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立项原因： 当前短视频内容创作需求爆炸式增长，但优质脚本的创作耗时耗力，严重依赖编导的个人经验和创意能力。对于中小商家、电商运营者和个人博主而言，缺乏高效、低成本的脚本生产工具，导致视频内容质量参差不齐，营销转化率低下。本项目旨在解决“如何快速、批量、数据驱动地生成高质量短视频营销脚本”这一核心痛点。 行业场景与业务背景： 该系统主要应用于电商产品推广（为千款商品自动生成带货脚本）、新媒体运营（帮助运营团队快速填充内容日历、追热点）、广告创意行业（为创意人员提供海量灵感参考和方向性测试）以及个人视频博主（解决创意枯竭，突破创作瓶颈）。它通过AIGC技术将传统的创意工作流程标准化和自动化，极大提升了内容生产的效率和效果。
项目功能模块： 系统主要分为四大模块：输入与解析模块（接收用户输入的产品名称和卖点，并进行关键词提取）、AIGC脚本生成模块（核心，利用大语言模型根据指令模板和案例库生成结构化脚本）、案例库与数据库模块（存储和匹配爆款脚本案例作为参考和提示词素材）、输出与解释模块（将生成的脚本、参考案例及深度分析以清晰直观的界面呈现给用户）。 主要功能描述： 用户只需输入简单的产品信息（如“防晒霜，卖点是清爽不粘腻+成膜快”），系统便会自动调用LLM模型，结合内置的爆款脚本模板和逻辑，生成一个包含黄金3秒开头（如“夏天涂防晒最怕什么？就是这种黏腻感！”）、核心过程展示（如进行黏腻度对比测试）、结尾促销收束（如“XX防晒，清爽到像没涂一样，链接就在左下角！”）的完整脚本。同时，系统会提供一个相似的爆款视频案例链接，并从停留逻辑（开头提出痛点引发共鸣）、互动逻辑（对比测试激发评论）、转化逻辑（强指令性结尾引导购买）三个方面深入分析该脚本的潜在爆点
项目采用基于大语言模型（LLM）的Agent架构实现。后端使用Python框架构建核心处理链，通过精心设计的Prompt模板指导LLM（如DeepSeek-V3 API）进行结构化思考，依次生成创意、脚本和分析。Streamlit用于快速构建交互式Web界面，接收用户输入并优雅地展示输出结果。案例库可以是一个结构化的CSV文件或轻量级数据库（如SQLite）,关系型数据库MYSQL，使用Pandas进行读取和相似度匹配，为LLM提供参考上下文。整个系统流程为：用户输入 -> 调用本地量向数据库 -> 从案例库中匹配相似案例 -> 再次调用LLM进行爆点分析 -> 所有结果通过Streamlit前端渲染返回给用户，形成一个高效、智能的闭环
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