40｜AIGC 智能短剧创作平台产品系统Vibe Coding

随着 AI 短剧和短视频内容需求增长，剧本拆解、分镜设计、角色与场景资产管理、图片视频生成、任务追踪等环节仍分散在不同工具中，创作者需要频繁复制粘贴和手工整理，长剧本处理、多镜头一致性、生成失败重试及结果回溯成本较高。本项目面向 AI 短剧、短视频及音视频内容创作场景，旨在用一套本地优先的创作工作台串联剧本、分镜、资产、画布、生成和结果管理全流程，降低制作门槛与重复操作成本，提高从创意到成片的效率。

项目围绕 AI 短剧制作全链路设计，包含项目、章节和镜头管理，AI 剧本处理可将长剧本自动拆分为分镜并落地到画布；资产库统一管理角色、场景、道具、服装和演员，通过参考图及语义检索为生成任务提供上下文；可视化画布支持剧本、图片、视频等节点编排与连线，多节点可批量触发生成并回写结果；模型管理支持配置多家 OpenAI 兼容文本模型及图片、视频供应商；任务中心提供状态轮询、任务取消、失败重试和死信恢复；同时提供运行日志、上下文快照、链路追踪、质量反馈和用量统计，方便定位生成异常并优化提示词与工作流。

我在项目中负责产品流程梳理、核心交互设计、前端画布工作台及后端生成链路的实现。前端使用 React、TypeScript 和 React Flow 构建节点式创作画布，通过状态管理处理节点连线、素材引用、批量生成和结果回写；后端使用 Python、FastAPI 与异步任务引擎执行生成任务，使用 SQLite 持久化项目、资产、任务状态和运行记录。AI 层通过 OpenAI 兼容协议接入文本、图片和视频模型，并支持 ComfyUI 工作流、提示词版本管理、上下文快照及生成链路追踪。项目支持 macOS、Windows 和 Web，针对多供应商接口差异、长剧本结构化拆解、异步任务状态同步及多镜头角色一致性等难点，采用统一模型适配、结构化输出校验、失败重试降级和任务 Trace 机制提升稳定性与可诊断性。