任务边界
先把“任务边界”对应的目标写成一个可以观察的动作，再进入先定义AI只做哪一步。这样做能让让AI缩小工作量，不让它替你放弃判断的判断依据来自实际画面，而不是只凭感觉。
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脚本辅助从资料与受众开始
先给可靠资料、时长和语气要求，再把输出当作可编辑草案而不是事实来源。
- 资料输入
处理“资料输入”时建议一次只改变一个关键变量，并保留前后对照。放在脚本辅助从资料与受众开始里复看，更容易找到真正影响结果的因素。
- 结构草案
“结构草案”适合在真实小项目里练习：先做最低可用版本，再根据脚本辅助从资料与受众开始的要求补齐信息。这样比一次追求所有效果更容易形成稳定方法。
- 人工改写
围绕“人工改写”建立简单记录，包括当时的限制、做出的选择和最终结果。等到让AI缩小工作量，不让它替你放弃判断复盘时，具体记录会比笼统评价更有价值。
FRAME脚本辅助从资料与受众开始
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自动字幕后逐句回听
人名、专业词、数字和否定词最需要核对，断句也要符合真实语气。
- 识别校对
“识别校对”适合在真实小项目里练习：先做最低可用版本，再根据自动字幕后逐句回听的要求补齐信息。这样比一次追求所有效果更容易形成稳定方法。
- 断句
围绕“断句”建立简单记录，包括当时的限制、做出的选择和最终结果。等到让AI缩小工作量，不让它替你放弃判断复盘时，具体记录会比笼统评价更有价值。
- 字幕翻译
在“字幕翻译”这一环节优先保证信息清楚，再考虑风格化处理。自动字幕后逐句回听如果能被观众自然理解，后续视觉和声音包装才有可靠基础。
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素材整理保留人工命名体系
AI标签用于提高查找效率，但原始文件路径和项目命名仍应保持稳定。
镜头分类
围绕“镜头分类”建立简单记录，包括当时的限制、做出的选择和最终结果。等到让AI缩小工作量，不让它替你放弃判断复盘时，具体记录会比笼统评价更有价值。
关键词
在“关键词”这一环节优先保证信息清楚，再考虑风格化处理。素材整理保留人工命名体系如果能被观众自然理解，后续视觉和声音包装才有可靠基础。
归档
练习“归档”时可以先用现有设备完成一版，确认内容逻辑后再决定是否需要增加复杂工具。让AI缩小工作量，不让它替你放弃判断强调的是可复用流程，而不是器材堆叠。
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粗剪建议只能作为候选
工具可以发现重复、沉默或相似片段，但是否删除必须结合上下文和叙事目标。
在“候选删减”这一环节优先保证信息清楚，再考虑风格化处理。粗剪建议只能作为候选如果能被观众自然理解，后续视觉和声音包装才有可靠基础。
练习“段落建议”时可以先用现有设备完成一版，确认内容逻辑后再决定是否需要增加复杂工具。让AI缩小工作量，不让它替你放弃判断强调的是可复用流程，而不是器材堆叠。
“上下文”常见的问题是同时追求太多效果。把任务拆回粗剪建议只能作为候选的核心目标，先解决最影响理解的一件事，再逐步增加细节。
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智能切片先检查语义闭环
直播或长视频的片段需要保留必要前因后果，不能只因声音激烈就判断“精彩”。
- 片段边界
练习“片段边界”时可以先用现有设备完成一版，确认内容逻辑后再决定是否需要增加复杂工具。让AI缩小工作量，不让它替你放弃判断强调的是可复用流程，而不是器材堆叠。
- 上下文补充
“上下文补充”常见的问题是同时追求太多效果。把任务拆回智能切片先检查语义闭环的核心目标，先解决最影响理解的一件事，再逐步增加细节。
- 竖屏适配
完成“竖屏适配”后不要只看是否好看，还要检查它是否让主题更明确、是否尊重素材与人物边界。这个检查也是让AI缩小工作量，不让它替你放弃判断流程的一部分。
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直播片段整理强调来源可追踪
每个片段保留原直播时间位置，方便复核上下文和后续授权。
本节提示：时间标记，先把判断标准写清楚，再决定下一步如何调整。