技能介绍

它解决什么问题

用 AI 视频工具（Seedance 2.0、Kling、Veo、Pika 等）做萌宠短视频时，真正的难点不是会不会写 prompt，而是三个相互耦合的问题：角色一致性——同一只猫在 8 个镜头里不能长得像 8 只不同的猫；叙事节奏——萌宠内容的感染力依赖 Hook→Build-up→Climax→Resolution 的情绪结构，随手写几个镜头拼不出来；平台与工具适配——TikTok 的 9:16/15-60s 和 YouTube 的 16:9 对镜头数、时长、运镜的限制完全不同，而每个 AI 工具的 prompt 语法也各有偏好。靠逐镜头即兴发挥，出来的片子往往能看，但不像同一只宠物的故事。

它如何工作

这个技能本身不是执行框架，而是领域负载物仓库：它提供「是什么」和「长什么样」，所有编排和产出委托给 Universal Task OS (UTOS)。核心能力是一套四阶段任务清单与依赖拓扑：

P1 角色建档：品种识别 → 外观描述 → 性格标签 → 行为特征，产出后续所有 prompt 共用的素材
P2 故事设计：故事前提（≤30 字，必须含冲突或反差）→ 情绪风格 → 冲突设计 → 结局设计
P3 分镜编排：镜头规划（按时长约束镜数，如 30s→5-7 镜）→ 景别 → 运镜 → 时间轴
P4 提示词生成：主体锁定（统一英文 subject description）→ 镜头 prompt（40-80 词，Seedance 格式）→ 音效标注

关键机制有三个。第一，强依赖检查：激活时检测 UTOS 是否安装，未装则自动尝试安装；装不上就降级为只读参考模式——只能查清单和要求，拒绝一切分镜产出任务。第二，主链路严格串行：P1-01 → P1-04 → P2-04 → P3-04 → P4-03，角色链在 P4-01 处收敛锁定，保证外观描述在所有镜头 prompt 中完全一致。第三，Prompt 有硬约束：每镜一个主要动作、一种运镜，以 shot type 开头、aspect ratio 结尾，并附景别/运镜/灯光/风格的英文词汇对照表。