用提示工程搭短视频脚本的「智能脚手架」:从0到1生成爆款内容的底层逻辑
关键词
提示工程、短视频脚本、内容生成、大语言模型(LLM)、Prompt设计、人机协作、爆款情绪逻辑
摘要
你有没有过这样的经历?
盯着空白的脚本文档两小时,脑子只剩“我要写什么”的灵魂拷问;
好不容易凑出大纲,读起来像“说明书”,完全没有短视频需要的“情绪钩子”;
改了八版台词,要么太官方像念经,要么太随意像唠嗑——根本抓不住用户的注意力。
当短视频创作从“拍什么”的焦虑进化到“怎么高效拍好”的挑战,**提示工程(Prompt Engineering)**正在成为内容生产者的“隐形编剧助理”。它不是让AI代替你写脚本,而是帮你把“模糊的创意碎片”拼成“可执行的脚本蓝图”:
- 用精准指令帮你把“想写宝宝夜醒”变成“针对25岁新手妈妈的3个夜醒解决技巧”;
- 用上下文约束让AI明白“你要的是‘温暖的朋友式建议’,不是‘儿科医生的学术报告’”;
- 用示例参考让AI对齐你的风格——哪怕你是“只会说‘家人们谁懂啊’的接地气博主”;
- 用输出格式直接生成“分镜号+场景+台词+情绪备注”的标准化脚本,省掉80%的排版时间。
本文会拆解提示工程解决脚本创作痛点的底层逻辑,用“给AI写‘编剧brief’”的生活化比喻讲清Prompt设计的核心要素,结合3个真实案例演示从“模糊想法”到“爆款脚本”的全流程,最后给出10个可直接复用的提示模板库。读完这篇,你能学会用AI当“创意助手”,而不是“内容工具”。
一、背景:短视频创作的3个“崩溃瞬间”与提示工程的价值
1.1 为什么短视频脚本越来越难写?
短视频的本质是“15-60秒的情绪传递”——用户刷到你的视频,3秒内没被“戳中”就会划走。这要求脚本必须满足三个条件:
- 痛点精准:用户看开头就觉得“这说的就是我”;
- 结构紧凑:每10秒一个“信息点”,不让注意力掉线;
- 情绪饱满:结尾要么让用户“想转发”,要么“想关注”。
但对创作者来说,这三个条件像“三座大山”:
- 选题难:刷遍同行视频,要么撞梗要么没新意;
- 大纲散:想讲的内容太多,写成“流水账”;
- 台词假:要么抄网上的“爆款金句”,要么自己编得“不像人说的话”。
1.2 提示工程能解决什么?
提示工程不是“AI写脚本”,而是**“用精准的指令让AI理解你的创作意图”**——就像你给传统编剧写brief时,要明确“目标用户、核心痛点、风格要求、结构框架”,提示工程只是把这些要求“翻译”成AI能听懂的语言。
举个例子:
- 你原来的需求是“写一个母婴视频”;
- 用提示工程优化后是:“写一个针对25-30岁一线城市职场新手妈妈的短视频脚本,核心痛点是‘宝宝每晚醒3次,自己白天要上班,晚上睡不好’,主题是‘3个1分钟小技巧,让宝宝睡整觉’,风格要像‘闺蜜聊天’,结构是‘痛点场景(10秒)→技巧1(15秒)→技巧2(15秒)→技巧3(15秒)→共情结尾(10秒)’。”
前者是“让AI自由发挥”,后者是“给AI画好创作的‘边界’”——AI会在边界内填充创意,而不是给你一个“四不像”的脚本。
二、核心概念:提示工程是“给AI写的编剧brief”
要理解提示工程,先记住一个比喻:AI是你的“超级编剧助理”,但它刚入职,对你的创作习惯一无所知。你需要写一份“详细的brief”,告诉它“要做什么、怎么做、做成什么样”。
提示工程的核心是四个要素,对应“编剧brief”的四个部分:
2.1 要素1:指令(Instruction)——告诉AI“你要做什么”
指令是Prompt的“核心目标”,相当于你对编剧说“我要写一个关于宝宝夜醒的视频”。好的指令要“具体到不能再具体”,避免模糊的表述。
反例:“写一个母婴短视频脚本。”(太泛,AI可能写任何母婴主题)
正例:“写一个帮助25-30岁新手妈妈解决宝宝频繁夜醒问题的短视频脚本。”(明确目标)
2.2 要素2:上下文(Context)——告诉AI“背景信息”
上下文是“创作的约束条件”,相当于你对编剧说“我的用户是一线城市的职场妈妈,她们白天要上班,晚上要带娃,最怕的是‘睡不好影响第二天工作’”。上下文越具体,AI生成的内容越贴合你的需求。
常见的上下文维度:
- 用户画像:年龄、地域、职业、痛点;
- 内容定位:你的账号风格(比如“接地气的育儿踩坑博主”);
- 核心价值观:你想传递的理念(比如“做‘会偷懒’的聪明妈妈”)。
2.3 要素3:示例(Few-shot)——告诉AI“参考样例”
示例是“风格对齐工具”,相当于你对编剧说“参考我上周那条10万赞的视频结构,开头用‘凌晨3点的客厅’场景”。当你想让AI模仿你的风格时,示例比“描述风格”更有效。
比如你是“用方言讲育儿的博主”,可以在Prompt里加:“参考我之前的脚本风格(附链接:xxx),台词要用四川方言,比如把‘怎么办’说成‘咋个办嘛’。”
2.4 要素4:输出格式(Output Format)——告诉AI“要写成什么样”
输出格式是“标准化要求”,相当于你对编剧说“把脚本分成‘分镜号、场景、台词、画面描述、情绪备注’五个部分”。输出格式越明确,AI生成的内容越容易直接使用。
比如你需要分镜脚本,可以在Prompt里写:“输出格式要求:
- 分镜号:按1、2、3……排序;
- 场景:描述拍摄的环境(比如“凌晨3点的客厅,暖黄的台灯亮着”);
- 台词:人物说的话,口语化;
- 画面描述:镜头要拍什么(比如“镜头从妈妈的手拍起,她抱着哭闹的宝宝,眼睛里有红血丝”);
- 情绪备注:这段内容要传递的情绪(比如“焦虑、疲惫”)。”
2.5 用流程图总结:提示工程四要素如何工作?
三、技术原理:AI是怎么“读懂”你的Prompt的?
要让提示工程更有效,你得先明白AI的“思考逻辑”——大语言模型(LLM)是通过“预测下一个词”来生成内容的,而Prompt就是给它“预测的线索”。
3.1 从“词向量”到“注意力机制”:AI的“理解方式”
假设你输入的Prompt是“写一个针对新手妈妈的宝宝夜醒脚本”,AI会把每个词转换成高维向量(比如“新手妈妈”是一个1536维的向量),然后通过**注意力机制(Attention)**计算每个词的“重要性”:
- “新手妈妈”的权重会比“写一个”高,因为它是核心用户;
- “夜醒”的权重会比“脚本”高,因为它是核心痛点。
用数学公式表示,Prompt的向量是所有词向量的加权和:
Prompt=∑i=1nwi⋅viPrompt = \sum_{i=1}^n w_i \cdot v_iPrompt=i=1∑nwi⋅vi
其中:
- wiw_iwi是词的注意力权重(越重要的词,权重越高);
- viv_ivi是词的向量表示。
AI会根据这个Prompt向量,从训练过的海量文本中“检索”相关的内容,生成符合要求的脚本。
3.2 为什么“精准Prompt”比“长Prompt”更有效?
很多人以为“Prompt写得越长,AI生成的内容越好”,其实不然——AI的注意力是有限的,太长的Prompt会让核心信息被“稀释”。
比如你写:“我是一个母婴博主,想写一个关于宝宝夜醒的视频,我的用户是25-30岁的新手妈妈,她们住在一线城市,白天要上班,晚上要带娃,睡不好觉,情绪很崩溃,我想讲3个解决技巧,风格要温暖,像朋友聊天一样……”(太长,核心信息被淹没)
不如写:“目标用户:25-30岁一线城市职场新手妈妈;核心痛点:宝宝每晚醒3次,导致自己睡眠不足;主题:3个1分钟夜醒解决技巧;风格:温暖的朋友式建议;结构:痛点场景→3个技巧→共情结尾。”(精准,核心信息突出)
3.3 代码实现:用Python调用GPT-4生成脚本
光讲原理不够,我们用实际代码演示“如何用提示工程生成短视频脚本”。
步骤1:准备环境
首先安装依赖库:
pipinstallopenai python-dotenv然后在.env文件中配置OpenAI API密钥:
OPENAI_API_KEY=你的API密钥步骤2:写提示工程函数
importosfromopenaiimportOpenAIfromdotenvimportload_dotenv# 加载环境变量load_dotenv()client=OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))defgenerate_script(prompt):""" 生成短视频脚本的函数 :param prompt: 优化后的Prompt :return: AI生成的脚本 """response=client.chat.completions.create(model="gpt-4o",# 用GPT-4o,支持多模态,生成内容更精准messages=[# System Prompt:给AI设定“角色”{"role":"system","content":"你是一位专业的短视频脚本作家,擅长创作符合目标用户痛点、情绪饱满的脚本。你的输出要严格遵循用户要求的格式,语言口语化,避免专业术语。"},# User Prompt:你的创作需求{"role":"user","content":prompt}],temperature=0.7,# 控制创造力:0=严谨,1=奔放,0.7适合短视频max_tokens=1500# 控制脚本长度:1500 tokens约等于1100字,适合60秒视频)returnresponse.choices[0].message.content步骤3:设计精准Prompt
我们用“宝宝夜醒”的案例设计Prompt:
prompt=""" 请你帮我写一个母婴类短视频脚本,要求如下: 1. 目标用户:25-30岁一线城市职场新手妈妈,痛点是宝宝每晚醒3-4次,自己白天要上班,晚上睡不好,情绪崩溃。 2. 核心主题:用“3个1分钟小技巧”解决宝宝夜醒问题,强调“不用熬夜,妈妈也能睡整觉”。 3. 结构要求: - 开头(10秒):真实痛点场景(凌晨3点的客厅,妈妈抱着哭闹的宝宝,手机屏幕显示“3:17”,旁边放着没喝完的咖啡); - 中间(30秒):3个技巧,每个技巧10秒,要具体到“怎么做”(比如“技巧1:睡前1小时给宝宝喂一顿‘稠粥’,增加饱腹感”); - 结尾(10秒):共情+呼吁(“我知道你现在很崩溃,但你不是一个人——关注我,一起做‘会偷懒’的聪明妈妈”)。 4. 语言风格:口语化,像闺蜜聊天,比如把“建议你”改成“我当时就是这么做的”,把“有效的”改成“亲测有用”。 5. 输出格式:分镜号、场景、台词、画面描述、情绪备注。 """步骤4:生成并优化脚本
调用函数生成脚本:
script=generate_script(prompt)print(script)AI生成的初稿可能长这样(节选):
分镜1: 场景:凌晨3点的客厅,暖黄台灯亮着,沙发上堆着宝宝的衣服。 台词:(妈妈叹气)家人们谁懂啊?这已经是我今晚第三次起来抱宝宝了……(低头看宝宝)小祖宗,你倒是睡啊? 画面描述:镜头从妈妈的手拍起,她抱着宝宝来回走,眼睛里有红血丝,手机放在茶几上,屏幕显示“3:17”,旁边是半杯凉掉的咖啡。 情绪备注:疲惫、崩溃。 分镜2: 场景:同一场景,妈妈坐在沙发上,把宝宝放在腿上。 台词:其实我之前也试过各种方法——拍背、抱哄、喂奶,结果越弄越精神……直到我闺蜜给我分享了3个“1分钟技巧”,亲测有用! 画面描述:镜头切换到妈妈的侧脸,她揉了揉眼睛,语气里带着点“终于找到救星”的欣慰。 情绪备注:希望、转折。接下来你可以人工优化:
- 加个人经历:把“我闺蜜给我分享的”改成“我上周连续3天睡不好,差点在公司开会时睡着,我闺蜜把她的‘压箱底技巧’传给我”;
- 改细节:把“半杯凉掉的咖啡”改成“半杯没喝完的奶茶——是我下班时买的,想提神,结果根本没机会喝”(更贴近职场妈妈的真实生活);
- 调情绪:把“小祖宗,你倒是睡啊?”改成“宝宝,妈妈明天还要赶早会呢……”(更戳痛点)。
四、实际应用:从“模糊想法”到“爆款脚本”的3步流程
我们用“美食博主教做‘懒人番茄鸡蛋面’”的案例,演示提示工程的完整应用流程。
4.1 步骤1:拆解需求——把“模糊想法”变成“结构化问题”
你原来的想法是“写一个教做番茄鸡蛋面的视频”,但这样太泛。你需要拆解成5个维度:
- 用户画像:22-28岁的职场新人,独居,会做饭但怕麻烦,追求“10分钟搞定、好吃又健康”;
- 核心痛点:下班累得不想动,不想做复杂的菜,又不想吃外卖;
- 核心主题:“10分钟懒人番茄鸡蛋面,比外卖还快”;
- 结构要求:“痛点场景→食材准备→制作步骤→成品展示→结尾呼吁”;
- 风格要求:口语化、活泼,像“朋友教你做饭”,比如用“家人们谁懂啊”“绝了”之类的词。
4.2 步骤2:设计Prompt——把“结构化问题”翻译成AI能听懂的语言
根据拆解的需求,设计Prompt:
请你帮我写一个美食类短视频脚本,要求如下: 1. 目标用户:22-28岁职场新人,独居,怕麻烦,想做“10分钟搞定的快手菜”。 2. 核心主题:教做“懒人番茄鸡蛋面”,强调“比外卖还快,好吃又健康”。 3. 结构要求: - 开头(8秒):痛点场景(周五晚上,主角刚下班到家,扔下沉甸甸的电脑包,瘫在沙发上,打开外卖APP又关掉,叹气说“不想吃外卖了,但做饭好麻烦”); - 中间1(10秒):食材准备(展示“1个番茄、2个鸡蛋、1把面条、1勺番茄酱”,说“就这几样,冰箱里都有”); - 中间2(20秒):制作步骤(分3步:①番茄切块炒软加番茄酱;②打鸡蛋炒散;③煮面条,把番茄鸡蛋浇上去); - 结尾(12秒):成品展示(主角端着面坐在餐桌前,咬一口说“绝了!比外卖香10倍”,然后对着镜头说“想学更多懒人菜,关注我,每天10分钟搞定晚饭”)。 4. 语言风格:活泼、口语化,像朋友聊天,比如用“家人们谁懂啊”“绝了”“超简单”之类的词。 5. 输出格式:分镜号、场景、台词、画面描述、情绪备注。4.3 步骤3:迭代优化——让AI生成的内容更“像你”
AI生成的初稿可能有这些问题:
- 台词太官方:比如“接下来我们进行食材准备”,改成“接下来咱们准备食材——超简单,就这几样”;
- 细节不够:比如“番茄切块炒软”,改成“番茄切成小丁,用少许油炒到软趴趴的,再挖一勺番茄酱——这样更浓郁”;
- 情绪不够:比如“不想吃外卖了,但做饭好麻烦”,改成“家人们谁懂啊?周五下班真的累到不想动!打开外卖APP翻了半小时,要么怕腻要么怕贵,最后还是关掉——算了,自己做吧,但做饭真的好麻烦……”(更戳痛点)。
优化后的Prompt可以加:“台词要更口语化,比如把‘进行食材准备’改成‘咱们准备食材’;步骤要加细节,比如‘番茄切成小丁’;开头要更有情绪,比如用‘家人们谁懂啊’开头。”
4.4 案例结果:生成的爆款脚本(节选)
分镜1: 场景:周五晚上的出租屋,暖黄的灯亮着,沙发上堆着电脑包和外套,茶几上有半瓶可乐。 台词:(主角瘫在沙发上,叹气)家人们谁懂啊?周五下班真的累到不想动!打开外卖APP翻了半小时,要么怕腻要么怕贵,最后还是关掉——算了,自己做吧,但做饭真的好麻烦…… 画面描述:镜头从主角的脚拍起,她穿着拖鞋,蜷在沙发里,手机屏幕显示“外卖APP”,然后她把手机扔在一边,皱着眉头。 情绪备注:疲惫、纠结。 分镜2: 场景:同一场景,主角突然坐起来,眼睛发亮。 台词:等等!我上周学了个“懒人番茄鸡蛋面”,10分钟就能搞定,比外卖还快!走,带你们做! 画面描述:镜头切换到主角的脸,她突然精神起来,伸手去拿茶几上的钥匙(准备去厨房)。 情绪备注:兴奋、转折。 分镜3: 场景:厨房,主角站在灶台前,面前摆着食材。 台词:看!食材超简单——1个番茄、2个鸡蛋、1把面条、1勺番茄酱,冰箱里都有! 画面描述:镜头对着食材,主角用手指点着每一样,番茄是红的,鸡蛋是白的,面条是细的,番茄酱是瓶装的。 情绪备注:轻松、得意。五、常见问题与解决方案:让提示工程更有效的“避坑指南”
5.1 问题1:AI生成的内容太泛,不贴合我的用户
原因:上下文不够具体。
解决方案:补充“用户的具体行为”——比如不说“目标用户是职场妈妈”,而是说“目标用户是住在北京朝阳区、每天通勤1小时、晚上8点到家的职场妈妈”。
5.2 问题2:AI生成的风格不对,不像我的账号
原因:没有给示例。
解决方案:在Prompt里加“参考我之前的脚本(附链接/原文)”,比如“参考我这条10万赞的脚本(链接:xxx),台词要用方言,风格要接地气”。
5.3 问题3:AI生成的步骤不实用,像“纸上谈兵”
原因:没有强调“实用性”。
解决方案:在Prompt里加“步骤必须是‘能直接操作的’,比如‘番茄切成小丁’而不是‘处理番茄’;技巧必须是‘亲测有效的’,比如‘我自己连续做了3天’”。
5.4 问题4:AI生成的结尾没有“情绪钩子”
原因:没有明确“结尾的目标”。
解决方案:在Prompt里加“结尾要‘共情+呼吁’,比如‘我知道你也像我之前一样累,但这个技巧真的能帮到你——关注我,一起做“会偷懒”的聪明人’”。
六、未来展望:提示工程在短视频创作的3个趋势
6.1 趋势1:个性化提示模板——“你的AI只懂你的风格”
未来,平台可能会推出“个性化提示模板”:根据你过去的脚本、用户反馈,生成“专属你的Prompt”。比如你是“用方言讲育儿的博主”,模板会自动包含“台词用四川方言”“风格接地气”等要求,不用你每次都写。
6.2 趋势2:多模态提示——“用图片/音频让AI更懂你”
现在的Prompt主要是文字,但未来会支持多模态提示:比如你上传一张“凌晨3点的客厅”照片,AI会根据照片生成对应的场景描述;或者你录一段“朋友聊天”的音频,AI会模仿音频的语气生成台词。
6.3 趋势3:实时协作提示——“AI当你的‘实时编剧助理’”
未来,创作工具会整合“实时提示工程”:你在写脚本时,AI会实时给出建议——比如你写“凌晨3点的客厅”,AI会提醒“可以加一个‘没喝完的奶茶’细节,更贴近职场妈妈的生活”;你写“技巧1:喂稠粥”,AI会提醒“可以加‘我当时喂了宝宝南瓜粥,他睡了整觉’的个人经历,更有说服力”。
七、结尾:提示工程是“工具”,但创意是“灵魂”
最后想对你说:
提示工程是帮你提高效率的“工具”,但短视频的核心是“情绪传递”——AI能帮你写脚本,但不能帮你“感受用户的痛点”;AI能帮你加细节,但不能帮你“分享自己的故事”。
比如,AI可以写“凌晨3点的客厅”,但只有你能加“我当时抱着宝宝,手机里还躺着老板的未读消息”的真实经历;AI可以写“喂稠粥”,但只有你能加“我第一次喂宝宝粥时,他把粥吐了我一身,但第二天真的睡了整觉”的小插曲。
这些“个人化的细节”,才是短视频的“爆款密码”——因为用户刷的不是“脚本”,是“你的故事”。
思考问题
- 你在脚本创作中最头疼的问题是什么?如果用提示工程解决,你会怎么设计Prompt?
- 你有没有“个人化的细节”可以加到脚本里?比如“第一次做番茄鸡蛋面时,把盐放成了糖”?
参考资源
- 书籍:《Prompt Engineering for Beginners》(入门级提示工程指南);
- 论文:《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》(思维链提示的经典论文);
- 工具:PromptPerfect(Prompt优化工具)、ChatGPT(生成脚本的常用工具);
- 案例:抖音“育儿嫂小郭”(用提示工程生成脚本的博主)、B站“美食作家王刚”(用提示工程优化台词的博主)。
附录:10个可直接复用的提示模板
- 选题生成:“我是[领域]博主,目标用户是[用户画像],最近他们的痛点是[具体痛点],请生成5个‘痛点+解决方案’的选题,每个选题用口语化标题概括。”
- 大纲生成:“请帮我写[选题]的大纲,结构是‘痛点场景→核心内容→共情结尾’,每个部分具体到画面和台词方向。”
- 台词优化:“我写了一段台词:[原台词],请优化成[风格],符合[用户画像]的说话习惯,避免专业术语。”
- 分镜生成:“请把这个大纲[大纲内容]写成分镜脚本,包含分镜号、场景、台词、画面描述、情绪备注,风格参考[示例链接]。”
- 痛点场景设计:“请帮我设计[用户画像]的痛点场景,要具体到‘时间、地点、动作、细节’,比如‘凌晨3点的客厅,妈妈抱着宝宝,手机显示3:17’。”
- 技巧细化:“请把‘[技巧]’细化成‘能直接操作的步骤’,比如‘番茄切成小丁→用少许油炒软→加番茄酱’。”
- 情绪结尾设计:“请帮我写[选题]的结尾,要‘共情+呼吁’,比如‘我知道你也像我之前一样累,但这个技巧真的能帮到你——关注我’。”
- 风格对齐:“请参考我之前的脚本[链接],生成[选题]的脚本,保持同样的[风格](比如方言、接地气)。”
- 细节补充:“请帮我给[脚本段落]加‘个人化细节’,比如‘我当时喂宝宝粥时,他吐了我一身’。”
- 标题生成:“请帮我给[脚本]生成3个口语化标题,包含‘痛点+解决方案’,比如‘宝宝夜醒频繁?3个1分钟技巧,让你睡整觉’。”
以上就是提示工程在短视频脚本创作中的应用全解析。希望这篇文章能帮你把AI从“内容工具”变成“创意伙伴”,让你在短视频创作的路上,少一点焦虑,多一点灵感。
你准备好用提示工程生成第一个脚本了吗?评论区告诉我你的选题,我帮你优化Prompt!