openclaw专为批量、结构化生成短视频脚本设计，支持分镜编号与画面描述、秒级时长标注、视觉元素清单、口语化口播台词及平台适配标记（如b站弹幕触发点），需本地部署qwen2-7b、千问3.5-9b或glm-4.7-flash等模型并配置json输出，通过csv任务表、json提示词模板和cli命令实现一键批量生成，结果可导出为markdown分镜表、txt口播稿及premiere兼容的.xmp标记文件。

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能，而且专为批量、结构化产出短视频脚本设计。OpenClaw不是简单聊天式写稿，而是以“本地智能体”身份，把提示词模板、任务清单、模型调用和格式导出全部串成自动化流水线——输入一个主题列表，直接输出带时间戳的分镜表和可配音的口播稿。

支持哪些脚本要素

OpenClaw生成的脚本不是泛泛而谈的文案，而是面向拍摄落地的结构化内容，通常包含：

• 分镜编号与画面描述：如“镜头3-特写手机屏幕，显示错误弹窗”
• 时长标注：精确到秒（如“duration_sec: 4”），适配60秒/90秒等常见时长约束
• 视觉元素清单：明确列出需准备的道具、文字、动效、BGM类型
• 口播台词文本：口语化、有节奏感，支持按镜头拆分或整段输出
• 平台适配标记：例如B站版本会自动插入弹幕触发点（如t=18s处设计“前方高能”台词）

需要什么基础配置

它依赖本地运行的大模型，不靠云端API，所以你得先搭好推理环境：

One API key for 70+ AI models. Route to GPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Grok and more

统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。

下载

• 部署一个兼容的开源模型，比如Qwen2-7B-Instruct、千问3.5-9B或GLM-4.7-Flash（推荐后者，响应快、长文本稳）
• 通过Ollama、LMStudio或自建vLLM服务暴露标准OpenAI格式接口（如http://localhost:11434）
• 在OpenClaw的config/prompt_config.yaml里指定提示词模板路径，在model_config.yaml中填入模型地址和output_format: json

怎么批量生成多个脚本

核心是三件套配合使用：CSV任务表 + JSON提示词模板 + CLI命令。操作链路清晰：

• 准备batch_tasks.csv：列名必须匹配提示词中变量，如topic、target_audience、video_length_sec
• 写好prompt_template.txt：强制要求JSON输出，键名固定（如scene_list、voiceover），不加解释、不换行
• 执行命令：openclaw script batch --input batch_tasks.csv --output ./scripts/

生成结果怎么用

默认输出为JSON文件，但OpenClaw可进一步转成实用格式：

• 自动解析并导出markdown分镜表（含表格列：镜头号｜画面｜时长｜台词｜BGM）
• 单独提取所有台词，保存为txt口播稿，方便配音员逐句朗读
• 启用bili-creator-kit等技能后，还能输出带时间轴的.xmp标记文件，直接拖进Premiere识别分镜节点