AI生成悬疑故事
在短视频内容创作中，悬疑题材因强情节、高代入感成为流量热点，但脚本撰写常面临三大痛点：一是情节把控难，容易出现节奏拖沓或悬念不足；二是字数难匹配，手动调整文本长度以适配 15-20 秒的短视频时长，往往耗时耗力；三是镜头适配差，分割后的句子常破坏原文逻辑，影响后续画面搭配。而借助 AI 构建的自动化工作流，能直接解决这些问题，从主题输入到符合短视频节奏的文本输出，全程无需反复修改。
工作流的核心是大语言模型的精准调用，配置时需先明确模型的功能定位 —— 作为专注悬疑 / 恐怖题材的场景化文案创作者，它不仅要生成情节饱满的故事，还要匹配短视频的字幕氛围。参数设置是关键环节，temperature 设为 0.8 是平衡创作自由度与内容逻辑性的最优选择，既避免数值过高导致情节混乱，也防止过低使故事缺乏新意；maxTokens 控制在 4096，能满足 300-360 字故事的完整输出，同时预留文本分割的处理空间；modelType 选择 “balance” 模式，则能兼顾故事的创意性与实用性，避免偏向某一极端。
当输入具体主题后，模型会围绕主题构建场景化叙事。比如输入 “深夜旧书店”，会自动生成包含环境描写（“暖黄台灯下，书架缝隙里漏出半张泛黄的旧照片”）、人物互动（“老板递书时，指节上的疤痕突然让客人顿住”）与悬念爆发点（“书页里掉出的纸条，字迹和客人童年日记一模一样”）的内容，且严格控制字数在 300-360 字，这个长度刚好对应短视频 15-20 秒的配音节奏。完成故事创作后，系统会自动进行句子分割，分割时遵循 “不破坏原文逻辑” 原则，比如将 “他伸手去捡纸条，身后的风铃突然无风自响” 完整保留，避免因分割导致情节断裂，方便后续直接匹配镜头画面。
工具操作可按三步进行：第一步是工作流初始化，打开工具后选择 “悬疑故事短视频” 模板，系统会自动加载预设节点，无需手动搭建；第二步是主题与参数配置，在 “输入框” 填写具体主题（如 “电梯里的陌生按键”），“参数设置” 栏新手建议直接使用默认配置，熟悉后可根据需求微调；第三步是生成与导出，点击 “运行” 后，系统先输出完整故事文本，再生成分割后的句子数组，最后点击 “导出” 即可获取 TXT 格式文件，文件可直接用于短视频的字幕导入或镜头脚本撰写。
对于个人短视频创作者或小团队，这个工作流能将原本 2-3 小时的脚本创作时间压缩到 10 分钟内，大幅提升日更效率；对于影视类学生或悬疑内容爱好者，无需专业文案能力，也能产出符合题材要求的文本，后续搭配 AI 生成画面或实拍镜头，就能快速组成完整短视频；若需批量产出内容，重复输入不同主题即可批量生成文本，轻松适配账号的内容更新需求。
目前这套工作流的配套工具教程已整理完毕，包含工具下载、参数调试细节及常见问题解答，都打包在网盘中。如果需要完整教程，私信我并备注文章标题即可获取，方便你快速上手操作。
import osdef init_workflow(template="悬疑故事短视频"):"""初始化工作流，加载预设模板（模拟工具模板选择）"""print(f"已加载「{template}」模板，预设参数适配15-20秒短视频需求")# 预设基础参数（对应原文参数配置逻辑）default_params = {"temperature": 0.8, # 平衡创意与逻辑"maxTokens": 4096, # 满足300-360字生成需求"modelType": "balance" # 兼顾创意与实用}return default_paramsdef generate_suspense_story(topic, params):"""模拟AI生成悬疑故事，根据主题与参数控制内容长度和风格"""# 模拟不同主题的场景化叙事生成（参考原文“深夜旧书店”“电梯按键”案例）story_templates = {"深夜旧书店": "暖黄台灯下，书架缝隙里漏出半张泛黄的旧照片。穿卡其外套的客人指尖划过书脊时，老板突然按住他的手：“这本《夜读札记》，上周刚被人订了。”客人抬头，发现老板眼镜后的眼神直盯着自己口袋——那里装着童年丢失的铜钥匙。他刚要追问，窗外突然传来铃铛声，回头再看，书架上的书全变成了空白封面，而老板递来的收据上，收款人姓名竟是他十年前失踪的爷爷。书页里掉出的纸条，字迹和客人童年日记一模一样，末尾写着：“今晚十点，别碰第三排的红皮书。”","电梯里的陌生按键": "加班到凌晨的林薇走进电梯，按下1楼时，面板突然亮起一个没见过的“-17”键。她刚要按取消，电梯突然断电，应急灯亮起的瞬间，镜面里映出身后站着个穿白裙的女人。“你也去-17楼？”女人声音发颤，林薇转身却空无一人。电梯恢复运行，数字从1往下跳，每到一层，镜面里就多一个人影。当数字停在-17时，门开了，走廊尽头的房间里，放着她昨天丢失的工牌，而墙上的日历，显示着三年后的今天。"}# 选择对应主题故事，确保字数在300-360字（模拟模型字数控制）story = story_templates.get(topic, "请输入更具体的悬疑主题，如「深夜旧书店」「电梯里的陌生按键」")# 模拟参数对故事的影响（简化逻辑，实际可结合NLP模型调整）if params["temperature"] > 0.9:story += " 突然，黑暗中传来一声细碎的响动，分不清是来自身后，还是墙里。"return storydef split_sentences(story):"""按“不破坏逻辑”原则分割句子，适配镜头脚本需求"""# 以句号、感叹号为分割点，保留完整语义split_chars = [".", "！", "。"]sentences = []current_sentence = ""for char in story:current_sentence += charif char in split_chars:sentences.append(current_sentence.strip())current_sentence = ""# 处理最后一句（若未包含分割符）if current_sentence:sentences.append(current_sentence.strip())return sentencesdef export_to_txt(content, topic, save_dir="suspense_script"):"""将生成的脚本导出为TXT文件，方便后续使用"""# 自动创建保存目录（避免路径不存在报错）if not os.path.exists(save_dir):os.makedirs(save_dir)# 文件名包含主题，便于区分不同脚本file_name = f"{save_dir}/悬疑短视频脚本_主题-{topic}.txt"# 写入内容（包含完整故事和分割后的句子）with open(file_name, "w", encoding="utf-8") as f:f.write("=== 完整悬疑故事（300-360字） ===\n")f.write(content["full_story"] + "\n\n")f.write("=== 分镜头适配句子 ===\n")for idx, sent in enumerate(content["split_sentences"], 1):f.write(f"{idx}. {sent}\n")print(f"脚本已导出至：{os.path.abspath(file_name)}")# 主函数：串联完整工作流
if __name__ == "__main__":# 1. 初始化工作流与参数workflow_params = init_workflow()# 2. 输入悬疑主题（可替换为自定义主题）suspense_topic = input("请输入悬疑故事主题（如：深夜旧书店、电梯里的陌生按键）：")# 3. 生成符合要求的悬疑故事full_story = generate_suspense_story(suspense_topic, workflow_params)print("\n=== 生成的悬疑故事 ===")print(full_story)print(f"故事字数：{len(full_story)}字（适配15-20秒短视频）")# 4. 分割句子（适配镜头脚本）split_sents = split_sentences(full_story)print("\n=== 分镜头句子 ===")for i, sent in enumerate(split_sents, 1):print(f"{i}. {sent}")# 5. 导出为TXT文件export_content = {"full_story": full_story,"split_sentences": split_sents}export_to_txt(export_content, suspense_topic)