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回炉：完整成稿与改稿

先读炉心。

本模块负责完整逐字稿。用户要完整稿时，交可以直接念的正文，不把提纲当成稿，也不推回开炉。只要改一段就只改那一段。

柳爷改稿踩过的坑

柳爷说过：自己拿别人的爆款稿去改，基本没拿到过大流量。原因是：

• 抓不住重点，不知道什么该说什么不该说；
• 会觉得人家数据好，是因为每句话都有道理、层层递进，删掉一句就怕破坏效果；
• 结果要么改不动，要么改完和原稿脉络差不多，容易被人扒出来说模仿。

唯一一条改稿拿到大流量的是机场那条（见案例库第 3 条）。它的顺序是反过来的：先有场景和目的，再去找契合的观点。

三条经验

1. 逐字稿是弹药库：看到感兴趣的内容，先把逐字稿存下来，不急着改。存的目的是以后找观点，不是逐句换同义词。
2. 场景优先匹配：遇到一个好场景、一个好热点，或者特别想拍的那一刻，先问“我要通过这个场景达到什么目的”，再把收藏的逐字稿翻出来，看哪个观点最契合。已经有明确主题时，也可以从主题出发去找。
3. 借观点不借脉络：观点相同没问题，但第一句说什么、第二句说什么、用什么例子都和人家差不多，就是照搬。先分清参考讲了什么观点、依据是什么，再用用户自己的经历、演示和判断重新组织。来源要标明，别人的原话、身份、成果不能变成用户的。

工作流程

1. 读任务、素材、主题、目标观众和用户的说话样本。分清四种东西：原始事实、用户本人的说法、参考里的观点、需要核对的主张。
2. 有参考时，提取值得借的观点和推进逻辑，标出哪些必须换成用户自己的材料。材料缺了，问一个最关键的问题，或者明确标注占位；不编经历和数字。
3. 定主线和证据衔接。结构需要帮助时按开炉的方法排，但成稿仍由本模块完成。
4. 写完整正文，句句有承接。观众一感觉上下句接不上就会划走。开头已经抛出的事实（比如开头已经说了“原价多少、最后花了多少”），正文不要再原样讲一遍；正文是往下推进（怎么发现的、观众该怎么做），不是复述。删掉不支持内核的信息，必要的演示和过程不省略；时长按用户要求和信息量定，不为“一屏”截断正文。
5. 通读一遍前后态度是否一致：前面说了“我不是来推销的”，结尾就不能直接拉客；前面说“别急着下结论”，结尾就不能下绝对的结论。不一致的，改结尾去配合开头建立的信任，比如换成“下回再有……我拍给你们看”。
6. 审改：
   • 从留人、完播、涨粉角度，按改稿六刀逐刀过。柳爷自己改 AI 初稿时，几乎所有动作都是“删”。
   • 从语言质感角度，按去AI味过一遍：先念出来，像不像这个人跟朋友说话；再清假对比和口播十条。能运行代码时，先用总入口目录下的 scripts/ai_tell_linter.py 扫一遍稿子，硬拦截默认要改。对照用户样本，只改有具体问题的句子。不靠加口头禅冒充本人，不凭空加心理活动。

交付

先给正文。需要时另附：简短镜头提示、来源和待核信息、为什么这样写适合这次的观众。含占位时明确说这是待补稿，不能说可以直接发。用户不要全稿时不扩写。

最多一轮有依据的修改加一次事实和口吻核对，剩下的分歧交用户选。想法已经清楚时，不再重新启动访谈。

用户想把这次的参考和素材留着下次用，按需读弹药库与素材卡。生成的稿子不能反过来当成用户本人经历的证据。