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降维输出的工作流

由于我的文章大多比较深，长度长，不利于推广。一般文章内容至少7、8千字，长的在3~5万字，直接解压输出意味着3~5倍的文字量。现在人都没习惯看长文。 我的方式是，从深度文章的模型中抽取一两个点，面对大众关心的话题，做个视频，视频长度一般不超过10分钟。 而这个做降维输出与深度创作没有直接关联，是不同的流程。这个之前打造了一个单智能体强哥的徒弟，下面基本上就是它的工作流程，结合我的一些手工工作。 现在在Codex下，很多手工工作可以被取代。

1. 阶段0：剧集统筹与架构。这个视频可能隶属于一个系列，也可能文章比较长，首先要将其拆解为系列剧集。按照“1分钟=220字”的配音语速标准，确定字数。从knowledge-vault\rules选择模型，一般这时候同时需要knowledge-vault\sayings的文章原文做上下文。我需要确认剧集的分拆，或者只做某一个视频不按剧集考虑。
2. 阶段一：破题提案。寻找 3 个截然不同的切入角度，输出《EP.01 [暂定单集名称] · 破题提案》。我会选择切入角度。
3. 阶段二：定基调与总纲。输出《视频总纲》，包括破题与定位、核心思想锚点（含统摄性隐喻）、全局画面风格约束（中文说明 + 英文 Global Prompt 参数）、全局讲述/写作协议。我进行确定。
4. 阶段三：搭骨架。输出《视频分镜逻辑骨架》，类似于：
   • 分镜1 [谜题引入]：(预算: 30秒/约110字)。通过对比极度吸睛的表象与残留的底层规律，抛出痛点。
   • 分镜2 [下钻分析]：(预算: 90秒/约330字)。揭示导致痛点的机制，引入本集专属隐喻...
   • ……
5. 阶段四：音画深潜产出。输出《分镜深潜产出》，包括每个分镜的页面视觉规划、生图提示词、配音讲稿、设计暗线等等。
6. 阶段五：以前拿到《分镜深潜产出》，我开始手工生成图片，声音，基于图片生成视频（若需要的话）。后面可以：
   1. 自动生成每个分镜头的图片（API没问题，模型也有能力）
   2. 自动文生成配音（API现在已经没问题）
   3. 图生成视频，还是手工做，这里抽盲盒几率大。
7. 阶段六：剪辑。以前和以后只能手工做。
8. 阶段七：发布。发布到不同的自媒体上，我觉得这部分将来再考虑自动化，现在先手工。