AI 影片生成管線（UGC / TikTok 聯盟行銷）
John 的生產線：產品截圖 → 故事板提示（First Frame UGC Hub 策略）→ Google Flow 生成 → TikTok Studio 網頁上傳（間隔 10 分鐘）→ Telegram 狀態通知 → John 在應用程式內附加商品。反重複 + 電影級修正（2026 年 8 月 6 日）：主提示 v2.2 已整合至管線。 每次腳本生成現在必須：(1) 讀取 /home/john/google-flow-automation/master_prompt_v2.2.txt（A-J 部分），(2) 執行 python3 /home/john/google-flow-automation/script_rotation.py pick 並僅從 allowed_strategies/allowed_hooks/allowed_ctas/allowed_personas/allowed_cameras/allowed_lighting 中選取，(3) 在 prompt.json 中寫入額外欄位 strategy/hook_type/persona/cta_line/camera_movement/lighting，(4) 之後執行 script_rotation.py record --strategy N --hook ... --cta ... --persona ... --camera ... --lighting ... --starters ...。旋轉狀態持久化在 rotation_state.json 中（最近 10 個腳本：不重複策略/鉤子/CTA/人物/運鏡/燈光，不重複最近 10 個列表中的句子開頭，'yellow basket' CTA 最多每 3 部影片出現 1 次）。v2.2 新增（John 於 8 月 6 日要求）：每個 videoPrompt 必須指定恰好一種運鏡（bank I.1：緩慢推近、溫柔拉遠、橫向滑軌、手持漂移、俯視揭示、低角度推近、環繞、焦點轉移、靜態微動、POV 步入——一個連續 10 秒的運動，從不靜止） + 一種燈光/氣氛（bank I.2：黃金時刻、柔和窗戶日光、舒適傍晚、電影感氛圍、乾淨攝影棚、晨間清新、溫馨咖啡館散景、霓虹夜晚） + 無臉構圖規則（I.3：絕不顯示臉部——僅限手部/POV/過肩從背後/產品特寫；旁白，非螢幕發言者） + 語音時機規格（H：≤20 字 = 約 7-8 秒語音，從第 1 秒開始，拍子之間微停頓，最後 CTA 字在第 8 秒前，結束卡持留 8-10 秒）。主提示副本位於 /home/john/google-flow-automation/master_prompt_v2.2.txt（Downloads/ai_studio_master_prompt.txt 是同步的來源真理——每次編輯後 cp）。截至 2026 年 8 月 6 日的狀態：影子運行完成——管線端到端驗證。TikTok Studio 上傳流程已在同一晚對應（上傳 + AI 切換 + 上傳時商品附加；參考資料中的點擊路徑在 references/tiktok-studio-upload.md）。透過 CDP 的 B 路徑（flow_driver.py，Chrome 151 原生，GOOGLE FLOW 設定檔）：上傳 → 附加 → 合規提示 → Omni Flash 10 秒 9:16 x1 生成 → 1080p 升級下載全部成功。早期生成嘗試暫時失敗（一般訊息，未扣點數），但重試成功——請參閱陷阱。
A 路徑——SnapGen API 生成（2026 年 8 月 11 日驗證——新的主要路徑）
snapgen_client.py 現在是首選生成選擇（AUTO_PROMPT 已於 8 月 11 日修補）：透過 api.snapgen.ai 進行純 HTTP omni-flash 生成——無需 Chrome/CDP/X11，無需 Flow 點數，無凍結/對話框/雙重生成失敗類別。用法：timeout 400 ~/.venvs/tiktok/bin/python /home/john/google-flow-automation/snapgen_client.py <工作目錄> [--no-upscale] [--max-retries 3]——讀取 prompt.json videoPrompt + product_image*.png，提交 model=omni-flash 10 秒 9:16 1080p（幀模式 ≤2 張圖，ingredient 3），輪詢歷史約 2 分 15 秒，下載簽名 mp4，ffmpeg 升級至 1080x1920（API 返回原生 720x1280——不存在升級端點；--no-upscale 保留 720p），寫入 generated_video.json。退出碼 0 完成 / 1 致命 / 2 暫時。每部影片 30 點；SNAPGEN_API_KEY 在專案 .env 中（John 的帳戶 PP0001）。崩潰後恢復（8 月 12 日——兩個客戶端）： UUID 在提交後立即持久化至 <工作目錄>/.snapgen_uuid（omni）/ <分段目錄>/<輸出>.uuid（veo）；重新執行時，客戶端在提交新請求前先從歷史記錄輪詢該 UUID（伺服器在客戶端死後繼續生成——8 月 11 日驗證：3 個孤兒 Veo 提交完成並被恢復；重新提交會重複花費點數）。恢復標記在成功時移除；veo 恢復基於缺少的 <輸出>.json 記錄（而非 mp4——未修剪的部分 mp4不得視為完成）。備援鏈：snapgen → flow_batch.py → 手動 CDP。旁白從提示方向即興創作自己的他加祿語混合措辭（相同節奏，非逐字腳本）。影像生成 nano-banana-pro 透過 API 是免費的（5 次請求/分鐘），用於靜態影像客戶端工作——不寫入腳本（John 於 8 月 11 日裁定：Nano Banana 保持僅限瀏覽器）。完整詳情 + 驗證：references/snapgen-api.md + /home/john/google-flow-automation/SNAPGEN_API_ANALYSIS.md。
/generate 互動流程 + Veo 3.1 快速路徑（2026 年 8 月 11 日驗證）
透過 SnapGen API 的 Veo 3.1 快速路徑已驗證（8 月 11 日）：4 點數，8.0 秒，9:16 接受（文件說僅支援 16:9——API 寬容），幀到影片含參考圖片，生成遵循腳本的他加祿語混合旁白**（逐字轉錄：「Magaan, komportable, pang araw-araw. Hanapin niyo sa TikTok Shop.」——與 omni-flash 不同，它不太即興創作），原生 720x1280 → ffmpeg 1080p，has_watermark=0，約 2 分 15 秒。機器人命令 /generate（telegram_bot.py，ConversationHandler + 內聯鍵盤，8 月 11 日上線）：/generate → [TikTok 聯盟行銷 | 一般影片]（存根）→ [Veo 3.1 快速 | Omni Flash] → 腳本風格（CCC/Budol/POV/IRR/電視廣告）→ 數量 1-4 → 寫入 job_orders/generate_<時間戳>.json（product_folder = 最新的 auto- 資料夾，其中包含 product_image.png + product_page.png；如果沒有，機器人會說先發送照片）→ 生成一個全新 agent，使用 GENERATE_PROMPT（--max-turns 400，日誌 job_orders/run_generate_.log）→ agent：OCR 事實 → 將腳本拆分為 N 個片段（Veo ≤16 字/段 8 秒，Omni ≤20/段 10 秒；電視廣告運鏡編排，每段一個動作，跨段連續性）→ Veo 路徑：flow_frame_gen.py 首幀 → N × snapgen_veo_client.py → 如果 >1 則拼接 → 透過 Telegram sendVideo 發送最終 mp4 → 步驟 (9)：發送「上傳到 TikTok Studio？」內聯按鈕（genup:yes:<基礎名稱> / genup:no:<基礎名稱>） → 機器人的 gen_upload_choice 處理程序在 ~/tiktok-jobs/ 下解析基礎名稱，並在是時生成一個僅上傳 agent（UPLOAD_PROMPT——final.mp4+prompt.json 已存在，僅上傳/排程：下一個空閒的上午 6 點/下午 6 點時段 → tiktok_studio_upload.py → 驗證 Posts 頁面 → 通知）；在否時，影片保留在本機。Omni 路徑：N × flow_batch.py（配料）→ 拼接 → 發送 → 同一步驟 (9)。寫入 GENERATE_PROMPT 的硬性規則（8 月 11 日）：/generate agent 絕不觸碰 TikTok Studio——不呼叫 tiktok_studio_upload.py，不進入 Studio 頁面；步驟 (9) 按鈕是上傳的唯一路徑，並且由機器人（而非 agent）執行。 幀生成失敗備援（8 月 11 日）：重試一次，然後重用先前成功幀（frame_.png）用於失敗片段；如果所有幀都失敗，則在無 --ref 的情況下執行 Veo 片段，或回退到 Omni——絕不因一個幀而阻塞訂單，絕不即興創作 Studio 上傳。 /generate 目標是最新暫存資料夾——過時產品陷阱（8 月 11 日）： latest_product_folder() 選取已包含 product_image.png + product_page.png 的最新 auto-* 資料夾。如果 John 為不同產品發送新照片並在同一分鐘內執行 /generate，則工作可能指向先前產品的資料夾（實際情況：06:17 /generate 抓取了 auto-20260811_054254/Smasher，而他的新照片未暫存在 Product Folder 中——然後他的攝入請求排隊在錯誤產品的生成工作之後，他問「這是為什麼？」）。「⏳ 你的請求已排隊」回應是正確的並發防護行為，而非錯誤——但是當 /generate 訂單排隊時，在讓它執行之前確認它指向哪個 auto-* 資料夾；如果是錯誤的產品，則終止 agent 並刪除其 generate_<時間戳>.json，以便排隊的攝入（暫存新資料夾）成為活動工作。
分離執行模式（8 月 11 日更新——setsid 現在被封鎖）： 終端工具拒絕在前景執行 setsid bash -c '...' &（「shell 層級背景包裝器」）。請改用 systemd-run——相同的分離語意，完全在工具的程序組之外：systemd-run --user --unit=<名稱> --collect bash -c '<命令> > <日誌> 2>&1; echo $? > <退出檔案>'，然後每約 30 秒輪詢 cat <退出檔案>。使用 systemctl --user is-active <名稱> + tail 日誌驗證啟動。單元使用 --collect 自行清理。已於 8 月 11 日驗證（seg_2 生成 + 拼接均以這種方式運行；崩潰後恢復正常運作）。
崩潰後恢復規則（8 月 11 日，實際情況）： 當管線 agent 在訂單中途死亡時，工作資料夾持有已驗證的狀態——在重新生成任何內容之前檢查它。seg_1.mp4 + seg_1.mp4.json（ffprobe 驗證）+ seg_1.json/seg_2.json（腳本已寫入且旋轉已記錄）+ first_frame.png 在崩潰後全部存活。重複使用它們；僅生成缺少的片段。不要重新執行 script_rotation.py record（重複計數會破壞反重複狀態），不要重寫片段 JSON（seg_1.mp4 是根據那個確切提示製作的）。
新腳本（全部已於 8 月 11 日驗證退出碼 0）：
flow_frame_gen.py <工作目錄> --prompt "<9:16 圖片提示>" [--out first_frame.png]——透過 Flow CDP 的 Nano Banana 2 首幀（僅限瀏覽器——John 的規則，絕不使用影像 API）：新專案 → 庫上傳 → attach_smart（僅在庫尚未打開時點擊加號——加號會切換，第二次點擊會關閉它，無聲殺死 Add to Prompt；已驗證修復）→ 設定彈出視窗透過 settings_chip（提示欄晶片在 y~714 底部，文字「Video · 10s crop_9_16 x1」/「🍌 Nano Banana 2 …」——find_btn 的首次匹配擊中頂部欄的齒輪，請使用 y>550 + 最小按鈕探針）→ role=tab 'Image'（標籤文字是字形前綴的：「imageImage」/「videocamVideo」——使用 includes('Image') 匹配，而非 ==）→ 長寬比 crop_9_16 標籤 → Agent 藥丸灰色勾選 → 輸入 + focus+Enter 提交（圖片時箭頭無效）→ 等待圖片卡片 → 透過 cookie+curl 收集器 download_frame（dump_cdp_cookies.py + flow_collect_media.py；選取 9:16 圖片；網格渲染約 768x1376——作為 Veo 參考已足夠；不點擊檢視器——檢視器的下載選單是地雷：只顯示「1K 原始大小」，時機錯誤的點擊會擊中相鄰的垃圾桶圖示（「1 個項目已移至垃圾桶」——從庫的垃圾桶檢視還原 → 全部還原）。收集器修復於 8 月 12 日：角色表（1536x2752）也是 9:16，因此舊的僅長寬比選擇器抓取了角色表而不是生成的幀（08:27 運行的 frame_1 + frame_3——agent 必須手動修復）。download_frame 現在排除角色表的確切尺寸，並優先選擇 (768,1376)。 新專案預設已是 IMAGE 模式（Nano Banana 2 crop_9_16）。snapgen_veo_client.py <工作目錄> --prompt "<片段>" --ref <幀.png> --out seg_<i>.mp4 [--model veo-3.1-fast] [--duration 8] [--aspect 9:16] [--no-upscale]——透過 API 的一個片段（重用 snapgen_client 的已驗證函數；寫入 job-dir/segments/）。退出碼 0/1/2。stitch_videos.py <輸出.mp4> <輸入...>或<工作目錄> --out final.mp4（全域匹配 segments/*.mp4 並排序；已於 8 月 12 日修補：*.raw.mp4原生檔案現在從全域匹配中排除——舊的「先將 raw 移走」規則現在是程式碼防護，不再有影片中插入 720p 的情況）——統一重新編碼（1080x1920 24fps crf18 aac44.1 pad）+ 使用重新編碼拼接（非 -c copy：當輸入時間基準不同時，-c copy 會寫入錯誤的 48/1 r_frame_rate 標頭，例如在 trim_dead_air 的 select/setpts 之後；重新編碼提供乾淨的 24/1——已於 8 月 11 日修補）。已驗證：10 秒 + 8 秒 → 18.0 秒 h264 1080x1920。編輯通道 + 字幕（8 月 15 日）：--edit auto現在是預設值——根據提示感知的每片段運鏡（提示命名了運鏡的片段不獲得額外動作；其他片段根據位置獲得輕微推近/拉遠），輕微調色（對比度 1.03/飽和度 1.05），以及片段之間 0.25 秒交叉淡入淡出（影片 xfade + 音訊 acrossfade，c1=tri:c2=tri——此 ffmpeg 拒絕 'fade'）。--caption（Regular/Normal 模式僅——聯盟行銷從不）使用 Groq 轉錄最終拼接影片（免費，~/video-tools/groq_transcribe.py 適配器 → deepcaption build_captions.py → ~/video-tools/burn_ass.py 原生解析度燒錄，樣式最小預設）。缺少金鑰/工具 → 字幕以警告跳過，拼接從不失敗。所有模式已於 8 月 15 日在真實 vox_bf2 片段上驗證（22.97 秒交叉淡入淡出，加字幕的幀視覺確認）。請參閱技能 groq-video-captions 了解完整的免費字幕操作手冊。trim_dead_air.py <輸入.mp4> [--out ...]——靜音修剪（John 的規則 8 月 11 日：「剪掉沒人說話的部分」）：Veo/Omni 片段攜帶長長的靜音尾部（已驗證：seg_1 語音 0-3.26 秒，其中 8 秒 = 4.7 秒靜音；第一個拼接測試影片的 43% 是環境噪音）。使用 faster-whisper 單詞時間戳檢測語音（事實來源——能量閾值在此失敗，因為環境尾部高於任何固定的 RMS 截止值），保留 [first_word−0.25s, last_word+0.35s]，透過 ffmpeg select/aselect 單通道重建。使用 ~/.venvs/crypto/bin/python 執行（唯一具有 faster-whisper 的 venv）。退出碼 0 已修剪 / 2 無需修剪 / 3 錯誤（保留原始檔——到處都非致命）。自動接入 snapgen_client.py、snapgen_veo_client.py（使用 --no-trim 停用）和 flow_batch.py（下載後）——每個生成的片段在來源處被修剪；/generate agent不得重新生成片段以「恢復」名義上的 8 秒/10 秒長度（已驗證：seg_1 8 秒 → 3.6 秒是正確的）。修剪以 crf 18 重新編碼，以便影格速率/標頭保持乾淨。陷阱（主要在 8 月 12 日修復）：snapgen_veo_client 在 segments/ 中留下<輸出>.raw.mp4（原生 720p）——stitch_videos.py 現在從其全域匹配中排除** .raw.mp4，因此影片中插入 720p 的情況不再可能發生；但將 raw 移至 job-dir/raw_720p/ 仍是良好的衛生習慣。* 此外：--out final.mp4相對於腳本的 CWD 解析，而非工作目錄——傳遞絕對路徑或先 cd 進入工作目錄（相對 --out 搭配 cwd=google-flow-automation 會無聲地將 final.mp4 寫入那裡）。- GENERATE_PROMPT 存在於 telegram_bot.py 中（單一事實來源；.format() 佔位符：config/mode/caption/model/style/count/product_folder/chat_id/duration——模板中無未跳脫大括號，文字 JSON 大括號會使 format 崩潰）。編輯後重新啟動機器人。8 月 15 日： /generate 精靈現在支援兩種模式（一般模式不再無效）——一般模式詢問「添加 wo