AI 漫剧的镜头，模型真的听你的吗？（下）
本文系统梳理了 27 种 AI 视频生成中的进阶运镜提示词，包括升降镜头、环绕镜头、POV 视角、风格化镜头及一镜到底等进阶玩法，并附上各家模型的运镜服从度实测：Seedance 质感稳、可灵分镜听话、Kling/Runway 手动精控最强。作者还分享了一个提升电影感的核心技巧：一条镜头只给一个运动方向，配合主体小动作与前景、中景、背景三层视差，并给出标准提示词公式与反面教材自查方法。
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10 篇
《七七来点名》宅舞导演版｜10 段独立提示词
本文是 AI 舞蹈视频生成项目的提示词文档，将《七七来点名》宅舞翻跳视频拆分为 10 段独立可生成的片段。以 SEGMENT 01 为例，详细规定了 9:16 竖屏、24fps、与音频时长精确对齐的生成要求，包括身份锁定（Image 1 仅作外观参考）、姿态库（Image 2 仅作舞蹈关键姿势）、音乐节拍锚点（约 132.5 BPM）、镜头导演系统（物理机位、每阶段单一主运动）、剪辑语法（硬切而非身体形变）以及具体分段编舞与负面约束清单，强调纯宅舞表演而非歌词演绎。
一个很变态但有用的方法：给 AI 视频装上"导演的灵魂"
作者分享了一套将 10 位导演（王家卫、张艺谋、诺兰、韦斯·安德森等）的视觉风格拆解为六维参数（焦段/画幅、构图、光线、色彩、运动、节奏）的方法，用于提升 AI 视频的电影质感。核心思路是把'王家卫风格'等抽象描述翻译成 AI 能理解的具体镜头语言，并提供了可复制的提示词模板和公式：导演六维参数 + 场景 + 镜头运动 + 负面提示词。文末还推荐了几个开源的导演风格库工具。
用AI做TikTok带货视频：从亏10万到盈利的方法论复盘
本文详细复盘了作者利用AI视频（Sora、Veo等）在TikTok进行带货的实战经历。起初通过简单三步法快速出单，随后因死磕产品一致性、选错昂贵模型及盲目做IP号而亏损十几万。最终总结出一套“逆向拆解+参数化生产”的SOP方法论，强调在AI生产成本趋近于零的时代，核心壁垒在于脚本创作力和系统化的数据资产，而非单纯的工具或产量。
什么是世界模型？概念溯源、流派划分与AI新前沿
本文深入探讨了当前AI领域的热门概念“世界模型”。文章梳理了该概念从1943年心理学起源到2024年爆发式发展的历史脉络，详细区分了两大核心阵营：用于行动的模型（如DreamerV3和JEPA）与用于呈现的模型（如Sora和视频生成）。文中分析了杨立昆、李飞飞及OpenAI等不同派别的技术路径与定义之争，揭示了世界模型如何成为超越大语言模型的下一代AI竞争焦点。
做企业 AI 视频项目逼出来的工具包:411 prompt · 7 Claude Skill · 14 篇方法论
作者在开发企业级 AI 视频生成全流程网站时，针对模型提示词技巧差异大、文档散落且迭代快的问题，整理并开源了一套完整的工具包。该仓库包含 411 条带来源验证的 Prompt（覆盖 15 种模型）、7 个 Claude Code Skill、14 篇方法论 SOP 以及自动监控模型版本更新的 GitHub Action。
什么是世界模型？(WTF is a World Model?)
本文深入探讨了人工智能领域热门概念“世界模型”。文章指出世界模型是一个问题陈述而非特定架构，类似于SLAM。文章通过自动驾驶案例阐述了Yann LeCun的形式化定义（状态预测与渲染分离），并对比了当前三种主流范式：生成式模型（如Sora）、潜在动力学模型（如Dreamer）以及JEPA架构，分析了它们在压缩策略和预测目标上的差异。
模型选对效率翻倍：一张表看懂AI最优用法
本文针对不同使用场景提供了AI模型的选择指南，指出效率低下的原因常是“用错了地方”。文章将场景分为九大类，包括日常交互、空间推理、代码开发、金融分析及视觉生成等，并分别推荐了适配的最佳模型（如 GPT-5.1、Gemini 3.0、Claude Sonnet 4.5 等）。总结提出了按任务性质匹配模型的三条原则，强调在正确场景使用合适模型的重要性。
谢赛宁对LLM的判断：从Sora关停到世界模型的崛起
文章从OpenAI关停Sora切入，深入探讨了Sora核心架构DiT创造者谢赛宁对大语言模型（LLM）的根本性质疑。谢赛宁认为LLM只是在模仿语言的统计规律，而非理解世界，语言是“鸦片”。文章详细阐述了基于抽象表征空间的预测架构（JEPA）和世界模型才是通往通用智能的正确路径，并指出未来的AI架构中，LLM将退化为仅用于交流的界面，而表征层才是真正的基石。
高中辍学生靠 ChatGPT 自学成才成了 OpenAI 的研究科学家
本文讲述了 Gabriel Petersson 从高中辍学凭借 ChatGPT 自学数学与机器学习，最终成为 OpenAI Sora 团队研究科学家的经历。他主张“自上而下”的递归学习法，认为教育效率低下。文章还分享了他作为辍学生通过 Demo 求职、利用 Stack Overflow 申请 O-1 签证的独特路径，以及对传统大学教育和职场招聘的犀利观点。
