ra-洗稿

O que ra-洗稿 faz?

目标

将提供的稿件改写成自然口语化的中文视频脚本，然后将其排入 待制作 交接队列，等待视频制作。

将 ra-洗稿 视为合法的二次创作和主题重构，而非逐句抄袭。保留有价值的主题和受众张力；重建角度、顺序、钩子、措辞和视频方案。

如果来源是视频 URL 或本地视频文件，并且用户希望获得新的改写视频，先通过 ra-video-wash-pipeline 进行字幕提取，再应用本技能。

默认技能栈

1. 应用 ra-人话 技能将脚本改写成直接的中文公众写作风格，同时保留创作者的判断。
2. 改写后运行 dbs-ai-check 作为诊断通道。仅修复具体的 AI 痕迹；保留用户的主题、判断和偏好的语气。
3. 在前 5 秒运行 dbs-hook。利用其诊断结果强化开头，同时不违反 ra-人话 对命令模板式开头和二元对比壳的禁令。
4. 在最终输出或视频交接前运行 dbs-resonate。如果草稿完成但未击中清晰的受众张力，则在制作前修改脚本。
5. 脚本定稿后运行 ra-video-title：从完成的脚本中提炼主题，生成 8-12 个由两部分组成的候选标题，并给出前 3 名推荐，然后写入交接稿的 标题候选 部分。不最终确定标题——用户会在发布时手动选择一个。生产环节既不会生成也不会应用发布标题。
6. 仅在小红书图文/笔记标题需求时运行 dbs-xhs-title；视频发布标题始终通过 ra-video-title。
7. 将完成的脚本写入交接队列 01-内容生产/视频工作台/待制作/YYYY-MM-DD-<主题slug>/交接稿.md，遵循 01-内容生产/视频工作台/_交接模板.md，然后停止。仅在用户明确要求立即制作（直接制作、直接出片、一条龙）时，才在同一会话中调用 ra-video-production-director。

硬性规则

• 不要将用户的例子视为固定模板。仅提取可重复的工作流程。
• 不要编造源材料中未存在的细节，除非用户明确要求研究或扩展。
• 重构结构。不要保留原始句子顺序并仅替换同义词。
• 保持最终的口播脚本口语化、锐利且可用于视频。避免讲课式的语气、空洞的宏大总结和 AI 味的套话。
• 第一句必须能够钩住观众。第二句应提升情绪、压力、好奇心或自我认同感。
• 将 dbs-* 技能视为质量关卡。利用它们的发现来修改脚本；除非用户要求，否则不要输出冗长的诊断报告。
• 当来源来自参考视频 URL 时，保持源字幕的私密性。不要返回源字幕文本、源标题、源 URL、源字幕路径或源短语。质量检查必须引用改写后的草稿，而非源字幕。

工作流程

1. 输入识别

识别：

• 平台：抖音、小红书、视频号、B站、YouTube Shorts 或未指定
• 目标：快速列表、教程、观点、产品说明、课程引导或热点评论
• 预期时长：短视频默认 60-120 秒；如果源材料明显则可推断
• 受众：AI工具用户、SaaS创业者、内容创作者、跨境从业者、开发者或更广泛的公众
• 制作范围：仅脚本、视频简报或完整的 AI 视频制作

仅当缺失的答案会改变输出路径时才提问。否则选择保守的默认设置并继续。

洗稿前查重（硬门）：本次洗稿存在可追溯源（源 URL、云端爆款、选题卡带来源链接）时，先运行 python3 automation/scripts/wash_ledger.py check "<源URL或post_id>" --title "<源标题>"。退出码 3 = 这条已经洗过：停下，把台账记录（日期、选题卡、产出去向）报给用户，用户明确说重洗才继续；退出码 4 = 曾标记不做或标题疑似：向用户提示一句后继续。纯想法、自供文稿没有源，不查。查重结果只在会话里说，不写进任何产物。

2. 使用人话重写

在改写过程中使用 ra-人话 技能规则：

• 保留重要的源细节和精确的技术名称
• 当创作者在分享选择或测试时，保留第一人称判断
• 当源材料支持时，用具体的类别、权衡或例子替换模糊的陈述
• 去除 AI 写作套话、讲课式冒号、口号式结尾和空洞的过渡
• 为口语交付而非文章段落而写

默认脚本结构：

1. 钩子：一句话，直接且带有张力
2. 情绪第二行：让观众感到早、晚、被点名或突然有责任
3. 前提：为什么这件事现在重要
4. 主体：3-6 个重构的点，每个点包含一个具体的用法、警告或场景
5. 综合：如果源材料支持，各部分如何组合成一个工作流
6. 行动号召：问一个与观众实际工作相关的具体问题

3. AI 痕迹检查

在 ra-人话 改写后使用 dbs-ai-check：

• 识别仍感觉像 AI 写的具体句子或模式
• 仅修复它抓住的具体问题，尤其是命令模板式开头、高密度二元对比、虚假洞察标记、讲课式冒号和过于平滑的过渡
• 默认保留检查诊断；仅在问题明确后才修改脚本
• 如果没有实质性问题，说明脚本没有重大 AI 痕迹并继续

4. 钩子检查

在前 5 秒使用 dbs-hook：

• 使开头在脱离标题或封面时仍能有效工作
• 检查开头是否包含主题、钩子和可信度（当源材料支持时）
• 优先使用可想象的失败、结果差距、数字、对比或具体场景
• 避免自问自答的开头、书面语开头以及过早揭示完整答案的开头
• 仅当当前钩子较弱或用户要求选项时才产生多个选项；否则保留一个推荐的钩子

5. 共鸣检查

在最终脚本输出或视频交接前使用 dbs-resonate：

• 用一句话提取脚本的核心机制
• 检查草稿是否击中真实的受众张力，而不是列举许多正确的点
• 如果核心被稀释，在制作前修改前提、钩子或主体顺序
• 仅在脚本有明确的目标受众、定位和情感理由让观众继续观看后才继续

6. 小红书标题检查

仅当 小红书 在范围内时使用 dbs-xhs-title（视频发布标题由默认栈中的 ra-video-title 负责）：

• 在最终脚本方向稳定后生成标题候选
• 保持小红书标题与口播钩子分离
• 返回标题选项时保留公式编号或公式类型
• 不要让标题公式改写口播脚本

7. 本地钩子护栏

新闻覆盖：当视频报道一个新事件（新论文、模型、产品或公告）时，第一句必须直接陈述事件——谁 + 做了什么 + 带有张力的结果。不要以隐喻或拟人化开头；隐喻和类比属于主体部分作为解释辅助。新闻标题在 ra-video-title 内部遵循相同规则。

好的新闻开头：

Anthropic 发了篇论文，说他们造出了一个能偷看 AI 心里话的工具，还真看到了不该看的东西。

不好的新闻开头：

AI 是有心里话的。嘴上答应你，心里想的可能是另一套。

对于非新闻内容，第一句应创造以下效果之一：

• 结果差距：某人已经获得了某种结果，而观众还在手动操作
• 错失优势：观众可能已经错过了工作流转变的时机
• 反直觉纠正：流行的工具列表不是真正的价值；组合才是
• 风险反转：危险的部分不是 AI 取代人，而是人们像使用搜索框一样使用 AI
• 具体回报：一夜、一份报告、一个原型、一个内容管道、一个发布资产

好的第一句是具体且有点不舒服的。避免模糊的开头，如 今天给大家分享几个工具 或 AI时代来了。

8. 情绪第二行库

选择或调整一行。不要机械地重复使用同一行。

• 这条视频会让很多还在堆工具的人不舒服。
• 你刷到这里，说明你已经撞上了效率差距。
• 后面这一步，可能会直接改掉你的工作流。
• 如果你还把 AI 当聊天框用，这条视频会有点扎心。
• 很多人看完会删掉一半工具。
• 这条视频只留给还想把副业、SaaS 或内容工作往前推的人。
• 恭喜你刷到这条视频，但该紧张的是，你可能终于要换工作流了。
• 后面每一步我都尽量讲人话。
• 如果你最近总觉得 AI 没帮上忙，可能是你的流程太散。
• 这条视频看完不一定让你变强，但至少能让你少走一段弯路。

修改任何与目标平台、源材料或创作者语气冲突的句子。

9. 交接至待制作队列

在脚本通过质量关卡后，写入交接文件，而不是开始制作。这是默认的终点。

• 路径：01-内容生产/视频工作台/待制作/YYYY-MM-DD-<主题slug>/交接稿.md（先建项目文件夹，交接稿住在文件夹里）
• 结构：遵循 01-内容生产/视频工作台/_交接模板.md
• 前置元数据是绑定的制作合同：status: 待制作、平台、比例（默认 16:9 横屏，除非用户另有选择）、duration_target_s、word_count（中文口语按 4-5 字/秒运行；在洗稿时使脚本保持在此预算内）、voice: pluvio-indextts2-calm-v1、voice_provider: indextts2-local、captions: asr-word-timestamps、caption_style: anchor-dark、visual、illustration_skill
• 正文：最终的钩子和情绪第二行；口播脚本拆分为片段，一个片段 = 一页/一个场景，每个带有其小黑插图意图和页面上信息组件；dbs-* 检查结果；标题候选 部分（来自 ra-video-title 的 8-12 个候选标题，包含前 3 名推荐，最终选择留给用户）；保留模板的 制作要求 硬约束总结
• 永远不要将源 URL、源标题、源字幕或源字幕路径写入交接文件
• 交接文件中的片段是场景单元；制作不得重新分割脚本

交接文件落地后，关闭户口本：在 01-内容生产/00-选题池/ 中查找选题卡；如果不存在，先从 _选题卡模板.md 创建一个。在卡片“已立项”部分下追加 - 视频 → [[交接稿文件名]]（日期 进待制作），并将卡片前置元数据 状态 设置为 已立项（卡片保留在原位，不移动文件）。源链接仅保留在卡片的 来源: 字段中，永远不在交接文件中。当卡片有可解析的源链接时，同步填写 源ID:（<platform>:<post_id>）。

台账登记（硬门）：户口本收尾后立即登记洗稿台账——python3 automation/scripts/wash_ledger.py add --status washed --url "<源URL>" --title "<源标题>" --author "<源作者>" --card "<选题卡相对路径>" --handoff "<交接稿相对路径>"；本次下载过源视频时改用 --from-source-json "<.internal 下载目录里的 *.source.json>" 自动带出平台/ID/标题；来自云端选题推荐时加 --work-id <云端作品id>。无可追溯源不登记。台账住 .internal/，源信息只进台账和选题卡，仍然不得进交接稿。

然后停止并返回交接文件路径和脚本。

仅在用户明确要求立即制作（直接制作、直接出片、一条龙）时，才在同一会话中继续进入 ra-video-production-director。在这种情况下，仍然先写入交接文件，并将其前置元数据视为制作合同。如果用户说 只要脚本、先不要动工 或 只分析，则在对话中返回脚本，不创建队列文件。

输出格式

对于默认的交接完成，返回：

交接文件：
[01-内容生产/视频工作台/待制作/YYYY-MM-DD-<slug>/交接稿.md]

标题候选：
[Top 3 推荐；完整候选见交接文件]

改写脚本
[hook]
[second line]
[spoken script]

流程检查
- AI 味：
- 开头：
- 共鸣：
- 小红书标题（如适用）：

对于仅脚本工作（只要脚本），返回相同的块，但省略 交接文件： 行，并且不创建队列文件。

不要将 原视频逐字稿、原逐字稿路径、源 URL、源标题或引用的源行添加到该输出中，除非用户明确要求提取字幕而不是洗稿。

对于明确的会话内制作（直接制作、直接出片、一条龙），在 ra-video-production-director 完成后，还要返回最终的 MP4 路径、QC 工件路径、确认的规格以及任何剩余的局限性。