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MediaCrawler/mac-agent-os-main/03_knowledge/20_methods/ai-video-system/INDEX.md
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Deploy VitePress site to Pages / build (push) Canceled after 0s
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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)。
2026-10-10 17:12:25 +08:00

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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\|李导 - AI提示词驱动文生视频]] | ch3, ch4, ch5 | 方法层 |
| [[20_methods/kling/kling-prompt-complete-guide\|可灵AI提示词完全知识手册]] | ch3, ch12, ch13 | 方法层 |
| [[20_methods/ai-prompt-video-knowledge\|AICG造梦局 - 提示词知识合集]] | ch2, ch3, ch8 | 方法层 |
| [[20_methods/shaoshi-film-aesthetics-prompts\|邵氏电影美学AI提示词技巧]] | 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
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## 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)
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## 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
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## 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\|李导全集]] | ch3, ch4, ch5, ch8 | P0(立即) |
| [[20_methods/kling/kling-prompt-complete-guide\|可灵手册]] | ch3, ch12, ch13 | P0(立即) |
| [[20_methods/ai-prompt-video-knowledge\|AICG造梦局]] | ch2, ch3, ch8 | P1 |
| [[20_methods/shaoshi-film-aesthetics-prompts\|邵氏美学]] | ch5, ch8 | P1 |
---
## 快速入口
| 操作 | 路径 |
|------|------|
| 查看完整框架 | [[00_ai_video_system/INDEX.md\|本文件]] |
| 结果推导工具 | [[00_ai_video_system/99_assets/result-driven-template.md\|结果推导模板]] |
| 采集队列 | [[00_ai_video_system/99_assets/collection-queue.md\|采集队列]] |
| 现有知识关联 | [[03_knowledge/README.md\|知识库首页]] |