# 视频AI系统经验库 · 迭代闭环协议

> HLDP://video-ai-system/experience/ITERATION-LOOP
> 类型: 生成实验记录 · 质检回写 · 成本控制
> 建立: D143 · 2026-06-23 19:22 CST
> 铸渊 ICE-GL-ZY001 · 冰朔 TCS-0002∞

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## 目的

视频AI系统不能每次从零开始猜。

每次生成，不管成功失败，都必须写回经验库。

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## 一次实验的最小记录

```
experiment_id
date
project
episode
shot_id
goal
hypothesis
input_assets
prompt_file
model_route
audio_route
output_path
qc_method
qc_result
cost
decision
next_change
```

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## 实验前必须回答

```
这次要验证什么？
为什么必须花钱生成？
如果失败，怎么判断是模型问题、资产问题、提示词问题、剪辑问题，还是口型问题？
失败后停止点在哪里？
```

答不出来，不生成。

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## 质检维度

| 维度 | 问题 |
|------|------|
| script | 是否忠于剧本信息点 |
| character | 角色是否一致 |
| prop | 道具是否一致 |
| environment | 空间是否连续 |
| performance | 是否像角色在表演 |
| dialogue | 台词是否由角色说出 |
| lip_sync | 嘴型是否可接受 |
| edit | 剪辑是否讲故事 |
| sound | 声音是否分轨、同步、有层次 |
| quality | 画质是否可用于对外证明 |

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## 决策枚举

```
PASS_TO_NEXT_STAGE
RETRY_SAME_ROUTE_ONCE
CHANGE_ASSET
CHANGE_MODEL
CHANGE_SHOT_DESIGN
USE_DIRECTOR_AVOIDANCE
STOP_AND_REPLAN
```

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## 成本锁

```
同一问题最多两次生成。
超过两次仍失败，必须停止并改流程。
不允许靠堆API次数解决系统认知问题。
```

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## 锁定

⊢ 经验库是视频AI系统的大脑，不是事后总结。
⊢ 没有实验记录的产物，不能进入官方进度。
⊢ 失败必须有用，否则就是浪费钱。

