技能介绍

解决的问题

在广告视频二创或跨品牌复用时，直接逐句翻译或洗稿不仅容易触发版权与原创度风险，还会带入原品牌的视觉资产和无依据的卖点。人工重写又往往难以保持原片的镜头功能、时间节奏和叙事策略，导致成片结构松散或无法直接进入拍摄与 AI 视频生成流程。

核心能力与工作流

该技能通过结构化输入与约束改写，将广告分镜转换为适配目标品牌的可执行脚本。

双输入校验：接收原视频分镜表（JSON 或 Excel）与目标品牌资料。在正式改写前执行严格的格式与事实校验，资料缺失时列出清单，拒绝猜测商品功效或认证信息。
多模式改写：根据需求选择 structure-transfer（结构迁移）、full-rewrite（完整重写）、script-only（仅改口播）或 visual-only（仅改画面）。默认保留镜头数量、时间轴、景别和运镜，重写口播与视觉方案。
约束与产出：仅使用品牌资料中明确提供的事实，口播字数控制在原文 ±25%。输出包含前后对照、改写幅度、事实依据和风险提示的 改写结果.json、改写结果.md 与 广告视频改写对照表.xlsx。

适用边界与注意点

文件解析、相似度计算和导出均在本地完成，但改写阶段会将分镜文本与品牌资料发送至配置的模型服务。默认不上传音视频文件，处理商业机密前需确认授权。
此外，内置的风险提示仅基于规则与模型检测，不构成法律意见，也不保证平台审核通过。正式投放前，必须由品牌方进行人工复核。对于局部修改需求，可直接读取 改写结果.json 进行定点编辑，无需从头重跑全流程。