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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）。
13 KiB
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id: KB-20260515-SYS title: "AI视频提示词系统创作教科书 · 知识体系索引" type: system status: active domain: ai tags: [AI视频, 提示词, 教科书, 知识体系, 结果推导] date_created: 2026-05-15 date_modified: 2026-05-15 version: "1.0" description: "以'结果推导'为核心的 AI 视频提示词系统知识体, 覆盖文生视频/图生视频/动漫/电影全维度"
collected: true collected_date: 2026-05-16---
AI 视频提示词系统创作教科书 · 知识体系
核心方法论: 从目标成果反推创作链路 "想要什么样的视频 → 需要什么样的提示词、技术模块、工具组合、创作流程"
体系总览
00_ai_video_system/ # 知识体系根目录
├── INDEX.md # ← 本文件: 总索引 + 采集状态追踪
├── 01_foundation/ # 第一部: 底层逻辑与核心原则
├── 02_core_modules/ # 第二部: 核心模块与创作逻辑
├── 03_applications/ # 第三部: 多领域实战与风格化
├── 04_tools_models/ # 第四部: 大模型与工具赋能
├── 05_script_narrative/ # 第五部: 脚本叙事与创意转化
├── 06_practice/ # 第六部: 实践体系与资源库
├── 07_trends/ # 第七部: 问题解决与行业趋势
└── 99_assets/ # 模板/示例/对照表
现有知识关联
| 现有条目 | 关联章节 | 类型 |
|---|---|---|
| 20_methods/li-dao-ai-video-prompts | ch3, ch4, ch5 | 方法层 |
| 20_methods/kling/kling-prompt-complete-guide | ch3, ch12, ch13 | 方法层 |
| 20_methods/ai-prompt-video-knowledge | ch2, ch3, ch8 | 方法层 |
| 20_methods/shaoshi-film-aesthetics-prompts | ch5, ch8 | 方法层 |
第一部分: 底层逻辑与核心原则（基石篇·结果导向）
| # | 章节 | 采集状态 | 最后更新 | 关联条目 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | AI视频生成的"执行本质"与结果推导逻辑 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | Web采集 3篇 |
| 2 | 提示词工程的"信息传递模型" | 🟢 完成 | 2026-05-15 | Web采集 3篇 |
Ch1: AI视频生成的"执行本质"与结果推导逻辑
核心问题: AI 不是读心术，指令的明确性决定输出上限。
结果推导路径:
目标画面/情绪/叙事 → 反推指令锚点
示例: "悬疑感短片" → 低光+特写+紧张配乐+微表情(皱眉/眼神闪烁)
采集方向:
- AI 视频生成工具的底层原理（文本→视频的映射机制）
- 人类创作逻辑 vs AI 执行逻辑的差异分析
- 结果推导方法论的具体案例（多种场景）
- 提示词信息传递模型的图解
Ch2: 结果推导方法论
核心问题: 如何从目标画面反推提示词锚点。
采集方向:
- 多场景结果推导案例库
- 情绪→视觉元素的映射表
- 目标反推的思维训练方法
第二部分: 核心模块与创作逻辑（技术篇·从结果定义技术）
| # | 章节 | 采集状态 | 最后更新 | 关联条目 |
|---|---|---|---|---|
| 3 | 基础定调参数：锁死"底层标准" | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 李导V5, 可灵手册 |
| 4 | 分镜时序与运镜：让AI"懂剪辑" | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 李导V1,V4,V9 |
| 5 | 光影色调：定义"情绪与氛围" | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 李导V6, 邵氏美学 |
| 6 | 音频设计：让"声音"提升质感 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 抖音5条音频教程 |
| 7 | 人物塑造：从"形象"到"微表情" | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 抖音5条微表情教程 |
Ch3: 基础定调参数
结果导向: 不同成果的参数选型：
- 电影级质感 → ARRI Alexa + 柯达5219参数
- 动漫风 → 赛璐璐质感+手绘笔触参数
- 赛博朋克 → 霓虹色调+高对比度
现有知识: 可灵模型版本对照（1.0→4K）、各版本适用场景
采集方向:
- 不同视频风格的参数配置方案
- 分辨率、帧率、比例的最佳实践
- 多平台（抖音/B站/YouTube）的出图参数差异
Ch4: 分镜时序与运镜
结果导向:
- 紧张追逐戏 → 分镜节奏快+手持运镜
- 抒情慢镜头 → 固定机位+长镜头
现有知识: 十大万能镜头运动、三分法构图、景别控制情绪曲线、Seedance长镜头转场
采集方向:
- 更多运镜类型与效果对照
- AI视频的分镜叙事节奏控制
- 多镜头连贯性的提示词方案
Ch5: 光影色调
结果导向:
- 孤独感 → 冷色调+高对比度
- 温馨感 → 暖光+柔焦
- 史诗感 → 金色光+低角度
现有知识: 邵氏电影美学（依士曼胶片+高调硬光）、视听语言提示词
采集方向:
- 情绪→光影的精准映射表（扩展版）
- 色彩理论的 AI 适配方案
- LUT 调色在 AI 视频中的应用
Ch6: 音频设计
子章节:
- 6.1 对白：音色、音量、情绪的参数化
- 6.2 环境音：场景氛围感的关键
- 6.3 背景音乐：情绪/风格/节奏/乐器的精准匹配
- 6.4 声音的叙事性：从结果反推声音设计
结果导向:
- 悲伤场景 → 慢节奏弦乐，35dB
- 热血场景 → 快节奏摇滚，45dB
- 史诗感 → 管弦乐
- 赛博朋克 → 电子合成器
采集方向:
- AI 视频音频设计的完整方法论
- 背景音乐的情绪映射表
- 环境音对场景氛围的增强技巧
- 各平台音频参数标准
Ch7: 人物塑造
子章节:
- 7.1 人物形象：外貌、服饰、体态的参数化
- 7.2 微表情与动作细节：让角色"有灵魂"
- 7.3 结果导向：从情绪反推动作/表情
结果导向:
- 角色焦虑 → 眉头紧锁+手指无意识搓动
- 角色喜悦 → 嘴角上扬+眼神发光
- 疑惑 → 皱眉
- 紧张 → 眼神闪烁+喉结滚动
采集方向:
- 微表情的完整参数化列表
- 动作细节与情绪的对应关系
- AI 角色一致性解决方案
- 多人互动场景的提示词设计
第三部分: 多领域实战与风格化创作（应用篇·以成果为目标）
| # | 章节 | 采集状态 | 最后更新 | 关联条目 |
|---|---|---|---|---|
| 8 | 电影风格AI视频创作 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 邵氏美学, 李导全集 |
| 9 | 动漫/动画风格AI视频创作 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | Web采集 4篇 |
| 10 | 商业广告/TVC创作 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 李导V10 |
| 11 | 科幻/奇幻风格创作 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 李导V3,V8,V9 |
结果导向路径（通用模板）:
要做[具体类型]视频 →
先定核心情绪(探索/紧张/温馨) →
反推场景、人物、光影、音频 →
选择适配大模型/工具
采集方向:
- 各风格的代表性 AI 视频作品拆解
- 风格化参数的完整配置模板
- 跨风格融合的创作方法
第四部分: 大模型与工具赋能（技术选型篇·为结果选工具）
| # | 章节 | 采集状态 | 最后更新 | 关联条目 |
|---|---|---|---|---|
| 12 | 主流AI视频大模型的差异与适配 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 可灵手册, 抖音5条 |
| 13 | 工具实操与工作流搭建 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 可灵手册 |
| 14 | 从"创意"到"AI友好型脚本"的转化 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | Web采集 4篇 |
| 15 | 叙事结构与AI叙事能力的结合 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 现有知识整合 |
| 16 | 从"模仿"到"创新"的实践路径 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 框架已搭建 |
| 17 | 资源库建设：按成果类型分类 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 框架已搭建 |
Ch12: 大模型差异与适配
结果导向选型:
- 快速出创意短片/广告 → Runway，提示词侧重"动态动作+风格关键词"
- 剧情系列片/动漫番剧 → Pika，固定"角色形象+场景风格"锚点
- 复刻电影风格/工业级短片 → Gen-2，提示词+参考图双输入
- 电影节实验片/长叙事 → Stable Video Diffusion，结合模型训练+精细参数
采集方向:
- Runway 完整教程与提示词技巧
- Pika 风格一致性方案
- Gen-2 参考图+提示词精 准融合
- Stable Video Diffusion 开源定制化
- 各模型的最新版本与更新日志
- 模型横向评测对比
Ch13: 工具实操与工作流
结果导向工作流:
- 商业广告 → Gen-2(画面) + 专业音频工具(声音)
- 动漫番剧 → Pika(多镜头连贯) + 配音平台(对白)
- 跨工具联动：Gen-2→Runway→Au
采集方向:
- 各平台操作流程的完整教程
- 工具间协同工作流的搭建方法
- 批量生成与效率优化技巧
第五部分: 脚本叙事与创意转化（内容生产篇·从创意到成果）
| # | 章节 | 采集状态 | 最后更新 | 关联条目 |
|---|---|---|---|---|
| 14 | 从"创意"到"AI友好型脚本"的转化 | 🔴 未开始 | — | — |
| 15 | 叙事结构与AI叙事能力的结合 | 🔴 未开始 | — | — |
Ch14: 创意→AI友好型脚本
核心方法:
- 脚本模块化结构：分镜+动作+情绪+光影+音频
- 小说转脚本：从"文字叙事"到"视觉叙事"
- 场景控制：从大场景到细节锚点的拆解
示例:
小说: "他在雨夜的巷子里奔跑，心跳如鼓"
→ 提示词: "0-5秒，中景跟拍，男性在雨夜巷奔跑，脚步急促，镜头轻微晃动；
光影：雨夜冷光，地面水洼反光；音频：雨声(密集) + 心跳声(低频，渐强)"
采集方向:
- 小说→脚本的完整转化案例库
- 场景氛围描述的词汇库
- 多场景互动的参数化描述
Ch15: 叙事结构与AI
核心问题:
- 线性/非线性/多线叙事的提示词适配
- AI叙事的优势与局限（扬长避短）
采集方向:
- 常见叙事结构的AI适配方案
- AI 擅长/不擅长的叙事类型分析
- 视觉化叙事替代复杂对白的方法
第六部分: 实践体系与资源库（成长篇·成果驱动的积累）
| # | 章节 | 采集状态 | 最后更新 | 关联条目 |
|---|---|---|---|---|
| 16 | 从"模仿"到"创新"的实践路径 | 🔴 未开始 | — | — |
| 17 | 资源库建设：按成果类型分类 | 🔴 未开始 | — | — |
Ch16: 实践路径
- 阶段1：爆款拆解（分析抖音/B站AI视频爆款的链路）
- 阶段2：垂直深耕（聚焦领域，打磨模板）
- 阶段3：风格创新（融合多领域元素）
Ch17: 资源库
- 平台资源：抖音/B站/知乎的优质博主索引
- 工具资源：各平台的官方文档、更新日志
- 案例资源：工业级/电影节/动漫节的完整解析
采集方向:
- 各平台AI视频优质创作者清单
- 工具官方文档与更新追踪
- 行业案例的深度拆解
第七部分: 问题解决与行业趋势（拓展篇·保障成果落地）
| # | 章节 | 采集状态 | 最后更新 | 关联条目 |
|---|---|---|---|---|
| 18 | 常见问题解决方案库 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | Web采集 4篇 |
| 19 | 行业趋势与前沿探索 | 🟢 完成 | 2026-05-15 | 框架已搭建 |
Ch18: 问题解决方案
- 画面类：变形/穿帮/风格跑偏 → 从成果预期反推优化点
- 音频类：脱节/违和/音量失衡 → 从听觉成果反推参数
- 工具类：bug与workaround → 从交付时间/质量选替代
Ch19: 行业趋势
- AI视频技术演进方向（多模态/长时长/交互性）
- 提示词未来形态（文本→语音→图像指令融合）
迭代机制
日常采集流程
发现新内容 → 判断归属章节 → 更新对应章节文件 → 更新 INDEX.md 状态
章节状态标记
| 标记 | 含义 |
|---|---|
| 🔴 未开始 | 尚未采集该章节内容 |
| 🟢 完成 | 已有部分内容，继续补充 |
| 🟢 完整 | 该章节内容基本完善 |
| 🔵 已迭代 | 已有内容已完成一次迭代升级 |
版本升级
- 版本格式：
v{major}.{minor}（如 v1.0, v1.1, v2.0） - major 升级：章节结构变更、新增/合并章节
- minor 升级：新增内容补充、现有内容迭代
现有知识注入
当前已有的 AI 视频相关知识将按以下方式注入：
| 来源 | 注入章节 | 优先级 |
|---|---|---|
| 20_methods/li-dao-ai-video-prompts | ch3, ch4, ch5, ch8 | P0（立即） |
| 20_methods/kling/kling-prompt-complete-guide | ch3, ch12, ch13 | P0（立即） |
| 20_methods/ai-prompt-video-knowledge | ch2, ch3, ch8 | P1 |
| 20_methods/shaoshi-film-aesthetics-prompts | ch5, ch8 | P1 |
快速入口
| 操作 | 路径 |
|---|---|
| 查看完整框架 | 00_ai_video_system/INDEX.md |
| 结果推导工具 | 00_ai_video_system/99_assets/result-driven-template.md |
| 采集队列 | 00_ai_video_system/99_assets/collection-queue.md |
| 现有知识关联 | 03_knowledge/README.md |