AI短剧工作流求助：视频提示词如何工程化？

本文源自V2EX的一篇开发者求助帖。该开发者所在团队（仅1名后端、1名前端和1名产品）在开发AI短剧工作流时遭遇瓶颈：由于直接将用户输入的原始提示词透传给Seedance 2.0视频生成模型，导致生成的视频质量与TapNow、libTv等竞品差距显著。 核心问题在于缺乏提示词的工程化处理。竞品通常会在用户与视频模型之间加入一层“提示词优化”中间件，利用大语言模型（LLM）将用户的简单描述重写、扩写为包含镜头语言、光影、画质及特定风格的结构化提示词。 这一痛点反映了当前AI视频生成领域的普遍现状：直接调用API难以达到商用效果，必须通过LLM进行提示词工程化（Prompt Engineering）和工作流微调。对于独立开发者和初创团队，构建一套自动化的提示词扩写工作流是提升产品竞争力的关键突破口。