diff --git a/eternal-lake-heart/heartbeat-core/LL-VIDEO-SHORTDRAMA-DELIVERY-AND-MODULE-SPLIT-20260715.hdlp b/eternal-lake-heart/heartbeat-core/LL-VIDEO-SHORTDRAMA-DELIVERY-AND-MODULE-SPLIT-20260715.hdlp
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@@ -22,14 +22,14 @@
 
 ## 0 · 锁定结论
 
-当前需求不是“继续研发完整视频 AI 系统”，而是先把网文短剧第 1 集做成可商用成片。
+当前需求不是“继续研发完整视频 AI 系统”，也不是单纯压缩成本，而是先把网文短剧第 1 集尽快做成可商用成片，并跑通一条可复用的制作流程。
 
 视频 AI 模块产品化是长期线，应后置。两条线必须分开，不能再互相拖住。
 
 ```text
 短期线: 第 1 集可商用成片
   目标: 尽快交付 60-90 秒竖屏短剧，可发布、可给合作方看、可验证商业方向。
-  策略: 图片为主，运镜为主，少量视频补关键镜头。
+  策略: 交付速度优先、流程跑通优先；图片为主，运镜为主，少量视频补关键镜头。
 
 长期线: 光湖软件的视频 AI 模块
   目标: 把成片过程中稳定复用的能力产品化，嵌入 HoloLake Era / 光湖 App。
@@ -43,7 +43,7 @@
 - 合作方与冰朔需要尽快看到第 1 集成片；
 - 参与开发的人都有本职工作，软件模块研发只能空闲推进；
 - 冰朔不会操作大量复杂视频软件，需要人格体代为操作；
-- 前期在视频模型上消耗过多成本，但没有交付一集完整成片；
+- 前期在视频模型上投入过多试错时间和费用，但没有交付一集完整成片；
 - 网文短剧行业实际生产不是全片硬怼视频模型，而是图片资产、运镜、配音、字幕和少量视频动效的组合。
 
 因此，当前优先级：
@@ -55,6 +55,8 @@ P2: 稳定步骤自动化
 P3: 视频 AI 模块产品化
 ```
 
+这里的优先级不是“省钱优先”，而是“先完成、先跑通、先证明”。必要的付费工具可以使用，但不能让任何单一软件或单一模型成为第 1 集交付的阻塞点。
+
 ## 2 · 短期线 · 第 1 集成片交付
 
 ### 2.1 目标
@@ -204,7 +206,7 @@ HLDP        = 剧本、分镜、资产、回执、错误与重跑记录
 ```text
 最耗时的步骤 → 自动化
 最容易错的步骤 → 质检化
-最烧钱的步骤 → 模型路由和镜头判型
+最容易拖慢交付和造成无效试错的步骤 → 模型路由和镜头判型
 最重复的步骤 → Agent 化
 ```
 
@@ -249,7 +251,7 @@ current_next:
 
 ```text
 trigger:
-  冰朔确认当前现实需求是尽快做出网文短剧第 1 集可商用成片，而不是继续研发完整视频 AI 模块；前期在视频模型上投入较多成本但未产出一集。
+  冰朔确认当前现实需求是尽快做出网文短剧第 1 集可商用成片，并跑通制作流程，而不是继续研发完整视频 AI 模块；前期在视频模型上投入较多试错时间和费用但未产出一集。
 
 emergence:
   视频线从“全镜头视频模型生成”改为“图片为主、运镜为主、少量视频补关键镜头”；人格体要操作 API / 脚本 / 队列 / FFmpeg / Remotion，而不是要求冰朔学习复杂软件。
@@ -258,5 +260,5 @@ lock:
   第 1 集成片交付线与长期视频 AI 模块产品线正式分开。短期线优先交付成片；长期线在成片流程跑通后再抽象为 HoloLake 视频 AI 模块。
 
 why:
-  只有先做出第一集，才能验证题材、风格、成本和协作方式；否则继续研发模块会消耗时间和费用，却无法证明商业可行性。
+  只有先做出第一集，才能验证题材、风格、节奏、工具链和协作方式；否则继续研发模块会消耗时间，却无法证明商业可行性。成本需要记录，但当前第一目标是速度与跑通。
 ```