用国产AI大模型Kimi,十分钟“榨干”三万字剧本通告表

2025-12-08 16:59:30
文章摘要
通过设计精准的Prompt,可将国产大模型变为“冷酷数据机器”,直接输出结构化CSV分场表。再结合三层系统性质控校验,实现工业级提效,将统筹从枯燥重复中解放,回归高价值创作与协调本身。

当导演和编剧在为一场重头戏的艺术表达争得面红耳赤时,统筹的工位上通常是另一番景象。

凌晨三点,数位板和泡面桶旁边,堆着厚厚的A4纸打印剧本,他们手里拿着不同颜色的荧光笔,像考古学家一样在字里行间挖掘。


“这场戏是日景还是夜景?”(黄色笔一划)

“男一号在这场需要带那块祖传玉佩吗?”(蓝色笔圈出)

“这个‘破旧仓库’和上一场的‘废弃工厂’是不是同一个景地?”(在便签上疯狂记录)


这就是影视工业流程中最基础、最枯燥,却又绝对不能出错的环节——剧本拆解。


一部标准电影剧本约3-6万字,人工精细拆解常需数日,再逐条录入专业软件形成拍摄通告。过程中哪怕遗漏一个小道具,都可能导致现场事故,这一环节高度重复、消耗人力、创造性低。


如今,AI赋能正从“创作尝鲜”转向“工业提效”。本文将拆解一个真实的提效场景,如何利用国产长文本AI大模型,将剧本拆解的时间从“天”缩短到“分钟”。






一、 实操SOP:把AI变成你的“冷酷数据机器”

接下来,我们将演示一套完整的标准作业程序,教你如何指挥AI完成剧本拆解,并直接输出可供Excel或排期软件读取的CSV格式数据。


1.准备工作

  1. 剧本清洗:确保你的剧本是标准的场次格式,最好保存为纯文本的TXT或PDF文档,去掉过于花哨的水印或页眉页脚,让AI读得更顺畅。
  2. 工具就位:打开Kimi智能助手的网页端或APP。
  3. 核心步骤:Prompt工程的艺术

很多统筹尝试用AI失败,是因为他们把AI当成了“聊天对象”,而不是“数据引擎”。如果你对Kimi说:“请帮我看看这个剧本,整理一下分场表。”Kimi可能会给你一篇洋洋洒洒的读后感,外加一个格式混乱的表格。

成功的关键在于编写极其严苛的提示词,强制AI“闭嘴”,只干活。 我们需要AI输出的是结构化的**CSV(逗号分隔值)**数据。


以下是一个经过验证的“剧本拆解Prompt”模板:

【角色设定】

你现在是一个冷酷、精确的影视数据处理引擎,唯一的任务是从文本中提取结构化数据。

【任务目标】

阅读我上传的剧本附件。你需要逐场分析剧本,并提取以下关键要素,生成一个标准的CSV格式表格。

【提取要素要求】

场号 (Scene No.):提取每场戏的数字编号。

景别 (DN):只能输出“日”或“夜”。

内/外 (IE):只能输出“内”或“外”。

场景名称 (Location):提取场景地点。

主要角色 (Cast):列出该场次出现的所有有台词或有关键动作的角色名,用分号“;”隔开。

关键道具 (Props):提取该场次提及的需要特殊准备的道具,用分号“;”隔开。如果没有,留空。

【极其重要的输出格式约束】

只输出CSV数据本身! 不要输出任何开场白、结束语、解释说明或Markdown标记(如 ```csv)。

第一行为表头:场号,景别,内外,场景名称,主要角色,关键道具

从第二行开始严格按照表头顺序输出数据,使用英文逗号分隔。

如果某项内容包含英文逗号,请用双引号将该项内容括起来。

【开始行动】

现在,请读取附件剧本,开始执行任务。



2.操作演示

在Kimi对话框的文件上传区,上传你的TXT/PDF剧本。

将上述Prompt粘贴到对话框中,发送。

见证奇迹的时刻:Kimi会稍作思考,处理长文本需要一点时间,然后屏幕上会开始疯狂滚动输出一行行整齐的数据流,没有一句多余的废话。

场号,景别,内外,场景名称,主要角色,关键道具
1,日,外,废弃码头,李明;王强,生锈的铁盒
2,日,内,李明家客厅,李明;张阿姨,无
3,夜,外,城市天台,黑衣人,高倍望远镜;黑色手提箱
...




二、质控SOP:三层校验,给AI输出戴上“紧箍咒”

AI生成的初稿是“矿石”,统筹的专业价值在于将其提炼为“高纯钢材”。可以建立以下三层系统化校验机制:


第一层:逻辑一致性校验(利用Excel快速完成)

场景去重与归一:对“场景名称”列进行排序,合并相似场景(如“破旧工厂”与“废弃工厂”应统一)。

角色动线审查:筛选特定“主要角色”,检查其出场场次在时间和空间上是否合理连续。

道具连续性追踪:利用筛选功能,追踪“祖传玉佩”等关键道具是否在其应出现的所有场次中被列出,有无断档。


第二层:交叉阅读反向校验(人工核心步骤)

AI目前还无法达到100%的准确率,它可能会出现“幻觉”,把一句比喻句里的东西当成了真道具,例如角色说“我心里像压了块大石头”,AI可能提取出道具“大石头”。资深统筹需要快速浏览表格,修正这些明显的错误,并确认关键的复杂场景没有遗漏重要角色。


第三层:建立团队“常见错误库”

团队应共享一个在线文档,记录本次及历史项目中AI容易犯的特定类型错误。例如将“雨夜”错误标记为“夜”,遗漏“雨”的特殊光效要求;常把“咖啡馆(内)”和“咖啡馆外街(外)”识别为同一场景。


在后续项目的Prompt中,可以预先加入针对性的纠正指令,让AI越用越“聪明”。




通过这套SOP,原本需要数天完成的案头工作,被压缩到了“AI处理10分钟 + 人工复核1小时”的量级。

AI的介入,将统筹从低价值的重复劳动中解放了出来。他们可以将节省下来的宝贵精力,投入到更具创造性和协调性的工作中去,比如优化拍摄顺序以节省预算、处理突发的演员档期冲突、或者在现场更好地辅助导演。

别再让你的统筹熬无效的夜了,把睡眠还给他们,把繁琐交给AI。

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