怎么用好AI · 选题与视频创作工作台
从信息采集、关键词研究到成片审核与数据复盘，让个人视频创作形成完整工作流
项目概述
把分散在网页、对话和剪辑工具中的 AI 视频创作，整合为一个私有工作台。支持中英文信息采集、关键词研究成文、选题管理、脚本与成片审核、打回返工、封面宣发和成果归档，并接上发布登记、手机截图上传与数据复盘。已用4支不同选题视频完成真实归档验证，让任务状态、审核意见和最终文件能够对应。
背景与挑战
选题信息、稿件、素材、剪辑工程和发布数据散落多处，人工需要反复搬运与核对。原文或配图不完整会阻断制作；脚本打回后的修改与最终成品难以对应；任务显示“进行中”，也可能只是没有执行器接续的空等。创作者缺少一个能看清进度、审阅质量和找回最终成果的统一入口。
我的角色
我从自己的实际创作需求出发，定义产品目标、信息架构和验收标准，通过 AI 协作推进开发，并亲自审核脚本、成片及封面。建设顺序以真实任务为依据：先打通选题、审核、制作与回传，再增加关键词研究、数据反馈和手机上传。把内容质量、付费操作与对外发布分别确认，使自动化围绕明确的业务边界运行。
AI 集成方案
以选题和制作任务为主线，由网站保存原稿版本、审核意见、执行状态与成果引用，Codex 会话按授权衔接研究和制作工具，ChatCut 承接媒体剪辑与合成。通过任务队列、执行租约和检查点支持中断接续；用稿件版本与文件哈希绑定当前批准，归档后完整读回校验。前端采用 React、TypeScript，服务与数据存储采用 Cloudflare Workers、D1 和 R2。 复盘反思
实施流程
核心交付物
项目复盘反思
真实制作暴露了素材缺失、任务空等、字幕与旁白不同步、成片完成却没有回站等问题。迭代后，将素材可用性检查前置，按当前版本绑定审核，交付后验证文件确实可下载。最有价值的经验是用真实任务验证每次交接，并将人工反馈沉淀为制作规范。播放与互动效果仍需持续积累样本，不能仅凭单条数据判断改动有效。