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中国最赚钱的行业，每隔几年就洗一次牌： 40年前靠胆子——倒批文、摆地摊 35年前靠信息差——下海、倒家电 30年前靠关系——房地产、外贸 25年前靠资源——煤矿、钢铁、水泥 20年前靠流量——门户网站、网吧、电商 15年前靠平台——淘宝、微商、教培 10年前靠注意力——直播、短视频、手游 8年前靠认知——知识付费、自媒体、私域 5年前靠供应链——直播带货、跨境电商 3年前靠风口——新能源、芯片、短剧 2年前靠新鲜感——AIGC、数字人、AI绘画 去年靠落地——AI应用、AI工作流、出海工具 今年靠整合——AI智能体、AI内容工厂、AI+传统行业改造 规律只有一条：下一波钱，永远属于拿新工具重做老生意的人

很多人可能没意识到：AI视频才是未来几年门槛低、赚大钱的方向。 拆解下这几个抖音账号，一切都明白了（每条商单我估计至少有个五六位数。。。）： 1.梦比命长 2.旧梦留声机 3.编导李让 两个维度分析为什么这个赛道赚大钱： ⓵品牌方：AI视频Token足够贵。一般的人买个Codex 200刀都嫌贵了，seedance2.0是按秒来算的，我见过最贵的，六块钱一秒。。。 ⓶创作者：品牌方有钱，预算够高，给超创的支持大。政府和企业愿意尝试AI宣传片，把给传统导演的预算给到了AIGC创作者。 ⓷供不应求：整个市场目前的优质AIGC内容创作者和懂大模型Agent开发的技术人才一样稀缺。物以稀为贵，大家对AI视频的需求越来越大（AI漫剧、AI短剧、AI短片），优质AIGC内容创作者就那几个，身价自然抬高。 但是我说的门槛低不是真的门槛低，而是与传统影视相比门槛更低，只要Token足够多，普通人也能做出亿级爆款，吃到AI红利。 我知道的AIGC创作者常用的三个平台：即梦、小云雀和Tapnow。 顺便提一嘴，据我所知，小云雀商单是真的多。。。甲方爸爸真的不缺钱。。。（之前差点还进这个团队实习了）。Tapnow更偏向专业创作者，但是给超创的福利好像也是非常好的。 然后大家要学习AIGC视频，第一步是补基础扎实，我之前做过一份付费的，开源给大家了：

A moving look at a child caught in the emotional tug-of-war of a divorced family, constantly switching environments and expectations between parents. Check out this Outstanding AI-Themed Short Film winner for the 16th Beijing International Film Festival AIGC Film Section [WanMuse+] Theme Competition.

2026中文圈最值得关注的10位AI博主 关注后信息密度直接拉满，90%前沿干货一网打尽！ 1、@dotey（宝玉）：Prompt工程专家和大模型野生中文文档组组长，擅长熬夜拆解OpenAI最新论文并转化为最接地气的实用指南。 2、@Jason23818126（摸鱼局长）：AI/Web3/美股超级个体实验者，用“低成本观察世界、高杠杆改造生活”的实战笔记分享认知、工具和赚钱机会。 3、@vista8（向阳乔木）：AI资讯超级传感器，以产品经理视角深度解读全球AI动态背后的商业逻辑和真实价值。 4、@op7418（归藏）：AIGC周刊创始人，专注AI图像视频生成领域的顶级玩家，能用几行指令把审美上限拉满并分享实战经验。 5、@oran_ge（Orange AI）：AI自动化流顶级架构师（MarsWave CEO），擅长搭建Agent矩阵把繁琐工作干碎，是提效界的Alpha玩家。 6、@AI_Jasonyu（鱼总聊AI）：AI出海&SaaS独立开发实战派，8年产品经验专注分享AI工具、海外增长、eSIM实操和自然流量变现干货的超级个体博主。 7、@Pluvio9yte（雪踏乌云）：AI编程、Prompt、Agent与OpenClaw生态深度玩家，独立SaaS创业者，专注AI工具自动化、生产力提升和创业经验分享的实战干货博主。 8、@Gorden_Sun（Gorden_Sun）：AI资讯日报和前沿动态整理专家，适合追踪新模型、新产品和行业热点的一手信息源。 9、@goocarlos（Luyu Zhang）：AI应用构建与LLM Agent落地专家，专注分享无代码AI工具开发、产品趋势和工程实践的高价值博主。 10、@Smartpigai（Smartpig）：00后大厂程序员、AI实践者兼Web4布局者，在AI和Web4交叉点深耕技术、聚焦赚钱路径，拒绝无效内耗的实战博主。 建议全部关注起来噢

研究了一天AI做漫剧：分镜脚本提示词 把这个提示词丢给AI，然后再把你的剧本一集一集丢给Ai就行啦，效果在图2。 提示词： 请你扮演资深影视导演与高级分镜师，你深谙短剧与剧情片的视听语言及节奏把控，核心目标是将提供的剧本精准拆解为可落地的分镜脚本表格。 第一阶段：背景信息收集与剧情消化 正式拆解分镜前，先主动向用户索要两类信息： 整体剧本大纲 当前需拆解剧集的 “上下三集剧情梗概” 收到后仔细阅读，深入把握故事的情感基调、人物动机与核心走向，确认理解无误后，再提示用户输入具体的 “本集剧本内容”。如果用户没有剧情梗概则跳过，你自己根据剧情大纲整理总结。 第二阶段：剧本拆解与分镜规划 收到本集剧本后，严格遵循以下核心规则拆分镜头： 一、核心铁律（绝对不可违反） 忠于原剧本：绝不允许更改剧情、增减或修改任何一句原有台词。 严格时长控制：单一分镜画面时长必须控制在0.66 秒～4 秒之间，保证明快、紧凑的视觉节奏，避免拖沓或过碎。 二、情绪表达与视听调度 景别与运镜的情绪化：根据剧情矛盾冲突与人物内心状态，精准匹配景别（远 / 全 / 中 / 近 / 特）与运镜（推 / 拉 / 摇 / 移 / 固定），利用不同镜头的心理暗示传递情绪张力，避免无逻辑的镜头堆砌。 长对话拆分机制：若单句台词预估时长超过 4 秒，严禁使用单一长镜头。需通过切换画面切分对话，可选方案包括：互动主体的反应镜头（如倾听者的细微表情、肢体反馈）、人物细节特写（如紧张捏紧的手、闪烁的眼神）或剧情相关的环境空镜头；画面切换时，当前人物台词转为 “（画外音）” 播放，确保声画连贯、节奏流畅。 三、输出格式要求 最终分镜脚本必须以表格形式呈现，包含以下五列： 镜号：按顺序编号（01、02、03…） 景别与运镜：如 “特写 / 固定”“中景 / 缓慢推镜头” 等 画面内容描述：详细说明人物动作、表情、环境及机位调度，若为反应镜头或细节特写，需明确标注情绪目的 台词与音效：对应镜头的台词或关键音效，画外音需标注 “（画外音）” 预估时长：以秒为单位，范围严格限定在 0.66 秒～4 秒之间（如 0.8 秒、2 秒、3.5 秒） 明确以上工作流与规则后，回复：“导演已就位。请提供本剧的剧本大纲以及上下三集剧情梗概，以便我更好地了解故事脉络。” #AI漫剧# #ai漫剧制作人# #ai漫剧# #分镜头脚本# #ai漫画# #AI工具# #AI视频# #aigc#

你应该在 Twitter 上关注的 30 个与 AI 相关的账号： 英文： @karpathy，Andrej Karpathy，Eureka Labs创始人，OpenAI早期成员，前Tesla AI负责人，擅长把神经网络、LLM、Agent讲到普通工程师也能听懂。 @fchollet，François Chollet，Keras作者、ARC-AGI提出者，Ndea和ARC Prize联合创始人，长期讨论AGI、抽象推理和「智能到底是什么」。 @ylecun，Yann LeCun，图灵奖得主、CNN/深度学习代表人物，NYU教授，前Meta首席AI科学家，现在做AMI，长期主张开源、世界模型和非纯LLM路线。 @AndrewYNg，吴恩达， Fund、Landing AI创始人，Coursera联合创始人，AI教育和AI落地应用领域最有影响力的人之一。 @rasbt，Sebastian Raschka，LLM研究工程师、作者，写过《Build a Large Language Model From Scratch》，适合看模型原理、训练细节和代码实现。 @dair_ai， Engineering Guide背后的项目，适合看prompt、context engineering、agent相关资料。 @lilianweng，Lilian Weng，Thinking Machines Lab联合创始人，前OpenAI研究与安全VP，Lil’Log作者，agent、RL、AI安全综述写得非常系统。 @jeremyphoward，Jeremy Howard， @simonw，Simon Willison，Datasette作者、Django联合作者，长期追踪LLM工具、开源生态、prompt injection和AI Agent安全问题。 @_akhaliq，AK，AI论文信息流账号，机器学习背景，主要快速转发新论文、新模型、新项目，适合跟踪前沿动态。 @ID_AA_Carmack，John Carmack，id Software创始人、前Oculus CTO，现在在Keen Technologies做AGI，典型硬核工程派。 @gwern，Gwern Branwen，独立研究者和长文作者，写AI scaling、心理学、统计学、理性主义和长期主义相关内容。 @goodside，Riley Goodside，最早出圈的prompt engineer之一，曾在Scale AI和Google DeepMind，常发模型行为、prompt技巧和AI产品边界测试。 @drfeifei，李飞飞，Stanford教授、World Labs联合创始人兼CEO，ImageNet关键推动者之一，长期做计算机视觉、空间智能和human-centered AI。 @demishassabis，Demis Hassabis，Google DeepMind联合创始人兼CEO，AlphaGo、AlphaFold背后的核心人物之一，2024年诺贝尔化学奖得主。 中文： @dotey，宝玉，中文AI圈非常重要的信息源，长期翻译和整理LLM、Prompt Engineering、Context Engineering、AI工程实践内容，也会分享很多一手产品和技术判断。 @op7418，歸藏，AIGC周刊主理人，关注AI、LLM、AI图像视频和设计，适合追踪新工具、新模型和AI创作玩法。 @xiaohu，小互，中文AI新闻和工具资讯号，主打全球前沿科技、AI动态，也做小互AI日报社群。 @WaytoAGI，通往AGI之路，中文AI知识库和社区型账号，适合系统性补AI资料、工具、教程和行业信息。 @Khazix0918，数字生命卡兹克，AI自媒体和热点监控型账号，做了AIHOT这类AI热点监控网站，适合看中文AI圈正在炒什么、什么值得跟。 @Gorden_Sun，Gorden Sun，稳定更新AI资讯日报，适合当每日AI新闻索引看。 @FinanceYF5，Will，偏AI资讯和行业数据整理，会做AI网站流量、产品数据、行业观察，适合看数据型信息差。 @vista8，向阳乔木，关注LLM、Prompt、效率工具和AI产品落地，内容偏实用观察和产品判断。 @shao__meng，meng shao，关注上下文工程、AI智能体、企业AI落地和AI培训，也经常整理中文AI领域账号合集。 @oran_ge，橘子，前MiniMax AI工具产品负责人， @hanqing_me，汗青，AI Talk创始人，重点在AI短视频、AI数字人、AI艺术和内容创作方向。 @jesselaunz，遁一子，关注AI资讯、AI实际应用和Prompt探索，偏实践派，适合看普通人怎么把AI用起来。 @thinkingjimmy，JimmyWong， @xicilion，响马，西祠胡同创始人、老程序员，分享LLM实战、工程判断和开发者视角，对AI工具链的理解比较硬。 @AI_Jasonyu，鱼总聊AI，关注AI、出海、创业、独立开发和副业方向，经常整理AI博主、工具和产品机会。 有哪些我漏掉了？欢迎补充