不做“流水賬”解說！用DeepSeek指令寫出千萬播放的體育人物故事

最近一位做體育人物深度解說的視頻號博主找到我，滿臉愁容。他想趁著熱點做幾期奧運冠軍的逆襲故事，結果被AI寫作搞得心態崩了，比如寫全紅嬋，結果AI吐出來的東西全是百度百科式的簡歷：“全紅嬋，2007年出生，中國跳水運動員，2021年獲得金牌……”

這種文案，邏輯是通的，但全是“水詞”，沒有情緒鉤子，也沒有畫面感。發出去的短視頻，完播率慘不忍睹，粉絲在評論區吐槽“像在念課文”。這就是典型的痛點：不會寫指令，導致AI只能做信息檢索，無法進行情感渲染。在短視頻文案這個賽道，沒有情緒流動和細節刻畫，就是無效內容。

DeepSeek等大模型雖然邏輯強大，但它們默認的語體是“理性的說明文”。如果你不通過指令定制去強制鎖定“敘事視角”和“情感錨點”，AI就會偷懶，用宏大的形容詞（如“非常努力”、“頑強拼搏”）去糊弄你。

對于抖音、視頻號這類短視頻平臺，觀眾的注意力只有前3秒。我們需要的是“沖突”，是“反差”，是具體的“視覺符號”。比如寫全紅嬋，不能只寫“她很拼”，而要寫“媽媽的藥罐”和“漏雨的跳臺”。只有通過指令強制AI去抓取這些細節，才能把冷冰冰的數據變成滾燙的故事。

1、“泥沼與云端”的強制反差設定

在指令的角色層級，我沒有讓AI去羅列獎牌，而是要求它建立“起點與終點”的極致反差。

我的指令邏輯是：“在描述主角時，必須尋找其最卑微的起點（如身高缺陷、家徒四壁）與最高光的成就（世界紀錄）進行對沖。禁止平鋪直敘，必須用‘盡管……但是……’的內在邏輯來構建張力。”

這使得AI在寫全紅嬋時，不會一上來就寫奪冠，而是聚焦在“湛江邁合村的泥濘小路”和“沒見過游樂園的童年”，瞬間拉滿人物的悲劇色彩和奮斗張力。

2、“視覺符號”的強制抓取

為了解決文案“空洞”的問題，我在指令中植入了“視覺錨點”規則。

我要求AI：“文中禁止出現空泛的形容詞（如‘很辛苦’），必須用具體的名詞和動作來替代。例如，不能寫‘家里很窮’，要寫‘爸爸賣豬肉的秤’、‘媽媽床頭的藥瓶’；不能寫‘訓練刻苦’，要寫‘每天400次跳臺’、‘被水拍紅的后背’。”

這一條指令，直接逼迫AI去挖掘那些能擊中人心的畫面細節，讓文案具有極強的畫面指導性，方便后續剪輯素材。

3、“網感”節奏的混合表達

短視頻文案最忌諱“說教”。為了增加文案的傳播性，我設定了“專業術語+網絡熱詞+文學金句”的混合輸出模式。

指令中明確規定：“文案必須包含1-2個可以直接做標題的金句（如‘水花消失術’、‘把命運踩在腳下’），同時混用‘破防’、‘爽文劇本’等熱詞，拉近與年輕觀眾的距離。”

客戶使用這套定制指令，生成的文案效果對比十分顯著。

優化前（通用指令生成）：

全紅嬋是一位非常優秀的跳水運動員。她從小家境貧寒，但是通過刻苦訓練，最終在東京奧運會上奪得金牌。她的成功告訴我們，只要努力就能實現夢想。她是我們的驕傲。

優化后（定制指令生成 - 截取片段）：

廣東湛江的泥土地里，藏著一個14歲奧運冠軍的起點。媽媽的藥罐、爸爸的鋤頭，逼她把跳水臺當成救命臺——練不好就多練，媽媽就能早治病。當所有人都覺得農村娃撐不過三年，她在東京奧運10米臺，用3次滿分砸出水花消失術！......那個連游樂園都沒見過的女孩，用466.20分的成績，砸穿了世界紀錄。當裁判亮出最后一個10分時，她還懵懂地問教練“我是不是拿第一了？”。全紅嬋的起點，沒有獎狀，只有爸爸賣豬肉時用的秤；但她的終點，是讓世界都安靜的水花。

客戶反饋視頻發出的當晚播放量就破萬了，評論區全是“看哭了”、“文案太絕了”。最重要的是，這套指令生成的腳本自帶分鏡提示（如“特寫藥瓶”、“慢動作回放”），大大節省了他的剪輯構思時間。

如果你也正苦惱于短視頻文案沒有流量，或者想做深度解說卻卡在文案枯燥上，希望我今天的分享能給你一些啟發，把“情緒”量化，把“畫面”鎖死，你也能用AI批量生產出爆款文案。