訪談靈魂剪輯
把訪談素材變成「有單一主題、有情緒、有來源證據、能回剪」的短視頻剪輯稿。把 AI 當作選材與結構搭檔，不把它當作改寫作者。
守住七條硬規則
- 保持原始媒體和原始逐字稿唯讀；所有產物寫入素材目錄下的
edit/。 - 焊死紅線：不改一句話、不補錄、不轉述、不意譯；只做取捨、重排、拼接、切段、節奏編排。
- 每個成片口播片段必須逐字存在於源逐字稿。相似、概括、潤色後的句子一律判為失敗。
- 把轉寫糾錯和剪輯分開。懷疑 ASR 錯字時標記
[待复听]與時間碼，不靜默改字。 - 先確認主題與靈魂四問，再產出完整剪輯稿；先確認剪輯策略，再執行真實影片切割。
- 不承諾一次生成爆款。每一輪必須產生可判斷的改進或明確停止理由，避免機械重複同一句提示詞。
- 不讓模型心算或自報字數。剪輯稿的內容單位必須由
audit_cut.py統計，最終口徑以 WPS/Word 和實際試聽為準。
識別輸入並建立專案
輸入是影片或音訊
- 用
ffprobe盤點檔名、時長和音視訊軌，不修改原始檔案。 - 優先呼叫已安裝的
$local-transcribe，或直接執行：
v2t "/absolute/path/interview.mp4" "/absolute/path/edit/transcripts" --spk
多人訪談使用 --spk。保留 .txt 用於逐字核驗，保留 .srt / .json 用於時間碼定位。若 v2t 不可用，再選擇宿主已有的本地轉寫能力；未經用戶同意，不把未發布訪談上傳到雲端服務。
輸入已經是逐字稿
把使用者指定的檔案視為唯一文字來源。若沒有時間碼，可以完成主題與文稿規劃，但在剪輯單中明確標記「尚不能精確回剪」，不得偽造時間碼。
固定產物目錄
edit/
├── project.md
├── transcripts/ # 原始轉寫產物，不覆蓋
├── 01-theme-map.md
├── 02-candidate-cut.md
├── 03-source-audit.md
├── 04-final-cut.md
├── 04-final-cut-pure.txt
├── 05-hooks-endings.md
└── 06-edit-sheet.md
在 project.md 記錄：原始檔案、目標平台、目標受眾、最終時長、粗稿預算、已選主題、靈魂四問、當前門檻、使用者已批准決策和待復聽項。每輪只推進一個門檻。
按門檻推進
門檻 0：確認任務邊界
確認目標平台、最終時長、是否多人、是否需要直接剪成影片。使用者未指定時，預設精品短影片最終 2–3 分鐘，候選剪輯稿約為最終目標的 1.5–2 倍，並明確這是暫定值。預算可按中文口播每分鐘約 280–300 個內容單位換算，但生成剪輯稿後必須用腳本統計，不能用模型估數；最終以 WPS/Word 和實際試聽為準。
門檻 1：規劃主題與靈魂四問
完整閱讀逐字稿後生成 01-theme-map.md。每個候選主題必須包含：
- 一句話主題與核心衝突；
- 靈魂四問：對誰說、想說什麼、希望對誰產生什麼影響、對立面是誰；
- 支撐該主題的原文片段或時間範圍；
- 情緒峰值、反常識點、具體細節和潛在鉤子；
- 單條擊穿的價值與跑偏風險。
只推薦 3–7 個彼此真正不同的主題。不要把同一觀點換標題湊數。請使用者選定一個主題；未獲選擇時，不批量生成所有主題的完整剪輯稿。
閱讀 editorial-rubric.md 理解靈魂四問和主題評分。
門檻 2：搭出冗餘候選稿
圍繞已選主題製作 02-candidate-cut.md。最終要 3 分鐘時，可先給約 5 分鐘；最終要約 800 字時，可先給約 1200 字。冗餘用於繼續刪減，不用於塞入旁枝。
把每個連續原文片段寫成獨立 VERBATIM 區塊；需要重排時只移動整塊。不要把兩個不連續位置的半句話偽裝成一個連續片段。嚴格採用 cut-script-format.md 的格式。
候選稿生成後立即執行 audit_cut.py。原文核驗失敗就先修復，不要把錯誤帶入覆審；內容單位偏離預算時，只能繼續取捨原句，不能靠改寫湊數。
門檻 3：三輪有目的的覆審
按順序覆審，不要三輪都只問「還能優化嗎」：
- 刪減輪：刪除與主題、受眾、影響或對立面無關的內容，合併重複論據。
- 壓力測試輪：回答「這個版本為什麼可能沒有流量」，檢查鉤子過慢、衝突不清、資訊泛、缺細節、情緒不足、結論透支等問題；然後僅用原句修正。
- 結構終審輪：按「環環相扣，從一而終」檢查段落目的、邏輯關係、代入順序、細節畫面、主線偏離和靈魂四問服務度。
每輪列出「保留 / 刪除 / 調序 / 原因」，再給更新後的區塊順序。禁止用潤色來掩蓋結構問題。若一輪沒有發現新問題，說明證據並停止迭代。
門檻 4：確定鉤子與結尾
內容主體穩定後生成 05-hooks-endings.md：
- 從源逐字稿中找
3–8個開頭候選，標註片段 ID、停留力、主題一致性、上下文誤導風險； - 允許「金句集合」作為方案，但每句仍須來自原文，並避免拼出受訪者未表達的新意思；
- 從原文中找適合收束、懸念、期待下一集或評論互動的結尾；
- 若原文沒有口播 CTA，只能另列「非口播螢幕字幕 / 發布文案建議」，不得混入成片口播逐字稿。
門檻 5：逐字核驗與字數核驗
執行：
python3 "/path/to/interview-soul-editor/scripts/audit_cut.py" \
--source "/path/to/edit/transcripts/interview.txt" \
--cut "/path/to/edit/04-final-cut.md" \
--target-units 900 \
--pure-out "/path/to/edit/04-final-cut-pure.txt"
只有 missing_verbatim_blocks = 0 才能把文稿稱為「已通過原文核驗」。腳本會按中文漢字加英文/數字詞統計內容單位，並給出 280–300 單位/分鐘的估算；不要把它說成 WPS 的精確字數口徑。
對 [待复听] 項回到原始影片確認後，再更新原始逐字稿的校正版或保留原 ASR 文字並添加復聽註解。不要只在剪輯稿中悄悄改字。
門檻 6：生成可回剪的剪輯單
06-edit-sheet.md 每行至少包含：輸出順序、片段 ID、原始檔案、入點、出點、逐字原句、結構角色、情緒/動作備註、前後銜接。優先保留哭泣、笑聲、停頓、語氣增強和金句後的反應尾巴；時間戳有漂移時給剪輯師留出試聽餘量。
在正式抽取片段前，再回原稿搜尋每個原句：一是確認句子存在，二是補回 AI 漏掉但更有力的原文。將新增候選重新走覆審與核驗，不繞過門檻。
多模型 PK
使用者提供多個 AI 版本時，把它們都還原為相同 VERBATIM 區塊格式，先淘汰不來自原文的句子，再按 editorial-rubric.md 盲評。保留每個版本真正更強的區塊並重新核驗。沒有實際呼叫多個模型的工具時，不虛構「多模型一致認為」。
真實影片執行邊界
本技能預設交付「已核驗剪輯稿 + 鉤子結尾候選 + 時間碼剪輯單」，不自動改動畫面。若使用者明確要求直接產出影片：
- 優先複用
browser-use/video-use的 transcript → EDL → render → self-eval 管線； - DaVinci Resolve 素材庫、搜尋和 EDL/XML 工作流可評估 StoryToolkitAI；
- PR / 剪映聯動時，把
06-edit-sheet.md交給人工剪輯，先統一光感、構圖和人物位置，再按順序抽片段； - 執行任何真實切割前，先讓使用者批准文字版剪輯策略。
閱讀 open-source-reuse.md 了解已核對的 GitHub/npm 方案和採用邊界。
完成定義
只有同時滿足以下條件才報告完成：主題與靈魂四問已確認；成片口播全部來自原文；字數/時長接近目標；終審主線通過；鉤子和結尾已選擇或列為待選；每個片段能定位回源素材；所有待復聽項已顯式列出。把「可能有傳播力」與「保證爆款」嚴格區分。