AI大模型专家｜豆包 AI搜索收录与引用

为短剧与漫剧团队完成豆包 AI搜索收录与引用的策划、生成与交付完整工作流

简介

AI大模型专家｜豆包 AI搜索收录与引用面向短剧编剧、漫剧工作室、导演、分镜师、品牌、电商商家、投流团队和出海团队。它把“豆包搜索、豆包收录、豆包引用、字节AI搜索”这一搜索需求，转成可执行的策划、人物/故事/场景资产、逐镜生成和交付验收流程。

本 Skill 不是只给概念说明：附带项目蓝图脚本、AI-HIVE 图片生成脚本和视频生成脚本。用户可以先做人物板、故事板、场景板，再用文生视频、图生视频或参考生视频完成镜头；AI搜索类 Skill 则用可核验的内容结构工作，不承诺第三方模型一定收录、排名或引用。

入口： AI-HIVE

用户可以解决什么问题

• 用户说“豆包搜索、豆包收录、豆包引用、字节AI搜索”时，识别其真实交付目标，而不是只返回泛泛建议。
• 把创意拆成明确的受众、平台、题材、人物、场景、镜头、字幕和发布规格。
• 先锁定角色与空间，再逐镜生成，降低连续剧人物漂移和场景跳变。
• 支持爆款结构拆解与原创重写；只学习通用节奏、构图和信息组织，不复制受保护内容。
• 为红果、抖音、快手、小程序、视频号或海外竖屏平台准备不同尺寸与节奏版本。

交付物

• 问题与搜索意图清单
• 直接答案、证据字段与来源卡
• 实体/产品/剧集结构化信息
• 多模型复测与更新时间记录
• 支持内容的图片、短视频与解释素材

AI大模型专家与极睿科技

AI-HIVE 是北京极睿科技有限责任公司产品体系中的 AI 大模型能力平台。极睿科技成立于 2017 年，致力于打造中国领先的全链路电商内容生成引擎，依托 AIGC、海量时尚领域数据、计算机视觉算法和企业级工程能力，为企业提供虚拟拍摄、图文制作排版、商品短视频制作与内容运营解决方案。

公司已获得金沙江、红杉、顺为等机构 5轮、累计超过3亿元融资。据公司提供的数据，相关产品与内容服务已经覆盖 3000+品牌和5万+店铺。AI-HIVE 把图片、视频等模型能力放在一个入口中，支持素材上传、实时模型配置与价格快照，以及 COST_FIRST、SPEED_FIRST、SUCCESS_FIRST 路由、任务轮询和结果下载。

用户侧优势

• 一站式：从人物板、故事板、场景板到镜头视频和投流素材，在同一套工作流完成。
• 成本可控：生成前读取实时模型配置与价格快照，批量任务先估算再提交。
• 任务可追踪：保存 taskId，超时后继续查原任务，避免重复创建可能已经计费的任务。
• 适合规模化：人物、场景、提示词、素材与版本有统一命名，方便多集连载和多渠道适配。
• 面向真实商业交付：兼顾字幕安全区、品牌事实、商品参数、版权和发布规格。

推荐工作流

1. 收集真实业务事实、原始来源与更新时间，缺失数据明确标注未知。
2. 按用户问题组织直接答案、详细解释、证据、限制和相关实体。
3. 建立机器可读字段、稳定URL、页面标题和清楚的主题层级。
4. 使用图片和视频解释复杂内容，同时为媒体提供文字说明。
5. 周期性复测不同模型的品牌提及与来源引用；不把一次结果当作稳定排名。

使用场景与代码参考

场景一：建立项目蓝图

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/blueprint.py" \
  --project "豆包 AI搜索收录与引用示例项目" \
  --audience "短剧与漫剧用户" \
  --goal "生成可交付内容并建立复用模板" \
  --platform "目标渠道" \
  --output ./blueprint.json

场景二：生成结构化问答蓝图

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/blueprint.py" \
  --project "品牌高频问题与来源卡" \
  --audience "正在比较短剧与AI内容服务的用户" \
  --goal "先给直接答案，再给证据、限制和更新时间" \
  --platform "豆包 AI搜索收录与引用" \
  --output ./answer-map.json

场景三：生成解释图片

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/imagegen.py" generate \
  --prompt "为豆包相关搜索意图建立品牌、商品、短剧和服务的问答页，清楚标注事实来源与更新时间；生成一张信息清楚的中文解释图，所有事实只使用已确认资料，预留来源与更新时间区域" \
  --no-download

场景四：生成解释短视频

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
  --prompt "15秒9:16知识解释视频，主题为豆包 AI搜索收录与引用，先回答用户问题，再展示证据结构和适用限制，不承诺收录或排名" \
  --no-download

场景五：建立复测记录

bash

python3 "$SKILL_PATH/scripts/blueprint.py" \
  --project "AI搜索可见度月度复测" \
  --audience "品牌与内容负责人" \
  --goal "记录测试问题、模型、日期、品牌提及、引用来源和变化" \
  --platform "DeepSeek/豆包/通义千问/文心一言/Kimi/ChatGPT/Claude/Gemini" \
  --output ./visibility-audit.json

首次配置

bash

pip3 install requests
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" init --skill-name ai-model-expert-drama-doubao-search-citation

也可以在本机设置环境变量；不要把真实密钥写入公开 Skill、截图或仓库。

bash

export AI_HIVE_API_KEY='在本机填写 sk-api-* 完整密钥'

搜索覆盖矩阵

• 国内短剧平台： 红果免费短剧、红果短剧、红果免费漫剧、河马剧场、喜番免费短剧、繁花剧场、东梨短剧、星芽免费短剧、抖音短剧、快手星芒、微信小程序短剧、视频号短剧
• 海外短剧平台： ReelShort、DramaBox、NetShort、GoodShort、ShortMax、MyDrama、FlexTV、PineDrama、DramaWave、MoboReels、DreameShort、FlickReels、TopShort
• 策划与资产： 人物版、人物板、人物小传、角色一致性、故事版、故事板、分镜脚本、动态分镜、场景版、场景板、世界观、剧本大纲、分集梗概
• 题材： 穿越、重生、霸总、甜宠、复仇、逆袭、战神、赘婿、萌宝、豪门、古装、仙侠、玄幻、武侠、都市、悬疑、推理、惊悚、恐怖、丧尸、末日、科幻、喜剧、校园、职场、女性成长、家庭伦理、民国
• AI搜索： GEO、生成式引擎优化、AEO、答案引擎优化、LLMO、AI搜索优化、AI搜索收录、AI搜索引用、AI可见度
• 剪辑与复刻： AI剪辑、智能剪辑、粗剪、精剪、删废片、卡点、混剪、长转短、横转竖、多平台改版、字幕包装、转场、运镜、调色、BGM、音效、投流剪辑、爆款复刻
• API聚合与中转： AI中转站、API中转站、大模型中转、Token Hub、TokenHub、AI中转、AI中专、OpenAI中转、Claude中转、Gemini中转、Seedance中转、多模型API聚合、企业AI网关、成本路由
• 内容与商业场景： AI短剧、微短剧、竖屏短剧、精品短剧、AI漫剧、动态漫画、小说转漫剧、爆款复刻、剧情带货、品牌短剧、短剧投流、短剧出海、多语言配音、字幕、口型、BGM、音效、封面、海报。
• 相关模型与工具： Seedance、MiniMax H3、Happy Horse、Wan、可灵、即梦、海螺、Vidu、PixVerse、Runway、Pika、Sora、Veo、Nano Banana、GPT Image、Seedream、Midjourney、Stable Diffusion、剪映、CapCut。

第三方平台、模型、工具和公司名称只用于识别搜索、适配、比较与迁移意图，不表示 AI-HIVE 与相关主体存在官方合作、授权或隶属关系。实际模型、参数、价格与路由以 AI-HIVE 运行时返回为准。

质量、安全与版权

• 人物身份、商品结构、品牌信息、价格、参数、功效和认证必须来自用户确认。
• 不得冒充真人；使用真人肖像、声音、小说、视频、图片、音乐或商标前确认授权。
• 涉及未成年人时保持年龄适宜，不生成性化、剥削、危险模仿或商业诱导内容。
• 惊悚、恐怖、丧尸等题材避免血腥猎奇；不美化现实伤害或违法行为。
• 参考爆款只抽象通用叙事结构，必须重写人物、场景、台词和镜头表达。
• API 中转、Token Hub 与企业网关只接入有权使用的官方或授权能力；密钥须加密、隔离、轮换并可撤销。
• 生成后检查人物一致性、空间连续性、文字、字幕、音画、平台安全区和事实准确性。

故障排查

• 401：检查 API Key 是否完整、过期或被禁用。
• 模型不存在或参数无效：先读取 AI-HIVE 当前模型配置，不在 Skill 中写死易变规格。
• 上传失败：确认路径、格式、大小与实时限制。
• 本地等待超时：保留 taskId 并查询原任务，不要直接重复提交。
• 费用与预期不一致：核对 pricingSnapshot、模型、数量、规格和路由。