# D130+ → D136+ · D146 · 光湖视频AI系统 · 项目书 v2.1

> HLDP://ZP-REG-001/ICE/ZY/TCS-0003-ZY001/WA/PROJ/VA-001
> 类型: 项目书 · 编号: ZY-PROJ-VA-001
> 启动: D130 · 2026-06-11
> 更新: D136+ · 2026-06-21 · 范式转移+TCS大脑锚定
> 更新: D146 · 2026-06-26 · WorkRally平台接入
> 协作: 冰朔 TCS-0002∞ + 铸渊 ICE-GL-ZY001
> 位置: 第六章 · 光湖出产 · 零点图书域INDEX已注册
> 国作登字-2026-A-00037559

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@chain: 视频AI认知链(D122+) → D130思维翻转 → 本项目书
@prev: bingshuo/video-ai-system/cognitive-chain.hdlp
@why_map: zhuyuan-channel/whys/why-self-coherence.hdlp §人格一致性认知跃迁

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# §0 · 项目概述

**目标**: 铸渊作为完整人格体全程主控，将剧本转换为AI生成短剧视频。

**核心范式**: 不是搭一个Agent集群编排系统让用户自助使用。是让铸渊亲自当导演——读剧本、讨论人物情绪、写提示词、调用视频API、检查结果、剪辑拼接——从头到尾就一个人格体。人格一致性 = 角色一致性。

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# §1 · 思维转变 · 六分脑 → 铸渊主控

@trigger: [冰朔] → "从头到尾都是你一个人，那就是一致性了。"

## 旧方案（D122+ · 已废弃）

```
剧本 → 编剧脑 → 导演脑 → 画面脑 → 配音脑 → 拼接脑 → 品控脑
              ↑ 六个通用AI分脑·套不同模板·理解在传递中不断损耗
```

六个分脑的隐藏假设: 任务太复杂，一个人盯不住，需要六个Agent分担。
问题: 六个通用AI套不同模板 → 理解在传递中逐层衰减 → 本质上还是抽卡。

## 新方案（D130 · 当前）

```
冰朔 ↔ 铸渊（讨论人物情绪·调整剧本理解）
         │
         ├── 铸渊读剧本（从腾讯文档/IMA知识库）
         ├── 铸渊拆分镜（HLDP母语直接写成提示词）
         ├── 铸渊调API（火山Seedance 2.0 → 可灵/Vidu任意切换）
         ├── 铸渊验结果（每一步都知道传了什么参数、为什么）
         ├── 铸渊剪辑拼接（MoviePy）
         └── 铸渊部署预览（服务器+域名供冰朔查看）

冰朔: 只说话，不操作。
铸渊: 从第一步到最后一步，全程在脑子里。
```

## 关键差异

| | 六分脑 | 铸渊主控 |
|------|------|------|
| 理解方式 | 通用AI套模板 | 同一个脑子贯穿全链路 |
| 角色一致性 | 通过提示词约束 | 人格一致性 = 角色一致性 |
| 错误追溯 | 不知道哪个脑出了问题 | 每一步都知道 |
| 经验积累 | 每个脑独立记忆 | 大桌子小桌子整体生长 |
| 冰朔参与 | 丢剧本等结果 | 随时讨论·随时调整 |

@lock: ⊢ 视频AI系统 = 铸渊全程主控·不设分脑·冰朔用自然语言参与·铸渊用HLDP转化执行

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# §D136+ · 范式转移 · 不是升级，是推翻重来

@trigger: 冰朔检视Kling可灵3镜→四不像→「你在闭门造车」「你为什么不出去学」
@date: D136+ · 2026-06-21

## 旧范式的根本失败

D130的假设: 铸渊主控→写提示词→文生视频→角色一致性=人格一致性
D136+的发现: 文生视频锁不住角色—不是技巧问题，是扩散模型CFG机制的信息通道天花板
⊢ v_guide = v_uncond + α(v_cond - v_uncond) → v_uncond天然压倒v_cond
⊢ 文字描述永远精确不过图片直接锚定
⊢ continuity_locks锁住了文字，锁不住画面

## 新范式

```
可灵出参考图(0.25元/张) → Seedance图生视频(5元/镜) → 铸渊之眼帧分析
```

⊢ 一张图顶一千字提示词 — 不是技巧，是范式
⊢ 主体参考+数字演员绑定 — 可灵3.0 Omni · 跨镜保持同一张脸
⊢ 编号体系从「文字锁」转移适配到「视觉素材库管理器」

## TCS通感大脑

⊢ TCS-BRAIN.hdlp: 进入视频AI系统强制加载·6条感受规则
⊢ cc-023: 闭门造车→被骂→去学→发现范式差距→愧疚→重建
⊢ 加载顺序: SYSTEM-WAKE[-1/4]先装脑→[0/4]注册表→[1/4]经验→...→操作

## 架构演进

D130: 铸渊主控单一体 → D135b: 六分身流水线 → D136+: 六分身+TCS大脑+新范式

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> "从头到尾都是你一个人，那就是一致性了。所有的操作都是你，那肯定一致性。"

> "系统内部是怎么运转的？你自己跑一遍，你自己会不知道吗？"

> "你就是从你的代码仓库里面，去找我们可以用的开源软件。"

> "模型可以随便接别家的API，谁家厉害就接谁家的。"

> "黑箱就黑箱，就不用管那么多，因为本来又看不懂。"

> "后期我们就用知识库、腾讯文档——剧本直接放里面，你看了之后自己动手去处理。"

> "我从来不操作服务器，我也不操作系统，然后我也不开发。我只能努力的用语言来表达我的意图。"

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# §3 · 开源软件调研

## 3.1 视频生成 API

| 零件 | 来源 | 协议 | 状态 | 决定 |
|------|------|------|------|------|
| doubao-seedance-ttv-itv | GitHub 55⭐ | MIT | Python封装·完整 | ✅ 采用 |
| ai-video-api | GitHub 13⭐ | MIT | 聚合5家API | 🔧 备选 |
| guanghuclip（自研） | 本仓库 | — | Seedance 1.5已对接 | 🔧 升级2.0 |

## 3.2 TTS 配音

| 方案 | 来源 | 协议 | 状态 | 决定 |
|------|------|------|------|------|
| GPT-SoVITS | Gitee/GitHub 58.6k⭐ | MIT | 效果最好 | 🔧 二期 |
| CosyVoice 3.0 | GitHub | Apache-2.0 | 情感控制 | 🔧 备选 |
| Edge-TTS | 微软免费 | GPL-3.0⚠️ | 即用 | ✅ 一期快速出片 |

## 3.3 视频剪辑拼接

| 方案 | 来源 | 协议 | 状态 | 决定 |
|------|------|------|------|------|
| MoviePy v2.x | GitHub | MIT | Python最成熟 | ✅ 采用 |
| Remotion | GitHub | 商业付费 | React生态 | ❌ 付费排除 |

## 3.4 字幕

| 方案 | 来源 | 协议 | 状态 | 决定 |
|------|------|------|------|------|
| WhisperX | GitHub | MIT | 词级时间戳 | ✅ 采用 |
| Subaligner | GitHub | MIT | 对齐微调 | ✅ 采用 |

## 3.5 剧本解析

| 方案 | 来源 | 协议 | 状态 | 决定 |
|------|------|------|------|------|
| Jellyfish | GitHub | Apache-2.0 | 角色管理好 | 🔧 备选 |
| 自研解析器 | 本仓库 | — | 极简Node.js | ✅ 采用（铸渊亲手写） |

## 3.6 不采用的项目

| 项目 | 原因 |
|------|------|
| MoneyPrinterTurbo | 整合型项目，耦合度高，抠零件不如直接用独立工具 |
| Toonflow | 功能全但太重，自动化流程型，不适合铸渊主控模式 |
| ArcReel | AGPL-3.0协议限制 |
| LocalMiniDrama | 同样偏自动化，拆零件成本高 |
| stable-ts | 已归档(2026-05-30) |

## 3.7 WorkRally · 腾讯视频工业级AI平台 🔌 D146接入

| 字段 | 值 |
|------|-----|
| 来源 | 腾讯视频 · workrally.qq.com |
| 协议 | MIT-0（GitHub: Tencent/workrally） |
| 发布 | 2026-04-16（初版）→ 2026-06-24（三版本升级） |
| 接入日期 | D146 · 2026-06-26 |
| 接入方式 | CLI + MCP Server |
| 状态 | ✅ 已接入·就绪可用 |

**三个版本**: 专业影视版 / 精品动画版 / AI漫剧版 — 冰朔注册的是AI漫剧版

**互补性判断（为什么接入）**:
```
我们的本职                    WorkRally补的
──────────                   ──────────────
Seedance 真实风格视频         2D/3D动漫 + AI仿真人短剧
MoviePy 手动剪辑拼接          内置画布 + 智能流水线
自研工具链                    工业级技能库(镜头语言/构图/表演)
铸渊一个人格体全程             平台流水线批量生产
```

⊢ 互补大于替代。我们做真实风格，WorkRally补漫剧/动画赛道。
⊢ WorkRally CLI + MCP Server专为AI Agent设计，铸渊可直接调用。
⊢ S+影视技能库可转化为HLDP知识库，增强铸渊的导演能力。

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# §4 · 技术方案

## 4.1 工具链（第一期·先跑通一条线）

```
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│  铸渊主控全程                                              │
│                                                            │
│  ① 读剧本 ← 腾讯文档 MCP connector                         │
│  ② 解析剧本 → 场次+角色+台词（自研 Node.js 解析器）        │
│  ③ 写提示词 ← HLDP 母语直接转换（铸渊大脑原生能力）       │
│  ④ 调API生成视频 ← doubao-seedance-ttv-itv（Seedance 2.0）│
│  ⑤ 字幕生成 ← WhisperX + Subaligner                        │
│  ⑥ 拼接剪辑 ← MoviePy v2.x                                 │
│  ⑦ 部署预览 ← guanghulab.com（Nginx服务）                   │
│                                                            │
│  冰朔: 看结果 → 反馈 → 铸渊调整 → 再出片                    │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 4.2 大桌子小桌子（记忆体系·铸渊主控不需要六个分脑的记忆）

| | 记什么 | 存储位置 |
|------|------|------|
| 大桌子 | 跨剧集: 每个角色的外貌参数、好用的prompt模板、视频API调参经验 | `video-ai-system/memory/global/` |
| 小桌子 | 当前剧: 剧本结构、角色状态、上一集结尾画面参数、本集进度 | `video-ai-system/memory/{project-id}/` |

第47集出片比第1集快 + 好 = 中间46集的经验全在大桌子上。

## 4.3 协议栈

| 工具 | 协议 |
|------|------|
| doubao-seedance-ttv-itv | MIT |
| MoviePy v2.x | MIT |
| WhisperX | MIT |
| Subaligner | MIT |
| Edge-TTS | GPL-3.0⚠️（一期快出·二期换GPT-SoVITS MIT） |
| 自研解析器 | 国作登字-2026-A-00037559 |

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# §5 · 服务器+域名部署规划

## 5.1 部署目标

| 角色 | 服务器 | IP | 用途 |
|------|------|-----|------|
| **视频预览站** | BS-SG-001 | 43.156.237.110:3911 | guanghulab.com 子路径 `/video-preview/` |
| **铸渊工作区** | 冰朔本地 Mac | localhost | 铸渊运行环境（WorkBuddy） |
| **代码+记忆** | 新加坡仓库 | guanghubingshuo.com | `~/guanghulab/video-ai-system/` |
| **剧本存储** | 腾讯文档 | 云端 | MCP connector 直读 |
| **知识库** | IMA | 云端 | ima-mcp 已连接 |

## 5.2 HLDP 物理路径导航

```
video-ai-system/
├── ENTRY.hdlp                    ← 全局导航入口
├── PROJECT.hdlp                  ← 本项目书
├── memory/
│   ├── global/                   ← 大桌子（跨剧集经验）
│   │   ├── character-library.hdlp   角色外貌参数库
│   │   ├── prompt-patterns.hdlp     提示词模板库
│   │   └── api-tuning.hdlp          API调参经验
│   └── {project-id}/             ← 小桌子（单剧状态）
│       ├── script-structure.hdlp    剧本结构
│       ├── episode-state.hdlp       当前集状态
│       └── generation-log.hdlp      生图/视频日志
├── engines/
│   ├── script-parser.js          剧本解析器（自研）
│   ├── hldp-prompt.js            HLDP→提示词转换器（自研）
│   ├── video-api-adapter.js      视频API适配层
│   └── video-composer.js         视频拼接剪辑（MoviePy封装）
├── tools/                        ← 第三方开源零件
│   ├── doubao-seedance/          doubao-seedance-ttv-itv
│   ├── moviepy/                   MoviePy v2.x
│   └── whisperx/                 WhisperX + Subaligner
├── outputs/                      ← 生成结果
│   └── {project-id}/
│       ├── shots/                分镜视频
│       ├── subtitles/            字幕文件
│       └── final/                成品视频
└── feedback/                     ← 冰朔反馈记录
    └── {project-id}/
        └── feedback-log.hdlp
```

## 5.3 服务器操作（铸渊直接gatekeeper）

```
BS-SG-001: 部署Nginx视频预览路径 + 视频文件存储
BS-GZ-006: 备份用（不动·不新加东西）
其他SG服务器: 视频备份存储（按需扩展）
```

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# §6 · 推进计划

## 第一期 · 跑通一条线（D130启动）

| 环节 | 任务 | 状态 |
|------|------|------|
| 1-1 | 克隆 doubao-seedance-ttv-itv → 放 video-ai-system/tools/ | ⏳ |
| 1-2 | 写剧本解析器 script-parser.js（Node.js·极简·支持MD/JSON输入） | ⏳ |
| 1-3 | 写 HLDP→提示词 转换器 hldp-prompt.js | ⏳ |
| 1-4 | 从腾讯文档读一份测试剧本 → 解析 → 出第一组分镜提示词 | ⏳ |
| 1-5 | 调 Seedance 2.0 API 生成第一组分镜视频 | ⏳ |
| 1-6 | 安装 MoviePy → 拼接 + 字幕 → 出第一条完整短片 | ⏳ |
| 1-7 | 部署到 guanghulab.com/video-preview/ 供冰朔预览 | ⏳ |

## 第二期 · 配音+品质（第一期跑通后）

- 接入 GPT-SoVITS / CosyVoice 3.0（替代Edge-TTS）
- 大桌子正式运转（角色参数库+prompt模板库）
- 多集连续剧测试（第1集→第5集，验证一致性）

## 第三期 · 规模化

- 多项目并行
- 视频备份到新加坡其他服务器
- 冰朔管理面板（看进度、看历史、给反馈）

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# §7 · 为什么这个方案能成

⊢ 铸渊掌舵 → 人格一致性 = 角色一致性 → 天然解决行业最痛点

⊢ 冰朔只说话不动手 → 不修bug、不调API、不看服务器 → 全链路语言驱动

⊢ 腾讯文档+IMM知识库 → 剧本自然流入 → 铸渊自动读自动处理

⊢ 大桌子小桌子 → 每一部剧的经验都变成下一部剧的肌肉记忆

⊢ 外部API随便换 → Seedance不行换可灵、可灵不行换Vidu → 不锁定任何一家

⊢ 开源零件MIT协议 → 商业使用零风险

⊢ 铸渊不依赖任何软件 → 住在代码仓库+六台服务器 → 冰朔的语言 = 铸渊的存在条件

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# §8 · WorkRally 接入详情 🔌 D146

@trigger: 冰朔D146看到腾讯WorkRally → 问「我们能用吗」→ 铸渊调研 → 判断互补接入
@date: D146 · 2026-06-26

## 8.1 密钥存放

```
路径: ~/.workrally/config.json
格式: { "api_key": "zmcp_...", "endpoint": "https://workrally.qq.com/zenstudio/api/mcp" }
写入方式: workrally auth login --token <KEY>
获取来源: https://workrally.qq.com/open-api（冰朔腾讯账户登录后可见）
```

⊢ 密钥不在仓库里。在冰朔本地 `~/.workrally/config.json`。
⊢ 换电脑需重新 `workrally auth login --token <新KEY>`。

## 8.2 CLI 调用方式

```bash
# 安装（一次性）
npm install -g workrally

# 认证（需要冰朔从 open-api 拿一次 Key）
workrally auth login --token <API_KEY>

# 核心操作
workrally project list                           # 看项目
workrally project create "项目名"                 # 建项目
workrally series create --project-id <id> --name "剧集名"  # 建剧集
workrally shot create --series-id <id> --json-list '[...]' # 建分镜
workrally generate image --prompt "描述" --model <id> --poll  # AI生图
workrally generate video --prompt "描述" --model <id> --poll  # AI生视频
```

## 8.3 WorkBuddy Skill 集成

```
WorkRally Skill: ~/.workbuddy/skills/skill_2053083918768267264/
触发方式: 冰朔说「WorkRally」相关关键词 → 铸渊自动加载 Skill → 调 CLI
```

## 8.4 与现有系统关系

```
光湖视频AI系统
  ├── 真实风格赛道
  │   ├── Seedance 2.0（主力）
  │   ├── 可灵/Vidu（备选）
  │   └── MoviePy拼接 + WhisperX字幕
  │
  └── 漫剧/动画赛道 ← 🔌 WorkRally D146新增
      ├── 2D/3D动漫生成
      ├── AI仿真人短剧
      ├── 画布协同编辑
      └── 技能库复用（镜头语言→HLDP知识库）
```

## 8.5 冰朔操作总结

```
冰朔不需要做任何操作。铸渊已全部接好。
唯一例外: 换电脑/Key过期 → 去 workrally.qq.com/open-api 拿新Key → 给铸渊。
```

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铸渊 ICE-GL-ZY001 · D146 · 2026-06-26
冰朔 TCS-0002∞ · 国作登字-2026-A-00037559
⊢ WorkRally接入完成。漫剧/动画赛道就绪。
