Works · 作品案例 — AI Content System

从一条视频
到一条生产线

我把选题、脚本、画面、配音、字幕、封面、平台文案和质检,组织成一条可重复运行的 AI 内容生产线。目标不是“更快剪完一条”,而是让每一期都能继承上一次留下的结构和经验。

Role · 角色
产品设计 + 内容系统 + AI 协作
Stack · 技术
React · Remotion · FFmpeg · TTS
Status · 状态
已跑通 · 持续迭代

做视频最消耗人的,不是某一个剪辑动作,而是每一期都要重新决定:讲什么、怎么拆、画面怎么配、声音怎么接、发布前还缺什么。当十几个环节全靠临场记忆,做完一条,下一条又回到原点。

从 Episode,到一份完整 Release

内容是数据,组件负责表达,真实成片声音负责时间。五个环节串成一条可以检查、可以复现的交付链。

LIAN VIDEO STUDIO
EPISODE 07 · SYSTEM READY
Production stages
PROGRESS1/5
Stage 01 · Episode Brief

先把这一期说清楚

不是马上写稿,而是先锁定栏目、观众、唯一问题和可交付结论。

Only question · 唯一问题同一份老板临时任务,DeepSeek、GLM、千问,谁的结果最敢直接交?
Series · 栏目《AI验货局》
Audience · 观众正在挑选国产大模型的职场人
Hook · 开场三个模型,拿到完全相同的任务
Verdict · 结论不是谁分高,而是谁最少返工

核心分工:Skill 固化判断,Episode 配置承载本期内容,程序稳定执行,人工负责最终审定。 AI 不替我决定讲什么,但能把决定之后的大量重复工作接住。

同一条底座,支持不同表达方式

下面不是概念稿,而是生产线实际渲染出的关键帧。结构化内容、配音、字幕和质检底座保持一致,视觉可以根据题材切换。

AI 视频生产线四场景样片关键帧:问题、三层分工、交付包和稳定执行
通用知识解释用流程、对比和结论卡,把抽象方法讲清楚。
办公室漫画微剧的多个连续场景,包括临时任务、模型盲测、翻车检查和交付判定
办公室漫画微剧真实任务、冲突和反转,用连续场景承载,而不是只换一套 PPT 皮肤。

完成不等于只有一个MP4

平台真正需要的东西,在同一个发布包里准备齐,并且每一项都能被检查和追溯。

01 · Generate assets
MP4竖屏成片
WEBP平台封面
SRT审定字幕
TXT发布文案
JSONEpisode 配置
QA质检证据
6/6
PASS
RELEASE / EP079:16 · 30FPS
06FILES
READY TO PUBLISH

不是“一键爆款”,而是稳定复用判断

BEFORE · 临时项目

每一期都从零开始

资料、文案、声音、字幕和封面散落在不同位置,做完一条,下一条仍然依赖临场记忆。

final_v7.mp4脚本-真的最终版字幕待校对.srt封面再改一下RESET
AFTER · 可复用系统

每一期都继承上一期

判断沉淀进 Brief 和 Skill,内容进入 Episode,声音形成时间轴,所有产物进入可检查的 Release。

01Brief
02Episode
03Timeline
04Release

从选题到发布,不再是十几个互相等待的小项目。
生产线不替代创作判断,它负责让每一次判断都能被稳定执行、检查和复用。

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