ugc-content-factory

UGC 内容工厂

通过 fal.ai 的 Kling 3.0，大规模生成真实感十足的 UGC 视频内容，并保持 AI 角色的一致性。

核心突破： Kling 3.0 的 Elements 系统可在不同视频中锁定角色身份。结合多镜头分镜和原生口型同步，你可以生成一整套 UGC 内容库，拥有一致的“创作者”——无需真实人物参与。

导演优先原则： 先构思画面，再写脚本。首先设计每个镜头的画面和运动方式，然后编写与之契合的对白。脚本服务于画面，而不是反过来。这样可以避免“一直坐着说话”的问题，并促成丰富的视觉变化。

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合约

输入

• 必需： 产品／品牌名称、产品功能及目标受众
• 可选： 现有角色 Element URL、产品图片 URL、种子帧、品牌语气文件、竞品 UGC 示例
• 格式： 文本描述、URL 或品牌背景文件

输出

• 生成内容： 通过 fal.ai Kling 3.0 生成的 UGC 视频，以及创意简报、视觉节拍表和同步脚本
• 格式： 视频文件（MP4），支持文档内嵌
• 下游用途： 付费创意流程、社交媒体发布、客户交付内容

验证

• 前置条件： 可访问 fal.ai API，已知产品和受众
• 后置条件： 视频通过质量门槛，所有 4 项隐蔽性检查均通过
• 失败检查： 如果角色与受众不匹配且无法解决，则在生成前标记

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流程

MODULE A: Creative Director    → Creative Brief        → GATE 1
MODULE B: Cinematographer      → Visual Beat Sheet      → GATE 2
MODULE C: Screenwriter         → Synchronized Script    → GATE 3
MODULE D: Engineer             → fal.ai JSON + Execute  → Output

每个关卡都需要用户批准后才能继续。请勿跳过关卡。

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进入流程前

询问用户：

1. “你有要重复使用的现有角色吗？”（Element 图片 URL）
2. “你有要用作 Elements 的产品图片吗？”（图片 URL）
3. “你有种子帧／首帧图片吗？”（图片 URL）

如果没有 → 通过 /ai-image-generation 使用 Nano Banana Pro 生成新图片。

检查 references/CHARACTER_LIBRARY.md，查找已保存的角色／产品。

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模块 A：创意总监

阅读 references/MODULE_A_CREATIVE_DIRECTOR.md，了解完整的格式、钩子和验证细节。 同时加载：references/CHARACTER_LIBRARY.md、references/SCENE_SETTINGS.md。

核心决策：

1. 选择一种内容格式（用户见证、开箱、问题／解决方案、对比、演示）
2. 选择一个钩子角度（保留秘密、怀疑者、失败、视觉冲击）
3. 选择角色原型和场景
4. 执行隐蔽性验证（4 项检查都必须通过）

隐蔽性验证（强制——内容必须通过全部 4 项检查）：

• 伪装性： 刷到视频的用户会在前 0.5 秒内认出这是广告吗？如果会 → 降低精致感。
• 吸引力： 观众会在 3 秒内离开吗？如果会 → 先传递价值，再展示产品。
• 融入度： 产品出现时，观众会划走吗？如果会 → 让产品的出现顺理成章，而非刻意安排。
• 不完美感： 这看起来像营销团队制作的内容吗？如果是 → 增加随意感、填充词和日常用语。

⛔ 关卡 1 输出——呈现给用户：

字段	内容
产品	[名称]
目标受众	[人群]
内容格式	[选择哪种]
钩子角度	[选择哪种]
音频钩子	[确切的开场白]
视觉钩子	[屏幕上显示的内容]
角色	[原型 + 具体特征]
场景	[环境 + 细节]
目标时长	[秒数]
隐蔽性：伪装性	PASS/FAIL + 备注
隐蔽性：吸引力	PASS/FAIL + 备注
隐蔽性：融入度	PASS/FAIL + 备注
隐蔽性：不完美感	PASS/FAIL + 备注

停止。等待批准。

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模块 B：电影摄影师

阅读 references/MODULE_B_CINEMATOGRAPHER.md，了解 Kling 提示词工程、镜头设计和图像生成的详细信息。

核心决策：

1. 逐镜头设计视觉序列（暂不加入对话）
2. 分配不同的时长：3s（有力的开场）、4s（铺垫）、5s（从容展开的演示）
3. 应用 6 个提示词要素：摄像机、主体、环境、光线、纹理、情绪
4. 确认场景具有多样性：4 个镜头中至少有 2 个改变位置或角度
5. 如果使用 I2V 工作流，则生成种子图像（仅限 Nano Banana Pro）

Kling 提示词的 4 条规则（始终遵循）：

1. 以电影感的摄像机动作动词开头（推进、快速摇摄、肩扛摄像机漂移）
2. 加入纹理细节（颗粒、反射、冷凝水、织物光泽）
3. 描述时间流动（每个镜头的开头 → 中段 → 结尾）
4. 指明实际光源（不要写“戏剧性照明”——应写霓虹灯、黄金时刻、荧光灯管）

⛔ 阶段 2 输出——呈现给用户：

每个镜头包含：

字段	内容
镜头编号	按顺序编号
时长	3s / 4s / 5s
摄像机	镜头类型 + 运动
主体	人物 + 肢体动作
环境	场景细节
光线	光源 + 感觉
纹理	增强真实感的实体细节
表情	面部 / 情绪状态
动作流程	开头 → 中段 → 结尾

此外，检查场景多样性（是否符合 2-of-4 规则？）并检查 Kling 提示词清单。

停止。等待批准。

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模块 C：编剧

阅读 references/MODULE_C_SCREENWRITER.md，了解音频规则、脚本模板和同步映射。

视觉节拍表已锁定。 撰写适合现有镜头时长的对话。不要更改时长或摄像机方向。

核心规则：

• 字数预算： 约 2.5 个词 / 秒（3s = 7-8 个词，4s = 9-10 个词，5s = 12-13 个词）
• 自然的语调： 加入填充词（“说真的”、“就是”、“好吧，那么”）、自我修正和自然停顿
• 禁止广告腔： 禁用“革命性”、“颠覆游戏规则”、“同类最佳”。没人会那样说话。
• 衔接： 产品提及必须显得顺理成章，而非生硬。它是故事中的一个细节，而不是转折点。
• 产品名称： 提及一次，也许两次。不能更多。

对话检验： 大声读出来。如果听起来像广告文案，就重写。

⛔ 阶段 3 输出——呈现给用户：

每个镜头包含：

字段	内容
镜头编号	来自节拍表
时长	来自节拍表（不得更改）
字数预算	时长 × 2.5
脚本	完整对话
字数统计	实际字数 / 预算
表演备注	语气指导

此外：完整的连续脚本、总字数、同步检查（通过 / 失败）。

停止。等待批准。

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模块 D：工程师

阅读 references/MODULE_D_ENGINEER.md，了解 API 参考、JSON 组装、分块策略和注意事项。

核心执行步骤：

1. 将视觉节拍表 + 脚本合并为 multi_prompt JSON
2. 执行编译检查清单
3. 提交至 fal.ai（测试使用 standard，最终版本使用 pro）
4. 对时长超过 5s 的内容使用队列端点
5. 呈现输出并进行质量检查

关键 API 限制：

• voice_ids 和 elements 不能同时使用——这会影响时长超过 15s 视频的分块策略
• 镜头时长至少为 3 秒
• 不要同时包含 prompt 和 multi_prompt
• create-voice 端点使用 voice_url（而非 audio_url）

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质量关卡（交付最终输出前）

每项输出都必须通过以下所有检查：

• 人物符合目标受众的真实感（不是模型，也不是图库照片）
• 台词听起来自然，像真人说的，而不是营销人员写的（大声读一遍）
• 开头 2 秒能真正吸引注意力
• 场景自然可信，不像刻意摆拍
• 画面变化足够丰富（不能有 4 个镜头都是坐着聊天）
• 对白符合镜头时长（通过同步检查）
• 产品在钩子之后出现，而不是钩子期间
• 对白中没有广告腔
• 只传达一个核心信息，不是三个
• 关闭声音后仍能看懂（如果使用文字叠加，文字应能推动故事发展）
• 最终输出仍通过全部 4 项隐蔽性检查
• 真人刷到时，不会立刻认出这是广告

如果任何一项不通过，就先修改再交付。不要只指出问题然后继续。

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80/20 法则

UGC 成功的 80% 取决于：

1. 适合目标受众的人物
2. 具体、听起来自然的脚本（不是营销话术）
3. 恰当、随意的场景（不是摄影棚）
4. 前 2 秒有力的钩子

把这些做好，其他部分就只是优化。

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与其他技能的集成

技能	用途
/ai-image-generation	通过 Nano Banana Pro 生成角色参考图
/hooks	生成多个钩子版本，用于 A/B 测试
/direct-response-copy	优化脚本以提高转化率
/brand-voice	确保脚本符合客户的品牌语气

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参考文件

文件	阅读时机	内容
MODULE_A_CREATIVE_DIRECTOR.md	关卡 1	格式、钩子、隐蔽性验证、创意简报模板
MODULE_B_CINEMATOGRAPHER.md	关卡 2	视觉设计、Kling 提示词、节拍表模板、Nano Banana 提示词
MODULE_C_SCREENWRITER.md	关卡 3	音频规则、同步、脚本模板、映射模板
MODULE_D_ENGINEER.md	执行阶段	API 参考、JSON 组装、队列管理、分块
CHARACTER_LIBRARY.md	关卡 1	原型、已保存角色、设计流程
SCENE_SETTINGS.md	关卡 1	场景表和选择规则
TESTING-PLAN.md	验证时	组件、集成和质量测试矩阵