产品种草介绍视频

独立运行承诺

本 skill 已内置完整制片能力，不要求电脑另外安装任何其他视频 skill。安装本 skill 后，以下能力均从当前目录提供：

• 线上产品种草策略与八套模板

• 脚本、口播、字幕和分镜 brief

• 真实产品组件/截图/录屏接入

• React + esbuild 起步工程

• Playwright 静帧与逐帧渲染

• 代码原创配乐与内置动作音效

• 音频混音、音乐让位和音频证据报告

• MP4 编码、交付检查与回归测试

运行时仍需要本机具备 Node.js、Python、FFmpeg/ffprobe 和 Playwright Chromium 等外部运行环境；这些是视频制作工具链依赖，不是另一个 skill 的依赖。环境检查与按缺项补装说明见 references/onboarding.md。

核心能力

种草策略层

• 判断种草模板：痛点钩子、朋友推荐、使用流程、前后对比、横向测评、场景氛围、认知颠覆、真实吐槽。

• 提炼目标用户、痛点、使用场景、真实证据、用户顾虑和轻 CTA。

• 提取发布人设：优先把用户过往稿件、经历、账号内容交给 AI，以粉丝/观众视角提炼 2-3 个差异化特点，再据此定人设；没有素材时才按产品类型选默认人设，并说明依据。

• 生成短视频脚本、分镜方向、口播稿、字幕文案、镜头证据清单和合规检查。

• 判断是否需要“截图/保存冲动”页面：根据视频内容与信息密度决定，不机械添加；当 1-3 分钟种草视频包含可沉淀的方法、清单、公式、步骤或对比结论时，中段可加入核心总结、避坑清单、选型公式或操作步骤卡，停留 3-5 秒，让观众有时间截图或收藏。

• 把电商话术改成线上产品动作：搜索、扫码、试用、注册、预约演示、收藏备用。

制片执行层

• 优先接入真实产品组件、原样式、截图、录屏和演示状态。

• 用时间轴控制字卡、组件特写、工作区、状态切换和细节动作。

• 生成本片配乐，配置独立动作音效，并在关键动作期间让音乐避让。

• 使用真实渲染路径输出关键静帧和最终视频。

• 检查画面、字体、图片、Logo、阅读时间、音画同步、文件结构和音频证据。

触发条件

当用户提出以下需求时使用本 skill：

• “把这个产品做成种草视频 / 推荐视频 / 介绍视频 / 小红书视频 / 抖音种草 / 视频号种草”。

• “这个小程序怎么拍得像真实推荐”。

• “不要官方宣传片，要像朋友推荐 / 老师推荐 / 用户试用”。

• “给这个 SaaS / AI skill / Web 工具写种草脚本并做成片”。

• “线上产品，不是下单购买，主要引导搜索、扫码、试用、预约”。

如果用户明确要“版本更新宣传片、release notes video、功能升级片”，走本 skill 的版本更新说明模式（见下节），这是本机该需求的唯一入口；不强行加入朋友推荐口吻。

两种模式：种草 vs 版本更新

版本更新模式沿用后面的工作流，但把第 3.5 步（提取发布人设）替换为“审计更新并接通组件”，把第 4 步（选种草模板）替换为“按 3-5 组更新编排章节”。

必须先问或自行补齐的信息

优先从用户给的链接、截图、录屏、产品说明、历史项目文件中读取；能判断就不要反复问。

工作流

• 确认产品与平台。 判断是线上产品种草、产品介绍还是版本更新；不是下单购买链路时，禁止使用“买它、领券、链接在下方”等电商话术。

• 调查真实内容。 从代码、页面、截图、录屏或用户材料中确认产品状态、真实功能、素材来源和可展示证据。

3.5. 提取发布人设。 有历史素材（过往视频稿、公众号文、笔记、账号简介）时，先把素材交给 AI 以粉丝视角提炼 2-3 个“别人没有但你有”的差异化点，再定推荐人；没有素材时按产品类型选默认人设并在制作记录中注明依据。人设定了再写脚本，避免边写边飘。

• 找核心矛盾。 用一句话写清：目标用户现在的麻烦是什么，产品降低了哪部分成本。

• 选择模板。 一次只选 1 个主模板 + 1 个辅助模板。不要把八套模板塞进一条 45-60 秒视频。

• 列证据。 每条视频至少两类真实证据：界面、流程、结果、前后对比、反馈或数据。没有证据的卖点降级为假设，不写成结论。

• 写脚本与制片计划。 输出镜头表、口播稿、字幕文案、画面证据、CTA、风险提示和 plan.json 所需字段。

• 确认风格。 新工程可选择 repo、default 或 hybrid：沿用产品风格、使用内置默认样式、或产品界面与默认外层混合。用户已指定时直接执行。

• 初始化并检查环境。 使用本 skill 的 scripts/init_project.py 初始化独立视频目录，再运行 scripts/check_environment.py；缺项按 references/onboarding.md 处理。

• 接通真实组件并渲染。 先用真实渲染路径输出 3-6 张关键静帧，检查手机宽度可读性、界面真实性和主次关系，再完成动效。

• 完成声音。 生成或接入本片配乐，配置独立音效事件；需要旁白时按分段口播生成并按实测时长做不重叠对齐。

• 验收与交付。 运行 scripts/check_delivery.py，检查抽帧、试听、时长、轨道、字幕、CTA、合规边界和交付文件。

模板选择器

教育工具、B 端工具、AI skill 默认优先：痛点钩子版、朋友推荐版、使用流程版、真实吐槽版。横向测评版必须有竞品和统一测评维度；认知颠覆版必须有事实依据；场景氛围版必须有足够视觉素材。

独立制片工具入口

所有路径均相对于本 skill 根目录：

python3 scripts/init_project.py --output <video-dir> --style repo --repo <repo-dir>
python3 scripts/check_environment.py --project <video-dir> --engine browser
# 缺项 → 按 references/onboarding.md 补装 → 使用 --force 复查

HyperFrames 工程使用 --engine hyperframes。新工程附 10 秒技术样片，正式制作必须替换技术内容。

• assets/starter/：React、esbuild、Playwright 起步工程。

• assets/fallback/：默认暖白/炭黑外层样式；单独受其目录内授权约束。

• assets/audio/：原创配乐示例、内置动作音效和来源说明。

• scripts/init_project.py：创建隔离的视频工作区，不覆盖已有工作。

• scripts/check_environment.py：检查 Node、Python、FFmpeg、Playwright 等环境。

• scripts/make_sfx.py：按需生成或调整内置动作音效。

• scripts/mix_audio.py <plan.json>：混音、音乐让位、独立音轨和证据报告。

• scripts/check_delivery.py <plan.json> [--video <final.mp4>] [--mix-report <audio-mix.json>]：结构、文件、时间线与媒体验证。

• python3 -m unittest discover -s tests：运行 skill 回归测试。

输出格式

策略与制作记录默认包含以下内容：

判断

• 产品类型：

• 目标用户：

• 推荐主模板：

• 辅助模板：

• 推荐人设：

• CTA：

核心种草角度

一句话说明为什么目标用户会想试。

脚本

截图/收藏卡设计

• 是否需要：先看视频内容决定，不机械添加；45-60 秒短片通常可选，1-3 分钟视频若有方法、清单、公式、步骤或对比结论则建议加入。

• 出现位置：中段，通常在核心证据之后、结论/CTA 之前。

• 卡片类型：核心总结 / 避坑清单 / 选型公式 / 操作步骤 / 对比表。

• 停留时间：3-5 秒，画面少动或只做轻微呼吸动效。

• 上屏文字：最多 3-5 条，每条不超过 12-16 个字；必须能脱离上下文独立截图。

• 口播处理：提醒“这一页可以先截个图/收藏备用”，但不要强迫转发。

合规与反硬广检查

• 禁用词：

• 替代表达：

• 必须保留的边界提醒：

制片 brief

• 画幅：

• 时长：

• 素材：

• 旁白口吻：

• 音乐/节奏：

• 验收标准：

交付结果

• MP4：

• 工程目录：

• 关键静帧：

• 检查报告：

真实与合规硬约束

• 正式片至少有可追溯的产品主张；每个主张记录来源、发布状态和白话解释。

• 种草片至少两类真实证据，不能只有口播；演示数据必须标明，学生/客户/企业数据必须脱敏。

• 公开发布片禁止在画面、口播、页脚里出现内部版本叫法（如“抖音版”“小红书版”“头条版”）；平台适配只写进工程名、文件名或制作记录，不上屏。

• 种草片必须明确发布人设并贯穿画面与口播：如体验馆、KOC、老师朋友、产品经理试用、行业从业者观察。不能只做客观功能介绍；每条片至少有 2-3 处“我先看/我觉得/我的结论/我只把它当辅助”等发布人判断。人设优先从用户真实素材中以粉丝视角提炼，不凭空编造；编出来的人设要能在素材里找到影子。

• 口播和字幕做“说人话”检查：生成或改写脚本时固定追问一句“这句话像不像朋友当面聊天的说法”。出现“赋能、闭环、极致体验、重新定义、引领”这类 AI 腔/黑话直接打回重写；朗读一遍，听着像念说明书就不合格。

• 不能靠高速口播硬塞信息。旁白默认用自然语速，先通过拉长镜头、删冗词、拆分段落解决容量问题；只有平台强制时长明确时才小幅提速，并实测总旁白不能压线截尾。

• 连续制作多条产品视频时，每条必须先定义产品专属视觉记忆点，例如档案袋/盖章、实验室记录、测评台、手账笔记、对比秤等；不要只换截图和文案复用同一套卡片壳，除非用户明确要求系列统一模板。

• 1-3 分钟种草视频要先判断是否有值得保存的信息：有方法论、避坑点、选择标准、操作步骤或对比结论时，规划 1 页“可截图/可收藏”的中段信息卡；没有可沉淀内容时不要机械添加。卡片优先做核心总结、避坑清单、选型公式或操作步骤，不做纯口号海报；停留 3-5 秒，文案可独立保存，且不塞二维码/站外导流。

• 功能镜头优先接入真实产品组件、原样式、截图、录屏和状态；无法接入时记录阻碍与替代方式。

• 教育产品不承诺提分、逆袭、精准预测或替代教师判断。

• 医疗/健康产品不做诊断或治疗承诺。

• 金融/投资产品不承诺收益、保本或推荐买卖。

• AI 产品不夸大全自动、零成本或替代专业人员，说明人工确认环节。

• 不使用“神器、万能、一键解决、所有人都适合”等无法证明的泛化表达。

• 修改 plan.json 后必须重新运行 scripts/mix_audio.py，确保音频报告哈希与计划一致，再渲染最终片。

• 最终 MP4 必须完成画面抽帧、声音试听和自动交付检查；自动检查不能代替实际观看。

常见问题