同样的知识大赏类视频，我之前也摸索过几支视频，整个过程都在一段对话里：想到哪做到哪，踩过的坑、调好的参数，对话一关就没了。换个主体再做一条还得从头来，总感觉… · @Smallvillers · TwKit

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同样的知识大赏类视频，我之前也摸索过几支视频，整个过程都在一段对话里：想到哪做到哪，踩过的坑、调好的参数，对话一关就没了。换个主体再做一条还得从头来，总感觉这种做法是不可持续的，就没继续深挖这条线 看到Charles把整个流程梳理好形成完整可复用的工作流还是感慨万千，深知里面的不容易和巨大工作量 把做视频的工作流拆成了三样：写给模型的步骤、固定的脚本、步骤之间格式固定的文件。而模型只做需要判断的那部分，这样就完美地打造了一套可不断复用、风格一直，又创意无限的视频生产工作流。 这个工作流给我启发很多： 1. 能写成脚本的，全写成脚本 整条流程里，模型自己发挥的只有选题、文案、分镜和画面代码。配音、对齐时间、算字幕、混音、渲染、起文件名，全是一条条命令。让创意交给大模型和人的交流，让操作交给固定的脚本 2. 步骤之间用文件交接 文案任务单、文案、旁白、配音、逐字时间戳、分镜、时间轴、画面、混音、成片，每一步的产出都是一个格式固定、位置固定的文件，所以哪一步出问题就只重跑那一步，不会陷入痛苦的抽卡之中：我改了一版画面，配音和时间轴都不用动 3. 画面只由时间决定 它让模型写一个网页，网页里只有一个函数：给我第几秒，就画第几秒，所以任意一帧都能单独重画，还能切成四段同时渲：1609 帧，20 秒渲完 4. 检查是会报错的脚本，不是一句简单的提醒 - 事实核对表里有一条没核实，渲染直接被拦； - 旁白里出现事实清单以外的数字，一票否决； - 画面停住超过 2 秒，按时间点报出来； - 响度够不够标准，量出来给你看，量不出来的好不好看，就给一张打分表，每项 8 分以上才交付 5. 只在开头问一次，极少的人工接入 开工问四个选项，每个都有默认值，之后一路跑到底。抖音模式写得更死：只有查不到一手资料，或者同一个工具连续失败两次，才会停下来问人 6. 自我迭代，每次踩坑都写回文档记住 文档里到处是某月某日用户的某次教训，比如任务单里给过一句例句，结果系列十集的开头全成了一个模子，于是规定任务单里不许给例句。规则旁边写着原因，模型遇到没写到的情况也推得出来。 更感动的是，最近在X上不断地看到大格局的人，谦卑、开源、把自己压箱底的东西倾囊相授，只为了去影响更多的人，触发更多的思考 🫡

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