生成

Skill先是询问我期望生成的视频时长、清晰度以及比例，紧接着又将我这一句模糊的自然语言指令，扩充为长度有700多字的专业提示词，再然后，只要几分钟，视频生成了。

按照这些博主说的方法，我输入「生成一个奶牛猫带着环尾狐猴穿越到魔法世界，正在与一群巫师玩魁地奇的视频」之后，然后添加了DocumentarySkill让MiniMaxDesign自动生成视频。

于是，抽卡也成为了相当长一段时间里关于AI视频生成的关键词。

但只是在视频生成与后期修改方向站稳脚跟。

如果把大多数视频生成模型想象成一台黑盒，它们的工作逻辑大致可以理解成：Prompt输进去，视频出来，至于中间模型究竟如何理解Prompt，最终又会产出怎样的成果，整个过程的可控性并不算高。

随后，后台多个Agent就会并行工作——文案Agent写脚本、图像Agent出分镜、视频Agent调用H3生成画面——结果汇总到画布上后，你还可以继续调整、编排、组合。

然后，新的问题来了：模型生成质量越来越高，成本越来越低，老板们想要一周发它个七八十条视频的宏伟商业构想也开始变得势不可挡。

是的，它没有把自己描述成「AI视频生成器」，甚至没有把视频作为宣传重点，整个产品的入口是Agent，任务拆解以及具体执行的与同样是Agent，完全不需要用户在提示词以及创作技巧上过多费心。