7.6
深览指数
产品人人都是产品经理·卡尔的AI沃茨··AI 生成
我把463个AI视频做成了Skill和提示语模版，全都开源！
作者卡尔历时近一个月，自费两万多元对463条AI视频提示语进行了全量实测复现，并基于结果开源了awesome-seedance项目。项目产出了25个覆盖手持vlog、产品广告、打斗等类型的AI视频提示语模版（镜头级配方）和59个Skills（整片拍摄手册），附带详细的打分与聚类机制。文章具体复盘了AI视频复现远比图片困难的痛点（时长错配、多模态评判维度、画风一致性），并以手持UGC和打斗片为例分享了两类场景下的核心避坑经验，例如“写接触点而非抽象描述”、“指定武术流派可差异化动作幅度”。适合正在用AI视频工具（如Seedance）且追求稳定高质量输出的内容创作者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍AI视频复现的难度远高于图片，需要分类打样和踩坑经验的积累，个人经验无法规模化分享，因此开源了实测过的提示语模版与Skills以降低创作者的试错成本。
- 01作者实际自费约两万元进行提示语抽卡，烧干GPT-6 Astra三张重置卡和两个Claude Fable 5.1 Max账号的额度。
- 02不同视频模型能生成最长时长不同（15s vs 10s），一条提示语在不同模型上效果差异极大，部分提示语必须引用参考图才能稳定画风。
- 03视频评判维度比图片多出动作连贯性、镜头运动正确性、时间是否卡上音频等多重指标，作者借助Grok Bot的高速云电脑进行逐秒截图辅助多模态模型评分。
- 04共享了产品的2类资产：25个提示语模版（镜头级配方）和59个Skills（整部短片从分镜到角色一致的拍摄手册），例如手持UGC vlog模版需区分DV的果冻感晃动与iPhone的电子防抖修正。
- 05打斗类提示语需写“接触点”（如“直拳打中下巴”而非“激烈搏斗”），且5-10秒动作不要超过4段动作链接；指定武术流派（泰拳扫踢 vs 跆拳道横踢）能改变模型的动作幅度。
- 06同一条提示语中若同时要求“手持真实感”和“4K电影级打光”，模型会产生不协调画面，因现实中无设备同时具备两种特性。
反方 / 局限
- — 作者承认项目目前仍有不成熟之处，部分场景下模版可能失效或需要调整，期待社区反馈。
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