为短视频写作准备的 veo3.1 提示词清单

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为什么短视频写作需要「专用的 veo3.1 提示词」？

很多人用 AI 写短视频脚本时，常见的输入是：

“帮我写一个 30 秒短视频脚本”

但在真实创作和商业环境中，这样的提示词几乎不可用。

原因很简单：
短视频写作不是写作文，而是一次内容生产任务。

一个真正能“拍出来、剪出来、发出去”的短视频脚本，至少需要同时包含：

明确的 视频目标（涨粉 / 转化 / 认知）
清晰的 前 3 秒钩子
可执行的 分镜结构
可直接朗读的 口播台词
配合节奏的 字幕与屏幕文字
平台适配的 标题、封面、话题标签

因此，为短视频写作准备的 veo3.1 提示词，必须是结构化、工程化的。

veo3.1 在短视频写作中的定位

在短视频创作流程中，veo3.1 更适合被当成：

“可编程的短视频写作引擎”

而不是灵感型写手。

它最擅长的不是“自由发挥”，而是：

按规则生成
按格式输出
批量、稳定地产出脚本变体

这也是为什么 提示词设计 会直接决定生成质量。

为短视频写作设计 veo3.1 提示词的 5 个核心原则

明确写作角色，而不是泛泛而谈

建议在提示词开头明确：

短视频脚本编剧
分镜设计师
口播文案撰写者

例如：

“请扮演一名擅长短视频写作的编剧与分镜设计师。”

把「写作目标」说清楚

短视频写作必须明确目标，否则内容会失焦：

目标受众是谁？
视频是涨粉、带货还是引流？
偏信息型、娱乐型还是转化型？

这些都应直接写进提示词。

用结构约束代替抽象要求

不推荐

“写得有节奏感一点”

强制结构化输出（非常关键）

为短视频写作准备的 veo3.1 提示词，强烈建议要求 JSON 输出。

原因只有一个：
脚本要进入生产流程，而不是只看一眼。

把变量抽象成占位符

例如：

这样同一套提示词可以被程序反复调用。

通用型：短视频写作 veo3.1 提示词模板

下面是一套适合绝大多数短视频写作场景的提示词清单模板。

高层写作目标（放在最前）

输出格式要求（必须精确）

scenes 每个镜头需包含：

scene_index
duration_sec
shot_type（近景 / 中景 / 远景 / POV）
camera_move
vo_text（可直接口播，每句 1–2 句）
on_screen_text
bgm_suggestion

即用型示例：为短视频写作的 veo3.1 提示词（30 秒）

这一类提示词，可以直接用于 API 请求，也适合做成模板库。

不同短视频写作场景的 veo3.1 提示词清单

快速评测类短视频写作

适合：15–45 秒

提示词中应强制要求：

3 个核心结论（优点 / 缺点 / 建议）
scenes 数量：3–5
单句台词 ≤ 25 字

教学 / 干货类短视频写作

适合：60–180 秒

提示词应要求输出：

精简版（1 分钟）
完整版（2–3 分钟）

每一步包含：

操作说明
口播台词
可视化提示
常见错误

剧情类短视频写作

提示词需明确：

人物设定（≤3）
冲突点
高潮 + 反转
情绪节奏

避免长段对白，适合竖屏拍摄。

趋势 / 挑战类短视频写作

提示词中可要求：

5 个可执行变体
不同参与难度
配乐与封面文案建议

短视频写作中，veo3.1 的多轮生成策略

不建议一次性生成所有内容。

推荐流程：

第一轮：只写 hooks + 标题 + 大纲
第二轮：生成完整分镜与台词
第三轮：微调节奏、字数、时长
第四轮：生成封面文案与话题标签

每一轮提示词都应明确：

“本轮只允许修改哪些字段”

短视频写作常见问题与提示词调优

台词不口语

在提示词中加入：

“口播风格，像对朋友说话，避免书面语。”

节奏太慢

在 voice_style 中指定：

每秒字数
停顿点
情绪变化

内容跑题

增加 few-shot 示例
明确“必须出现 / 禁止出现”的词

把 veo3.1 短视频写作结果接入生产流程

推荐的工程化链路：

这是提示词清单真正的价值所在。

提示词不是文案，是短视频写作的“规格说明书”

当你为短视频写作准备 veo3.1 提示词时，
本质上不是在“教 AI 写作”，而是在：

定义一个可重复、可扩展的内容生产规格

只要提示词足够清晰、结构足够稳定，
veo3.1 就能成为你短视频写作中的长期生产力工具。

使用AIHub智慧代理API生成Veo教程

Veo3.1快速可视化操作

下面给你一个简明、可直接操作的步骤指南：左侧菜单 → 操练场 → 选 Veo3.1 → 输入提示词 → 发送 → 等待生成完成（不要关闭页面）。

不要关闭页面，等待结束不要关闭页面，等待结束不要关闭页面，等待结束

Veo3.1教程Python调用示例

import http.client
import json

conn = http.client.HTTPSConnection("")
payload = json.dumps({
   "prompt": "string",
   "model": "veo3",
   "aspect_ratio": "16:9",
   "enhance_prompt": True,
   "enable_upsample": True
})
headers = {
   'Authorization': 'Bearer {{YOUR_API_KEY}}',
   'Content-Type': 'application/json'
}
conn.request("POST", "/v2/videos/generations", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))