feat(monitor): 抖音 Web 接口客户端 —— 绕开爬虫子进程，直接发 HTTP
移植自 mac-agent-os 的 mediacrawler_adapter：不起子进程、不开页面，用浏览器里那份
登录态直接调抖音 Web 接口。产物键名照抄 store/douyin，所以 ingest 那条链路一个字不用改。
**目前能用的（真环境实测，非推断）**：
profile/other : 200, 7075 字节 —— 博主主页指标（粉丝/获赞/作品数/昵称）
aweme/detail : 200, 45425 字节 —— 单条作品详情（含点赞/评论/收藏/分享）
**目前不能用的：作品列表 `aweme/post`。** 两个互相独立的原因：
1. 这个接口被抖音单独升级成了真校验：不带 x-tt-argus 回 403「Uifid Not Found」，
带上 dummy 值回 200 + **空 body**。也就是说「头在不在」骗得过，「真校验」过不了。
同一套头打 profile/other 和 aweme/detail 都是通的 —— 抖音是挑着接口加保护的，
挑中的恰好是「批量拉作品列表」这个最敏感的动作。
2. 改走页面截获也不行：CDP 浏览器打开博主主页会落到「验证码中间页」（当天大量探测的
代价，过几小时要重测）。
所以现在的边界是：**已知作品的指标刷新能做，自动发现新作品做不了**。
**排查中控住变量后得到的两条事实**（都写进注释了）：
· `Accept` / `Accept-Language` / `Referer` 才是主页接口能返回真数据的原因 —— 只有
UA+client hints+Cookie 时是 200 但仅 121 字节的空壳，补上这三个头变 7074 字节。
（我先前猜的 sec-ch-ua 不是关键。）
· 因此 UA 与 client hints 必须**成套地取自同一个浏览器**，所以 BrowserIdentity 一次
从 CDP 取齐 cookie + UA + hints，而不是各自写死。
「200 + 空 body 必须当场报错」也是刻意写死的：放过去它会在下游变成「这个博主没作品」，
把一次失败伪装成一条正常结果 —— 爬虫那条路正是这么栽的，还被翻译成「账号被封」。
测试 +11：cookie 解析、请求头成套性（含 uifid 缺失/回退）、产物键名与 store 对齐、
以及 _get 的三条失败路径（空 body / 403 带网关原话 / 正常返回）。
This commit is contained in:
+78
@@ -0,0 +1,78 @@
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collected: true
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collected_date: 2026-05-16
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# Ch1: AI视频生成的"执行本质"与结果推导逻辑
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> 核心问题：AI 不是读心术，指令的明确性决定输出上限。
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## 一、底层逻辑：从"脑内画面"到"机器指令"
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### 1.1 信息传递模型
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创作者愿景(模糊画面) → 编码(撰写提示词) → AI解码(算法生成) →
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输出视频 → 对比检验 → 迭代微调(黄金法则5%:每次只改5%)
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这不是单向输出，而是人机协作的**迭代反馈回路**。
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### 1.2 提示词基础公式
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提示词 = 主体(谁) + 场景(在哪) + 运动(做什么)
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这是搭建视频骨架的基石。在此基础上注入"导演思维"：
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- **观察视角**：告诉 AI 从哪个角度看
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- **情感基调**：告诉 AI 什么情绪氛围
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- **时间线索**：告诉 AI 变化过程
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### 1.3 AI不是全能助手，是精确执行者
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| 人类思维 | AI思维 |
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| 联想、模糊、本能理解 | 字面、精确、逐条执行 |
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| 看到"雨夜"→潮湿/寒意/孤独 | 看到"雨夜"→雨和夜两个元素 |
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| 喜欢概括描述："做得好一点" | 需要量化细节："仰视、逆光、0.5倍速" |
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| 基于感受的内在直觉 | 基于指令组合的外在运算 |
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| 信息过载时会概括提炼 | 信息过载时会混乱冲突 |
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### 1.4 为什么AI需要明确指令
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1. **缺乏常识和联想能力**：输入"一个人走路"，AI可能生成任何场景
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2. **信息过载阈值**：超过5个核心信息、3组动态元素、10个修饰词 → AI无法聚焦
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3. **时空错乱**：缺少明确的空间/时间过渡描述 → 画面跳跃
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4. **文化差异**：AI训练数据的文化背景可能与你不同
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## 二、提示词信息传递模型
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### 2.1 逆向编码闭环
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步骤1：解构 → 将愿景分解为主体/场景/运动
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步骤2：注入 → 加入镜头语言、氛围调色盘、风格化基因
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步骤3：设定边界 → 使用负面清单防止跑偏
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步骤4：检验 → 对比生成视频与源点愿景
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步骤5：迭代 → 每次只改5%的关键词进行AB测试
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### 2.2 核心原则
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- **不要告诉AI你想要什么，而是教会AI如何用它的方式构建出你想要的画面**
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- **把AI当作一个精确执行者，而不是全能助手**
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## 采集来源
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| 来源 | 内容 |
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| 搜狐 | AI视频7大提示词攻略 |
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| freeaitool.com | AI视频提示词工程2026指南 |
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| CSDN | Sora提示词工程实战 |
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+135
@@ -0,0 +1,135 @@
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collected: true
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collected_date: 2026-05-16
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# Ch2: 结果推导方法论——从目标画面反推指令锚点
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> 核心方法：先想清楚最终画面，再反向拆解和描述它。
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## 一、三大核心步骤
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### 步骤1：视觉要素深度拆解
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从四个维度审视目标画面：
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**主体要素**
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- 形态特征：八头身比例、肌肉线条分明
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- 材质表现：磨砂金属、半透明硅胶
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- 动态捕捉：跳跃瞬间、手指弯曲45度
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- 表情管理：眼角上扬15度
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**环境系统**
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- 空间层次：前中背景的元素分布
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- 物理特性：重力、光照、大气折射
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- 时间维度：季节、昼夜、天气
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- 文化符号：特定时代的建筑/服饰
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**光影工程**
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- 光源位置：钟表定位法（3点钟方向顶光）
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- 光质控制：硬光(直射) vs 柔光(漫反射)
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- 色温调节：2000K到10000K
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- 光比计算：主光与辅光比值（光比4:1）
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### 步骤2：结构化提示词构建
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语法规范：`[要素描述:权重系数]`
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示例：[主体描述:1.5], [环境系统:1.2], [光影方案:1.3]
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(masterpiece:1.8), (cyberpunk cityscape:1.5), (neon lights:1.3)
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**权重应用**：
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- 权重越大，AI对该要素越重视
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- 艺术风格编码：`cinematic, bokeh`（摄影）、`octane render, PBR`（3D）
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- 构图参数：`16mm`（广角）、`f/1.2`（虚化）
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### 步骤3：正负向提示词优化
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**正向词**（增强画质和细节）：
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基础画质: 8k resolution, HD, ultra-detailed
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渲染质量: unreal engine rendering, ray tracing
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艺术修饰: award-winning photography, trending on ArtStation
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**负向词**（排除不想要的）：
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基础缺陷: lowres, bad anatomy, text, watermark
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结构错误: deformed, extra limbs, missing parts
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渲染问题: blurry, out of focus, overexposed
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风格偏差: cartoon, sketch, low poly
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## 二、完整实操案例
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### 目标：火星殖民地科幻机甲
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1. **视觉拆解**
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- 主体：人形机甲，流线型装甲，红色能量核心
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- 环境：火星殖民地，橙红色天空，环形山背景
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- 光影：日落太阳+机甲眼部蓝色光效
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- 风格：电影级3D渲染，参考《星际穿越》
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2. **结构化提示词**
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(masterpiece:1.8), (best quality:1.6), (ultra-detailed:1.4),
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(humanoid mecha:1.7), (streamlined armor:1.5), (red energy core:1.4),
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(mars colony:1.6), (orange sky:1.5), (crater background:1.4),
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(sunset lighting:1.5), (blue eye light:1.3),
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(octane render:1.2), (8k resolution:1.0)
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3. **负向词**
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(low quality:1.8), (worst quality:1.6), (bad anatomy:1.5),
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(deformed mecha:1.4), (text error:1.3), (watermark:1.2),
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(blurry:1.1), (cartoon style:1.0), (flat lighting:0.8)
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### 效率提升数据
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| 指标 | 传统方法 | 反推方法论 |
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| 首次生成满意率 | 63% | 82% |
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| 单次生成时间 | 8分钟 | 3分钟 |
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| 平均修改次数 | 4.2次 | 1.1次 |
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## 三、反推思维训练
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### 每日练习
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看到任何优秀的 AI 视频/图片，尝试反推它的提示词：
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1. 分析视觉要素（主体/环境/光影/风格）
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2. 推断权重分配（什么最重要）
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3. 猜测正负向词
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4. 尝试用框架复现
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### 通用路径模板
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目标画面 →
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拆解主体/环境/光影/风格 →
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分配权重 →
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构建正向词+负向词 →
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生成 →
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检验 →
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微调5%
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## 采集来源
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| 来源 | 内容 |
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| developer.baidu.com | 提示词反推方法论 |
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| super-i.cn | 反向提示词策略 |
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| ai-bio.cn | 逆向提示词指南 |
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Reference in New Issue
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