把复杂剧情/故事大纲拆分为 Seedance 2.0 的"镜头1/镜头2/镜头3"多分镜结构。每个分镜按 4 维度组织（运镜 + 主体动作与表情 + 位置/空间变化 + 音频）。用于"帮我把这个故事写成 Seedance 提示词"、"分镜脚本"、"多镜头视频"、"剧情复杂的视频"、"剧本转分镜"等触发场景。
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剧情 → 多镜头分镜。Seedance 内部把时间和空间解耦，复杂视频最理想的形态是时间轴化分镜。
loop-ready motion with seamless start and end frames镜头1、镜头2、镜头3 等标识，按事件发生顺序组织（先主后次）把用户给的剧情拆成 3-5 个关键节拍。每个节拍对应一个镜头。问自己：
如果用户提到要用参考图/视频，明确每个素材的"功能角色"：
| 角色 | 作用 |
|---|---|
| 角色锚定 | 锁定角色外观（推荐：大头照 + 全身照） |
| 场景定调 | 锁定环境与风格 |
| 运镜参考 | 锁定镜头语言与动作节奏 |
| 节奏氛围 | 用音频控制情绪、音色 |
推荐配置：4-5 个素材，不要用满（过多会导致风格冲突）。
[素材分配 + 主体定义]，参考 @视频X 的运镜方式（如有）。
镜头 1：[运镜] + [主体@素材N 的动作与表情] + [位置/空间] + [音频]。
镜头 2：[运镜切换] + [主体@素材N 的动作变化] + [位置变化] + [音频]。
镜头 3：[运镜] + [主体动作] + [位置] + [音频]。
[整体约束：风格/色调/质量/稳定性]
## 分镜脚本
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[完整分镜提示词]
\`\`\`
**镜头数**：N 个 · **推荐时长**：10-15 秒 · **比例**：[X:Y]
**镜头节拍分析**：
- 镜头 1（建立）：[简述]
- 镜头 2（发展）：[简述]
- 镜头 3（结尾）：[简述]
**素材建议**：[告诉用户准备哪些参考素材]
用户输入："女主在医院接到坏消息后崩溃"
节拍拆分：
输出：
将@图片1的中年女性定义为主角，故事场景设定在@图片2的医院走廊。整体运镜参考@视频1
的中景跟拍。
镜头 1：医院走廊白炽灯下，主角@图片1 靠在墙边低头看手机，肩膀放松，嘴角带着浅
浅的微笑回复信息。中景平稳跟拍，从侧面缓慢推近。窗外傍晚柔光，画面
色调温暖。<远处护士站的低语声和脚步回声>。
镜头 2：手机响起，她抬手接听，镜头切到面部特写。瞳孔瞬间放大，下颌线绷紧，呼吸
屏住三秒。她的手指无意识地攥紧手机壳。固定机位，焦点锁定在眼神变化上。
背景虚化，色调变冷。<电话听筒里隐约的机械嗓音 + 心跳声渐强>。
镜头 3：她快步走进走廊尽头的洗手间，背靠门缓慢滑坐到地上，双手抱住膝盖，肩膀
开始无声颤抖。镜头从上往下缓慢拉远，最后定格在她蜷缩成一团的全景。
荧光灯白光与瓷砖冷调。【背景音】只剩水龙头滴水声和压抑的抽泣。
全程画面高清电影纪实风，色调由暖转冷，光影柔和；人物面部稳定不变形，动作自然
流畅，无卡顿无闪烁；不要生成水印、Logo、字幕。
镜头数：3 个 · 推荐时长：12-15 秒 · 比例：16:9
镜头节拍分析：
素材建议：女主大头照 1 张 + 女主全身照 1 张（保 ID 一致） + 医院走廊场景图 1 张 + 中景跟拍参考视频 1 段。共 4 个素材，不要再加。
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生成符合 HappyHorse 1.0 严格规则的紧凑提示词（30-55 词），主体先行 + 明确镜头技术 + 音频激活路径（with X audible / speaking English at natural pace）。可选加入"8s 时序节拍"结构。用于"用 HappyHorse 生成视频"、"做个 3-15 秒短片"、"要原生带音频的视频"、"ASMR 视频提示词"等触发场景。
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生成符合 Kling 3.0（可灵 3.0，快手）规则的视频提示词。三种写法自适应：4 部分基础公式（短视频）/ 5 层进阶公式（剧情+音频）/ 图生视频专用（只描述运动）。Kling 是 2026 年中文理解最强、原生音画同步、最长 2 分钟、支持角色定向发声、Motion Brush 的电影级模型。用于"用 Kling 生成视频"、"可灵 AI 提示词"、"中文视频生成"、"带原生音频的剧情视频"、"图生视频"、"角色对话视频"等触发场景。
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根据用户的视频需求(场景、时长、音频、语言、平台限制、预算、是否需要本地部署/角色一致性等),从 16 个主流 AI 视频模型(12 商业 + 4 开源)中推荐最匹配的 1-3 个,并解释为什么。覆盖商业:Seedance 2.0、HappyHorse 1.0、Kling 3.0、Sora 2、Veo 3.1、**Gemini Omni**(2026-05 新)、Runway Gen-4.5/Aleph、Pika 2.5、Hailuo 02、Hunyuan Video 1.5、Wan 2.7、即梦 AI;开源:LTX-Video 0.9.7、Mochi 1、CogVideoX 5B、Higgsfield Soul。用于"用哪个 AI 视频模型好"、"Sora 还是 Kling"、"国内有什么模型"、"哪个免费"、"哪个支持中文"、"哪个能编辑已有视频"、"哪个能本地部署"、"哪个角色一致性最强"等触发场景。
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把一条 AI 视频提示词从源模型(如 Sora 2)的写法风格转换为目标模型(如 Kling 3.0 / Wan 2.7 / Veo 3.1 等)的最佳实践写法。基于 110 条 10 场景 × 11 模型对照基准数据(prompts/data/cross-model-matrix.json),不是凭直觉重写,而是查表式 in-context learning。10 场景:产品 / 双人对话 / 物理动作 / 图生视频 / 多人会议 / 恐怖 / 自然延时 / 抽象 / 武侠 / 萌宠。用于"Sora 已 EOL 帮我把这条提示词改成 Veo"、"我有 Kling 提示词想跑 Wan"、"跨模型 A/B 测试"、"把英文 prompt 优化成 Kling 中文版"等触发场景。
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诊断 Seedance 2.0 生成视频时出现的常见问题（人物 ID 漂移/双胞胎/字幕/Logo/风格漂移/延长跳变/画质劣化/特效不对/中文发音/音色不准/结尾噪音 等 12 类），定位根因并给出修复后的提示词。用于"我的提示词生成出来不对"、"视频里出现奇怪的字幕"、"人脸不像参考图"、"出现两个一样的人物"、"风格变了"、"怎么修这个提示词"等触发场景。
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把用户的自然语言视频需求转换为符合 Doubao Seedance 2.0 进阶公式的提示词（8 要素：精准主体+动作细节+场景环境+光影色调+镜头运镜+视觉风格+画质+约束条件）。用于"帮我写一个 Seedance 提示词"、"生成视频提示词"、"做个产品广告视频"、"用 Seedance 生成 XX"等触发场景。如果用户没明确说 Seedance，但描述的是单一镜头的复杂叙事/多主体/电影感视频，也优先用此 skill。
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