概述
Video Prompting Guide 是一套系统化的 AI 视频生成提示词写作指南，覆盖 Veo、Seedance、Wan、Grok、Kling、Runway、Pika、Sora 等主流模型。该技能提供了从基础到进阶的完整方法论，帮助用户将模糊的创意转化为模型可执行的高质量提示词。
核心用法
技能采用结构化公式指导提示词构建：[镜头类型] + [主体] + [动作] + [场景] + [灯光] + [风格] + [技术参数]。详细列举了 9 种镜头类型（广角、中景、特写、POV 等）、8 种运镜方式（跟踪、摇臂、斯坦尼康等）及其情绪效果，并提供黄金时刻、轮廓光、霓虹等 10 类灯光关键词的精确用法。同时涵盖电影感、极简/极繁、赛博朋克等视觉风格词库，以及 4K、胶片颗粒、浅景深等技术参数的最佳实践。
显著优点
- 模型针对性：为每个主流模型（Veo 的逼真电影感、Seedance 的舞蹈动作、Wan 的图生视频、Grok 的创意抽象）提供差异化策略
- 实战导向：包含产品演示、自然纪录片、城市生活、美食、科幻 5 大场景的可直接复制代码示例
- 迭代工作流：从基础提示到精细化调优的三步迭代法，降低试错成本
- 错误规避：总结"过于笼统""多场景混杂""无动态描述"等 5 类常见错误及改进方案
潜在局限
- 静态知识：AI 视频模型迭代极快（如 Veo 3 已支持音频生成），指南内容可能滞后于最新模型能力
- CLI 依赖：所有示例绑定 inference.sh 平台 CLI 命令，非该平台用户需手动适配
- 英文优化：提示词以英文关键词体系为主，中文母语用户的表达习惯需额外转换
适合人群
- 视频创作者、广告制片人、独立导演寻求 AI 降本增效
- 提示词工程师需要扩展视频垂直领域能力
- 已有图像生成经验、希望迁移至视频领域的 AI 用户
常规风险
- 输出不可控：即使遵循指南，AI 视频仍存在人物畸形、物理逻辑错误、时序连贯性等问题
- 版权灰色地带：生成内容可能训练自受版权保护的视频素材，商业使用需审慎
- 平台依赖：深度绑定 inference.sh 生态，迁移至其他 API 需重新学习参数映射