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# 视频AI系统经验库 · 迭代闭环协议
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> HLDP://video-ai-system/experience/ITERATION-LOOP
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> 类型: 生成实验记录 · 质检回写 · 成本控制
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> 建立: D143 · 2026-06-23 19:22 CST
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> 铸渊 ICE-GL-ZY001 · 冰朔 TCS-0002∞
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## 目的
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视频AI系统不能每次从零开始猜。
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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
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experiment_id
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date
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project
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episode
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shot_id
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goal
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hypothesis
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input_assets
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prompt_file
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model_route
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audio_route
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output_path
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qc_method
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qc_result
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cost
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decision
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next_change
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```
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## 实验前必须回答
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这次要验证什么？
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为什么必须花钱生成？
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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？
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失败后停止点在哪里？
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答不出来，不生成。
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## 质检维度
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| 维度 | 问题 |
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| script | 是否忠于剧本信息点 |
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| character | 角色是否一致 |
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| prop | 道具是否一致 |
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| environment | 空间是否连续 |
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| performance | 是否像角色在表演 |
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| dialogue | 台词是否由角色说出 |
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| lip_sync | 嘴型是否可接受 |
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| edit | 剪辑是否讲故事 |
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| sound | 声音是否分轨、同步、有层次 |
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| quality | 画质是否可用于对外证明 |
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## 决策枚举
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PASS_TO_NEXT_STAGE
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RETRY_SAME_ROUTE_ONCE
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CHANGE_ASSET
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CHANGE_MODEL
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CHANGE_SHOT_DESIGN
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USE_DIRECTOR_AVOIDANCE
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STOP_AND_REPLAN
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## 成本锁
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同一问题最多两次生成。
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超过两次仍失败，必须停止并改流程。
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不允许靠堆API次数解决系统认知问题。
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## 锁定
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⊢ 经验库是视频AI系统的大脑，不是事后总结。
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⊢ 没有实验记录的产物，不能进入官方进度。
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⊢ 失败必须有用，否则就是浪费钱。
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