Ecom Video Creative

阶段 4 · 多模态广告素材生产

产品链接上线后，用文生图 / 图生图 / 图生视频 / 配音等模型批量产出符合产品定义与目标市场习惯的广告素材。核心是前三秒留存：前 3 秒留不住人，后面拍得再好也没有播放机会。

四步走。第零步和第一步可以省（赶时间就直接出分镜），但每换一个品类、或每过两周，重跑一次第一步：

参考文档：creative-stack.md 形态判定与外部能力红线；video-production.md 分镜骨架、前三秒检查项、多语种细则与生成侧；hook-sampling.md 采样口径（给采集的人看）。

输入

• 产品表：SKU、投放市场、类目、目标人群、卖点、证明材料、CTA 利益点、售价、币种、目标语种。
• 市场风格库：站点 → 语种、平台、节奏、画面风格、出镜者、场景、调性、禁忌元素、语速上限、来源。地区人群与媒体风格一律取自这张表，本技能不编造地区习惯与平台偏好；缺哪个市场就标 high。
• 钩子模板库：钩子编码、类型、首帧要求、口播模板、字幕模板、留存说明。
• 禁用词表 / 动作词表（可选）：合规禁用词、首帧可用动作词。
• 爆款采样表（可选，跑周期热词才要）：平台、站点、语种、类目、前 3 秒台词、表现数据、作品、采集日期。空白模板用 hot_hooks.py --template 采样表.csv 下，填法见 hook-sampling.md。

怎么跑

前三步都只做本地确定性计算，不调模型、不花钱。

第零步 · 定素材形态

不跑脚本，按 creative-stack.md 的顺序问一遍：有样品有出镜人吗 → 要口播没人出镜吗 → 只缺场景空镜吗 → 手上素材只差换钩子吗 → 缺氛围 B-roll 吗 → 平台是不是刷图文的。

形态决定成本、周期与能上的平台，选错最贵；定完还要看它的合规红线（数字人标注、声音克隆授权、换脸默认不做）。

第一步 · 挖本周期钩子与热词

python3 scripts/hot_hooks.py viral_samples.csv \
  --hooks hook_patterns.csv --products products.csv --top 3 \
  --out hot_words.csv --out-xlsx hot_hooks.xlsx --out-md hot_hooks.md \
  --out-json hot_hooks.json --quarantine hot_hooks_issues.csv

产出四张工作表：套路排行（本周期该先抄哪个套路）、热词表、钩子候选（套路 × 产品 → 口播字幕，可直接追加进钩子库）、问题清单。

• 归类逐条留痕（问句、否定词、价格线索、对比词、人群自称、痛点词、场景词）；一条台词命中多个套路时全部记录，主套路按固定优先级选——反常识 > 价格锚点 > 悬念提问 > 对比测试 > 身份代入 > 痛点直击 > 结果前置 > 场景代入。
• 认不准不硬判：没命中线索的台词进「未归类」交人工并进 flags。让采集的人自己归一次最准，他看过原视频。
• 热词分两类：词典命中的类别明确可直接用，机器抽取的高频片段标成候选待确认。{pain} 只用该站点同期采样里出现过的原词，采不到就留 {{待填:pain}}，不跨语言乱填。
• 台词是别人的素材，只用来提炼套路与用词：不照抄原句、不搬画面、不盗 BGM。

第二步 · 出分镜与提示词

python3 scripts/video_brief.py products.csv --styles market_styles.csv \
  --hooks hook_patterns.csv --banned banned_words.csv \
  --duration 15 --ratio 9:16,16:9 --hooks-per-sku 2 --speech-rate vi=3.5 \
  --out storyboard.csv --out-md brief.md --out-xlsx brief.xlsx \
  --out-json brief.json --quarantine brief_issues.csv

--out-xlsx 给四张工作表：素材总表 / 分镜 / 语速预算 / 问题清单。

素材文案里的 {{待填:字段}} 是刻意留出的创意位，必须补齐再进生成队列，脚本不替你编造卖点与场景。完整参数表见 video-production.md。

第三步 · 把提示词接到视频生成平台（可选）

用哪个大模型由用户定，脚本只把提示词按该平台的参数名装进请求，跑完提交 → 轮询 → 取回成片 → 记台账：

python3 scripts/video_render.py --list-providers                        # 1. 看平台、默认模型与环境变量
python3 scripts/video_render.py storyboard.csv --provider ark --check    # 2. 验凭据，不花钱
python3 scripts/video_render.py storyboard.csv --provider ark --print-request   # 3. 看实际请求体
python3 scripts/video_render.py storyboard.csv --provider ark --max-clips 8 --confirm \
  --outdir renders --out renders.csv --out-xlsx renders.xlsx             # 4. 真跑

预置 12 个平台（含不联网的离线演示 mock），换平台只改 --provider。

不加 --confirm 一个请求都不发；--max-clips（默认 10）是花钱硬上限；已成功且成片还在的镜头默认跳过，不重复付费。首帧图用 --first-frame-dir 给目录（认 素材名_镜头号.png / 素材名.png）。--out-xlsx 给生成台账与按状态分表（失败行标红底）。逐平台注意事项、参数会变的声明、花钱与断点规则见 video-production.md。

分镜与检查项

固定五段，第一镜永远是 3 秒钩子：钩子 → 痛点场景 → 产品演示 → 证明 → CTA。同一 SKU 至少出 2 个不同钩子的版本，素材之间只变一个变量（钩子类型 / 卖点顺序 / CTA），否则测不出结论。

video_brief.py 自动跑十项检查（首帧主体、开场禁忌、前 3 秒动态与字幕、口播语速、字幕长度、语种一致、钩子类型、本地化、禁用词），逐条规则与失败后果见 video-production.md。

多语种适配

语种认短代码（vi-VN）、英文名、中文名与平台后台的原生写法（Tiếng Việt、日本語、ภาษาไทย）。口播长度按语种折算：中日韩泰等按字符，英西葡越等按空格分词；--speech-rate vi=3.5 或风格库的「语速上限」列可按市场覆盖。

换语种不只要翻译：配音口音、字幕断行与排版方向、数字与货币写法、落地页承诺都要一起本地化。中文草稿只做工作语言预检，按目标语种重写后必须重跑一次才有真实结论。细则见 video-production.md。

风险与人工边界

外部能力的红线按「一件事一判断」：肖像权（数字人、换脸）、声音授权（声音克隆）、音乐与素材库的商用范围、去水印成片的版权——任意一项没落实，素材不进投放队列；平台标注政策会变，不确认就按 high 交人工。

与钱有关的边界同第三步：选哪个平台、跑多少条由用户确认，不加 --confirm 绝不提交，放量前先用 --max-clips 1-2 验证。

常见坑

• 形态选错是最贵的错：花大价钱做数字人，结果这个品类用户只信真人实测。
• 把品牌介绍放开头、前 3 秒讲参数、一条视频塞 5 个卖点，是最贵的三种浪费。
• 拿 AI 生成的画面当钩子：前 3 秒是决定成本的位置，别用最不可控的形态占住它。
• 去水印解析下来的成片直接投：平台原创度判定会命中，轻则不过审，重则影响账号。
• 把采样到的台词原句当脚本用：要的是套路与用词，不是别人的原话。
• 一条视频生成多个镜头通常不可用；钩子与落地页承诺不一致，点击来了也不转化。

输出契约

与其他跨境电商技能共用同一个 JSON 信封，便于跨阶段串联与事后追责：

{
  "task": "video_brief",
  "status": "ok | partial | blocked",
  "confidence": 0.0,
  "data": {},
  "flags": [{ "level": "high | medium | low", "type": "", "detail": "", "action": "" }],
  "need_human_review": false,
  "sources": [{ "ref": "", "as_of": "" }],
  "assumptions": [],
  "audit": { "snapshot_at": "" }
}

• status：ok 输入齐全 / partial 有缺失但结论可用 / blocked 关键输入缺失、必须人工先介入。
• 只要出现 high 级 flag，need_human_review 必须为 true。
• confidence 口径：有 high 不超过 0.7，有 medium 不超过 0.85，还有待填位不超过 0.9，上限 0.95。

交付表格

要表格就给文件，不要只给结论。 三个脚本共用同一组参数名：

.xlsx 由 scripts/sheetio.py 用标准库写出，不需要 openpyxl，Excel 与 WPS 都能直接打开。hot_hooks.py --template 路径 可单独下空白采样模板（表头与脚本字段永远同步），不跑统计直接退出。

作业习惯

• 先要数据再下结论；能算就不要估，能引用就不要复述。
• 结论固定附「支撑数据 + 判定规则 + 边界/反例」三段，而不是只给一个数。
• flags 比结论更重要：写清「我不确定什么、为什么不确认、需要谁确认」。
• 术语保留英文缩写（ROAS、ACOS、TACOS、PO、MOQ、FBA），其余用中文。

上下游

• 上游：ecom-selection-profit 定下要推的 SKU 与价格。
• 下游：ecom-ads-plan 按素材编号编排出投放结构与测试节奏（素材变量怎么设计见该技能），ecom-roi-review 复盘素材维度的表现。
• 投流侧（出价、预算、止损）与总控共享约定见 ecom-ads-plan、crossborder-ecom-ops。