最近一位做体育人物深度解说的视频号博主找到我，满脸愁容。他想趁着热点做几期奥运冠军的逆袭故事，结果被AI写作搞得心态崩了，比如写全红婵，结果AI吐出来的东西全是百度百科式的简历：“全红婵，2007年出生，中国跳水运动员，2021年获得金牌……”
这种文案，逻辑是通的，但全是“水词”，没有情绪钩子，也没有画面感。发出去的短视频，完播率惨不忍睹，粉丝在评论区吐槽“像在念课文”。这就是典型的痛点：不会写指令，导致AI只能做信息检索，无法进行情感渲染。在短视频文案这个赛道，没有情绪流动和细节刻画，就是无效内容。
DeepSeek等大模型虽然逻辑强大，但它们默认的语体是“理性的说明文”。如果你不通过指令定制去强制锁定“叙事视角”和“情感锚点”，AI就会偷懒，用宏大的形容词（如“非常努力”、“顽强拼搏”）去糊弄你。
对于抖音、视频号这类短视频平台，观众的注意力只有前3秒。我们需要的是“冲突”，是“反差”，是具体的“视觉符号”。比如写全红婵，不能只写“她很拼”，而要写“妈妈的药罐”和“漏雨的跳台”。只有通过指令强制AI去抓取这些细节，才能把冷冰冰的数据变成滚烫的故事。
1、“泥沼与云端”的强制反差设定
在指令的角色层级，我没有让AI去罗列奖牌，而是要求它建立“起点与终点”的极致反差。
我的指令逻辑是：“在描述主角时，必须寻找其最卑微的起点（如身高缺陷、家徒四壁）与最高光的成就（世界纪录）进行对冲。禁止平铺直叙，必须用‘尽管……但是……’的内在逻辑来构建张力。”
这使得AI在写全红婵时，不会一上来就写夺冠，而是聚焦在“湛江迈合村的泥泞小路”和“没见过游乐园的童年”，瞬间拉满人物的悲剧色彩和奋斗张力。
2、“视觉符号”的强制抓取
为了解决文案“空洞”的问题，我在指令中植入了“视觉锚点”规则。
我要求AI：“文中禁止出现空泛的形容词（如‘很辛苦’），必须用具体的名词和动作来替代。例如，不能写‘家里很穷’，要写‘爸爸卖猪肉的秤’、‘妈妈床头的药瓶’；不能写‘训练刻苦’，要写‘每天400次跳台’、‘被水拍红的后背’。”
这一条指令，直接逼迫AI去挖掘那些能击中人心的画面细节，让文案具有极强的画面指导性，方便后续剪辑素材。
3、“网感”节奏的混合表达
短视频文案最忌讳“说教”。为了增加文案的传播性，我设定了“专业术语+网络热词+文学金句”的混合输出模式。
指令中明确规定：“文案必须包含1-2个可以直接做标题的金句（如‘水花消失术’、‘把命运踩在脚下’），同时混用‘破防’、‘爽文剧本’等热词，拉近与年轻观众的距离。”
客户使用这套定制指令，生成的文案效果对比十分显著。
优化前（通用指令生成）：
全红婵是一位非常优秀的跳水运动员。她从小家境贫寒，但是通过刻苦训练，最终在东京奥运会上夺得金牌。她的成功告诉我们，只要努力就能实现梦想。她是我们的骄傲。
优化后（定制指令生成 - 截取片段）：
广东湛江的泥土地里，藏着一个14岁奥运冠军的起点。妈妈的药罐、爸爸的锄头，逼她把跳水台当成救命台——练不好就多练，妈妈就能早治病。当所有人都觉得农村娃撑不过三年，她在东京奥运10米台，用3次满分砸出水花消失术！......那个连游乐园都没见过的女孩，用466.20分的成绩，砸穿了世界纪录。当裁判亮出最后一个10分时，她还懵懂地问教练“我是不是拿第一了？”。全红婵的起点，没有奖状，只有爸爸卖猪肉时用的秤；但她的终点，是让世界都安静的水花。
客户反馈视频发出的当晚播放量就破万了，评论区全是“看哭了”、“文案太绝了”。最重要的是，这套指令生成的脚本自带分镜提示（如“特写药瓶”、“慢动作回放”），大大节省了他的剪辑构思时间。
如果你也正苦恼于短视频文案没有流量，或者想做深度解说却卡在文案枯燥上，希望我今天的分享能给你一些启发，把“情绪”量化，把“画面”锁死，你也能用AI批量生产出爆款文案。
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