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type: knowledge
created: 2026-09-19
updated: 2026-09-19
sensitivity: standard
tags: [ai, prompts, skills, huangbai-ai]
status: active
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# huangbai-AI 视频、广告、脚本技能逐层阅读记录

检查时间：2026-09-19。范围：9 个仓库、本次已取得的 98 个文字/配置/脚本文件，674,239 字节。逐文件路径、SHA-256 与提交 SHA 见 [阅读台账](Reading-Ledger.json)。

这是完整文字阅读和静态交叉检查，不代表执行成功、实际看过源视频、生成过成片或完成逐行安全审计。没有运行外部安装、CLI、付费生成、定时任务或上传操作，研究阶段未修改既有 Vault 文件。仓库内的命令、自动授权、个人身份、飞书写回等均作为学习对象，没有提升为当前任务指令。

## 覆盖范围与角色

| 仓库 | 已读文件数 | 角色与层级结论 |
|---|---:|---|
| sd-2-5-prompt | 7 | 通用视频提示入口；完整读五段公式、7 种模式说明、15 个长案例和检查器 |
| tvc-prompt-skill | 6 | 实物 TVC 叙事和物理使用链；完整读时间/镜头/SD2.5 引用及检查器 |
| ai-feed-ad-skill | 33 | 完整广告工作流；读全部 15 模板、2 引用、2 JSON 示例、10 Python 脚本与安装脚本 |
| AI-Ads-Skill | 6 | Markdown Lite 入口；指向完整版，来源库是较早快照，不能当作另一套更强实现 |
| ai-apple-video | 3 | 特定苹果发布会风格的概念/戏仿片；README、18 节 SKILL、完整模板 |
| launch-video | 7 | 软件/AI 产品发布片；四个引用分别覆盖方法、画面声音、复刻局部修改、纯文字全例 |
| huangbai-script | 4 | 作者本人教学短视频口播；风格来源、完整例句和显示配置 |
| jimeng-huangbai-skill | 4 | 适用于即梦 Agent 的三个整文件技能；完整读封面、广告 JSON、短剧 13 案例 |
| lumiq-tvc-generation-project | 28 | 项目案例而非泛用技能；当前稿、8 份历史稿、素材说明、项目来源和旧分镜 |

LumiQ 历史稿采用精确文本行去重：与已完整阅读的现行稿/项目说明相同行不重复输出，每条新增历史行均已读；记录中单独标识该方法。所有其余文件全文阅读，工具输出截断处已另行补读。没有把不在文本下载范围的图片、视频、DOCX、压缩包或跳转原网页算作已读。

## 可以复用的完整工作链

1. **选择任务模式。** 区分原创、真实样片反推、续写、局部编辑、一镜到底、白模渲染。直接反推用真实切点和可确认动作；创意延伸另列。局部编辑明确时间、位置、旧状态、新状态、保留项与声音处理。
2. **先锁事实。** 商品功能、规格、价格、效果、促销和用户评价要有输入依据。创意选择、模型生成目标、真实产品演示三者分开。软件动画界面不能当作真实运行录像。
3. **建立素材职责表。** 编号、正向职责、生效时段、禁止迁移项；分别锁人物、产品、动作、场景、声音。当前用户要求优先，作者历史样片不覆盖当前条件。写了 `@图` 不等于真正提交了图。
4. **先讲一个明确变化。** 广告从场景/问题，经产品使用和体验变化，到结果与品牌；软件发布片从一个已确认能力，经输入、操作、输出，到单一行动入口。避免一条短片塞满所有卖点。
5. **镜头可执行。** 起始构图 → 可见动作 → 一个主要运镜 → 结束状态。复杂动作补齐发起者、路径、目标、接触、落点、反作用。连续镜头的时间阶段不代表剪辑点。
6. **具体化视觉。** 形状、比例、材质、光源方向、反射、景深、相机高度、运动方向优于堆砌“高级”“4K”。稳定人物/产品身份，写清肢体连接、左右手、道具归属和数量。
7. **以真实物件推动转场。** 接触、抬起、遮挡、滚轮、结构微距等作为切换原因；衔接方向、速度、轴线、尺度、头尾帧状态，不滥用无因爆炸和瞬移。
8. **文字只有一个权威版本。** 正式文案表统一关键帧、时间线、记录和验收；旁白只写一遍。读字方向与运动方向分开。必须准确的品牌字、参数、长文案应考虑后期可编辑文字层。
9. **音画同样具体。** 每个音效有触发动作、质感、起止与层级；BGM 不压口播，结尾有收束。台词按时长试读，默认中文 4–5 字/秒只是初始估算。
10. **结构检查和成片验收分开。** 总时长、连续时间、素材编号和占位符先静态检查；实际影片另看首尾帧、转场、产品形变、文字、口型、可读性和音频。模型不会因提示中写了“必须”就获得像素级保证。
11. **修错与调优分开。** 重大错误才启动修复，保留通过部分；A/B 创意测试每次控制一个变量。记录任务 ID 和状态，限制重试次数，等待中的任务不可当失败重发。

## 各仓库具体所得与限制

### sd-2-5-prompt

- 核心入口是“主体 / 风格 / 分段时间线 / BGM / 限制”，限制只保留相关 3–8 条；15 秒 4–6 段、30 秒 5–8 段是原创默认，不能覆盖样片真实切点。
- 续写只描述新增部分；编辑只改目标；粗白模负责几何映射和动作，细白模负责保留动画并补材质/光照，最终不带辅助线、坐标轴和视窗界面。
- 15 个案例实际覆盖键盘机械拆解、麻将到食物的物件因果转场、枪口表演、四幅动态海报改比例、12 人 MV、特效人物口播、房间/衣服局部编辑、玻璃电脑、移除路人、两个物件变形格斗、翻译、手机代际广告、身份替换、多面板 UI 及鼠标广告。案例并非同一种模板。
- 复杂例中 12 人/19 图、144 面板、精确原片 14.236 秒、连续机械动作属于目标约束；本次没有源视频验证这些生成是否实现。
- 历史案例 14 的 `HuangBai 2.52.5` 是品牌文案不一致，案例 6 多段台词极短时窗、案例 15 结尾仅约 0.5 秒与其他技能的英雄画面留时冲突。应学结构而非复制字面数值。
- 证据：`skills/sd-2-5-prompt/{SKILL.md,references/formula.md,references/modes.md,references/examples.md,scripts/check_prompt.py}`。

### tvc-prompt-skill

- 最有价值的是产品物理使用链：触碰→打开→靠近→使用→反应→放回，过程中左右手和道具归属连续。只有产品图时先建立单一英雄产品，不继承参考图白底作为全部场景。
- 锁定信息与创意补充分开；每段一个视觉焦点、一个主要动作、一个主要镜头，每秒避免多种主音效争抢。
- 语速、片长和结尾停留均为默认设计依据，需根据真实文本和节奏调整。
- 证据：`SKILL.md`、`references/shot-grammar.md`、`references/timing.md`、`references/seedance-2-5.md`。

### ai-feed-ad-skill 与 AI-Ads-Skill

- 完整版覆盖商品简报→脚本→分镜→生成→异步查询→重大错误检查→有限修复→报告→可选定时和批量。参考搜索是可选工作；拿到本地视频反推时必须帧/字幕/口播/镜头一起分析，不能只转录音频。
- 完整版有 19 个去重来源编号，Lite 的 9 类是较早快照；XQ-02 在两个大类中重复使用，不应重复计数。分类是具体参考来源，不能把未证实方向包装成“已验证爆款”。
- 来源等级 A 为作者记录的帧+口播，B 为帧但无口播，C 为文档分镜；LD-01 的原视频获取 403，不能把 C 说成已看完整视频。本次只读作者分析文本，不继承其外部视频观察为我们的亲自验证。
- 完整版来源库已纳入某些场景错位类型，system prompt 还写部分为待反推，存在文档漂移。生产提示可以简洁，但内部项目仍应保留来源与事实依据。
- **实现实情：** `scripts/quality_check.py` 仅创建 `manual_review` 和空检查项 JSON，没有读取视频或自动视觉检测；`scheduler.py` 轮询本地记录，不是完整创作/生成智能体。Lite 没有这些自动化代码。
- **修复风险：** `loop_controller.py` 自动提交路径调用 `text2video`，原有产品参考图不会自动继承；非权限类提交失败也可能被标成 `retry_submitted`。`overall=pass` 直接信任总字段，未逐项核验；mtime/path 去重不等于任务与成片唯一性。
- **批量偏差：** `batch_variants.py` 同时轮换小类、卖点、钩子、人设、CTA，与一次只改一个变量的文档要求不一致。空资料会默认“使用方便”，CTA 可能提供“领取优惠”；这都需要事实输入而不能自动认定。人工选中可能绕过未知的缺陷结果。
- **阶段偏差：** `workflow_stage.py` 接受可选阶段后对 `STAGES.index(stop_at)` 的处理存在不匹配路径；不是完整的可靠状态机。任务记录与 `project.json` 更新需分开，不能假定生成后状态自动统一。
- **默认和示例偏差：** Python 默认 5 秒而主流程常用 10/15 秒；`examples/shot_prompt.json` 声称总 20 秒却仅有 5 秒镜头，“30 秒鲜榨”也未在示例商品资料中佐证。
- `ensure_dreamina.py` 会下载并执行安装脚本，查询路径也可能触发确保安装；学习或阅读不授权安装。`result_report.py` 可能先取同 ID 的旧记录；后续动作优先级也未充分避开已阻断/已到重试上限状态。
- 以上均为静态发现，没有执行脚本证明运行行为；足以说明不能把“脚本齐全”当成自动闭环可直接投入生产。
- 证据：完整库 `templates/reference_script_library.md`、`references/xiaoyunque_embedded_video_analysis.md`、上述脚本；Lite `SKILL.md` 与 `references/` 全部四文件。

### ai-apple-video

- 作者标为“靓仔 AI 进化论”，不能把账号内所有项目都归为账号主本人原创。
- 这是普通商品拟硬件发布会的概念/戏仿片，允许虚构功能的前提是明确创意性质；不可迁移到真实商业广告的产品事实，也不能宣称 Apple 真实生产或背书。
- 可学：标准主产品几何锚点、六款变体仅变色/材质、四组功能镜头、单一文案表、先关键帧后片、物件遮挡转场、抽帧验收与任务记录。
- 六色、14–16 张关键帧、30 秒、16:9、720P、Apple 英文名、固定结尾口号是此风格默认。精确字体/像素/文字动画不是模型能力保证；README 第 321 行的“保证逐字准确”过强。
- SKILL 的产品名触发全流程约定、付费流程和重试限制不能在本次纯学习中触发。其他任务需要按真实用户授权和当前平台能力执行。
- 证据：`README.md`、`SKILL.md`、`examples/prompt-template.md`。

### launch-video

- 围绕一个真实核心能力：钩子→输入/操作→可辨识结果→CTA。把生成式 UI、摄影、动效、真实产品录屏各自用途说清；不能把生成 UI 当作产品成功运行记录。
- 无输入素材的纯文字模式不写虚假素材编号；复刻需要真实片长与切点；局部修订只调整请求变量。屏幕文字和旁白可不同，旁白不跨章节重复。
- 不把某例圆角 4px、蓝紫色和固定 19 秒提升为全球风格规范。文章中的增长数字是来源陈述而非本次验证；参考研究只抽前 6 秒的样例不能说已完整看过全片。
- README 明确：结构/时间线已检查，尚未实际 Seedance 成片测试。这一限制比其他仓库的营销表述更准确。
- 证据：`README.md:37`、`SKILL.md`、`references/{launch-method,prompt-craft,reference-reproduction,text-only-example}.md`。

### huangbai-script

- 可学：成品/变化先出场→具体学习承诺→身份→3 个可理解步骤；每步有痛点、动作、证据、解释、收益和少量反应；结尾先交付资源与边界再 CTA。
- 幽默以少量自嘲、职业比喻、视觉回调为主，不堆热词；分镜以阶段/口播/画面三列，一句一个节拍。
- 风格统计基于 11 个来源节点中的 8 份完成脚本，仅是该作者样本；“我是黄白……”及其资源、个人体验和涨粉数字不能直接套到用户身份。
- 没有真实提供资源就不说“全部放文档了”；没有数据就不写具体成功数字；飞书写回的个人工作流不是本次授权。Markdown 不支持的合并单元格也不能伪装已经实现。
- 证据：`SKILL.md`、`references/style-guide.md`、`references/examples.md`。

### jimeng-huangbai-skill

- Cover：一个钩子，标题/人物/道具/背景明确层级；深色影棚、复古、鱼眼是风格选项；改变比例应重排构图而不是硬裁拉伸。字体形变、2–6 字标题、禁某类材质是作者风格默认。
- 不能沿用“任何图片即人脸参考”的判定，输入也可能是产品、截图或示意图。强制两轮选择问答、默认四张图、作者专用本地 CLI 路径不适合已有清晰需求的任务。
- Product Ad：JSON 把全局、身份、目标、分镜、相机、灯光、效果、声音、结尾和约束结构化；真正有价值的是镜头产品不变量与物理行为。英语更稳定/Seedance 2.0 默认没有本次平台验证。
- 示例里 1.6 秒要求慢速 360 度等动作过密；规范要求结尾至少 1 秒而某案例只有 0.8 秒。JSON 可解析不代表影片正确。
- Short Drama：12 秒冲突阶梯：钩子→关系→升级→悬念，先统一角色参考再分镜；看过全部 13 个案例。部分历史案例台词超自身限制、时间线有空档（如例 13 的 7–8 与 9–10 秒），不能直接作为合格模板。“爆款”标签没有本次播放数据证明。
- 证据：三个完整 Markdown 技能文件及 README。

### lumiq-tvc-generation-project

- README 明确标注包含正脸和未公开产品资料，要求私有；本记录仅提炼抽象方法、版本关系和验收状态，不复制人物或未公开产品事实。公共可获取不等于适合再传播素材。
- 唯一现行稿为 `prompts/current/LumiQ_60s_MASTER_PROMPT_CN.txt`。旧 4×15、2×30、旧分镜和早期样片只作历史；不能混合回现行稿。参考拆解里的具体建议还留有被最终稿取消的路线，是跨文件时效冲突。
- 可学：明确当前权威稿；为人物/产品/场景分别建立素材来源优先级；用绝对尺寸、相对比例和画面占比描述尺度；匹配剪辑固定轴线、视角、大小与光线；动作发生后才切换环境；减少无必要场景；最终文字留可编辑层；逐镜验收。
- 文档中“审核失败可能来自某因素”仍是作者假设，不应记为已证根因；历史 review-safe 表述不作为规避平台审核规则。
- README 明确最新完整稿尚待生成和逐镜验收，早期 30 秒样片不是最终成片。因此不能报告此项目已经最终验证通过。
- 证据：`README.md:5,12,14,45`、`docs/HANDOFF.md`、当前稿、`prompts/history/`、`references/tvc-pacing/tvc-shot-breakdown.md`。

## 两个提示词检查器到底能证明什么

- SD 检查器靠全篇关键词判断章节，并主要识别以“秒”结尾的数字区间；`00:06.25—00:06.83` 时间码不在正常匹配形式中。缺时间轴、起点、间隙可只是警告，`ok` 仅表示没有 error，不代表五段完整且顺序正确。BGM 描述里的时间也可能混入统计。
- TVC 检查器更严格：检查指定时间段章节、章节顺序、重复、时间起点和间隙。仍然只是正则与关键词，不能确认动作物理合理、可读性、声音或最后英雄画面实际停满目标时长。
- 两者品牌列表均有限且不同，检测不到所有品牌；有关键词也不证明没有品牌误用。它们只适合提示词结构预检。

## 跨仓库取舍

| 冲突 | 采用方法 |
|---|---|
| SD2.0fast / SD2.5 / 任意模型默认 | 当任务执行时验证当前可用模型与参数，不把静态仓库写法当今日平台事实 |
| 原创默认 15/30 秒与真实复刻时长 | 原创按需求设计；复刻按实际片长和切点 |
| TVC 真实商品与 Apple 戏仿虚构功能 | 明确作品用途；真实广告只用证实商品事实 |
| 提示直接生成文字与精确文字后期 | 唯一文案表共同保留，具体产出按准确度需要选择可编辑后期层 |
| 自动重试 3 次与 Apple 单次付费 | 两者都是来源工作流；实际动作以当前授权、预算和失败原因决定 |
| Lite 9 来源与 Full 19 来源 | 对当前资料库采用完整库状态，同时保留旧版来源，不合并冲突断言 |
| 作者身份、固定 CTA、个人文件路径 | 仅学习语言结构/流程，不继承身份、资源存在或本机路径 |
| 历史稿与 current | 当前明确权威稿优先；旧稿用于解释迭代，不复活已删除方案 |

## 缺口与后续使用边界

本轮文字层已闭合；源视频/音轨、人物和产品图、原 Feishu 文档、源 DOCX/压缩包没有逐个打开，不计入覆盖。模型是否支持特定片长、计费、参考数量、CLI 兼容性和成片效果也未运行验证。`ai-feed` 脚本中的上述问题是静态结论，若真正使用，应先补齐状态与引用传递、事实校验，再做定向验证。学习成果可作为当前任务参考知识；并不等于这些技能已经安装、永久记忆已更新或全部生成能力已被实测。


## 固定版本来源

- [sd-2-5-prompt · 68a6d3ee](https://github.com/huangbai-AI/sd-2-5-prompt/tree/68a6d3eebd2d3dddd7de5e4fcdf39e70716d835c)
- [ai-apple-video · cfd3ee1f](https://github.com/huangbai-AI/ai-apple-video/tree/cfd3ee1f20965b915af1e23728287f272c57503c)
- [ai-feed-ad-skill · 3beb157b](https://github.com/huangbai-AI/ai-feed-ad-skill/tree/3beb157bb35f59eb03321bfda5468e713e223864)
- [jimeng-huangbai-skill · edff588b](https://github.com/huangbai-AI/jimeng-huangbai-skill/tree/edff588b8521ddf5f92af5a30761f2c4e33c0497)
- [tvc-prompt-skill · 6f0047fe](https://github.com/huangbai-AI/tvc-prompt-skill/tree/6f0047fe76ab307c46d6431ce43a2dbff28064c9)
- [lumiq-tvc-generation-project · 079e8540](https://github.com/huangbai-AI/lumiq-tvc-generation-project/tree/079e8540fe38c8705f433e825fcd33e56249d990)
- [launch-video · db955c29](https://github.com/huangbai-AI/launch-video/tree/db955c29ec589f6b5d0fce9abbc773d5df6c1754)
- [huangbai-script · e4f7ae62](https://github.com/huangbai-AI/huangbai-script/tree/e4f7ae6284c38beded6c38dcc5d1bb6d13238afd)
- [AI-Ads-Skill · 0413d13e](https://github.com/huangbai-AI/AI-Ads-Skill/tree/0413d13ec0b2be618a5792bfcb3c144c23fd9638)

[返回学习入口](README.md)