100x 視覺裂變是做什麼的？

一句話定位

輸入 ≥2 條同系列人物/場景參考（反推 JSON 或文字降級描述）+ 產品文案，輸出鎖定人物/場景/產品身份的媒介裂變提示詞矩陣：單幀/首尾/首中尾/數日見效四選一媒介結構 × VTP 原版 A/B/C 機位預設，附固定負面詞常量。屬於 100x 體系 L2 創意生成層，對應「5 視覺裂變」這一步。

何時觸發

使用者說：

「幫我裂變這條視覺參考」/ 「這個產品出幾個變體」/ 「生成裂變提示詞矩陣」/ 「媒介裂變」/ 「視覺裂變」
「fission this reference」/ 「generate prompt variants for this product」/ 「multiply this reference image into variants」
或直接給一組已反推的人物/場景 JSON（或文字描述）+ 產品文案，要求出一套裂變提示詞

輸入

最小輸入（類別 A，硬性必填，兩項都要）：references[]——至少 2 條同系列的人物/場景參考材料，可以是已完成的 VTP 反推 JSON（vtp_prompts_01/02 schema），也可以是沒有真實參考圖時的文字描述降級（需在產出的 source_material_note 裡如實標註）；product_brief——產品名+品類+效果敘事文本。少於 2 條參考無法做「提取共性」（分不清哪些在變），會被拒絕，詳見 workflow.md Phase 1 類別 A 校驗。

軟性補充（類別 B，缺失走預設值，見 workflow.md）：aspect_ratios_wanted（預設 ["9:16"]）、variant_count（預設 2，這是 VTP 04 步使用者自由指定的參數，不是本 skill 的結構性判據）。

上游可選產出（類別 C，缺失靜默跳過，不阻塞，也絕不要求使用者先跑別的 skill）：100x-persona 產出的 PersonaSceneBundle（若已存在，直接複用其身分錨點，跳過反推）。

輸出

結構見 schema.json：constants（人物/場景/產品三錨點）+ variables（VTP 03 步的共性/變量提取）+ media_plan（四選一媒介結構 + 幀計劃）+ prompt_sets（VTP 04 步生成的 N 組提示詞）+ fission_variants（VTP 06 步機位裂變，每幀至少一條）+ negative_prompt（VTP 07 步固定常量）+ meta。可選再渲染一張人類可讀 Markdown 摘要（媒介結構 + 幀列表 + 每幀對應裂變條目）。

核心約束（4 條公理，詳見 `axioms.md`）

人物/場景/產品三錨點是定量，必須逐字出現在每一個裂變分支裡（子串包含檢查是大小寫不敏感的字面匹配，不是語義等價判斷——兩段用詞不同但描述同一個人的文字，或恰好共享同一句泛泛套話的兩件不同產品，都可能讓這條檢查產生假陰性/假陽性，見 axioms.md 公理1）
媒介裂變軸（單幀/首尾/首中尾/數日見效）疊加在 VTP 原版機位/燈光/調色三檔軸之上，不是替換——這是本 skill 與 VTP 原設計的核心差異點（已知局限：媒介結構判定要求 multi_day 分支的理由必須引用一個數字，但機器驗證不了這個數字是否忠實反映輸入敘事，見 axioms.md 公理 2 TODO）
每一幀計劃必須真的被至少一條裂變產物渲染出來，裂變產物引用的來源必須真實存在——規劃了卻沒渲染，或渲染了卻指向不存在的規劃，都判 FAIL
每條落地提示詞固定負面詞常量 + 真實感兜底後綴，不得把不可視化/誇大宣稱原句抄進畫面描述（已知局限：不可視化宣稱關鍵詞表目前只在保健類品目的英語+西語真實語料上驗證過，跨更多品類大概率需要擴表，見 axioms.md 公理 4 TODO）

三階段流程

詳見 workflow.md：Phase 1 接收+校驗（類別 A/B/C + 不可視化宣稱預檢測）→ Phase 2（VTP七步骨架：01/02 反推或降級 → 03 提取共性 → 媒介結構判定（本 skill 新增） → 04 生成 N 組提示詞 → 06 機位裂變 → 07 固定負面詞 → 逐條自檢）→ Phase 3 使用者觸發的返工（L1 單條 / L2 單幀或結構級 / L3 全體）。

獨立調用保證

類別 A 缺失（references[] 少於 2 條，或 product_brief 拿不到）→ 固定拒絕話術追問，不代猜、不拿一條參考硬湊成「2 條」。類別 B 缺失走預設值 + meta.warnings 提示。類別 C（100x-persona 產出）缺失靜默跳過，絕不要求使用者先跑 100x-persona。

禁用詞

讓我 / 希望 / 或許 / 大概 / 可能 / 也許 / 讓我們；AI 客服味（as an AI / I'd be happy to / feel free to）；無效美學詞 attractive/beautiful/stunning/serene/pristine/elegant/cinematic/professional/studio/flawless（VTP 反棚拍偏見的直接延伸）；不把不可視化/誇大宣稱（"clinically proven"/"cellular health"/"guarantee"等）原句抄進畫面描述（公理 4）；不編造 references[]/product_brief 裡沒有的事實；不發明具體品牌/客戶名稱；negative_prompt 固定常量不可由使用者或返工流程改寫。

路由（推薦，非強依賴）

還沒有參考圖、想先找視覺參考 → 搜索關鍵詞類 skill（100x-search-query，若已建）
還沒定人物/場景、只有一段腳本文案 → 人設/場景類 skill（100x-persona，若已建，產出可直接餵給本 skill 的類別 C）
想把裂變結果轉成正式分鏡腳本/時間軸 → 分鏡類 skill（若已建）
想回入口重新分診 → 100x 體系總入口（若已建）

以上均為「產出後按需推薦」，不是前置依賴；對應 skill 尚未建好時不影響本 skill 獨立工作。

出廠自檢

運行 node scripts/validate.js --selftest 驗證。公理 2/3/4 裡的跨條目聚合規則（幀陣列長度、幀順序、引用完整性、零孤兒、負面詞跨分支一致、不可視化宣稱掃描）schema.json（vanilla JSON Schema）表達不出來，真正執行判定的是 scripts/validate.js：

npm install                                                   # 首次使用先裝 ajv
node scripts/validate.js <bundle.json> [bundle2.json ...]     # 校驗產出
node scripts/validate.js --selftest                           # 跑內建回歸用例（16 項）

來源

本 skill 方法論骨架是 VTP（Visual Template Proliferator）七步流水線的方法論改寫：《反推方法論·四類反推與VTP七步》 + 反推 schema（人物/場景） + 提取共性/生成變體/翻譯/裂變 prompt + 方法論文檔裡的 07 負面詞常量。「媒介裂變」（單幀/首尾/首中尾/數日見效四選一媒介結構軸，疊加在 VTP 原版機位/燈光/調色軸之上）是本 skill 的原創擴展，不是 VTP 原設計就有的層次，具體差異點見 axioms.md 開篇與公理 2。逐文件改寫點、原創判斷披露、語料實測記錄見 sources.md。

100x 視覺裂變