如果你試過把一段參考影片丟給 AI 影片模型、要它重做或延伸，應該都撞過同一面牆：憑『整體 vibe』寫提示詞，往往會錯過動作、把 BGM 誤認為現場聲。今次做的是把這個『創作猜測』變成可驗證的逆向工程，輸出可直接貼進 MiniMax H3 的提示詞骨架。
做法上，它不放棄『一對多逆問題』的本質——同一段畫面，背後劇本可以是 A 也可以是 B。它讓多個候選劇本同時存在，再用 4–8fps 密集抽幀和 0.5s RMS 去裁決哪個版本站得住。同時，頻譜圖負責分辨音樂與環境聲。
它對剪輯層的處理也相當細：定格哏、白色閃屏、漫畫風的集中線／網點／狀聲詞，全部歸入 editing 與 overall_soundscape，不會和實景動作混在一起。因果事件鏈（trigger→action→reaction）則把袖口、單手、車頭外殼這類畫面邊緣的施力者也算進演員名單，避免關鍵 3–5 幀就這樣消失。
對 Coser／換角場景，它只換外表不改劇本，再做動作相容性檢查、分級道具，並把動漫設定翻譯成真人 cosplay，最後吐出一張替換表。輸出端覆蓋 T2VA、I2VA、FL2VA、L2VA 的 14 欄模板，以及 Ref2VA 的六段模板，全部用 <Subject>/<Picture>/<Video>/<Audio> 標籤紀律收束。
適合想用影片反推 AI 影片提示詞的人：二創作者、廣告分鏡、動漫改編的工作流。比起『看幾幀就 vibe』，它的取捨是慢、但每一步都有可追溯證據；代價是要提供參考影片與可選劇本線索，並接受密集取證帶來的額外處理成本。
重點摘要：
– 五通道取證管線取代單一直覺寫 prompt
– 密集抽幀 + 音頻峰值用作裁決證據，而非裝飾
– 剪輯層、漫畫後製、鏡頭外施力者都獨立建模
– 覆蓋 H3 五種輸入模式，欄位與標籤紀律齊備
– 換角只動外表，動作相容性與道具分級有 SOP