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選角變成資產鎖定,攝影變成 prompt 工程:Hell Grind 的 254 萬字 的文章封面概念

選角變成資產鎖定,攝影變成 prompt 工程:Hell Grind 的 254 萬字

我們拿到《Hell Grind》兩個場次的完整 prompt 語料:868 份、254 萬字。逐字分析後發現,其中只有 223 份是真正寫過的,其餘全是同一份文字再送一次。生產級的 prompt 讀起來像一份合約——而寫這份合約的兩件事,本質上就是選角和攝影。

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「有了 AI,你也可以當導演」:這句話一年前叫 vibe coding 的文章封面概念

「有了 AI,你也可以當導演」:這句話一年前叫 vibe coding

「做 AI 影片」和「用 AI 做影片」,搜尋引擎、關鍵字資料庫、AI 摘要三層都當成同一件事。廣告賣的是導演這個頭銜,交貨的是八秒。一年前,「有了 AI,你也可以當工程師」走的是同一條路,現在它的搜尋結果頁上寫著「Why did vibe coding fail?」。 2026 年 8 月 25 日,我們在美國版搜尋引擎查「create video with AI」。AI 摘要第一句: You can create an AI video by entering a text prompt or uploading a reference image into an AI generation tool… 問的是「用 AI 做一支影片」,答的是「做一支 AI 影片」。介係詞在第一句就被吃掉了。 同一天,關鍵字資料庫把「make video with AI」「make a video with AI」「how to make a video with AI」的主詞全部歸成同一個:「make AI videos」。搜尋結果前十名,九個標題是「AI Video Generator」。三個互不相干的系統,同一個判斷:你怎麼問無所謂,答案早就準備好了。 一年前有一句一模一樣的話,叫「有了 AI,你也可以當工程師」。那個詞叫 vibe coding。它現在的搜尋結果頁上,「其他人也問」的第二題是「Why did vibe coding fail?」。 搜尋引擎分不出「用 AI 做」和「做 AI 的」,因為沒有人在乎 先看量。2026 年 8 月 25 日,美國,每月搜尋量,兩家資料庫並列。兩家對同一個詞常給出不同數字,我們不平均。 搜尋詞 SE Ranking DataForSEO how to make ai videos 9,900 12,100 make ai video 6,600 6,600 create ai video 5,700 6,600 how to make a video with ai 260 210 make a video with ai 390 390 make video with ai 10 720 how to create videos with ai 480 480 把 AI 當形容詞擺前面,搜尋量是把它當工具擺後面的二十到五十倍。這一段還算公平,語言挑短的用。 接下來三件事就沒那麼公平了。 七個查詢——「ai video generator」「make ai video」「create video with ai」「create a video with ai」「make a video with ai」「generate video with ai」——前十名攤開,有七個網址在全部七頁裡都出現。按我們自己的判讀門檻,五個相同就算同一個搜尋意圖。七個。 AI 摘要自己動手改寫。查「create video with AI」得到「You can create an AI video by…」;查「make a video with AI」得到「You can create a video with AI by writing a text prompt…」。兩種句式互換,後面的步驟一字不差:選工具、寫 prompt、調設定、生成、匯出。這四個動作換成任何一個品類都能用。它描述的是一個購物流程。 資料庫的意圖分類器也分不出來。create 開頭的標交易型,make 開頭的標資訊型,跟句子裡有沒有「with AI」無關。唯一能改變結果頁的字是「how to」。 加了「how to」,前十名讓出四到五個位子給教學。我們把那十一頁逐頁讀了:六頁標題就叫「How to Make AI Videos」;九篇教學裡,四篇有「寫腳本」這一步,一篇有「分鏡」。有一頁 title 寫「How to Make AI Videos in 2025」,H1 寫「How to make videos using AI」。同一頁。作者自己都不在乎,搜尋引擎憑什麼在乎。 「AI 影片」的官方定義:一句話換八秒 「ai video generator」前十名,十個落地頁逐頁讀。有寫定義句的五頁,共同要素三個:文字進,可以加一張圖,片段出。賣點只有一個,四種說法:「Instead of filming with a physical camera」「no filming or manual editing needed」「skipping traditional filming and post-production entirely」「without the need for expensive equipment, actors, or even video editing skills」。 讀清楚這四句在賣什麼。它們賣的是拿掉:拿掉拍攝,拿掉剪輯,拿掉演員,拿掉技能。一個產品把整條工藝列成它替你省掉的東西,行銷部在上面寫「你也可以當導演」。導演這份工作被拿掉那些之後剩下什麼?剩下打字。 片長,逐字:「up to eight seconds… One video is generated per prompt」「clips up to 8 with some allowing up to 15 seconds」「Single generations are short clips」。評測站的規格表填五秒、八秒、五到十秒。「AI 影片」在 2026 年 8 月的精確定義:一句話換八秒。「how to make a video」這個句子,被拿去回答「how to buy eight seconds」。 同一個詞底下還塞了三種東西。一篇說明文和一篇評比文各自把「AI video generator」拆成三類:生成片段的引擎、讓虛擬主播念稿的平台、套模板的剪輯器。說明文自己寫:「A Sora-generated cinematic clip and an AI avatar delivering a compliance briefing share almost nothing in common.」三種互不相干的產品,前十名混著排,每一頁都叫自己「AI video generator」。 引擎那派的落地頁讀完,彼此的差別剩兩樣:模型清單、免費額度。搜尋趨勢裡跟品類詞一起上升的查詢,就是那幾個模型的名字。評測站六月底的編按寫 Sora 三月已停止服務;八月二十五日,十頁裡有四頁的模型清單還掛著 Sora 2。落地頁連自己賣的引擎還在不在都沒更新,頭銜倒是發得很勤。 教學文教的是按按鈕 拿到「how to」版位的十一頁,品牌部落格佔大半。流程一致:決定目的、選工具、準備輸入、生成、編輯、匯出。這是產品上手指南。腳本當正式步驟的四篇,分鏡一篇,三篇直接從 prompt 起手,一篇用「creative brief」代替腳本——brief 這個字的意思就是不用寫腳本。 教分鏡的那唯一一頁寫了一句所有人都該讀的話:「Stop Thinking "Prompts." Start Thinking "Shots."」它排在第四頁。 討論區。有人問怎麼做出自然一點的行銷影片,同一串裡兩次抱怨:「another bot comment..」「can we stop the AI-generated responses plz」。問答站三十二則答案,直接回答問題的一則,其餘是混進來的工具推廣。搜「怎麼用 AI 做影片」,回答你的是 AI 寫的廣告。整條供應鏈都是合成的,只有問問題的人是真的。 真人回覆講的是另一件事。問怎麼開始做短片的新手拿到的第一句是「The biggest beginner mistake is trying to generate video straight from text.」第二句是「That's the hidden cost nobody warns you about, not the generation itself but the re-generation.」想做四十五秒短片的人被告知:「The AI thing just spits out clips, then you gotta piece them together yourself. I haven't seen anything that just makes a solid 45 second story on its own.」問電影等級的人在問答站拿到最直接的一句:「At the moment, you can't.」 「你也可以」和「你不能」,在同一個結果頁上,隔一個區塊。 一年前,「你也可以當工程師」 vibe coding 在 2025 年 2 月得名。SE Ranking:2025 年 8 月每月 720 次,2026 年 4 月 110,000 次。DataForSEO:2026 年 3 月見頂 165,000 次,7 月 74,000 次,年減三成三;「vibe coding tools」從 3,600 掉到 1,000,減七成七。Google Trends 上,3 月第一週到頂,8 月剩四成。「will AI replace software engineers」2 月 2,400 次,7 月 720 次。連取代焦慮都撐不到夏天。 往上走的:「is vibe coding bad」年增八成三。搜「vibe coding」,2026 年 8 月 25 日的「其他人也問」四題: What is vibe coding actually? Why did vibe coding fail? Is vibe coding actually working? Can ChatGPT vibe code? 從「什麼是」到「為什麼失敗」,十八個月。搜尋引擎替一個 buzzword 寫好了訃聞,材料是使用者自己的問題。 AI 摘要對 vibe coding 的定義:「shifts your role from a syntax-writing programmer to a director or product manager who guides an AI agent through conversation」。 導演。這個頭銜 2025 年先發給了不寫程式的程式設計師,2026 年轉發給不拍片的導演。行銷部手上只有一個頭銜。 討論區 8 月 24 日被引最多的一句,來自 r/AI_Agents:「Vibe coding feels faster right up until your project becomes big enough to remember its own history.」這句話對 buzzword 本身同樣成立:它跑得很快,直到有人記得它一年前說過什麼。 「你也可以當工程師」承諾一個身分,交付一段能跑的程式碼,省掉架構、測試、維護。省掉的那段有個名字,叫工程。「vibe」這個字的功能就是叫你別看那一段。 「導演」這個頭銜是行銷部發的 那份工作去了哪裡?搜「ai filmmaking」。AI 摘要的定義是「the practice of using artificial intelligence tools to generate, animate, edit, and enhance video content for movies」,三個階段:前製(腳本、分鏡、角色參考表)、生成與動態、聲音與後製。前十名:一門 749 美元的課程、一篇教學、一個月費 7 美元的社群、一個把流程寫成「story, visuals, motion, sound, and assembly」的平台。相關搜尋:course、software、academy、jobs、Udemy。Google Trends 上跟它一起上升的查詢,是一位導演的名字。 五頁全部把 AI 寫成工具。「The creative vision stays human — the execution is AI.」「Most people think AI filmmaking is just you clicking a button, and then a film comes out the other end. Those people couldn't be more wrong. You're going to need to put in all the effort you put into normal digital filmmaking.」這些頁面說的話跟落地頁正好相反,而且它們是收錢的那一方:課程收 749 美元,教你落地頁說你不需要的那些東西。 「ai movie maker」的落地頁,大標題直接是 Script-to-Movie、Storyboard Generator、Scene Generator、Review the blueprint、Direct each scene。其中一頁把一般生成器當對照組:「Most AI movie generators produce short, disconnected video clips you stitch together elsewhere.」品類內部已經有人指著同行說:你們賣的是零件。 市場在分,分在名詞上。generator 是換片段的,filmmaking 和 movie maker 是從腳本到分鏡到場景的。介係詞沒有人讀,名詞有人讀。「有了 AI 你也可以當導演」這句廣告詞掛在 generator 那一邊;導演這份工作的全部內容搬到了 filmmaking 那一邊,標價 749。 「ai film」「ai movie」這兩個看起來很大的詞,前十名是 2001 年那部同名電影的維基百科、評分站、串流連結,加上「AI 做的電影」的爭論:影片排行榜全是 AI slop、大片用 AI 概念圖被罵翻。品類名詞的公眾形象是垃圾,工藝名詞的公眾形象是課程。頭銜掛在垃圾那一邊。 我們自己也在賣這句話 這個網站的教學系列叫「Create Video with AI」,中文叫「用 AI 做影片」。命名時我們知道「how to make AI video」的量是它的幾十倍,還是堅持用介係詞,理由是語義:我們要講手藝,「AI 影片」聽起來像片種。 然後我們付費使用的關鍵字資料庫把「create video with AI」歸到「create video from video AI」,把「make video with AI」歸到「make AI videos」。我們花錢買的工具,替我們把定位詞搬到對面,沒有通知。 再誠實一點。這篇是寫給 Google SEO 看的。我們也很期望被收錄啊,流量來自他們,我們也沒辦法。所以我們寫了一篇文章罵它讀不懂介係詞,然後把每一段排得讓它比較好抓,文末還附上資料來源和查證日期,方便它引用。 我們也還在用「導演」這個字。我們指的是想事情的方法。頭銜歸行銷部。 這句話省略的那一段,售價多少 兩個案例的句型相同:承諾身分(工程師、導演),交付單位(一段程式碼、一段片段),省略手藝(架構與測試;腳本、分鏡、接鏡)。省略的那段有標價,討論區替新手算過:零元路線靠四個工具的每日免費額度輪流刷;二十到三十美元路線買一個圖像訂閱加一個影片訂閱;七十五到一百五十美元一支專案;還附一句「please do not buy a $500 "Master AI Filmmaking" course from a Twitter guru」。九篇教學文裡,教分鏡的一篇。 vibe coding 從「什麼是」走到「為什麼失敗」用了十八個月。「ai video」的熱度 2026 年 3 月見頂,現在 8 月。「ai slop」每月 40,500 次,年增八成二,同一個月見峰。照這個節奏,「Why did AI video fail?」大約明年秋天會出現在「其他人也問」裡。到時候「AI video generator」的落地頁還會在,頭銜還會在,模型清單會換一批名字。 文中所有搜尋量與搜尋結果頁均於 2026 年 8 月 25 日查證,資料來源為 SE Ranking、DataForSEO 與 Google Trends(美國、英文);兩家資料庫對同一個詞的數字不同時一律並列,不平均。搜尋結果會變動,引用前請重查。兩家工具的連結是推薦連結——我們花錢買它們的數據來寫這篇,再把連結放回文章裡,算是把介係詞的損失賺回來一點。

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50 萬美元、14 天、11.5 萬次生成:一部 AI 電影的效率真實形狀 的文章封面概念

50 萬美元、14 天、11.5 萬次生成:一部 AI 電影的效率真實形狀

Higgsfield 把 95 分鐘的《Hell Grind》連同全部製作管線開源。我們把它的專案數據完整掃了一遍:115,446 次生成、88.8% 是影片、約 180 支影片換一個成片鏡頭。效率的真實形狀藏在別處:品質整個遷移到了開拍之前。

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你用 AI 做出來的東西到底是誰的?別看那句話,看它旁邊的三段條款

每一家 AI 平台都會寫「我們不主張你的內容的所有權」。這句話幾乎不決定任何事。真正決定的是它旁邊那段授權條款——而有一家公司,在六天之內把那段改掉了。

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Seedance 的提示詞是否在拓寬影視工業的進入門檻?

生成影片的 prompt 不是抽卡的咒語,是影視工業製作過程中所有決策的集合體。

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AI 生成的影片終於可以修改了嗎?從重抽走向 Generative Editing

AI 影片模型開始能修改自己生成的片段。Seedance 2.5 顯示,當創作者可以替換、保持與延長,而不必每次整段重抽,工作流會發生什麼變化。

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同一句話餵兩個模型:Seedance 把結構寫進文字,MiniMax 把結構寫進協定

字節跳動給你四萬字指南、八個欄位和分鏡表;MiniMax 的 guides 只有六個範例。但真相不是「一家有規範一家沒有」——是兩家把同一批結構放在了不同的層。

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