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linyq 6d8cc671ab fix(logging): 注释掉调试信息的日志输出，优化日志记录

在clip_video.py和merger_video.py中，注释掉了成功处理视频的日志信息，以减少调试时的冗余输出。同时，在manager.py中更新了提示词渲染成功的日志格式，确保版本信息的清晰展示。这些更改旨在提升日志的可读性和有效性，优化调试过程。

2025-07-12 02:27:51 +08:00

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短剧解说提示词优化总结

📋 优化概述

本次优化基于短剧解说文案创作的核心要素，对 app/services/prompts/short_drama_narration/script_generation.py 文件中的提示词模板进行了全面重构，使其更加精确和实用。

🎯 优化目标

将短剧解说文案创作的6大核心要素和严格技术要求整合到提示词模板中，确保生成的解说文案既符合短剧特点，又满足技术要求。

🔥 核心要素整合

1. 黄金开场（3秒法则）

悬念设置：直接抛出最核心的冲突或疑问
冲突展示：展现最激烈的对立关系
情感共鸣：触及观众内心的普遍情感
反转预告：暗示即将发生的惊人转折

2. 主线提炼（去繁就简）

舍弃次要情节和配角，专注核心主线
突出核心矛盾冲突
快速跳过铺垫，直击剧情要害
确保每个片段都有明确的剧情推进作用

3. 爽点放大（情绪引爆）

主角逆袭：突出弱者变强、反败为胜的瞬间
反派被打脸：强调恶人得到报应的痛快感
智商在线：赞美角色的机智和策略
情感爆发：放大感人、愤怒、震撼等强烈情绪

4. 个性吐槽（增加趣味）

以观众视角进行犀利点评
开启"上帝视角"分析角色行为
适当吐槽剧情套路或角色愚蠢行为
用幽默、犀利的语言增加观看趣味

5. 悬念预埋（引导互动）

在剧情高潮前"卖关子"
提出引导性问题激发思考
预告后续精彩内容
激发评论、点赞、关注

6. 卡点配合（视听协调）

在情感高潮处预设BGM卡点
解说节奏配合画面节奏
重要台词处保留原声
追求文案+画面+音乐的协同效应

⚙️ 严格技术要求

🕐 时间戳管理

绝对不能重叠：确保剪辑后无重复画面
连续且不交叉：严格按时间顺序排列
精确匹配：每个时间戳都必须在原始字幕中找到对应范围
时间连续性：可拆分但必须保持连续

⏱️ 时长控制（1/3原则）

解说视频总长度 = 原视频长度的 1/3
精确控制节奏和密度
合理分配解说和原声的时间比例

🔗 剧情连贯性

保持故事逻辑完整
严格按照时间顺序，禁止跳跃式叙述
符合因果逻辑：先发生A，再发生B，A导致B

📊 优化前后对比

优化前

简单的任务描述
基础的技术要求
缺乏具体的创作指导
没有明确的质量标准

优化后

详细的6大核心要素指导
严格的技术规范约束
具体的操作指南和示例
明确的质量标准和评判原则

🎯 质量标准

解说文案要求

字数控制：每段80-150字
语言风格：生动有趣，富有感染力
情感调动：有效调动观众情绪，产生代入感
节奏把控：快节奏但不失条理

技术规范

解说与原片比例：7:3（解说70%，原片30%）
关键情绪点：必须保留原片原声
时间戳精度：精确到毫秒级别
逻辑连贯性：严格遵循剧情发展顺序

🔧 技术实现

版本升级

版本号从 v1.0 升级到 v2.0
保持与现有代码结构的完全兼容性
参数化机制保持不变

模板结构

使用 Markdown 格式增强可读性
采用 emoji 图标提升视觉效果
分层级结构便于理解和执行

兼容性保证

保持原有的类名和方法签名
参数列表不变：drama_name, plot_analysis, subtitle_content
JSON输出格式保持一致

✅ 测试验证

通过测试验证，优化后的提示词：

✅ 成功渲染所有参数
✅ 包含所有6大核心要素
✅ 包含所有技术要求
✅ 保持代码兼容性
✅ 输出格式正确

🚀 使用方法

优化后的提示词使用方法与之前完全一致：

from app.services.prompts import PromptManager

prompt = PromptManager.get_prompt(
    category="short_drama_narration",
    name="script_generation",
    parameters={
        "drama_name": "短剧名称",
        "plot_analysis": "剧情分析内容",
        "subtitle_content": "原始字幕内容"
    }
)

📈 预期效果

使用优化后的提示词，预期能够生成：

更具吸引力的开场钩子
更精准的爽点识别和放大
更有个性的解说风格
更严格的技术规范遵循
更高质量的整体解说文案

🎉 总结

本次优化成功将短剧解说创作的专业技巧系统性地整合到提示词模板中，为AI生成高质量的短剧解说文案提供了强有力的指导框架。优化后的模板不仅保持了技术兼容性，还大幅提升了创作指导的专业性和实用性。

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