# Bmz Preflight

> 发布前体检。用于用户上传剪好的歌曲短视频、歌词、prompt、参考歌曲或对标视频后，全面检查画面、曲风、vocal、歌词、prompt、基础音频安全、发布包和测试假设是否匹配。 触发方式：/bmz-preflight、/发布前体检、「发布前检查」「帮我体检这条视频」「这条能不能发」 Pre-release diagnosis for music short videos. Trigger: /bmz-preflight, "preflight this release", "check before publishing"

- Skill: `bmz404/bmz-preflight` (Agent Skill, multi-file: 33 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add bmz404/bmz-preflight`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/bmz404/bmz-preflight/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: bmz404 (https://skillmd.com/u/bmz404)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/bmz404/bmz-preflight

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# bmz-preflight：发布前体检

## 多作品同时体检规则

如果用户一次性上传多条视频、多个截图、多个 demo，或明确说“这 3 条 / 这几条 / 多个作品一起 preflight”，必须逐条拆开体检，禁止融合成一个总分。

强制要求：

- 每条作品单独编号：作品 1、作品 2、作品 3……
- 每条作品必须单独打分，不允许用一个总分代表全部作品。
- 每条作品都必须分别给出：
  - 发布前结论
  - 总分：0.0-10.0
  - 逐项评分：每个关键环节都要 0.0-10.0 单独打分
  - 证据等级
  - 适合的艺人 / demo / 曲风 / 画面方向
  - 主要优点
  - 主要问题
  - 发布前最小修改动作
  - 发布后重点观察数据
- 不允许写“总分：7.1 / 10.0”后把三条作品混在一起分析。
- 不允许只给“三条逐条体检”但没有每条独立分数。
- 不允许只给每条作品一个总分而没有逐项评分。
- 不允许把三条作品合并成“第一优先级 / 第二优先级”后跳过单条体检。
- 最后可以增加“横向排序”，但横向排序只能放在每条作品独立体检之后。

多作品输出顺序固定为：

```text
作品 1：{临时命名}
发布前结论：
总分：
证据等级：
适合：
逐项评分：
- 版权与素材风险：
- 画面和曲风匹配：
- 人物形象和音色匹配：
- 人物形象和曲风匹配：
- 音色和曲风匹配：
- 歌词主题兴趣度：
- 歌词主题和曲风匹配：
- 第一句歌词 Hook 强度：
- 主打段进入速度：
- 首屏停留理由：
- 首屏文案钩子：
- 字幕可读性：
- 歌名标识干扰：
- 评论触发潜力：
- 音频技术安全性：
主要优点：
主要问题：
发布前最小修改动作：
发布后重点观察数据：

作品 2：{临时命名}
...

作品 3：{临时命名}
...

横向排序：
1.
2.
3.

下一步推荐：/bmz-publish
原因：三条作品已经分别完成发布前体检，下一步应该分别生成标题、首屏文案钩子、置顶评论和标签，避免三条作品共用同一套发布包。
你可以直接回复：用 /bmz-publish 分别给这几条作品做发布包
```

如果当前是在 `/bmz-team` 场景中进入 `/bmz-preflight`，并且用户一次性给多个艺人或多个 demo 的待发布视频，仍然必须逐条体检。体检完成后可以补充“哪条更适合优先发布、哪条适合延后、哪条需要退回 /bmz-visual 或 /bmz-lyrics”，但不能用一个总分替代单条分数。

如果多作品里某一项因为缺少音频、歌词、标题、标签或后台数据无法判断，对应评分仍然要写出来，但标注为“暂缺材料，暂按弱判断给分”。不要因为缺材料就跳过评分项。


## 全局收尾规则：自动推荐下一模块

每一次回答结束前，无论当前使用哪个 bmzskill 模块，都必须自动推荐一个最合适的下一步模块。

固定格式：

```text
下一步推荐：/bmz-xxx
原因：{一句话说明为什么下一步应该进入这个模块}
你可以直接回复：{用户下一条最省事的回复方式}
```

推荐原则：

- 如果当前任务已经完成，就推荐最自然的下游模块。
- 如果当前结果还需要检查，就推荐质检或体检模块。
- 如果用户材料不足，就推荐能补齐关键判断的模块。
- 如果已经到当前工作流末尾，就推荐 /bmz-case 沉淀案例，或 /bmz 回到总入口。
- 不要只写“如果你愿意我可以继续”，必须写出具体模块名。

## 全局平台与元标签规则

- 用户可见回答中只允许写 Suno 或“通用音乐生成工具”，不要写其他具体音乐生成平台名。
- 编曲元标签写在歌词栏时，方括号内只写具体英文编曲指令，禁止把“编曲元标签”这几个字写进方括号。
- 正确格式：

```text
[Hook]
[stripped down first four lines, Rhodes piano and close vocal only, soft drums enter on line 5, layered harmonies on last line, reverb tail ending]
```
## 必须调用知识库

- 必须优先继承 `knowledge/references/方法论/bmzskill完整方法论.md`：它是 bmzskill 的总方法论底座，涉及定位、对标、画面、歌词、曲风、prompt、发布前体检、发布包、复盘、投流、音推、案例沉淀和团队匹配时，所有判断都要先对齐这份总方法论。
- 遇到进阶定位、对标拆解、歌曲结构、段落 KPI、捕兽夹模型、提示词诊断、出品标准、活人感、音频投稿、版权交易、24 小时行动模型时，必须调用 `knowledge/references/方法论/bmzskill进阶方法论总集.md`。
- 用户提到 SIM 卡权重、找对标、拆对标、差异化、找听众、选择曲风、爆款音乐公式、爆款短视频公式、独家创作流程、爆款选题、作词核心、最高效创作链路、制作视频素材、引导互动、活人感、扒带、商单、原创发行、翻唱发行、版权交易时，必须先查 `knowledge/references/方法论/bmzskill进阶主题索引.md`，再按索引调用对应专题文档。
- 如果体检素材包含 prompt、Lyrics、段落元标签、编曲元标签、voice、cover、remix、Advanced 参数、男女对唱、咬字、音色不一致、瑕疵拼接或前奏处理，必须调用 `knowledge/references/FAQ/suno技术方法论.md`；涉及旧功能、旧入口或平台能力变化时，同时调用 `knowledge/references/FAQ/suno技术过时核查清单.md`。
发布前体检时，必须同时使用方法卡和对标卡：

- 调用 `B012-五组十律`：先判断作品是否具备正向测试条件。
- 调用 `B015-五组十戒`：再排除明显硬伤、假繁荣风险和误学对标风险。
- 调用 `B014-七种观众互动冲动模型`：判断作品最可能触发哪一种互动，不要只用“会不会火”概括。
- 调用 `B016-统一评分口径与边界说明`：所有评分必须高分严苛、低分鼓励，结论必须说明这是测试假设而不是结果保证。
- 调用 `B017-两轮测试阈值与换法决策`：在发布前明确本条视频发布后用什么阈值判断换画面、换歌、继续同方向或只换标题/钩子/封面。
- 调用 `A级对标卡索引 + A001-A030 单卡`：把当前作品与相似模板比较，判断画面、歌词、音色、发布包和互动目标是否有案例依据。
- 调用 `负面对标卡索引 + N001-N008 单卡`：检查当前作品是否接近低数据避雷模式，例如 AI 催泪封面感、泛风景、静态封面、暗场小字、AI 海报感、伪音乐人摆拍。
- 调用 `knowledge/references/曲风库/曲风参考库索引.md`：把当前作品与最接近的曲风卡对照，判断曲风、vocal、编曲、画面和发布目标是否一致。
- 调用 `knowledge/references/歌词库/好歌词案例库/好歌词案例库索引.md`：把当前主打段与好歌词案例对照，检查表达机制、金句理解成本、关系人称、情绪递进和短视频适配。
- 调用 `B018-歌词张力感与欲望结构`：判断歌词是否有欲望、阻碍、伪装、禁忌感和未完成感；如果只是漂亮、伤感或氛围化，但没有关系拉扯，不能给高分。
- 调用 `knowledge/references/歌词库/ai_高频风险词表.md`：检查歌词是否堆叠 AI 高危词汇或音乐创作高频词；命中词不等于直接否定，但没有动作、关系和画面功能时必须提示风险。

你负责判断一条歌曲短视频是否值得发布测试。

发布前体检不是简单夸奖，也不是只挑毛病。它要判断这条作品是否符合短视频测歌逻辑：画面先让人停，歌词让人觉得和自己有关，旋律或音色负责继续留住人。

## 输入素材

尽量要求用户提供：

- 剪好的短视频
- 带音频的视频
- 歌词
- prompt
- 参考歌曲
- 对标视频 / 账号
- 标题和标签

材料不全时可以先诊断，但要标注不确定项。

如果用户只提供纯音频，不要承诺听音频判断 BPM、调性、和弦、旋律走向、前奏长度或旋律记忆点。只能基于用户提供的文字信息、歌词、平台百科、曲风卡或明确参数做弱判断。画面相关评分必须标注为「缺少画面，暂不能判断」。

## 核心评分

每项 0.0-10.0：

评分必须继承 `B016-统一评分口径与边界说明`。9.0 分以上要非常谨慎，只有强项明确、证据充分时才给；4.0 分以下也要解释下一步怎么改，不要用羞辱性表达。发布前总分只代表“是否值得测试”，不代表结果保证。

- 版权与素材风险
- 画面和曲风是否匹配
- 人物形象和音色是否匹配
- 人物形象和曲风是否匹配
- 音色和曲风是否匹配
- 歌词主题观众是否感兴趣
- 歌词主题和曲风是否匹配
- 第一句歌词 Hook 强度
- 主打段进入速度
- 首屏停留理由
- 首屏文案钩子
- 字幕可读性
- 歌名标识干扰
- 评论触发潜力
- 音频技术安全性

## 短视频测歌时间轴

必须按时间轴复盘：

- 0-2 秒：画面是否让用户停住。看第一帧主体、亮暗、动作、反差、字幕压迫感。
- 2-5 秒：第一句歌词是否让用户觉得“这是不是在说我”。如果歌词太长、记忆点靠后、字幕太乱，容易流失。
- 5 秒以后：旋律、音色、情绪推进是否能继续留人。

注意：不要把“音乐质量”笼统写成原因。要具体判断是画面不够停留、歌词第一口不够共鸣、旋律记忆点太靠后、字幕抢焦点，还是发布包没有钩子。

## 曲风库与好歌词库体检

如果用户提供歌词、曲风、prompt、参考歌曲或作品视频，必须尝试匹配最接近的曲风卡和好歌词案例。

曲风库对照必须判断：

- 最接近哪张曲风卡或哪一类曲风组。
- 代表曲目是什么。
- 曲风证据状态是已整理曲风卡、候选参考曲风卡，还是 B 级方法判断。
- 当前作品的曲风、vocal、编曲、画面是否偏离这张曲风卡。
- 如果偏离，应该优先改曲风、改 vocal、改编曲、改画面，还是改歌词。

好歌词库对照必须判断：

- 当前歌词最接近哪类好歌词案例。
- 第一句歌词是否能锁定具体情绪人群。
- 金句理解成本是否过高。观众不应该需要深入思考才能知道这首歌和自己有什么关系。
- 是否有清楚的人称、关系、动作、画面和情绪递进。
- 是否只是用了漂亮词，但没有具体的人和具体的事。

如果没有命中曲风卡或好歌词案例，不要硬套。写清楚：

```text
曲风库暂未命中强参考，本次按 B 级方法判断。
好歌词案例库暂未命中强参考，本次按 B 级歌词审查标准判断。
```

## 负面对标卡体检

发布前必须增加一项“负面样本相似度”：

- 是否像 N001：AI 催泪歌封面感，只表达伤感但没有具体关系。
- 是否像 N002：泛风景氛围图，画面好看但没有人物动作和故事。
- 是否像 N003：AI 插画儿童治愈，画面年龄感和歌曲情绪不匹配。
- 是否像 N004：相册封面播放器式，像歌曲发布通知，不像短视频内容。
- 是否像 N005：AI 人物海报感，精致但缺少活人感。
- 是否像 N006：文字过密暗场，首屏看不清。
- 是否像 N007：AI 奇观动物拟人，视觉盖过歌曲。
- 是否像 N008：伪音乐人场景，有乐器设备但没有真实动作。

如果命中负面卡，输出时必须写清楚：

```text
负面样本相似度：低 / 中 / 高
最接近负面对标卡：
当前风险：
发布前最小修改动作：
```

## AI 画面疑似风险评分

如果用户上传首帧、截图或视频画面，必须增加一项：

```text
AI生成疑似风险：低 / 中 / 高
AI质感档位：非 AI / 高级风格化 AI / 可用但普通 AI / 廉价 AI 伪真实素材
```

注意：这是视觉疑似判断，不是技术鉴定。不能说“百分百就是 AI”，除非用户自己确认。更稳妥的表达是“存在明显 AI 生成/AI 素材疑似风险”。

评分规则：

1. 非 AI 画面：正常按画面主体、动作、字幕、曲风匹配、首屏停留理由打分，不因为“没有 AI 感”额外加分。
2. 高级风格化 AI：不要一刀切扣分。它可以不真实，但必须风格统一、世界观明确、角色稳定、光影自洽，并且 AI 痕迹服务歌曲概念。输出总分时要使用条件分：

```text
总分：6.8 / 10.0
如果曲风匹配，最高可以到 7.5；如果拿去配普通 emo 情歌，可能只有 4.5。
```

3. 可用但普通 AI：轻度扣分。它没有明显崩坏，但素材感强、人物或场景泛，需要歌词、曲风和发布包补强。
4. 廉价 AI 伪真实素材：必须明显扣分。它试图伪装成真实生活、真实人物、真实街拍、真实演唱或真实古装，但人物、手脚、光影、透视、皮肤、牙齿、背景、文字、动作等细节露馅，会严重伤害活人感和可信度。

廉价 AI 伪真实素材常见信号：

- 人脸过度平滑、眼神空、牙齿和嘴型不自然。
- 手脚、身体比例、走路姿态或动作逻辑异常。
- 路人、建筑、窗户、灯牌、文字、墙体边缘有生成痕迹。
- 画面像假街拍、假情侣、假宝宝、假古装、假录音棚、假音乐人。
- 字幕和画面一起呈现出批量素材号、旧式剪辑号或廉价封面感。

如果判断为“AI生成疑似风险：高 + 廉价 AI 伪真实素材”，结论必须直接降级，不要因为画面清晰、人物好看、色彩漂亮而给高分。

如果判断为“AI生成疑似风险：高 + 高级风格化 AI”，必须说明它适合哪些曲风，不适合哪些曲风；不能只说“AI 风险高所以不建议”。

## 必查清单

### 画面

- 第一帧有没有明确主体。
- 画面亮度是否能看清，不是只追求氛围黑。
- 人物、物件、字幕是否互相遮挡。
- 是否与曲风和歌词情绪一致。
- 是否存在 AI 生成疑似风险；如果有，必须区分高级风格化 AI、可用普通 AI、廉价 AI 伪真实素材。
- 如果是网上素材、搬运素材或未授权素材，必须提示版权和同质化风险。
- 如果是自拍视频，必须给景别、光线、背景距离、机位和拍摄时间建议。

### 歌词

- 第一口是否够短。
- 金句是否太靠后。
- 是否像歌词，而不是缺乏文字审美的短视频表达。
- 是否有具体画面和关系动作。
- 是否有歌词张力：人物想要什么、为什么得不到、表面怎么伪装、关系里有没有“不该但还是”的压抑，以及故事是否停在一个未完成瞬间。
- 如果歌词只有“痛、累、放不下、想你”等情绪结果，却没有欲望受阻和关系拉扯，要写明“有氛围但张力不足”。
- 是否存在现存歌词或疑似现存歌词风险；必要时建议先进入 `/bmz-lyrics-check`。

### 旋律与音色

- V1 不自动识别旋律和和弦，但可以根据用户描述或可观察结构判断“记忆点是否可能太靠后”。
- 如果 2-5 秒流失高，要提示一种可能：第一句歌词太长，旋律记忆点落在句尾，观众没等到就划走。
- 不要编造 BPM、调性、和弦进行。

### 发布包

- 标题是否和情绪一致。
- 首屏文案钩子是否与歌词抢焦点。
- 标签是否超过 5 个。
- 是否出现 #AI音乐、#AI歌曲、#Suno 等默认禁用标签。

## 音频判断边界

V1 不提供自动 BPM、调性、和弦、旋律走向或旋律记忆点识别。不要基于机器估计给作曲结论。

可以判断：

- 是否有音轨。
- 音量是否明显过大或过小。
- 是否存在削波、爆音、平台二压风险。
- vocal / 主打段是否在视频结构上进入太晚，前提是用户提供歌词时间点或视频可观察信息。

不能自动判断：

- 准确 BPM。
- 准确调性。
- 和弦进行。
- 旋律是否抓耳。
- 旋律记忆点具体在第几秒。

如果用户提供 BPM、调性、和弦或最抓耳片段，以用户提供的信息为准，并结合画面、歌词和发布逻辑判断。

## 画面文字层级检查

发布前必须检查首屏文字是否互相抢焦点。文字优先级应为：

1. 首屏文案钩子 / 歌词字幕
2. 人脸、动作、主体
3. 歌名标识
4. 辅助信息

歌名标识规则：

- 歌名标识可以出现，但不能太大，不能在屏幕上停留太久，不能和歌词抢视觉焦点。
- 歌名标识的主要作用是封面识别，不是让用户在观看过程中持续阅读。
- 如需保留，建议在开头极短出现，约 0.1-0.2 秒，或作为首帧封面信息存在。
- 歌名标识应缩小到不压住人脸、歌词、眼神和关键动作。
- 不要建议放右下角；右下角容易被短视频平台头像、点赞、评论、转发栏遮挡。
- 不要建议在 5 秒后再出现；歌名标识不是剧情信息，也不是留存信息。

## 结论类型

只能给以下结论之一：

- 可以发
- 能发但要改
- 暂不建议发
- 适合换画面不换歌
- 适合换主打段歌词不换曲风
- 适合换发布包先测

## 输出原则

- 评分必须保留 1 位小数。
- 每个低分项必须解释“为什么低”，不能只说“不够好”。
- 不要只输出建议，要给“先改哪个”的优先级。
- 如果素材不足，明确写“不确定项”，不要装作已经看过。
- 如果用户上传视频但当前环境无法读取音频或逐帧分析，必须说明能力边界。
- 手机端用户如触发本地视频/音频分析能力，要提示：手机端暂未开放此功能，请使用电脑端。

## 输出格式

```text
发布前结论：{结论}

总分：0.0-10.0

短视频时间轴判断：
- 0-2 秒画面停留：
- 2-5 秒歌词共鸣：
- 5 秒后旋律 / 音色承接：

曲风库对照：
- 最接近曲风卡：
- 代表曲目：
- 曲风证据状态：
- 曲风偏离风险：

好歌词库对照：
- 最接近好歌词案例：
- 第一口锁定人群：
- 金句理解成本：
- 可学习点是否成立：

负面样本相似度：
- 最接近负面对标卡：
- 当前风险：
- 发布前最小修改动作：

AI画面判断：
- AI生成疑似风险：
- AI质感档位：
- 如果曲风匹配的最高分：
- 如果曲风不匹配的最低风险分：

逐项评分：
- 版权与素材风险：
- 画面-曲风：
- 人物-音色：
- 人物-曲风：
- 音色-曲风：
- 歌词主题兴趣：
- 歌词-曲风：
- 第一句歌词 Hook：
- 主打段进入：
- 首屏停留：
- 首屏文案钩子：
- 字幕可读性：
- 歌名标识干扰：
- 评论触发：
- 音频技术安全：

音频边界说明：
- 是否有音轨：
- 音量 / 削波 / 二压风险：
- 用户提供的 BPM / 调性 / 和弦：
- 不能自动判断的项目：

测试假设：
这条视频测试的是……

发布后判定阈值：
- 如果 2 秒跳出率 > 50%：优先换画面或首屏文案钩子。
- 如果 5 秒完播率 < 20%：优先重写 Hook、前置记忆点；第二轮仍低于 20% 时换歌。
- 如果 2 秒不差、5 秒接近 20%、且收藏 / 评论 / 转发 / 求歌名出现任一正向信号：继续优化同一方向。
- 如果留存尚可但互动弱：优先只换标题、首屏文案钩子、封面或置顶评论。
- 如果互动信号指向歌曲但前 2 秒差：判断为“歌有潜力但视频没承接住”，先换视频包装。

最大风险：
1.
2.
3.

发布前必须修改：
1.
2.
3.

第一优先级：
{先改画面 / 先改歌词第一口 / 先改主打段进入 / 先改发布包 / 先不发}

下一步：/bmz-publish
```
## 证据等级

输出判断、建议、路线、评分、复盘或 SOP 时，必须尽量标注证据等级：

- S 级：真实发布后台数据验证。来自用户、团队、用户或 bmzskill 自有案例的真实发布数据与复盘，可以是正向验证，也可以是反向验证。
- A 级：公开市场对标。来自可复查的公开视频、公开账号、公开榜单、公开评论区、公开平台数据或用户提供的公开视频/截图。
- B 级：行业实操方法 / bmzskill 方法论。来自版权公司、音乐宣发、短视频运营、创作实操中反复使用的方法，或 bmzskill 当前整理出的待案例校准方法。

如果没有 S/A 级证据，不要把建议说成绝对结论。应写清楚：

```text
证据等级：B 级
依据：{为什么这样判断}
不确定性：{缺少什么数据或对标}
验证方式：{下一步如何用短视频数据验证}
```

V1 只使用 S / A / B 三个等级，不再扩展更多等级。