行业认知与立项

本册解决的不是“听说过”，而是“能立项”

建立学习路径与四个部分

AI漫剧不是单一画风，而是一类AI参与的连续叙事

先定义清楚“AI漫剧”这一对象

AI短剧剧本必须比传统剧本更视觉、更可控

讲清AI短剧与传统影视剧本的差异

短剧兴起的本质：观众时间结构和观看习惯已经改变

用趋势数据讲清机会的位置与边界

高手判断机会：内容价值 × 生产可行 × 商业交付

建立机会判断的三角形与概率公式

热门选题赛道：把熟悉情绪放进可落地的方向

给出可直接筛选的赛道清单

选题三个大坑与新手黄金法则

把常见失败变成可执行的避坑清单

先写给算法，后给观众：平台决定开头节奏

讲清平台差异与内容节奏的关系

三类收益路径：平台分成、短剧承制、工作机会

把“怎么赚钱”拆成三类可验证路径

成本结构：先算风险，再算怎么省钱

把成本拆成硬成本、时间成本与最小测试

AI漫剧是一条可管理生产链，不是“按一下生成”

建立生产链与八道质量闸门

立项先回答八个问题，不要一上来就写第一集

把立项抽象问题变成八项明确答案

项目定位卡：把八问落成一张可填模板

提供可直接填写的项目卡模板

观众承诺不是主题，而是每集稳定得到的体验

把“观众承诺”与“主题”区分开

选题不是想一个故事，而是选择一组可持续冲突

纠正“选题=想故事”的常见误区

选题四圈法：值得拍的故事位于四个圈的交集

用交集图筛选最值得开发的题材

五种题核生成法：把选题拆成可升级的机制

给出生成选题的可执行路径

高概念与差异钩：熟悉情绪 + 一个可识别的新机制

讲清高概念与差异钩的写法

100分选题评分表：把“感觉不错”变成可比较分数

提供可直接使用的评分表

案例

用具体案例讲透机制升级

案例

用一句话故事案例演示立项审核顺序

情绪钩子六型：先确定观众为什么继续看

给出六种可直接选用的情绪钩子

短视频专用结构：前3秒炸点，结尾5秒留钩

给出可对照检查的短视频节奏

合法复刻：复刻观众心理路径，不复制表达

把“拆爆款”和“抄爆款”划清边界

反向工程三栏：事实、推断、未知

给出可执行的逆向拆解流程

案例

用具体案例演示原创替换

立项评审：100分表 + 内部评审 + 30秒样片

把立项评审变成标准流程

目标与边界：立项时固定，不在中途漂移

把目标与边界写成可执行的立项冻结项

四种高手思维：编剧、导演、剪辑、制片同时在线

把个人能力升级为四种岗位思维

RACI与九类岗位：团队靠清晰交接，不靠更多群聊

把分工写成可执行的责任矩阵

工具与产能评估：看单位合格镜头成本，不看单次价格

把工具选择与产能评估连接起来

预算与排期：先算镜头难度，再给乐观/基准/悲观三案

把预算做成可核算的三案模型

排期方法：倒排 + 单样本→小批→正式批量 + 冻结点

给出可复用的排期流程

项目治理：目录、命名、版本与唯一事实源

让大量文件可追溯、可回滚

版权与合规前置：立项时确认，不在发布前补救

把合规从末端检查提前到立项

风险清单：先把最可能失败的地方列出来

把风险变成可勾选的风险清单

课堂练习1

把机会判断变成可提交的项目假设表

课堂练习2

把选题筛选变成评分与淘汰练习

课堂练习3

把一句话故事练到可通过审核

表单库1

给出可直接打印的立项类表单

表单库2

给出可直接打印的生产与合规类表单

检查点与作业：本册结束前要能提交五件东西

把学习结果定义成可验收交付物

常见错误与最小修复：先定位失败，不靠“多抽几次”

把常见失败与修复做成对照表

本册总结：立项通过的七条标准

把全册收敛成可勾选的通过清单

下一步：进入第02册

给出清晰的进阶路径

全栈总导航与30天训练路线19

这套课程解决的不是“会生成”，而是“能交付”

区分生成能力与职业交付能力

学完30天，你要带走7类可检查成果

用交付物定义学习结果

同一部作品，要同时用4种岗位思维判断

建立四岗位联合判断框架

工具不按名气选，要按控制问题选

建立任务到工具的选择逻辑

课程把2.74GB资料收敛成一条学习主线

说明课程覆盖度与去重原则

每个学习任务都走同一条闭环

建立课程通用学习循环

AI漫剧不是一个工具，而是一条12段生产闭环

用获批样稿锁定全系列视觉身份

五道质量闸门，决定作品能不能进入下一环节

建立从故事到交付的质量控制

30天必须留下的交付物，不是听课笔记

提供可直接复用的课堂与项目工具

文件命名让团队知道：这是什么、属于谁、现在第几版

提供可直接复用的课堂与项目工具

工具选择卡：主工具之外，还要准备可替换路径

提供可直接复用的课堂与项目工具

素材权利在立项时确认，不在发布前补救

提供可直接复用的课堂与项目工具

提示词实验日志：一次只改一个关键变量

提供可直接复用的课堂与项目工具

连续性状态表：每个镜头都要知道从哪里来、到哪里去

提供可直接复用的课堂与项目工具

分镜审查表先问叙事任务，再问画面是否好看

提供可直接复用的课堂与项目工具

生成失败先分类，避免用“多抽几次”代替诊断

提供可直接复用的课堂与项目工具

成片QC要同时看故事、画面、声音、技术与权利

提供可直接复用的课堂与项目工具

毕业评分看证据，不看自我感觉

提供可直接复用的课堂与项目工具

19卷课件是一条能力链，不是19个孤立主题

提供可直接复用的课堂与项目工具

AI真人短剧与AI视频全流程实战教程22

全书知识地图

图1｜从创作到交付的Skill能力地图

第一部分｜先建立生产系统

AI项目最昂贵的错误通常不是某一张图不漂亮，而是上游事实未冻结，导致下游不断重做。本部分建立全流程的单一事实来源、阶段交付和责任边界。

项目简报、文件结构与版本控制

竖屏短剧单集写作

第四部分｜画风、渲染与光影

风格不是某个艺术家或品牌名称，而是可以执行和复现的视觉参数集合：形体、线条、材质、光线、色彩、镜头、颗粒和运动规律。完整100种清单与60种光影在附录。

附录二｜100种核心渲染风格与画风提示词

以下条目全部用中文描述，并避开在世艺术家姓名和受保护品牌风格。使用时先选一种主风格，再叠加光影、镜头和材质；不要一次混合五六种互相冲突的媒介。

附录三｜60种光影提示词与风险

光影提示应同时写来源、方向、硬软、强弱、色彩、表面反馈和连续性。表中“风险”不是负面提示词，而是人工检查重点。

附录四｜可打印生产检查表（两页完整版）

阶段 | 逐项勾选项目 | □ 目标、受众、平台、时长、画幅和不可改事实已冻结□ 输出目录和命名规则明确□ 授权、AI标识和商业边界已记录故事 | □ 故事引擎能持续产生压力□…

附录四｜可打印生产检查表（续）

阶段 | 逐项勾选白模 | □ 只对高风险镜头使用□ 已观看完整预演并检查穿模、出画和跳镜□ 交接明确白模只传空间和运动 ComfyUI | □ 读取真实节点、模型、系统与队列□…

附录五｜术语表

术语 | 定义身份母版 | 经人工验收的角色基准图与文字事实，后续资产只能引用，不能由未验收结果反向覆盖。身份锚点 | 用于稳定角色的少量高辨识特征，如脸型、眼型、痣、发缝、身…

附录六｜官方资料与本地来源

检索日期：2026年9月1日。技术规格和平台规则会变化；正文引用使用[网研编号]。以下链接均指向官方或原始机构页面。

结语｜真正的可控来自可验证

AI视频的能力会继续快速变化，但生产中最耐久的能力不会变：明确问题、保护事实、把复杂任务拆成单一职责、用可见证据验收、记录每次选择、在付费和高影响行为前确认。

提示词 · 08 调研与商业4

严苛投资人评分

以严苛投资人视角按 5 个维度给项目打分，指出最致命的风险。

竞品拆解表

用固定 8 个维度对比竞品，找出共同做对的事和空白机会。

联网深度调研（必须给出处）

要求 AI 联网检索，每条结论附来源链接和日期，区分事实和推测。

用户画像与痛点挖掘

从评论、问卷或访谈中提炼用户画像和高频痛点。