一句话看懂：2026 年 11 月，WaytoAGI 社区的一篇教程以作者自己的 4 分 40 秒 AI 短片《醒醒，我饿了》为例，系统拆解了“从剧本到分镜表”的流程，并给出了可直接用在 Claude 里的分镜技能。这套方法解决的是 AI 视频制作中“镜头怎么切、切多大、停多久”这一长期依赖经验的问题。
事件核心：发生了什么
据社区更新页面，这篇教程是“一个人拍 AI 短剧”系列的第三篇，发布于 2026 年 11 月 13 日前后，署名用户6116，内容转载自 X 用户 Miller（@TuyetloanP81840）。核心是一套可操作的拆分镜方法：15 行剧本拆成 6 个镜头、总长 18.3 秒，逐镜与成片对应；作者还总结了 8 条切镜规则和一张 7 列分镜表，标明每镜的景别、方向、时长和提示词等信息，拆完后可直接按素材段落交给视频模型。
教程同时区分了短剧和短片两套拆法，并给出 5 段可复制的提示词，覆盖定站位到拆分镜；文末附有能装进 Claude 的分镜技能包，贴入剧本即可按步骤拆解。短片本身的人、猫、狗画面均由 AI 生成。目前公开信息显示，这些内容来自个人创作者经验分享，并非某个平台的官方产品功能。
为什么重要
当下 AI 视频的主要瓶颈已从“能不能生成”转向“能不能稳定生成一整集”。分镜正是剧本与出图、出片之间缺失的一环：同一句台词给不同角色，语义完全不同。把分镜结构化、规则化后，创作者可以减少反复抽卡和废片率，让大模型在提示词层面承担更多调度工作。对以图像生成和视频模型为核心的创作流程而言，这类方法论比单个模型的版本迭代更直接影响产出效率。
对用户/开发者/创作者的影响
对短剧创作者，7 列分镜表相当于一张可复用的工程化清单，便于把剧本转成视频模型能消化的素材段落；对工具开发者，把分镜技能封装进 Claude 等大模型助手的做法，提示了“方法论即插件”的产品形态；对普通用户，最实用的部分是 8 条切镜规则和 5 段可复制提示词，跳过理论也能先跑通一张分镜表。新手仍可先跳过这一步，但想让片子稳定、少抽卡，分镜环节基本无法省略。
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值得关注的后续
观察点包括：Claude 分镜技能包是否持续更新、是否适配更多模型；8 条切镜规则在其它类型短剧中的通用性如何；以及社区是否会出现与剪映、可灵等视频工具集成的自动化分镜流程。
