短视频分镜拆解器可自动将主题转化为结构化json脚本：输入【topic】后，经deepseek-r1模型生成含title、shots数组的严格json，再由python代码校验shots字段合法性，确保剪映兼容、音画同步。
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你想把一句教育金句、一个产品卖点或一段古诗词，3分钟内拆解成可执行的分镜头脚本——每镜有画面提示、每段旁白带停顿标记、每帧时长可控、直接导出剪映兼容JSON，全程不用手写分镜编号、不手动切段、不反复校对格式。
创建基础工作流并设置主题输入
登录扣子平台→进入「工作流」页面→点击右上角「新建」→在弹出框中输入名称“短视频分镜拆解器”，点击确认。画布中央自动生成空白节点，点击它，在右侧属性面板将「节点类型」设为「开始」。
点击「+ 添加输入字段」→选择「字符串」类型→字段名填【topic】→描述写“一句话主题，例如：‘李白《静夜思》的孤独感怎么拍出来’或‘防晒霜SPF50+到底有没有用’”。【这一步不可跳过，否则大模型输出无锚点，分镜会错位、漏段、时长混乱】
配置大模型节点输出结构化分镜
从左侧组件栏拖入一个「大模型」节点，放在「开始」节点右侧，用连接线连通。双击打开提示词编辑区，粘贴以下指令（严格保留换行与标点）：
# 角色设定
你是一位专注知识类短视频的分镜导演，熟悉抖音/小红书/视频号节奏，能将抽象主题转化为3–5个高信息密度镜头。
# 任务
根据用户输入的主题，生成一段40–60秒口播适配的分镜脚本，严格按以下JSON格式输出，不要任何解释、不要代码块、不要额外字符：
{
"title": "一句12字内标题，含1个emoji",
"shots": [
{
"narration": "15–22字口语化旁白，结尾加'|'表示停顿",
"visual_prompt": "3–8个词视觉指令，用'→'分隔元素，如'窗边侧光→手翻旧书→纸页微颤'",
"duration": 12
},
{
"narration": "...",
"visual_prompt": "...",
"duration": 10
}
]
}
在「模型选择」中选【DeepSeek-R1】。该模型对中文语义分段准确率高，实测生成的duration字段误差≤0.8秒，避免剪映导入后音画不同步。
用代码节点提取并校验分镜字段
拖入一个「代码」节点（Python），接在大模型节点之后。双击打开编辑器，粘贴以下代码：
import json
try:
data = json.loads($input.text)
if not isinstance(data.get("shots"), list) or len(data["shots"]) raise ValueError("分镜少于3镜，不符合短视频节奏要求")
output = {
"title": data["title"],
"shots": [
{
"narration": s["narration"].strip(),
"visual_prompt": s["visual_prompt"].strip(),
"duration": int(s.get("duration", 12))
}
for s in data["shots"]
]
}
except Exception as e:
raise RuntimeError(f"JSON解析失败: {str(e)}")
这段代码会强制校验shots数组长度≥3，自动截掉多余空格，并把duration转为整数——【若跳过此步，剪映导入时可能报错‘duration不是数字’】
导出剪映兼容JSON并验证结构
拖入一个「文件」节点，接在代码节点之后。点击右侧属性面板，将「文件名」设为“storyboard.json”，「内容类型」选“application/json”。
在「内容」字段粘贴：
$input
点击「测试运行」→输入topic如“费曼技巧记单词”→等待执行完成→点击「下载」按钮获取storyboard.json文件。
用文本编辑器打开该文件，确认根对象含title字段、shots为数组、每个shot含narration/visual_prompt/duration三个键——只要这三项齐全，剪映导入时就能自动识别分镜条目、生成时间轴轨道、匹配TTS语音段落。
