产品简报，不要直接写视频脚本。
目标市场：[填写国家或地区]
目标受众：[填写已知信息，不确定的请标待核实]
整理：产品结构与使用方式、能核实的卖点、用户痛点、现有素材、缺失信息。
区分产品资料、用户反馈与推测，并保留信息来源。不要编造参数或效果。

根据确认的产品简报与参考视频拆解，提出几个脚本方向，等我选定后再细化。
详细分镜包含：镜头编号、画面重点、人物与道具、动作顺序、台词、参考图需求、与上一镜的连续关系。
产品出场和使用方式要符合真实结构。不要为了模仿参考视频而改变产品功能。

请对照产品原图与确认后的分镜，逐张检查参考图。
检查产品比例、文字、接口、配件、人物左右手、抓握方式、道具位置与动作状态。
按图片编号列出：发现的问题、对应参考依据、具体修改要求；看不清或不能确认的地方标记为待核实。
先给检查结果，不擅自修改已经确认正确的部分。