每一條 AI 影片都始於同一個畫面：空白提示框裡閃爍的游標。你輸入「海上的美麗日落」，點擊生成，得到了……一個日落。技術上沒錯，但完全無法讓人記住。
平庸片段和讓人停下滑動的片段之間，差的不是模型，而是提示詞。在 Seedance 2.0 上跑過數千次生成之後，我們把真正有效的寫法總結在這裡。
像導演一樣思考，而不是許願
弱提示詞是許願：「一條史詩級的龍」。強提示詞讀起來像導演遞給攝影師的分鏡筆記，它回答四個問題：
- 主體 —— 畫面裡是誰／是什麼？要具體：不是「一個女人」，而是「穿著被雨浸透的風衣、一頭銀髮的小提琴手」。
- 動作 —— 時間維度上發生什麼？影片的本質是運動，沒有動詞的提示詞只是一張照片。「她舉起琴弓，遲疑片刻，然後開始演奏。」
- 鏡頭 —— 鏡頭在哪裡，怎麼動？「低角度緩慢推近。」
- 氛圍 —— 光線、色調、情緒。「霓虹倒映在濕漉漉的柏油路上，冷青色陰影，暖色高光。」
組合起來：「一頭銀髮的小提琴手穿著被雨浸透的風衣，站在忽明忽暗的路燈下。她舉起琴弓，遲疑片刻，然後開始演奏。低角度緩慢推近。霓虹倒映在濕漉漉的柏油路上，冷青色陰影，暖光打在她的臉上。」
這不是詩，這是工單——而模型最擅長執行工單。
學會十個鏡頭詞彙
你不需要讀電影學院，這幾個詞覆蓋 90% 的需求：
- 推近／拉遠（push-in / pull-back） —— 鏡頭向主體靠近或遠離。
- 橫搖／縱搖（pan / tilt） —— 鏡頭在固定點水平／垂直旋轉。
- 跟拍（tracking shot） —— 鏡頭伴隨移動主體一起運動。
- 環繞（orbit） —— 鏡頭繞主體轉圈。
- 手持（handheld） —— 輕微晃動，紀錄片質感。
- 固定鏡頭（static shot） —— 機位鎖死，讓主體的運動撐起畫面。
- 特寫／遠景（close-up / wide shot） —— 主體佔畫面的比例。
一條提示詞配一個鏡頭指令就夠了。五秒鐘裡塞三種運鏡，得到的只會是一鍋粥。
毀掉大多數提示詞的錯誤
- 貪多。 5–10 秒的片段只裝得下一個想法。「騎士大戰惡龍同時城市燃燒難民逃亡還有……」——選一個。
- 沒有運動。 如果提示詞裡沒有任何東西在動，模型會替你發明運動，而你多半不會喜歡。
- 自相矛盾。 「陽光明媚的漆黑房間」逼著模型對不相容的概念取平均。
- 風格大雜燴。 「電影感、動漫、照片級寫實、水彩」——只承諾一種視覺。
像工程師一樣疊代：用好 seed
生成過程帶有隨機性，而 **seed（種子）**能把隨機性釘住：相同提示詞＋相同 seed ＝ 可重現的結果。這讓提示詞調校變成受控實驗——鎖定 seed，只改一個詞，你就能看清那個詞到底做了什麼。當某次生成「差一點就對了」，保留 seed 去打磨提示詞，而不是重新擲骰子。
為任務選對模式
提示詞不是孤軍作戰，輸入模式同樣關鍵：
現在，去生成
寫提示詞是靠練出來的手藝，不是靠理論。帶上四要素結構，偷走這套鏡頭詞彙，鎖一個 seed，在 AI 影片生成器裡把同一個想法跑五個變體。到第五支影片時，你寫的已經是分鏡筆記了——那個空白提示框，從此不再空白。