AI 短视频批量工厂：用 Sora + CapCut + 抖音矩阵号，1 小时生成 50 条带货视频

• Sora → 自动生成剧情短视频脚本
• CapCut → 批量剪辑、加字幕、配音
• 抖音矩阵号→ 一键铺量，快速测试爆款视频
• 案例：某个商家用AI 短视频工厂，3 天爆款单条播放量破千万，带货300 万+

  一、快速认知  

• Sora 能从文本提示生成包含镜头、动作和场景描述的短视频草案（这比只生成对话/文案更利于后期剪辑与分镜化操作）。 
• 在生产流水线中，把“脚本→ 分镜→ 轨道占位”标准化，能显著减少编辑师与剪辑师的对接成本（Sora 可输出结构化文本/分镜，适合自动化后端解析或直接人工复核）。（下文给出如何把输出规范化为可批量处理的分镜表）

  二、准备工作（账号/ 权限/ 下载）   

1. 账户与权限

推荐先注册/确认能使用Sora 的账号路径（目前Sora 可通过OpenAI 产品页或ChatGPT/Plus 的视频生成功能访问；企业/高频量可使用Sora API / 企业方案以支持批量调用）。 

2. 环境准备（如果要批量）

建议准备一个小脚本运行环境（可用Python）以便对API 批量化请求与结果入库。

如果走UI（手工）流程，准备好表格（CSV）与模板文本，便于粘贴/复制请求。

3. 合规准备（必做）

在prompt 中避免引导生成违法、敏感或虚假宣传内容（例如医疗/保健声称需严格合规表述）。

记录生成视频的元数据（以备平台抽检/合规审查），Sora/OpenAI在部分计划中会在视频里加AI 创作水印或元数据（注意版权/使用条款）。

  三、输出格式设计（先定好“分镜标准模板”）  

在交给CapCut 批量剪辑前，Sora 的输出最好是结构化的“分镜表”。下面是推荐的 分镜JSON / 表格字段（CapCut 可用CSV/Excel辅助导入）：

分镜表（每个镜头一行）字段建议：

shot_no | start_s | duration_s | camera (e.g., close-up/medium/wide) | action_description | actor_direction | dialogue_text | subtitle_text | sound_effect | music_cue | b_roll_hint | thumbnail_frame_hint | tags

示例（单行）：

1 | 0 | 3 | close-up |女主在办公室盯着外卖盒子，表情沮丧| 面向镜头，轻笑转悲| “又是油腻午餐……” | 又是油腻午餐？| ding_short | upbeat_intro | office_table_closeup.mp4 | frame_00_02 | #钩子 #午餐

好处：这个表格能直接被脚本/编辑解析为CapCut 的轨道占位（V1 主讲、V2 B-roll、A1 旁白、A2 背景音乐），大幅降低人工对接成本。

  四、Prompt设计   

下面给出工业级Prompt 模板与多种可直接拿去用的变体、以及如何把它变成“批量生成”的方法。

A. Master Prompt（分镜化、可解析的标准化模板）

任务：请基于以下参数生成一条【20-35秒】的剧情短视频分镜脚本，输出格式为JSON（字段：shot_no,start_s,duration_s,camera,action,actor_direction,dialogue,subtitle,b_roll_hint,music_cue,hashtags）。要求：

1)开头钩子必须在0–3 秒内出现（一句强冲突或问题句）。 

2)全片结构：钩子(0-3s) → 问题放大(4-12s) → 解决动作/示范(13-24s) → 结果/价值/CTA(25-30s)。 

3)角色：描述年龄、性别、职业、情绪（例如28 岁女性，上班族，语气亲切）。 

4)语言/风格：中文（简体），语气口语化、不夸张、不承诺治疗效果。 

5)场景与镜头指令要明确（如：close-up, medium, wide, over-the-shoulder）。 

6)不要出现品牌商标、真实人物姓名或违法内容。 

7)提供2 个不同的hook 选项（A/B），并在JSON 中分别标注。 

参数（示例）：product=”减脂代餐粉“, audience=”想控制体重的上班族“, core_benefit=”低卡便捷“, tone=”轻松幽默“。

请以严格JSON 输出，不要额外叙述文字说明。

B.直接可用示例Prompt（针对“减脂代餐粉”）

任务：根据下列参数生成30s 中文剧情短视频分镜脚本（JSON 输出）： 

product=”减脂代餐粉”  

audience=”25-40岁上班族，关注体重管理但时间有限”  

core_benefit=”低卡、便捷、口感可接受”  

tone=”亲切、真实、不夸大”  

结构：钩子0-3s /展示问题4-12s / 3 步解决13-22s / 结果+CTA 23-30s  

画面风格：暖色室内、真实生活感、真实人演示（避免科普类专业术语） 

输出格式：JSON分镜数组，字段：shot_no,start_s,duration_s,camera,action,actor_direction,dialogue,subtitle,b_roll_hint,music_cue,hashtags  

附：请在每个镜头后给出“CapCut轨道建议”（如V1:face, V2:b-roll, A1:voiceover）。 

不要包含任何绝对疗效或未经证实的医学宣称。

C. Prompt参数化以便批量化

把prompt 里的变量（product, audience, core_benefit, tone）放到CSV 列里。示例CSV：

id,product,audience,core_benefit,tone

001,减脂代餐粉,25-40 上班族,低卡便捷,亲切真实

002,学生党能量零食,大学生群体,高能低价,轻松活泼

…

然后写一个小脚本（Python）遍历CSV，把每一行填入Master Prompt，向Sora API / UI 提交，收集JSON 输出入库（下一节给出交接示例格式）。

注：Sora支持以文本序列生成视频和多prompt 序列输出，若需API 批量调用，请参阅OpenAI 的Sora 文档与配额说明（不同帐户计划有不同优先级与生成上限）。 

  五、把Sora 输出变成CapCut 可用的分镜   

1. 把JSON 转成Excel（一镜一行），并加入下面字段以便CapCut 模板化替换：file_placeholder_name（例如shot1_headshot.mp4），tts_text（如果需要自动配音），subtitle_text。
2. 命名规则（严格执行）：

<项目名>_<脚本ID>_shot<shot_no>_<素材类型>.mp4

例：meal_001_shot01_face.mp4

3. CapCut 母版轨道对齐建议：

V1主讲（face）

V2 B-roll（动作/过渡）

A1人声（旁白或配音）

A2背景音乐

Subtitles层单独导入为.srt 或CapCut 支持的字幕模板

4. 时间码对齐：Sora 的 start_s与 duration_s直接映射到CapCut 时间轴（手动或用脚本写入XML/CSV 导入点）。

  六、常见问题（Issue）与逐条解决办法  

问题A：生成内容太笼统、不够分镜化

原因：Prompt 没有明确要求“镜头分解”或输出格式为JSON。

解决办法：在prompt 中强制要求 “输出为JSON 分镜表，字段如下：…，每个镜头必须包含camera、duration、action”；并给1 个完整的示例镜头JSON作为模版（示例在上文Master Prompt 已包含）。

问题B：生成的人物特征或外观不符合地域/多样性要求（偏见/刻板）

原因：训练数据偏差或prompt 未指明多样性。

解决办法：显式在prompt 指定外观与多样性，例如 actor: Chinese female, 28 years old, neutral make-up；如需更广泛表现，写成 actor diversity: include East Asian, South Asian, Black, White。注意：Sora 在现实中被研究指出存在偏见问题，生产流程里应加人工校验以避免刻板输出。 

问题C：输出重复、风格单一

原因：Prompt 太死或温度/随机性设置过低。

解决办法：

• 改变prompt 的“tone”、“hook 模式” 或加入“反例/负面示例”。
• 如果API 支持，使用不同的 temperature/top_p参数生成多个变体（例如0.7、0.9）。
• 在批量生成时使用“synonym set”替换关键词（例如把“低卡” 换成“轻负担/控热量”）以生成角度不同的脚本。

问题D：Sora 生成的时间码与实际素材长度不匹配

原因：Sora 的分镜建议是理想时长，素材拍摄并不完全对等。

解决办法：在分镜表增加 flex_window（可变时长范围，如duration: 6s ± 1s）；或者在CapCut 模板中把该镜头设置为可伸缩（auto-fit）并保留转场帧。

问题E：出现不合规或绝对化的疗效表述（尤其是保健/医药类产品）

原因：Prompt 未明确限制语言边界。

解决办法：在prompt 中加上合规条款，例如 禁止使用“治愈”“保证瘦身”“效果显著”等表述，只允许“体验式”“用户反馈”或“口感/便利性”类描述。同时把生成结果做合规词库匹配，自动标记并人工复核。

问题F：生成视频风格偏差（动画vs 实拍）

解决办法：在prompt 明确写出风格 style: live-action, warm light, handheld camera或 style: 2D animation, flat colors。Sora 支持把风格参数写得非常具体（灯光、镜头语言、景深等）来调控输出。 

  七、批量化工作流示例（从1 行参数到10+ 脚本）   

1. 准备参数表（CSV）—— 每行代表一条脚本变量组合（见上文示例CSV）。
2. 编写生成脚本（Python 示例伪代码）：

for row in csv:

   prompt = master_prompt.format(**row)

   response = sora_api.generate(prompt)   # 调用Sora API 或UI 自动提交

   save_json(response, f”{row[‘id’]}_script.json”)

3. 将保存的JSON 转换为Excel（每镜一行），并写入 file_placeholder_name列。
4. 将Excel 交给CapCut 编辑师或由脚本继续调用CapCut API（若有）进行模板替换与渲染。

注意：大量请求时务必遵守Sora/OpenAI 的速率限制与使用条款，并记录生成的元数据（请求时间、prompt 文本、生成id、耗时），以便复盘与合规追溯。 

  八、Sora能力与限制   

• Sora 作为文本到视频的生成模型，能生成复杂镜头与动作描述，但仍会出现不一致（如人物细节漂移、偏差与刻板印象）。因此任何自动输出必须经过人工校对与合规检查后再投入商用或发布。 
• 不同账户等级对生成优先级、分辨率与输出上限有差异；某些计划会在生成内容中保留AI 水印或元数据（请根据你的账号计划核实）。

  九、交付给CapCut 的“样板（可直接拷贝）”—— 单条脚本完整示例（JSON → 表格   

（这里给出一条30s 的示例分镜JSON，替换字段即可直接导入或让编辑参考）

示例（简化显示）：

{

 “script_id”:”meal_001″,

 “total_duration”:30,

 “scenes”:[

   {“shot_no”:1,”start_s”:0,”duration_s”:3,”camera”:”close-up”,”action”:”女主盯着外卖盒，表情无奈“,”actor_direction”:”面对镜头，轻叹“,”dialogue”:”又是外卖，这么油…”,”subtitle”:”又是油腻外卖？“,”b_roll_hint”:”外卖盒特写“,”music_cue”:”hook_short”,”capcut_track”:”V1:face,A1:voice”},

   {“shot_no”:2,”start_s”:4,”duration_s”:8,”camera”:”medium”,”action”:”女主打开冰箱，拿出代餐粉并冲泡“,”actor_direction”:”展示操作，手法慢且清晰“,”dialogue”:”我现在用的是低卡代餐粉，三分钟搞定“,”subtitle”:”三分钟低卡午餐“,”b_roll_hint”:”冲泡过程特写“,”music_cue”:”upbeat_mid”,”capcut_track”:”V1:face,V2:b-roll”},

   {“shot_no”:3,”start_s”:13,”duration_s”:8,”camera”:”close-up”,”action”:”女主一口尝试，点头微笑“,”actor_direction”:”满足表情“,”dialogue”:”味道不错，不拉肚子，很方便“,”subtitle”:”口感好，方便带走“,”b_roll_hint”:”吃一口的慢动作“,”music_cue”:”pleasant”,”capcut_track”:”V1:face”},

   {“shot_no”:4,”start_s”:23,”duration_s”:7,”camera”:”wide”,”action”:”办公室开饭，替换外卖，展示包装与购买引导“,”actor_direction”:”朝镜头示意“,”dialogue”:”想试的话评论“1”获取优惠“,”subtitle”:”评论“1”领取优惠“,”b_roll_hint”:”包装展示“,”music_cue”:”cta”,”capcut_track”:”A2:music”}

 ]

}

（把上面JSON 转成Excel 每镜一行导入CapCut 即可；tutorial文件夹里同时放置命名规则的素材文件）

   十、收尾建议（把Sora 做成“脚本工厂”要注意的组织流程）   

1. Prompt 库管理：把常用Prompt 模板、hook 模式、风格（教育/戏剧/情绪）做成库，由脚本工程师维护版本号。
2. 结果入库：所有Sora 的输出都存JSON metadata（prompt、生成id、时间、使用者），便于复盘与A/B 跟踪。
3. 人工复核桥段：一条视频在进入批量渲染前，必须由内容策划与合规人员至少审核一次（尤其是保健/医疗相关类目）。
4. 数据反馈回路：把视频上线后的完播率/互动率与生成脚本特征（hook 类型、长度、镜头比例）做关联分析，持续优化Prompt。

  十、参考与重要说明  

• Sora 为OpenAI 的文本到视频模型，支持将文本、图片或现有视频作为输入生成新视频；相关功能与使用指南参见OpenAI Sora 页面与帮助文档。 
• 不同账户计划对生成优先级、分辨率与数量有差异，部分计划会在生成视频中加入AI 创作标识（watermark）并限制优先生成次数，请在大规模生产前确认你的账户配额。 
• Sora 在生成人物与场景时仍存在偏见/刻板问题，生产流程中务必加多样性约束与人工质检以避免放大偏见。 

本篇文章来源于微信公众号: AI趋势实验室