很多人做 AI 视频,最容易卡在一个地方。
不是不会写提示词,也不是模型不够强。
而是每次都在临时想镜头。
一个选题来了,先写一大段提示词,丢给模型试一遍。第一遍人物对了,第二遍场景飘了;第三遍画面好看了,节奏又断了。
最烦的是,你明明花了时间,却很难复盘到底是哪一步出了问题。
看起来是在创作,其实还是在抽卡。
真正稳定的做法,是先把视频拆成一张表。
不要让一句提示词扛完整条片。每一行,就是一个镜头任务。

先别急着生成,先写清楚 6 行
一条 30 秒左右的 AI 视频,最少可以先拆成 6 行:
这张表的价值,不是让你写得更复杂。
它是把“我要生成一个视频”拆成“我要生成 6 个镜头”。
更准确地说,是把不可控的灵感,变成可检查的动作。
模型最怕含糊。你越把任务拆小,它越容易稳定;你越把标准提前写清楚,重抽的时候越不会乱。
表格里最关键的是这 4 列
第一列是镜头任务。
这一镜到底要干什么?吸引注意、解释问题、展示方法,还是证明结果?如果任务不清楚,画面再漂亮也只是素材。
第二列是画面重点。
不要只写“一个人在办公室”。你要写清楚主体、环境、动作和情绪。比如“创作者坐在电脑前,左侧是凌乱脚本,右侧是整理好的分镜表”。
第三列是提示词骨架。
不要一上来写满 300 字。先固定结构:
主体是谁 + 在什么场景 + 做什么动作 + 镜头怎么运动 + 画面风格 + 需要避开什么 第四列是检查点。
每个镜头生成后,只看 3 件事:
如果这 3 件事过不了,就不要急着继续往下生成。
从热点到成片,可以压成 5 步
很多人追热点失败,不是因为热点不够好,而是因为没有把热点变成可拍的镜头。
热点本身只是信息,分镜表才是内容生产动作。
你可以按这个顺序走:

第一步,抓热点。
不要只收藏新闻标题,要写下这个热点和普通用户有什么关系。比如它是省时间、降成本,还是让某个动作变简单。
第二步,写钩子。
钩子不要写成“某某工具发布了”。更适合写成“你正在浪费的时间,可能被这一步省掉”。
第三步,拆镜头。
把一条视频拆成 6 行。每一行只承担一个任务,不要让一个镜头既讲背景、又讲方法、还讲结果。
第四步,批量生成。
这时再去喂模型。你不是拿一句话赌结果,而是拿 6 个明确镜头逐个生成。
第五步,发布检查。
封面有没有痛点?前三秒有没有冲突?结尾有没有保存理由?这些比“模型参数”更影响完播和转发。
可以直接复制这段提示词
把你的选题填进去,让 AI 先帮你出第一版分镜表:
你是一个短视频分镜导演。 请把下面这个选题拆成一张 6 行分镜表: 选题:{填入你的选题} 目标用户:{填入你的读者} 视频时长:30 秒左右 内容目标:让用户看懂问题,并愿意收藏这个方法 表格列包括: 镜头编号、镜头任务、画面重点、景别/运动、提示词骨架、检查点。 要求: 1. 每一行只解决一个镜头任务 2. 开场 3 秒必须有明确痛点 3. 方法演示要能被画面看懂 4. 结尾必须给出收藏理由 5. 不要写空泛口号,要写可直接生成画面的描述 拿到表格以后,再让 AI 帮你把每一行扩成单独的生视频提示词。
这一步很关键。
不要直接让 AI “生成一条完整视频提示词”。
那样很容易又回到抽卡。你真正需要的是一套能反复复用的镜头系统。
最后再看一遍这张检查表
发布前,至少问自己 6 个问题:
AI 视频越强,越不能只靠“灵感来了写一句”。
工具会继续升级,但稳定出片的人,一定会先把工作流搭好。
不要把 30 秒视频交给一句长提示词。
先拆成 6 行,再交给 AI 。
夜雨聆风