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看图学知识
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