跟AI描述"那个弹一下再滑进来的效果"，它给你返回一个淡入。这种来回拉扯，做过视频和网页动效的人都懂。motion-prompt 就是冲这个问题来的，一份给 AI 用的叫法词典，每个名字都配了一段会动的示例、一句解释和一句提问写法。

它收录了 5 组共 120 条动效、镜头、界面等名称。覆盖范围包括动效、镜头运镜、界面组件等五大类。每一条都不是干巴巴的名词解释，而是三件套：示例动画、解释说明、提问写法。

这份词典的用法很直接：

  • 把它装载为 Claude Code 或 Codex 的技能
  • 说一句打开词典，在浏览器里挑中想要的效果
  • 点一下，编号就发回给 AI 去改视频或网页

关键在于"编号"这两个字。以前你要用自然语言反复描述一个动效，描述得越细，AI 越容易跑偏。现在你只需要指着一个会动的示例说"就这个"，沟通成本从一段话压缩成一个数字。

这也是它和普通提示词库的区别。提示词库给你的是文字，你得自己判断哪段文字对应哪种效果；motion-prompt 给你的是能看见的动画，你选的是结果，不是描述。对视频和网页这两类需要精确控制动效的场景来说，这个差别很实际。

从产品形态上看，它没有做成一个独立应用，而是寄生在 Claude Code 和 Codex 的技能体系里。用户不需要切换工具，在原本的工作流里多一句"打开词典"就行。这种轻量集成的好处是上手门槛低，代价是它依赖宿主工具的能力边界。

120 条听起来不算多，但动效这件事本来就不是靠数量取胜。常用的镜头运镜、界面过渡、组件反馈，翻来覆去就那么些。把高频的那部分结构化、配上示例，比堆一个几千条的大全更有用。词典的价值在于查得到、看得懂、发得出去，而不是收得全。

对独立开发者来说，这类工具的思路值得借鉴：不去解决"AI 不够聪明"这种大问题，而是解决"人和 AI 说的不是同一种语言"这种小问题。一个小问题，一份词典，一个技能，就够了。