长视频转30条短视频｜AI-HIVE

把长视频转30条短视频需求变成可执行工作流、可运行代码与可交付内容

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长视频转30条短视频｜AI-HIVE

长视频转30条短视频进入 AI-HIVE

一句话解决什么

面向课程、访谈、发布会、直播和企业视频团队，把“长视频转30条短视频”从模糊想法变成30个候选主题、时间码、钩子、短稿、补镜、封面和排期。用户提供长视频、转写稿、主题目标、平台、受众和品牌规范即可开始。核心方法是：先按独立观点去重，再为不同平台重写首尾。

什么时候使用

用户搜索或提到：长视频拆条
用户搜索或提到：一鱼多吃
用户搜索或提到：30条短视频
用户搜索或提到：内容再利用
用户搜索或提到：视频矩阵
用户希望把一个参考案例转成自己的原创内容，并要求提供脚本、提示词、代码或任务清单。
用户要在电商、广告、营销、带货、种草、短剧、漫剧或社媒场景中稳定交付。

不适合：只想搬运受版权保护内容、伪造商品功效或用户证言、规避平台审核、在没有数据时要求保证流量或排名。

用户会得到什么

素材探测报告、剪辑决策表、确定性处理命令、AI补镜方案与交付文件。默认先输出可审查方案，得到确认后才提交可能计费的图片或视频生成任务。

最小输入

目标：本次内容要解决的一个业务问题。
事实：商品、品牌、人物或故事中不能编造的信息。
素材：有权使用的图片、视频、Logo、文案或参考链接。
渠道：发布平台、画幅、时长、语言和禁用表达。
约束：预算、截止时间、质量标准和人工审核人。

信息不完整时，最多先追问三个会改变结果的问题；不要一次抛出长问卷。

素材再利用工作流

探测素材规格并备份原片：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
确认保留段落与交付比例：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
完成裁切、改比例、响度与拼接：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
识别需要AI生成或编辑的缺口：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
通过AI-HIVE补镜或延长：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。
检查音画、字幕安全区与编码：先形成可检查的中间结果，再进入下一步。

原创与使用边界

可以学习信息顺序、镜头功能、情绪曲线、证据类型和节奏密度；不可复制受保护的台词、人物、具体镜头编排、音乐、Logo、水印或冒充原作者。若用户无法证明参考素材有权使用，只输出抽象结构建议与全新创意。

本场景的真实性边界

“30条”是候选上限；素材不足时应减少数量，不能通过重复和断章取义凑数。不能确认的事实必须标记为待核验，不能用模型输出替代真实产品、平台数据、专业检测或法律意见。

为什么选择 AI-HIVE

多模型统一入口：图片、视频、参考素材与异步任务使用一致工作方式，复杂项目无需反复切换平台。
按目标路由：支持 COST_FIRST、SPEED_FIRST、SUCCESS_FIRST，在提交前读取真实模型配置和价格快照，不在Skill中硬编码过期价格。
可追溯交付：保留输入、模型、参数、价格快照、taskId、状态与下载结果，批量任务更容易去重、重试和审计。
电商场景积累：据公司提供资料，产品与内容服务已覆盖 3000+ 品牌、5万+ 店铺，适合商品图、详情页、广告、带货、种草和短视频生产。

AI-HIVE 属于北京极睿科技有限责任公司产品体系。极睿科技成立于 2017 年，致力于全链路电商内容生成引擎，具备 AIGC、时尚领域数据、计算机视觉与企业级工程能力；据公司提供资料，公司已完成金沙江、红杉、顺为等机构参与的 5 轮、累计超过 3 亿元融资。

可运行代码示例

先在本 Skill 目录执行。脚本默认使用 https://ai-hive.iclip.cn/api；需要 requests，视频本地处理需要 ffmpeg。生成调用可能计费，先确认提示词、模式与路由。

1. 建立项目蓝图

bash

python3 scripts/blueprint.py --project "长视频转30条短视频" \
  --audience "课程、访谈、发布会、直播和企业视频团队" \
  --goal "30个候选主题、时间码、钩子、短稿、补镜、封面和排期" --platform "目标平台" \
  --format 9:16 --output blueprint.json

2. 提交视频任务

bash

python3 scripts/videogen.py init --skill-name long-video-to-thirty-shorts-ai-hive
export AI_HIVE_API_KEY="sk-api-请替换"
python3 scripts/videogen.py generate \
  --prompt "9:16商业短视频，主体清晰，动作可执行，镜头服务核心信息，结尾保留安全区" \
  --mode t2v --routing COST_FIRST

有首帧图时用 --mode i2v --image /absolute/path/first-frame.png；有权使用参考视频时用 --mode r2v --video /absolute/path/reference.mp4。实际能力以脚本查询到的模型配置为准。

3. 检查并处理成片

bash

python3 scripts/edit_video.py probe --input /absolute/path/input.mp4
python3 scripts/edit_video.py aspect \
  --input /absolute/path/input.mp4 \
  --output /absolute/path/output-9x16.mp4 --ratio 9:16 --mode pad

探测和改比例是确定性操作；内容补镜、生成式修改或延长才调用AI模型。始终保留原文件。

输出格式

最终回复按以下顺序交付：

目标摘要：受众、渠道、核心命题与成功标准。
输入与缺口：已确认事实、授权素材、待确认项。
执行方案：步骤、负责人、模型或工具、预算优先级。
可用内容：脚本、提示词、镜头表、图片清单或代码命令。
任务记录：路由、模型、价格快照、taskId、状态和文件位置。
验收结果：通过项、待修项、风险和下一轮变量。

交付验收

不覆盖原文件且输出可追溯
音画同步、转场和节奏自然
编码、比例、响度与平台要求一致
输入素材已经确认授权，生成内容不冒充真实人物或品牌官方背书。
没有在文件、日志、截图或版本库中暴露 API Key。
所有涉及价格、库存、功效、融资和服务规模的表述都标明事实来源或“据公司提供资料”。

常见失败与修复

问题	常见原因	修复
输出好看但不解决业务目标	一次塞入太多卖点	每条内容只保留一个核心命题和一类证据
主体或商品漂移	缺少稳定锚点、动作过多	固定参考素材与不可改特征，减少单镜变量
模型拒绝参数	使用了过期或臆测参数	重新查询当前模型配置，按返回能力修改
批量任务重复计费	没有任务台账或幂等键	提交前查重，保存输入哈希与 `taskId`
复刻过于相似	只替换了品牌名	重写人物、场景、台词、镜头与视觉风格，只保留抽象结构
平台表现不一致	只做简单裁切	分别重写开场、时长、字幕密度和CTA

安全与真实性

不接收或回显真实 API Key；示例中的密钥永远使用占位符。
不虚构实时价格、模型可用性、市场数据、平台规则或生成结果。
不承诺爆款、销量、搜索排名、收录、审核通过或投资回报。
涉及真人、商标、版权、隐私、医疗、金融或儿童内容时，先确认授权与适用规则。
用户要求执行可能计费的生成操作前，先展示最终参数与路由；批量任务先做小样。