唐霜

2024年我离开腾讯的时候，请团队小伙伴吃饭，饭后小伙伴问我，“你说AI会取代写代码，能展开说吗？”，但对当时的我而言，无法系统性回答这个问题，我智能说自己有这样的直觉，AI正在显露出它在写代码领域的厉害之处，但是，对于2024年的我，这几乎是难以回答的问题。

时间已经过去了2年多，现在，我相信无需我多言，当时问我的小伙伴自己已经在心里有了答案。

离开腾讯之后，我开始构建自己的系统，在花了6个多月之后，这套系统初见雏形，纯手工打造，精致而且尽在掌控。我上线了一些产品，有的效果不错，有的石沉大海。但我翻看自己的代码时，往往有种赏心悦目的怡然自得。这些精巧的设计，让我感叹写代码真有趣，足以慰藉人生中的孤独。

然而，这一切的美好，在一个2025年的炎热的午后被打破。我第一次在这一套精密的代码系统中，使用AI编程来完成一些新功能。从2025年中开始，我几乎没有手写过一行完整的代码，所有的代码、架构、UI设计，几乎都是AI帮我完成的。这一切看起来顺其自然，直到最近的一件事，让我突然冷汗直流，内心深处的恐惧吞噬了我的好脾气——我发现，我正在用AI亲手毁掉我的项目。

这天，我照常打开代码编辑器，和Codex对话。但是当我在处理一个bug很久之后都没有修复时，我开始有点焦虑。我让codex告诉我，这个功能涉及的代码都在哪里，给我列个列表。它非常完美的给了我一个列表，我点击进去，开始打算自己查看代码来修复。那一刻，我对自己手动改代码的自信心是爆棚的，因为我知道，这套系统是我亲手打造的，虽然中间AI帮我写了很多代码，但是再怎么变，它的地基是我搭建的，我不可能搞不定，无非是要多花一些时间。然而，当我开始深入去阅读代码时，我傻了，我完全不懂这些代码在干什么！！

我瞬间僵住了，我自以为是这套代码的创造者，总设计师，引擎的操控者，AI不过是给我搭了把手。可现实给了我一记狠狠的耳光，我真的不懂这些代码是在干嘛。它们就像一串奇怪的歪歪扭扭的蚂蚁，但是它们却正常工作着，支撑着几万用户的正常使用。我意识到，这个bug可能藏在1万行代码中那个不起眼的角落，但是，我却不可能通过手写代码的方式找到它。

最后，我只能加大调试剂量，让AI帮我一步一步排除问题可能出现的地方，每一次找到可能的原因，AI就会改上几十行代码，不知不觉，在经过十多轮调试后，终于解决了。可此时，我却毫无快乐可言，因为我知道，在这个过程中，每次AI修改的那几十行代码，可能又在撼动另外一个地方的功能。

最后，我垂头丧气的关掉了所有窗口，深深呼吸了一口气。

从那之后，我再也不敢尝试手写代码，几乎所有的调整，都是AI帮我完成。这套原本有我亲手写下第一行的代码，在我一次又一次，实现一些以前没遇到过的功能时，那种开心的状态，那种在深夜为了实现一个算法而进入心流状态的日子，那种编程的乐趣，我知道，再也回不去了，这套看似功能齐全的代码，我的项目，可能永远离开了我的掌控。

哈喽大家好啊，好久没发东西了。这段时间一直在忙产品相关的工作，比较少分享技术或者开源方面的探索。

这几天遇到一个挺有意思的现象：好几个小伙伴跑来问我，能不能一起拼一个 GLM 5.1 的套餐来写代码。毕竟目前国内模型里，5.1 确实算最强的那一档。再加上 Claude 官方最近上线了 KYC（身份认证）策略，用它的服务得做身份验证，而且本身就屏蔽了国内用户——这让国内的小伙伴用 Claude 的成本越来越高。很多渠道可能都面临关闭的风险，于是大家又把目光投回了国产模型。

智谱 5.1 发布后反响确实不错，但让人不爽的是：官方把直接订阅 Coding Plan 的入口给关了。据说是因为算力紧张，做这个套餐本身也比较亏本，现在就搞成“放量”模式——有点像秒杀，一出来就被抢光。好多小伙伴想买都买不到，有钱花不出去的感觉。

我自己手上倒有一个 Max 套餐。之前做 Claude Code 深度教程的时候，很多小伙伴通过我的推荐去买了套餐，官方给了我一笔返现奖励，我用这笔钱买了 Max 套餐。之前上车的朋友应该没亏吧？😄

现在这个套餐我自己用得不多，主要还是在用 Codex（GPT 模型写代码）。我就想，既然我用量少，能不能把这个套餐分享出去？收点钱回回血也行，实在不行免费分享也可以。

正好有小伙伴来找我，想“搭车”一起用这个套餐。但问题来了：官方并没有独立的 API Key 专门给 Coding Plan 用。在智谱官网上，所有服务的 token 是混在一起的——我账户里还有不少余额，是用来调用其他模型服务的。如果把 key 直接交给小伙伴，万一（不是不信任）把我通用 API 的余额也消耗掉了，那就尴尬了。

有没有现成的方案？

我找了一圈，市面上确实有中转系统（比如 One API 这类），可以把海外 Claude、GPT、Gemini 的 token 转给国内用户用。但那种方案太重了，面向的是跨境卖 token 的场景。我这边就是几个熟人一起用一个套餐，没必要搞得那么复杂。

搜了一圈，没找到合适的。那就自己做一个吧——反正功能上也不难。

一个晚上从 0 到上线

昨天晚上，我开始用 Claude Code，连上 GPT 和 GLM，把我的想法讲了一遍。让它帮我梳理需求、出 PRD 文档，然后根据文档设计系统架构。接着我开启了 Claude Code 的 Ralph 模式（需要装个插件，用一条命令就能让 AI 一直跑，直到它认为自己完成了所有需求）。

我让它自己跑，然后我就去睡觉了。

今天早上起来验收，功能基本都实现了，但细节上还有些问题：UI 不够好看，一些交互逻辑需要打磨。于是花了一整天，跟 Claude Code 和 AI 一起把系统打磨完，下午快吃饭的时候上线了。

AI Coding 的真实体验

现在做一套系统确实非常快。我的流程很简单：让 Claude Code 出设计文档、实现文档，然后开始跑。

但花时间最多的阶段，不是“从 0 到 1”，而是 从 1 到 100 的精细化打磨。

从 0 到 1 基本可以无人值守，AI 自己就能搞定。但精细化打磨的时候，你必须盯着它，出结果后马上验证，给实时反馈。比如 UI 上哪里不对、交互逻辑怎么改、隐私安全怎么保障——这些细节在初始阶段 AI 是没法帮你做好的。

我一整天绝大部分时间都在做这件事：告诉 AI 哪里有细节问题，让它改，然后验证。这个过程需要实时互动，不可能完全放手。

之前有做产品的朋友跟我交流，说他们对产品的理解很好，想借助 AI 独立实现产品。但经过这一天的体验，我发现他们可能能做到 0 到 1，但很难做到 1 到 100。因为有些东西你根本不知道“需要有这个东西”——比如加密、数据库字段、算法逻辑。你不知道，就没办法让 AI 帮你做。

当然，我们做技术的人从 90 分到 100 分能做得到，但从 0 到 1 的想象力可能不如产品经理。所以最好是两种思维都有——或者像我们这样，一个人既懂技术又懂产品，还得懂点营销。

AI 让大家失业？我觉得可能有一半的冲击，但完全颠覆行业还远着呢。比如界面审美——你得让 AI 装上视觉、理解效果、具备审美，这几乎不可能。所以目前来看，人还是不可或缺的。

我做的东西：AICodingBus

回到正题。我做这个系统叫 AICodingBus（AI 编程巴士），所有小伙伴都是来“搭车”的。

· 共享自己的 token，或者搭车使用别人的 token。
· 平台本身没有任何收费项目，只做分享和限制功能。收费什么的大家线下（场外）自己解决。
· 目标是熟人之间的 token 共享，不是那种中转服务商。

使用流程很简单：注册账号 → 创建共享池 → 填入上游服务商的 API 地址和 Key → 生成邀请链接 → 审核通过后，使用者就能拿到平台提供的 URL 和 Key，放到自己的编程工具里直接用。

核心设计点：

1. 额度分配：比如一个套餐 3 个人用（包括创建者自己），可以设置平均分配份额，避免一个人把所有人的额度都用光。
2. 隐私保护：使用者只能看到自己的用量，创建者能看到整体用量，但看不到其他人的具体用量。
3. 防坑机制：如果创建者收了钱，不能随便踢人（只有成员主动退出）。当然这防不了君子不防小人——创建者可以直接在官方层面删掉 Key。后续可以考虑加信任评分系统，让大家知道谁靠谱。

个人建议一个共享池不要超过 10 个人，五六个人最好，方便管理。

使用地址：https://aicodingbus.24×7.to

使用说明：https://www.bilibili.com/video/BV1MMd6BvEuF/

最后

通过这次体验，我觉得 AI 编程确实很高效，但也没有想象中那么“傻瓜化”。我做这个工具主要想解决日常开发中的小问题，没打算靠它盈利。

如果你也有 token 共享的需求，或者对这个工具有什么想法，欢迎在评论区聊聊～

有机会再和大家聊更多话题，拜拜！

你是不是看到过非常专业的视频生成控制的演示呢？在别人用AI生成的视频演示中，你能看到他们可以让AI完全按照自己的想法生成视频。今天，我就把这个秘诀教给你。

想要严格控制AI生成视频的整体过程，我们推荐一种标准化结构的提示词格式，这种格式向AI提供了全面的生成依据，因此，可以做到精准把控。

让我们先看一个案例。

下面这个视频是用通用语言描述生成的视频：

提示词如下：

健身房，大叔对着镜子努力举哑铃，表情狰狞。旁边肌肉男轻松拉起三倍重量，结果裤子崩开，露出卡通内裤。大叔憋笑到岔气，哑铃砸到脚，单腿乱跳撞倒一排蛋白粉罐，粉尘漫天，所有人变成“雪人”。

而下面这段视频的，则是用我们标准结构的提示词生成：

提示词如下：

镜头1（0-2秒）
运镜：固定镜头
画面：中景，平视，顶光。中年大叔在健身房镜子前奋力举哑铃，面部肌肉紧绷，嘴角抽搐，双臂微微颤抖。
音效：哑铃碰撞声。
---
转场：镜头跟随视线右移
---
镜头2（2-5秒）
运镜：缓慢推进
画面：特写，侧光，低饱和度。肌肉男轻松举起三倍重哑铃，裤子突然崩开，露出卡通内裤，周围人表情从惊讶到憋笑。
音效：布料撕裂声。
---
镜头3（5-8秒）
运镜：轻微晃动
画面：全景，俯拍，高对比度。大叔憋笑岔气，哑铃脱手砸到脚，单腿跳跃撞倒蛋白粉罐，粉尘弥漫，所有人变成"雪人"，表情从痛苦到滑稽。
音效：哑铃落地声、罐子倒下声、粉尘飞扬声。
---
音效（0-8秒）：健身房背景噪音

可以看到，AI遵循了我们提示词中至少90%的指令。

那么，一款标准结构的提示词格式是怎样呢？下面就是一份我们总结的标准提示词示例。

写实纪实风、自然光、低饱和、轻微颗粒感。（可选）
---
镜头1（0-3秒）
运镜：固定镜头，轻微手持感（可选）
画面：中景，平视，侧光。角色A（通过 mention 引用）坐在凌乱书桌前，台灯只照亮半张脸。
台词（角色A，低沉且疲惫）：“又来了。”（可选）
音效：虫鸣声。（可选）
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转场：硬切，跟随角色A视线方向（可选）
---
镜头2（3-6秒）
运镜：缓慢前推（可选）
画面：特写，俯拍，焦点从虚到实。桌上笔记本内页墨水晕开形成黑色圆点。
台词（角色A，压低声线）：“这不对劲。”（可选）
音效：笔在纸上的书写声。（可选）
---
...（可包含更多镜头、转场，总时长控制在 8-15 秒内）
---
音效（4-12秒）：雨声（跨镜头，按需添加）
音效（12-13秒）：巨大的雷声（跨镜头，按需添加）
---
**强制音频约束**：禁止出现任何音乐内容（包括但不限于背景音乐、配乐、歌曲、BGM、持续哼唱、乐器演奏），仅允许“音效 + 说话声”。

让我们来详细拆解一下：

• 开头：提供整体视频的基础信息，这里提供基础的视频风格。
• 镜头：
  • 时间跨度
  • 运镜：这里需要注意，我们在镜头内先指出运镜，这让AI可以更好的遵循指令，经过多番测试，生成的视频效果更好。
  • 画面：包含景别、光影、构图等镜头设计。然后才是对故事情节的具体展开。
  • 台词
  • 镜头音效
• 镜头间转场
• 其他镜头
• 跨镜头音效：提供了该音效的持续时长
• 其他提示信息

这份提示词所包含的信息非常具体，这种具体的指令，可以让AI更加可控的按照我们的需要去生成视频。

以上就是这份含切镜视频生成提示词标准结构格式的秘诀要领。赶快到你的视频生成中去试试吧。

Hey，大概半个月没有更新公众号了，不知道小伙伴们最近过的怎么样。这半个月我在集中开发一款AI漫剧制作平台 kuaimanju.com，因此没有时间更新公众号文章。今天，我同步更新了播客，播客Robust已经有快两年没有更新了，感觉已经失去了节奏。同样，我的博客也长时间没有更新，一方面是没时间精力，另一方面是不知道有什么内容是必须用文字来表达的。

过去一段时间（1年左右），我尝试了多个idea，我在思考自己的定位，在思考AI对于我们个人，有什么样的启示。在AI时代，信息的流速会越来越快，人如何在有限的时间里，完成自己想做的事情？哪些想法是应该放弃的，哪些是应该持续保持去做的？这对我来说，都值得去思考。人对时间的把控能力，随着AI的到来变得越来越弱，这和人们对AI最初的理想，背道而驰。但是，我们对环境的抱怨没有任何裨益，适应环境，在匆忙的时间里，把自己认为值得花时间去打磨的东西做好，或许就是一种和AI对抗的方式。

在这半个月里，我沉浸式的进行vibe coding，完成了kuaimanju.com平台。在2年前，我从腾讯离职，离职聚餐的时候，前同事给我留下了一个问题：AI什么时候能帮我们写代码？今天，这个问题得到了很好的回答。世间事事难料，我们作为普通人，在时代的浪潮前，最大的救赎就是逐浪而行。

我记得还没离职时，BG搞了两次技术的交流会，当时我们聊到了AI编程，我当时的发言还是围绕RAG技术，认为依靠这个技术应该也可以通过工程来实现AI编程的一些能力。谁能想到，短短两年时间RAG已经成为一门很少被提及的技术。现在，连“上下文工程”都是一个落伍的词，最近，只有聊“Harness”才是时髦的。

从对“AI帮助我们写代码”感到有些难以理解，到“没有AI写不了代码”的今天，只有短短两年，软件行业正在被完全重塑，甚至软件本身，也在迎来2.0时刻，软件的交互，正在从通过鼠标、键盘的交互模式，向说话、感官的交互模式转变，这种转变很大程度是因为AI所带来的信息兼容性得到的。以前，人们只有通过手工的方式，才能为机器提供准确的指令，但AI的出现，让人们开始不再需要直接向机器提供准确指令，而是只需要描述和引导。这使得在2015年，绝大多数的产品经理职业的人们，开始转型做开发，甚至有些小企业的老板亲自下场做开发。

这种趋势被Anthropic敏锐的捕捉到。在Manus爆火之后，他们就猛然看到了这种必然的趋势，因此，它们在一种莫名其妙的动力驱使下，将所有的宝押在“Coding模型”这条道路上。当时我觉得莫名其妙，因为openAI们都在追求真正的“大”模型，也就是通用模型，而Anthropic为什么要专注在代码上？难道是做通用模型太难了，所以先退而求其次？

现在，我们已经看到了。Anthropic通过claude code这个拳头产品，已经构建起了一整套的AI生态，今天，它的营收已经超过了openAI，而这种收益，还是在它严格要求安全的前提下，当然，还有一点，令人不爽的，在对中国的高强度封锁的前提下。前几天，claude code的源码泄漏出来，但是，这不仅没有让它的护城河决堤，相反，人们看到了它稳固的AI发展前景。

Claude code这款产品，虽然一开始是一个极客类型的产品，只有CLI界面。但是，我看到太多不同行业的人，在听说它的强大之后，以身试险，并通过claude code，认识了“AI真的能干活”这个新世界的大门。现在，很多人接触openclaw，开始“养虾”，他们刚接触的时候，会惊讶于，AI还能“真的做事”，而实际上，在那之前，claude code / codex 已经杀疯了。
当AI开始真的做事的时候，作为有贪恋的我们，就会开始尝试让我们处于高强度的多线程并行状态中。

我以前写代码会进入心流状态，写代码写到忘记现在是上午还是下午。但是，在拥有AI之后，我开始同一时间，处理多个项目的代码，在不同的编程窗口之间来回切换，确认当前的编程进度。AI并没有让我轻松下来，而是让我快起来，快的停不下来。

于此同时，我会不舍得放弃任何一个想法，因为我已经有AI了，它可以帮我在半个小时里面给一个想法做出一个原型效果。我会想，既然已经开始了，看到雏形了，那我怎么舍得不把它做完呢？于是，我就会开始并行做多个项目，有了想法就会去尝试做一个新的网站或小程序。

然而，随着开发进入深水区，进入细节逻辑的补充，细节UI的调整优化，AI就会开始慢下来，而我就开始着急。同步写多个项目的情况下，我会在多个编程进度窗口之间切来切去，看着还在处理的进度，有些焦虑。

这就是现实。AI并没有让我们感到轻松，并不是AI本身的问题，而是我们自己本身的问题。当我们手上有了“锤子”，我们就会去拼命找“钉子”。在不停的寻找中，我们也慢慢丢失了自己最开始的理想：让AI去做，我就解放，可以去喝喝茶，逛逛春天。

所以，我开始对自己说：停下来吧。

虽然用AI来开始一个产品的0-1非常容易，可是AI现在只能做到80%，而剩下的20%是最艰难的部分。更艰难的，是产品100%以后，如何让产品让更多人看见，如何让更多人满意。

当编程，不再是我的全部工作，我就需要花更多时间去关注如何让产品被看见，如何让产品被看好。这完全超出了我以往的经验和能力范畴。虽然现在AI非常强，但是，当我们进入自己不熟悉的领域时，我们并不知道如何让AI替自己在这个新领域做事。所以说，AI并不能真的让人无所不能，在用AI成为强者之前，我们必须先成为这个领域的专家。

但是，好在，我们有AI，可以快速入门一个领域，让我减少进入这个领域的门槛。做市场，做营销，做内容推广。这些以前并不在行的事，在AI的辅助下，我做的仅仅有条。虽然算不上很好，但是不会毫无头绪。

在AI这个领域，我从2024年初，就开始关注除了AI智能之外的另一个领域，就是AIGC。在2026年的今天，AIGC似乎已经很少人提了。但是，今年上市的minimax之所以在股价上表现好于GLM，更多的原因就在于minimax在AIGC领域还有着巨大的市场份额。对于普通人而言，AIGC意味着AI时代的艺术创作、哲学思考和赛博文学。

在B站上，我们可以看到一些非常了不起的作品。这些作品用AI完成，它们不是什么影视作品，不讲究镜头表达，它们只在乎“思考”这件事。它们思考，AI对于人类的认知、存在、未来进行思考。它们应该被当作艺术品，或者文学作品放起来。

在AI时代，每一个普通人都可以通过AIGC作品来进行表达。这种表达的形式，往往就是我们熟知的“影片”的形式。人类的表达是无穷无尽的，从人开始拥有语言开始。没有什么是可以遏制人类的表达欲的。只不过，不同的时代，人类的表达形式在不停的变着，落伍的表达形式，无法让更多人看到，新潮的表达形式，会进入更多人的视野。这也就是为什么，我选择在今年这个特殊的时间节点，仍然投入完成kuaimanju.com 这个项目的原因。

去年（2025）6月份的时候，AI漫剧这个赛道开始突然火热。当时已经有一些沙雕漫剧很火了，比如“虾仁”系列的，那个时候，“解说漫”开始出现，这种模式用AI很方便制作，github上还出现了moneyprinter这样的项目。但是到了年末和今年初，平台开始突然收紧，AI漫剧开始走向精品化，4月1日，广电关于漫剧的新规施行，整个行业真正进入新阶段。

我认为这对真正有表达欲，想要通过作品传达自己思想的创作者是好事，因为平台和官方已经为这样的创作者扫除了市场上的干扰因素。而AI的成熟，也为创作者们带来了更便捷的制作路径。这可能是对创作者们来说，最友好的时候。随着AI剧成为一种重要的，有规范的内容创作形式，它将挤压传统的创作形式，例如以前鬼畜是一种非常流行的创作形式，而现在，AI剧会替代它，成为新的流行，创作者们会依赖这种形式的内容来表达，当然，具体表达的内容可以五花八门，不一定全部都是正能量，但是，不可否认，一旦一种表达形式成为主流时，传统的表达形式的市场就会变小，就像我的博客、播客，甚至公众号，这些表达形式，都在慢慢像艺术品一样，虽然看上去很“香”，但是看的人很少。

当然，对于一个创作工具而言，就像Cursor一样，更像是一个壳，而不是一个颠覆级创新。壳就应该有壳的态度，所以，我在开发kuaimanju.com时，既尽可能的追求极致的贴近类似即梦这样的工具的原生能力，又持开放态度，让用户可以与其他平台对接打通。我想，一个壳，重点不在于本身能力有多强，而在于对这个领域的流程、特征的契合，这也就是Harness的思想。

我写这篇文章，不是为了介绍这个新产品。我只是在回顾这半个月时，绕不开这个沉浸式vibe coding过程中的产出。随着我从开发人员的身份转变，我也开始审视我应该表达些什么。过去很长一段时间，我输出的内容把注意力集中在面向开发者们表达，“工匠精神”“做T型人才”“追求代码的极致”，这些曾经引以为傲的。如今，我本身已经脱离了一半的开发，我很难在输出技术层面的原理性内容。写作，往往逃不出“太炸裂”“天塌了”这类博眼球流量的宿运。所以，我开始思考，我是否需要继续写作，或者，我并不需要写更多的干货，而是回归写作的初衷——表达。

人类需要表达。

这里的表达不是输出干货，不是追求“有用”，而是一种近乎无用的自我刻画。这也是博客时代最初的模样。世事无常，大肠包小肠，九转回肠，又转回到最初的模样。在这个AI输出的“有用”内容比普通人更专业、更全面、更结构化时，人们就可以回到最初的表达，向世界表达：我是谁，我是怎样？所以，我以后会同步博客、公众号的内容，不再输出所谓干货，把自己真正所想所思记录下来，回归最初。

当AI照进现实，照进城市的高楼之巅，照进中国的乡村田间，我们这一代人，共赏这一轮“新月”到来。

很多人都想用AI做漫剧，但往往卡在“脸不统一”“分镜没逻辑”“配音对不上”这些地方。其实只要把流程拆成剧本→拆解→制图→动效→后期→发布六个环节，用对工具，普通人也能在几分钟内搞懂全流程，直接开干。

下面我们就按这个路线走一遍。

第一步：剧本挑选或创作

漫剧的起点永远是故事。你可以选现成的爆款小说短篇，也可以自己用AI写一个。

• 如果已有文本（小说/段子）：直接复制精华段落，控制在500字以内，适合做成1-2分钟漫剧。
• 如果需要创作：用AI帮你生成一个“强冲突、快节奏”的微型故事。

推荐工具

• DeepSeek / Kimi / ChatGPT
  提示词参考：“帮我写一个都市异能类漫剧剧本，时长1分钟，包含3个角色：男主、反派、路人。开头要有悬念，结尾留钩子。用分镜形式写出5-6个场景，每个场景包含画面描述和台词。”

第二步：利用AI对剧情进行分析、划分章节、提取角色、提取场景、创建分镜、创建提示词

这一步是“工业化”的关键。不要自己凭感觉分，让AI帮你结构化。

操作流程

1. 把剧本粘贴给AI。
2. 要求它输出：
   • 章节/场次划分（例如：第1场-街头对峙，第2场-主角觉醒）
   • 角色清单（姓名+外貌关键词+服饰+气质）
   • 场景清单（地点+时间+氛围）
   • 分镜表（每个镜头的画面描述、景别、人物动作、台词）
   • 绘图提示词（将每个分镜的画面描述转成AI绘图工具能用的英文/中文prompt）

推荐工具

• DeepSeek / Kimi / ChatGPT
  提示词参考：“基于以下剧本，请输出：1. 角色设定表（含外貌关键词）；2. 场景设定表；3. 分镜表（镜头号、画面描述、景别、台词）；4. 为每个分镜生成一段AI绘图提示词（中文，格式：[主体]+[动作]+[环境]+[光影]+[画风]）。剧本如下：……”

这样你就得到了一份可直接执行的“制作清单”。

第三步：用角色图 + 场景图 + 提示词 → 镜头关键帧图

这一步的核心是保持角色长相一致，并把角色放到对应的场景里。

方法有两种

• 方法A（推荐新手）：先单独生成角色定妆图，再用“图生图”把角色融合到场景中。
• 方法B（效率优先）：直接用“文生图”，在提示词里同时描述角色和场景，但需要固定种子值或使用参考图。

推荐工具

• 即梦AI (Jimeng)
  • 先用“文生图”生成角色半身像（正面、侧面各一张），保存作为“参考图”。
  • 生成场景时，上传角色参考图 + 场景描述，选择“保持角色一致”模式，直接输出角色在场景中的关键帧。
• Midjourney
  • 适合对画质要求高、愿意调参数的玩家。通过 --cref 参数引用角色图，保持面部一致。

实操要点

• 每个分镜生成2-3张备选，选最符合构图和情绪的一张作为“关键帧图”。
• 注意景别：特写、中景、远景都要有，剪辑时才不单调。

第四步：关键帧图 + 提示词 → 分镜视频

把静态的关键帧变成动态视频，时长一般3-5秒/镜头。

操作
上传关键帧图，输入动作提示词（例如：“镜头缓慢推近，角色微微皱眉，衣角被风吹动”），让AI生成短视频。

推荐工具

• 可灵AI (Kling)
  • 动作幅度可控，微表情自然，支持“图生视频”+“运动笔刷”指定运动区域。
• 海螺AI (Hailuo)
  • 适合有大范围镜头运动（推拉摇移）的场景，画面稳定性好。
• 即梦
  • 即梦是字节旗下的创作平台，最新的Seedance2.0是业界最先进的视频模型。

注意

• 对话场景尽量只生成“微动”（眨眼、呼吸、嘴部微张），后面用对口型工具替换嘴部，效果最自然。
• 生成后如果画面闪烁或变形，换一张备选关键帧重新生成。

第五步：后期剪辑、配音、配乐等

把所有视频片段、配音、音乐、音效合成成片。

流程

1. 配音：根据台词生成音频。
2. 对口型：把音频和角色说话的视频对齐，AI自动修正嘴型。
3. 剪辑：按分镜顺序排列视频，根据配音节奏剪掉多余部分。
4. 加字幕、BGM、音效（脚步声、环境音、特效音）。
5. 调色：统一整片色调，增强氛围。

推荐工具

• 剪映 (CapCut)
  • 集成配音、对口型（需更新至最新版）、字幕、音效、调色，一站式完成。
• 即梦AI / 可灵AI
  • 如果剪映的对口型效果不满意，可以用这两个工具单独做“图生视频+对口型”，再把视频导入剪映剪辑。
• ElevenLabs（可选）
  • 如果你追求顶级情感配音，可以先用ElevenLabs生成配音，再导入剪映。

第六步：挑选适合的平台发

漫剧的受众在哪里，就发到哪里。

平台	最高分成	特色	适合谁
抖音/红果	90%-95%	IP库最大、流量最大、政策最全	有成熟制作能力的团队
快手	90%	可灵AI技术支持、创投计划	愿意深度绑定AI工具链的创作者
腾讯	95%-160%	小程序流量池、超额分成	擅长小程序投流的团队
B站	80%+100%制作成本	二次元用户精准、社区黏性高	男频玄幻、女频甜宠类内容
爱奇艺	100%	会员激励分成、长视频渠道	追求精品化、系列化的创作者
掌阅泡漫	保底+利润分成	一站式生成工具、IP库	个人创作者、小型工作室
知乎	未明确	图文社区转型、知识类漫剧	擅长知识科普、情感类内容的创作者

发布小技巧

• 封面用最炸裂的一帧 + 大字标题。
• 前3秒必须有悬念或冲突，否则划走率极高。
• 发布时带上 #AI漫剧 #AI动画 等标签。

完整工具列表（按流程分类）

环节	推荐工具
剧本创作/分析	DeepSeek、Kimi、ChatGPT
角色/场景生成	即梦AI、Midjourney
视频生成	可灵AI、海螺AI、Luma
配音/对口型	剪映、即梦AI、可灵AI、ElevenLabs
剪辑/后期	剪映
发布平台	抖音、快手、B站、小红书、YouTube

写在最后

这套流程看起来环节多，但每个环节都有对应的AI工具帮你分担。第一次做，可能会花上半天；等你把提示词模板、角色图库都固定下来后，从剧本到成片，1-2小时出一集完全没问题。

关键是先跑通一遍——哪怕只有3个镜头，先做出第一个作品，你就能体会到“AI工业化生产”的爽感。然后就可以批量复制了。

现在，挑一个你喜欢的故事，按这六个步骤走一遍吧。

这几天，朋友圈被“裁员”刷屏了。阿里、字节、网易，连一向岁月静好的 B 站也没能幸免。更夸张的是，有的城市、有的业务线是整锅端，直接清零。

消息一出，评论区立马炸了锅。大家的第一反应惊人的一致：“完了，AI 编程把程序员干掉了。”

乍一听，这逻辑简直完美。程序员开发了 AI，AI 学会了编程，然后反手把程序员送回了家。这不仅是“教会徒弟饿死师傅”，这是“师傅亲手造了个灭霸，一个响指把自己弹没了”。

事实真的这么“黑色幽默”吗？真相或许比我们想象的更复杂，也更刺激。

今天，我们不聊焦虑，只聊逻辑。我想和你深入聊聊我对这场变革的几点观察：

1. AI 确实在淘汰工作，但每个被淘汰的行业，都必须留下一批“古法手艺人”。
2. 文科生，即将迎来属于他们的“黄金时代”。
3. 世界正在被重构，从农村到城市，从地球到星辰大海，每个普通人都要做好“战斗”的准备。

这或许是未来 30 年里，最深刻的一次社会重组。

01 AI 大裁员？程序员别急着哭，先看看裁的是谁

我们先来拆解第一个幻觉：AI 真的能完全替代程序员吗？

作为一个天天用 AI Coding（AI 辅助编程）工作的“老码农”，我的亲身体验非常分裂。一方面，我承认 AI 写代码的能力确实炸裂，像 Claude Code 这样的工具，几秒钟就能撸出一个我之前要敲半小时的函数。但另一方面，我敢断言：如果你完全不懂编程，拿着 AI 去开发，那无异于让一个不会做饭的人拿着五星级酒店的菜谱去开餐厅。

你肯定会翻车。因为你连“盐少许”里的“少许”是多少都不知道，你甚至分不清什么是“煎炒烹炸”，什么是“溜焖炖煮”。

AI 在写代码时，它的视角是点状的。它像一个记忆力超群但毫无全局观的新手，只能看到你当前打开的这一个文件。它无法像资深程序员那样，脑子里有一张网状的逻辑图，能预判这个修改会在哪个角落里引发雪崩式的 Bug。

被淘汰的，是那些“只会拧螺丝”的人。

以前，一个团队里需要大量的执行层员工：写基础文案的、修图的、做简单增删改查的程序员。他们的角色本质上是“人肉 CPU”，负责把架构师的脑图翻译成具体的代码或文档。现在，AI 把这个“翻译”环节直接吞掉了。

但这恰恰意味着，懂架构、懂业务、懂底层逻辑的“古法手艺人”变得无比珍贵。

网上有人说：“你看，连 Claude Code 团队自己都在用 AI 写代码！” 这句话只说对了一半。真相是：Claude Code 团队里坐满了这个星球上最顶尖的工程师。他们是用“工程师的思维”去驾驭 AI，把 AI 当成一个不需要休息、手速极快的实习生来用。他们脑子里先有了完美的工程蓝图，然后指挥 AI 去填砖加瓦。

所以，现在的裁员潮，与其说是“AI 替代人”，不如说是“市场环境倒逼业务收缩”，而 AI 恰好给了老板们一个“顺水推舟”的理由。

以前一个业务线养着几百号人，现在老板一拍大腿：“有了 AI，我留几个核心架构师，带一群 AI 不就行了？” 于是，那些业务边界模糊、投入产出比低的“边缘业务线”就被整锅端了。

与其说 AI 裁掉了程序员，不如说 AI 裁掉的是“伪需求”和“低效产出”，以及那些被AI顶替掉的功能。

02 文科生的逆袭：从“弱势群体”到“话语权操盘手”

如果说理科生（程序员、工程师）正在经历一场阵痛期的“洗牌”，那接下来我要说的，可能会让无数文科生热血沸腾。

风水轮流转，这次转到了文科生的门口。

过去几十年，在中国的就业市场上，文科生的处境确实有点尴尬。我记得我高考那会儿，文科生人数甚至比理科生还多，毕业后竞争压力巨大，“文转码”甚至成了一条热门赛道。但到了 2026 年的今天，当 AI 能写论文、能搞研究、甚至能超越硕士生做基础科研时，理科生那些“表层技术技巧”的光环正在褪色。

那么，AI 时代，文科生的价值在哪里？

答案是：当技术不再是门槛，讲好故事就成了唯一的壁垒。

现在的中国，正站在一个十字路口。我们急需建立自己的话语体系，急需向世界输出属于中国的叙事。这不再是“基建狂魔”或“世界工厂”的标签能解决的问题，而是需要深入到历史、哲学、艺术、政治的层面。

历史，是我们的底气。
中国几千年的历史底蕴，不是一句“文明古国”就能概括的。怎么把“郑和下西洋”讲出比“哥伦布发现新大陆”更高级的和平逻辑？怎么把“天下大同”的理念，包装成全世界都能听懂的人类共同价值？这需要历史学家的深度，更需要传播者的技巧。

政治，是我们的路线。
西方世界对中国的误解，很多时候源于“话语隔阂”。我们坚守的马克思主义道路，在别人的语境里可能被简化为几个标签。如何拆解这些偏见？如何用西方的逻辑去讲中国的故事？这不是背几句口号就能做到的，这需要深厚的政治学素养和跨文化的沟通能力。

文化，是我们的武器。
以前我们推孔子学院，说实话，有点像“精英层的自嗨”，不够接地气。但现在不一样了。有了 AI 的加持，普通人都能成为文化大使。

举个例子：你一个人，想拍一部《山海经》的预告片，放在 YouTube 上。换做十年前，这需要几百人的特效团队，上亿的资金。但现在，你只需要一台电脑，几个 AI 工具，就能生成媲美好莱坞视觉效果的短片。

当你能用《山海经》里的“刑天”，对标西方的“战神”时；当你能用“大禹治水”的集体主义精神，去对冲“诺亚方舟”的精英逃亡时；当你能用 AI 生成的视频，让老外直观地感受到那种东方美学时——我们争夺的，就不仅仅是流量，而是全球范围内的话语权和定义权。

过去，美国用“英雄主义”征服了世界。今天，我们是否可以用“集体主义”、“和而不同”的理念，借助 AI 的力量，去重新书写世界的规则？

这，就是文科生的时代机遇。

03 更大的棋局：从“内卷”到“星辰大海”

如果说职场洗牌和文科生崛起只是内部调整，那接下来我们要聊的，才是真正决定人类命运的“大棋局”。

站在 2026 年，人类文明的目标里，多了一个此前只存在于科幻小说中的词：星辰大海。

中国承诺 2030 年载人登月，马斯克在疯狂推进火星移民和太空算力中心。这不仅仅是科技的竞赛，更是人类文明走向的“路线之争”。

马斯克做的两件事，其实代表了两种截然相反的哲学：

• 去火星：代表“向外探索”。既然地球资源有限，那我们就把文明的种子撒向宇宙，只要种族延续，哪里都是家。
• 建太空算力中心：代表“反哺地球”。我们向外走，是为了更好地解决地球上的问题，把太空的资源（能源、算力）输回给母星。

这像极了《三体》里的“宇宙社会学”照进现实。而在这个宏大的叙事里，AI 扮演着不可替代的角色。没有 AI 的辅助，人类无法在未知的深空中做出有效决策，无法管理庞大的太空生态体系。

AI 是人类迈向星辰大海的“入场券”，也是我们审视自身的“镜子”。

04 无处可逃：AI 正在渗透每一寸土壤

聊完星辰大海，我们不得不回到地面。因为这场变革，不仅发生在硅基芯片里，也发生在中国最深的农村泥土里。

今年一月份的政府工作报告，在“十五五”规划里明确提出了“在农村应用 AI”。很多人可能觉得这只是一个红头文件，离自己很远。但如果你真正去过现在的农村，你会发现，农村对科技的接受度，远超城里人的想象。

我爸，一个六十多岁的农村老头，现在每天刷抖音，用豆包来做图和视频，甚至用来识别地里的庄稼的病害。以前的农村是用稻草人赶鸟，现在是用电子感应设备。

一旦 AI 落地到农业，带来的变革将是颠覆性的：

• 生产自动化：AI 控制无人机播种、施肥、打药，精准到每一寸土地。
• 养殖智能化：AI 监控猪牛羊的健康状况，提前预警疾病，优化饲料配比。

这意味着什么？意味着未来的农民，不再是“面朝黄土背朝天”的体力劳动者，而是“坐在家里操控无人机群和养殖系统”的农业工程师。

在时代的洪流面前，没有任何一个角落可以让你“隐居”。

30 年前的人如果穿越到现在，他连医院都进不去，因为他连现在的挂号都不会；他连公园都逛不了，因为入园预约他都不会搞。这不是在说技术不好，而是说旧的生产方式，无法在新的社会机制里运行。

老板不会允许你既用打字机写策划，又用 AI 写策划。他只选择那个更快的。这就是当新的生产方式出现之后，无法兼容就的生产力的时代洪流。你如果不切换到 AI 的生产方式，你就出局。

结语：保留一块“自留地”，但别忘了换“装备”

聊了这么多，从大厂裁员到文科生崛起，从星辰大海到农村变革，我想说的核心其实很简单：

AI 的变革是排他的、不兼容的，我们每一个人都要随着时代进步。

我们无法用 30 年前的认知去理解今天的社会，也无法用 30 年前的工具去参与今天的竞争。我们每个人，都被迫卷入这场由技术主导的生存游戏。

但我想说，这并不是一场让人绝望的“内卷”。

我们可以在脑子里保留一块“精神自留地”，去怀念那些“古法手艺”，去传承那些无法被数字化的温情。但在实际的社会活动中，我们必须学会使用新的工具，遵循新的规则。

这或许就是未来 30 年，我们每一个普通人必须面对的宿命：一边在精神世界里怀旧，一边在现实世界里战斗。

好了，今天就聊到这里。在 AI 时代，作为普通人的你，正在经历什么样的变化？你是选择拥抱，还是观望？欢迎在评论区留言，我们一起探讨。