可利用openclaw批量生成短视频分镜脚本与口播稿：需配置本地大模型环境、构建json结构化提示词模板、准备csv任务清单、执行cli批量命令、最后导出为markdown分镜表和txt口播稿。
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如果您需要为多个短视频快速生成分镜脚本与口播稿，但手动撰写耗时耗力，则可能是由于缺乏结构化提示词与自动化输出流程。以下是利用OpenClaw实现批量产出的具体操作步骤：
一、配置OpenClaw基础环境
OpenClaw依赖本地大模型运行，需预先部署兼容的推理引擎与权重文件，确保其能接收结构化指令并稳定输出JSON格式结果。该步骤为后续批量处理提供底层支撑。
1、从OpenClaw官方GitHub仓库下载最新release版本压缩包。
2、解压后进入config/目录，用文本编辑器打开model_config.yaml。
3、将llm_path字段修改为已下载的Qwen2-7B-Instruct-GGUF模型路径。
4、在output_format项中将值设为json，启用结构化响应模式。
二、构建标准化提示词模板
统一提示词结构可保证每次输出字段一致，便于程序解析为分镜与口播稿两部分。模板需强制要求模型按指定键名返回内容，避免自由发挥导致字段缺失。
1、新建文本文件命名为prompt_template.txt。
2、写入以下内容（不含引号）：
你是一个短视频脚本工程师。请严格按JSON格式输出：{"scene_list":[{"shot":"镜头描述","duration_sec":整数,"visual_elements":["元素1","元素2"]},"voiceover":"对应口播文案"}]。不添加任何额外说明或标记。
3、保存后将该文件路径填入config/prompt_config.yaml中的template_file字段。
三、准备批量输入任务清单
OpenClaw支持从CSV文件读取多组主题与参数，每行代表一个视频需求，系统将逐行调用模型生成独立脚本。输入格式必须与提示词中变量引用方式完全匹配。
1、新建Excel表格，在A1单元格输入topic，B1输入target_audience，C1输入video_length_sec。
2、在第二行填写示例数据：A2=“夏季防晒误区”，B2=“25-35岁女性”，C2=“45”。
使用聊天补全、重试、结构化输出和明确的 User-Agent 标头运行 AIMLAPI LLM 与推理工作流，适用于 Codex 对 AIMLAPI 模型进行脚本化提示/推理调用的场景。
3、另起一行继续添加不同选题，最多不超过200行。
4、将文件另存为batch_tasks.csv，编码选择UTF-8无BOM格式。
四、执行批量脚本生成命令
通过CLI调用OpenClaw主程序并传入任务文件路径，系统将自动加载模板、替换变量、并发请求模型，并将结果分别写入独立JSON文件。每个输出文件命名含原始行号以保障可追溯性。
1、打开终端，切换至OpenClaw项目根目录。
2、执行命令：python cli_batch.py --input batch_tasks.csv --output_dir ./scripts_output。
3、等待控制台显示Completed: 5/5 tasks字样，表示全部完成。
4、进入./scripts_output文件夹，确认生成了task_1.json至task_5.json等对应文件。
五、提取与格式化输出内容
OpenClaw默认输出为JSON，需进一步提取scene_list与voiceover字段，分别整理为分镜表格与口播稿文档。此步骤使用内置导出工具可一键完成，无需外部脚本干预。
1、运行命令：python tools/export_to_md.py --src ./scripts_output/task_1.json --dst ./exported/。
2、查看./exported/task_1_shots.md，内含带时长与画面要素的分镜表。
3、查看./exported/task_1_voiceover.txt，内含纯文本口播稿，已去除标点停顿符。
4、对每个task_X.json重复执行步骤1，或使用shell循环批量处理：for f in ./scripts_output/*.json; do python tools/export_to_md.py --src "$f" --dst ./exported/; done。
