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02|我用 AI 做了一个"中国经典故事短剧生成技能",请了七位中国大师顾问团

02|我用 AI 做了一个"中国经典故事短剧生成技能",请了七位中国大师顾问团
         
上一篇文章我用 AI 做了一个"中国经典故事短剧生成技能",任何人都能照着复制,我写了怎么用4个知识库,把cnstory从0搭出来。
那篇文章发出去之后,有人问我:"知识库做好了,然后呢?"
这篇文章,就是回答这个问题。
01
问题是:它很会"做对",但不会"做深"
用了一段时间,我发现cnstory有一个根本性的缺陷:
它很会"做对",但不会"做深"。
比如,你让它处理《庄子》。
它能生成一个没有考据错误、视觉参数准确的短剧脚本。台词是对的。画面是对的。故事逻辑也是对的。
但读起来,总觉得哪里不对。它不像《庄子》。它更像一个认真做了功课的学生,把《庄子》的情节复述了一遍。
问题出在哪里?
四个知识库解决的是"不出错"的问题。
中国故事真正的灵魂,不在于"不出错",而在于:
懂得它为什么这样写。
《庄子》的留白,不是因为庄子懒得写。
《史记》的克制,不是因为司马迁不会抒情。
《人间词话》讲"境界",不是让你多写几句漂亮话。
这些东西,本质上都是叙事哲学。它们不是素材,不是知识点,不是背景资料。它们是一种判断:一个故事,应该怎样存在?
AI的问题AI很容易用一套统一的短视频爆款逻辑,去处理所有中国故事。
表面
骨子里
庄子
爽文
史记
人物小传
神话
热血逆袭
有中国的壳,没有中国的心。
02
所以,我开始做第二阶段
上一篇讲的是cnstory的第一阶段:用4个知识库,搭出一套"中国经典故事短剧生成技能"。
那一阶段的重点是:怎么建SKILL.md,怎么拆8步流程,怎么写知识库,怎么部署到Coze。简单说,就是先把机器做出来。
但第二阶段,我发现只加知识库不够了。
因为知识库再多,也只是横向扩展。它能让AI知道更多东西,但它不能保证AI在关键时刻做出正确判断。
所以我开始做另一件事
不再横向加知识库,而是纵向建大梁。
具体来说,就是把真正理解中国叙事的人,一个一个请进来。
不是让他们写文章,而是把他们蒸馏成Skill。
每个人负责一类判断。
每个Skill嵌入cnstory的对应阶段。
当AI生成内容的时候,在最需要那类判断的地方,精准调用。
这就是 cnstory 顾问团。
03
这次请来七位顾问
六位顾问都在解决"怎么讲好"。
但没有人在一开始问:这个故事,值不值得讲?
这个问题太重要了。
因为AI非常擅长把一个平庸的选题包装得很热闹。
苦难写得很惨,英雄写得很燃,结尾写得很感动——但你看完之后,什么都没留下。
所以,我又请进来第七位:鲁迅。
他不是最后一位,他是排在最前面的那一位。因为他管的是入口。
所有故事,必须先过他这一关,才能进入后面的流程。
04
七位顾问完整介绍
🔴 第七位(排在最前):鲁迅
Skill-E07 · 选题顾问 | 蒸馏来源:《呐喊》《彷徨》《野草》及鲁迅杂文
鲁迅在cnstory里负责的不是润色,也不是写台词。他只做一件事:
判断这个选题有没有真正的人性张力。
换句话说:这个故事,是让人说不出话来,还是只是让人鼓掌叫好?
鲁迅的核心发现他不会因为一个人物很惨,就认为这个故事有价值。他更关心的是:旁边的人怎么看这份惨?
人物
表面的惨
真正的悲剧
孔乙己
他穷
酒馆里的人,把他的穷当成笑话
祥林嫂
她命苦
所有人都听过她的苦,然后继续过自己的日子
这才是鲁迅式的张力。不是苦难本身,而是人对苦难的反应。
Skill-E07 的质检清单:
  • 这个故事是不是只是在卖惨?
  • 这个主角是不是被写成了完美英雄?
  • 结局是不是强行大团圆?
  • 有没有"看客"结构?
  • 观众能不能在故事里看见自己?
如果鲁迅这一关过不了,后面就不继续生成。
🟡 第一位:司马迁
Skill-E01 · 呈现顾问 | 蒸馏来源:《史记》
司马迁写人,有一个非常独特的方法:他不评价,他呈现。
项羽失败了,他不说项羽错在哪里。他让项羽在乌江边说:
"天之亡我,我何渡为?"
刘邦得了天下,他不说刘邦有多伟大。他让你看到刘邦死后,吕后怎样对待戚夫人。
他把所有判断,都藏进了细节里。
史传叙事最核心的规律不要告诉观众这个人是好人还是坏人。让他们自己看,自己判断。
❌ AI最容易犯的错:
"项羽是一个悲剧英雄。"——这句话一出现,故事就死了一半。因为你替观众判断了。
Skill-E01 的质检任务:
  • 有没有用旁白直接评价人物?
  • 有没有用形容词给人物定性?
  • 有没有把复杂人物写成单一好人或坏人?
  • 有没有在结尾替历史下定论?
🟢 第二位:庄子
Skill-E02 · 留白顾问 | 蒸馏来源:《庄子》
庄子写故事,有一个让现代人很不适应的习惯:他不解决问题。
庄周梦蝶,最后那个问题——"不知周之梦为胡蝶与,胡蝶之梦为周与?"——他没有回答。他就这样结束了。
这不是庄子写不下去了。这是庄子的叙事哲学:有些问题,悬在那里,比回答更有力量。
AI 最不擅长这件事它总想给出一个结论,总想把故事收拢,总想让观众"明白了"。但道家故事的魅力,恰恰在于那个没有被收拢的尾巴。
Skill-E02 的核心任务保护那个"悬而未决"的空间。
❌ 一个常见的错误写法:
"庄周终于明白,人生如梦,要珍惜当下。"这不是庄子。这是短视频鸡汤。
✅ 庄子不是让你"明白一个道理"。
庄子是让你发现:原来你一直问错了问题。
🔵 第三位:林语堂
Skill-E03 · 入口顾问 | 蒸馏来源:《吾国与吾民》《生活的艺术》
林语堂做了一件很特别的事:他用英文,向西方人解释中国人。
但他不是简单翻译,他是在翻译情感。
他知道西方读者不理解"面子",所以他用更接近dignity的方式,让对方先感受到它为什么重要。
他知道西方读者不理解"缘分",所以他不会直接解释,而是先让读者感受到一种"人与人之间不完全由自己控制的相遇"。
这对cnstory出海版本非常重要出海不是把中文翻成英文。出海真正难的地方是:找到两种文化之间真正对等的情感入口。
Skill-E03 的质检任务:只管一件事:先让人进入,再让人理解中国。
  • 这个故事里,哪一种情感是跨文化的?
  • 能不能先从情感进入,而不是先解释文化?
  • 有没有让观众必须先"学习",才能"感动"?
比如:"忠君"这个概念,海外观众未必天然理解。但"一个人被困在责任、家庭、身份之间"这种处境,是可以理解的。
🟠 第四位:余秋雨
Skill-E04 · 现场顾问 | 蒸馏来源:《文化苦旅》
余秋雨写地方,写的不是景色,是气质。
他写敦煌,写的是被遗忘的壮阔。
他写江南,写的是精致里的忧郁。
他写西北,写的是苍凉里的倔强。
这种"地域气质",是中国故事里一个经常被忽视的维度。
地域
出场
气质
西北
黄沙、烈风、一匹瘦马
话不多,动刀不犹豫,走了不回头
江南
细雨、乌篷、一把折扇
有情有义,但心里总压着一口说不出的气
AI 的常见问题AI生成中国故事时,经常把所有地方都处理成一种模糊的"古代中国"。"古色古香的街道,青砖黛瓦的建筑,远处传来悠扬的古琴声。"看起来没错,但没有地方,没有时间,没有历史体温。
Skill-E04 的质检任务:只管一件事:这个地方,有没有历史体温?
知识库A、B、C可以告诉AI:这个朝代不能出现什么,这个服饰应该什么样。但余秋雨顾问问的是另一件事:观众有没有站到那片土地上?
🟣 第五位:王国维
Skill-E05 · 境界检查顾问 | 蒸馏来源:《人间词话》
王国维提出了一个概念:境界。
他说,好的词,不是辞藻华丽,也不是情感浓烈,而是:
言有尽而意无穷。
说完了,但没说完。画面结束了,但情绪还在。
AI 生成的内容,经常是:
言有尽而意也尽。说完就结束了,观众没有余味。
❌ 一个错误的结尾:
"庄周终于明白,人生如梦,真正的自由来自内心。"这句话不是不好懂,是太好懂了。它把所有东西都说完了,观众不用想了,情绪也没有地方继续流动。
Skill-E05 的质检任务:只管一件事:这个故事写完之后,还活不活。
  • 结尾有没有收得太死?
  • 最后一行台词是不是把主题说破了?
  • 有没有做到言有尽而意无穷?
⚫ 第六位:李泽厚
Skill-E06 · 情感结构顾问 | 蒸馏来源:《美的历程》《中国古代思想史论》《华夏美学》
一开始,我确实想把李泽厚放在视觉生成阶段。
因为《美的历程》里有很强的时代美学线索:
时代
美学
楚汉
浪漫
魏晋
风骨
盛唐
气象
宋代
理性
明清
世俗
比如:盛唐的画面,不只是颜色更鲜艳。它背后是一种向外扩张的世界感——人站在天地之间,不是被压迫,而是被托举。
宋代的山水,也不只是颜色更淡。它背后是一种向内收缩的观看方式——人很小,世界很大,像是在听什么,也像是在等什么。
但真正把李泽厚蒸馏成Skill之后,我发现:
他最应该负责的,不是视觉。
视觉参数,已经有"朝代视觉精度参数库"负责了。
李泽厚更重要的位置,是情感结构。
也就是:这个故事里的情感,是中国人的情感吗?
AI 很容易把中国故事写成西方情感逻辑
中国人物
AI的错误写法
屈原
"追求自我实现的人"
岳飞
"从懦弱成长为勇者的英雄"
古代人物的牺牲
"自我救赎"
家国情怀
"个人梦想"
这些写法未必难看,但它们不是中国故事。
Skill-E06 的质检任务:只问一个问题:这个情感,是中国人在这个时代真的会有的吗?
05
七位顾问怎么接入cnstory?
这次升级之后,cnstory不再是一个知识库 + 生成流程。它变成了一个顾问团系统。
完整流程图
cnstory 主流程├── Phase A:选题评估(强制)│ └── 调用 E07 鲁迅顾问│ → 这个故事值不值得讲?│ → 不通过:流程终止├── Phase B:叙事骨架│ ├── 调用 E01 司马迁顾问│ │ → 史传类故事:检查"呈现而非解释"│ └── 调用 E02 庄子顾问│ → 道家/寓言类故事:保护"悬而未决"├── Phase B.5:情感结构校验(强制)│ └── 调用 E06 李泽厚顾问│ → 这个情感,是中国人的情感吗?├── Phase C:文化实体标注│ └── 调用 E04 余秋雨顾问│ → 检查地域气质、历史现场、文化体温├── Phase D:情感入口设计│ └── 调用 E03 林语堂顾问│ → 出海版触发,设计跨文化情感入口└── Phase E:剧本生成与质检    └── 调用 E05 王国维顾问        → 检查语言境界,保护结尾余韵
封装到coze平台如下:
一个重要的设计原则:
不是所有阶段都调用所有人,而是在最需要那个判断的地方,精准触发。
顾问
位置
只管
鲁迅
入口
选题值不值得讲
司马迁 + 庄子
叙事骨架
怎么讲好
李泽厚
情感校验
情感对不对
余秋雨
文化现场
有没有重量
林语堂
出海入口
能不能进去
王国维
语言质检
写完活不活
每个人只管一件事。边界越清楚,系统越稳定。
🔴 三个强制调用:
  1. 鲁迅:入口,任何故事都必须过
  2. 李泽厚:情感校验,任何故事都必须过
  3. 王国维:语言质检,每一集都必须过
06
为什么还要做一个总调度层?
七位顾问做完之后,又出现了一个新问题:如果每个顾问都很强,系统会不会乱?
会。
因为每个人都可能越界。
顾问
可能想管的(但不是他的事)
司马迁
评价选题值不值得讲
王国维
改叙事结构
余秋雨
判断情感对不对
所以,我又做了一个总调度层
SKILL-CNSTORY 顾问团总调度层
它不生成内容,它只做三件事:
  1. 识别:用户输入属于哪类故事
  2. 路由:到对应顾问
  3. 防止:顾问之间互相越界
这个总调度层,就是整个顾问团的"中控台"。
07
这和第一版的4个知识库是什么关系?
上一篇文章讲的4个知识库,现在仍然保留。它们不是被替代了,而是变成了底层工具。
现在cnstory有两层结构:
模块
解决什么问题
一句话
考据错误预警库
防止历史硬伤
别穿帮
朝代视觉参数库
保证视觉准确
别乱画
集体潜意识映射库
区分国内/海外理解
别误读
剧本质量工具库
提供钩子和台词标准
别无聊
七位顾问Skill别空心
所以:这不是推翻第一版,而是在第一版上面加了一层"判断系统"。
版本
能做到
第一版
输出一个正确的短剧方案
现在
输出一个更像中国故事的短剧方案
08
常见问题
Q:为什么不能直接把这些书喂给AI?
有人可能会问:直接把《史记》《庄子》《人间词话》都喂给AI,不就行了吗?
不行。
原因还是那句话:知识库不是书架,是规则引擎。
把《人间词话》喂给AI,它知道这本书里有很多关于词的评论。但它不知道:当我生成一个短剧结尾时,应该用"言有尽而意无穷"来检查它。
把鲁迅喂给AI,它知道鲁迅批判封建礼教。但它不知道:当一个选题写成"英雄含冤而死,精神永存"时,应该立刻警惕——这可能是在用"精神胜利"掩盖真正的问题。
所以,蒸馏的工作不是搬运知识,而是把书里的洞见,变成AI在特定时刻可以执行的判断指令。
每一条规律,都必须回答一个问题:
有了这条规律,AI的输出会发生什么具体改变?
能回答这个问题,留下。不能回答,删掉。
09
这套方法,你也可以用
这篇文章虽然写的是cnstory,但方法是通用的。
你不一定要做中国故事。你也可以做:
  • 唐诗视觉化Skill
  • 历史人物传记Skill
  • 社工督导Skill
  • 家庭教育诊断Skill
  • 课程设计Skill
关键是这套方法:先做知识库,再做顾问团。
第一步:先问——这个领域里,哪些问题属于"不能出错"?
这些适合写成知识库:概念定义、流程步骤、常见错误、正反示范、检查清单。
第二步:再问——这个领域里,哪些问题属于"需要判断"?
这些适合做成顾问Skill:这个选题值不值得做?这个表达有没有说破?这个方案是不是只解决了表面?
这就是区别:
知识库
顾问Skill
什么是对的?什么时候该用什么判断?
10
最后说一件事
做这件事的过程,让我越来越清楚地意识到:
cnstory的核心竞争力,不是它收录了多少知识,而是它懂得:在什么时候,用什么判断。
任何人都可以
把《史记》存进一个文档
但不是任何人都知道
在生成项羽台词时,应该触发"不评价,只呈现"这条规律
在生成庄周梦蝶结尾时,不能替庄子回答问题
在故事开始之前,要先问一句:这个故事,是在照见观众,还是在安慰观众?
这个"知道",才是真正的壁垒。
来自于对原典的理解,来自于把理解转化成规则的能力,来自于一遍一遍测试、一遍一遍修正的过程。
AI自己做不到这件事。它需要你。
如果你还没看上一篇我用 AI 做了一个"中国经典故事短剧生成技能",任何人都能照着复制,可以先去看
那篇讲的是地基4个知识库,解决"不出错"。
这篇讲的是大梁7位顾问,解决"不空心"。
两篇加在一起,才是完整的cnstory。
cnstory持续迭代中 · 2026年5月