药店AI获客视频制作

药店获客视频的工程化痛点

当前 AI 视频工具在处理本地生活与垂直行业（如实体药店）时，面临三个典型问题：一是人物与场景一致性极易崩坏，AI 生成的 AI 替身往往在不同镜头中五官漂移，无法建立本地客户的信任感；二是事实与合规难以控制，缺乏明确的事实确认环节时，模型极易凭空生成未授权的资质、门头或价格，触碰医疗广告红线；三是镜头语言与转化逻辑割裂，生成的画面往往缺乏连贯的商业叙事，也没有承接评论与私信的路径。

技能如何拆解视频生成工作流

该技能将 AI 视频制作重新定义为一套严格的工程化 SOP，而非简单的提示词拼凑。

• 事实与素材台账先行：在接受用户输入（如 @图片1 人物参考图、环境图）后，技能首先执行事实拆解，将信息划分为“已确认、合理假设、待核验、禁止使用”四栏，并建立素材台账。这是后续所有生成的基石。
• 锁定一致性边界：为防止 AI 替身漂移，技能在生成前会硬性锁定角色的面部特征、发型、服装及声音边界，规定禁止出现的要素。
• 结构化分镜与提示词组装：脚本会根据视频类型路由（如 15 秒纯叙事类），分配 7–10 个短镜头。每个镜头的提示词必须按六项技术参数（景别、运镜、光影、构图、氛围、情绪）及九维细节（人物动作、环境、素材引用等）组装。
• 工具适配与承接设计：组装好的提示词会分别转换为即梦、Seedance 等工具可识别的格式。若当前环境不支持直接生成 MP4，技能会明确输出可直接复制的制作提示词，并补齐视频内的行动句与私信承接话术。

适用边界与硬性限制

• 强依赖真实素材：不适用于无任何素材且要求凭空生成真人出镜成品的场景。所有品牌、门头、证书、价目必须依赖用户提供的真实素材，严禁模型凭空生成。
• 合规红线：严禁克隆未授权声音或仿冒名人、专家身份。涉及资质、效果、价格等高风险事实，必须经过人工复核后才能使用。
• 结果导向边界：所谓“获客”，是指视频包含明确的目标客户、证据和行动句，不承诺任何播放量、涨粉或成交转化率。