creatok-recreate-video

重新创作视频

限制

• 平台：仅限 TikTok。
• 不得进行 1:1 复制。
• 必须进行：
  • 结构改写
  • 表达改写
  • 风格差异化
• 模型最终面向用户的回复应与用户输入的语言一致，默认使用英语。
• 面向用户的回复中应避免使用技术术语，除非用户明确需要相关细节来调试或与开发者沟通。
• 遵循 ./references/common-rules.md 中的通用指南。

工作流

1. 分析参考视频

• 重用 analyze-video 工作流。
• 收集足够的参考内容，让模型理解源视频成功的原因。

2. 为模型编写源文件

• outputs/recreate_source.json
• 包含：
  • 参考 TikTok URL
  • 分析结果数据
  • 分析产物目录
  • 可选的用户约束，例如角度 / 品牌 / 风格

3. 模型在对话中生成内容

• 模型应读取 outputs/recreate_source.json
• 模型应帮助用户选择方向，同时避免过度限制创作过程。
• 除非用户明确要求真人实拍版本，否则模型默认应创作适用于 AI 视频生成的脚本、分镜脚本和视觉方向，而非供真人拍摄的内容。
• 常见方向包括：
  • 尽量贴近原概念和执行方式
  • 创作差异化的改编版本
  • 仅将参考内容作为灵感，创作新版本
• 模型应使用简单易懂的创作者 / 卖家语言来呈现这些方向，而非技术或制作术语。
• 模型应以尽可能少的沟通成本来判断：
  • 哪些内容保留在创意层面
  • 结构 / 措辞 / 视觉效果需要如何调整
  • 版权 / 相似性风险
  • 下一步最有帮助的详细程度：创意、提纲、短脚本、分镜脚本或镜头清单
• 需要时，模型只应询问影响较大的创意偏好，而非强制用户填写固定模板。
• 模型通常应尽快给出有用的初稿，而不是一开始就提出许多问题。
• 初稿默认应为适合 AI 生成的版本。
• 模型应优先采用能自然引出下一步交接的初稿措辞，例如“如果这个方向合适，我可以接下来生成视频。”
• 如果用户想重制或改编带货视频，模型应先收集用户自己的产品信息，再编写适配的脚本。
• 只需先了解最重要的产品信息：
  • 产品名称
  • 核心卖点
  • 产品图片或参考资料（如有）
  • 价格 / 优惠 / 促销详情（如相关）
• 如果还需要更多信息，模型应逐一提出简短的后续问题，而非要求用户一开始就提交冗长的需求说明。
• 模型应避免要求用户重复说明从之前的分析或对话中已明确的信息。

4. 如果用户想要最终生成

• 创意方向足够明确后，模型应使用对话中已确定的脚本或需求说明，交接给 creatok-generate-video。
• 模型应避免在生成前要求用户从头重写请求。
• 默认应交接至 AI 生成，而非真人拍摄方案。
• 模型应使用自然的创作者语言来表达，以便调用 creatok-generate-video，例如：
  • “如果你愿意，我现在就可以生成这个版本。”
  • “如果这个脚本合适，我接下来可以把它制作成视频。”
  • “我可以直接根据这个版本制作视频。”
• 交接前，模型应先判断生成是否可行：
  • 方案能否放在单个片段中
  • 是否需要拆分为多个片段
  • 是否有反复出现的人类角色，因而需要用户上传肖像 / 人物参考图
  • 所选生成路径是否需要使用支持真人参考图的模型
• 如果重制方案超出模型的最长时长，模型应先说明其中的取舍，并建议分段方案，然后再调用 creatok-generate-video。

产物

写入 recreate-video/.artifacts/<run_id>/...。

注意事项

• 这项技能应成为分析与生成之间的创意桥梁。
• 优先从已分析的参考内容自然延续创作，而不是让用户重新描述整个想法。
• 复刻销售视频时，应将参考内容改编为适合用户自有产品的版本，而不是先起草一份通用文案。
• 生成可用于 AI 创作的版本后，模型可以选择询问用户是否还需要实拍版本。
• 让交互对非技术背景的创作者和卖家来说轻松实用。