文章变短视频的苦差事，没想到被豆包工作一把打掉！

见实团队一直在测试 AI 办公在实际工作中的应用和提效，这一轮试完后，还是开心+沉默了很久。

放在 3 年前，打死都想不到，编辑一个人能从线索、选题、写作、视频制作，一条龙快速且迅捷做完。

之前怎么都是 3-5 人的工作量，这是开心的地方。沉默的是，AI 办公的边界在哪？再过几个月、一年，又会变成什么样？

先说事，最后再讨论吧：

这次，我们调用豆包工作，测试了一个刚需：能不能把一篇已经写好的文章交给它，完成从“文章”到“短视频”的完整生产流程？

过去，文章写完后，内容生产其实远还没结束，一篇文章通常要继续分发到视频号、抖音等平台，还要经历一次“二次创作”：提炼观点、重写脚本、设计前 3 秒钩子、配音、找素材、剪辑、修改……这些活儿单独看都不难，但串在一起，就是一套很消耗时间的工作流。

我们这次体验后发现，豆包工作不只能生成视频，还可以在一个任务里串起多个环节：

文章提炼、脚本梳理、调用 Seedance 2.5 生成视频、根据反馈继续修改、参考过往视频风格、对齐字幕、找短视频脚本编剧复盘优化、用 Remotion 专业技能做成片。中间如果需要等待视频生成，还可以在手机端继续发送修改指令，任务在云端继续跑，手机和电脑都能接上。

它不是只给你一个“答案”，而是可以接过一个任务，持续往下执行。我们花点时间，从实测一步步走起：

步骤一：先把文章交给豆包工作，让它拆成短视频脚本。

我们这次任务很明确，把一篇文章改造成一条适合视频号发布的短视频。过去一般要人工完成几步：重新读一遍文章；提炼核心观点；改成口播脚本；设计开头钩子；补充痛点和转场；再进入视频制作。

这次，我们直接把文章交给豆包工作，并给出指令：调用自带的「短视频脚本需求梳理」技能及Seedance2.5，把飞书链接中的一篇文章改造成一条适合视频号发布的短视频，1分钟内，竖屏，有字幕，开头有吸引人的钩子。

于是豆包工作先调用了自带的「短视频脚本需求梳理」技能，做了一轮信息整理，提取了文章里的核心信息。

并给出了一版视频号脚本，里面包括：视频前 3 秒钩子、痛点、视频画面及字幕、结尾引导等。

第一版脚本，虽说不是非常惊艳，但它完成了一个重要工作：把长文章逻辑转成了短视频逻辑。

文章和短视频的表达方式不同，文章可以慢慢铺垫，但短视频需要更快进入主题，前几秒就要让人知道“为什么要看下去”。豆包工作给出的这版脚本，已经把“从哪里开头、怎么展开、最后怎么收”这几个问题先搭了出来。

步骤二：确认生成参数后，它做出了第一版短视频。

脚本确认后，豆包工作进入了视频生成阶段。当然，在正式生成前，它会让我们确认一轮信息，包括视频生成参数、风格、内容方向等。

确认之后，豆包工作很快生成了第一版短视频，部分视频截图如下。

我们看了第一版，整体感觉是：结构已经有了，但还比较像“AI 初稿”。

它已经有了基本视频形态：有开头、有画面、有完整的信息结构。但问题也比较明显：整体画面相对简单、视频风格不太像见实的短视频、内容表达还可以更口语化、画面节奏还需要继续调整、视频只能生成 30 秒。

其实 AI 生成视频也并不是“点一下就直接封神”，更合理的使用方式，是先让它生成一版，再像和剪辑同事沟通一样，逐步告诉它哪里要改。

过去我们做短视频，第一版出来之后，要自己打开剪辑软件改字幕、调画面、换素材、对节奏。现在至少可以先把这些反馈继续交给豆包工作，让它在已有版本上往下改。

步骤三：为了更像见实的视频，我们把过往短视频“喂给”它参考。

第一版视频最大的问题，是“不够像见实风格”。所以我们决定“喂给”它见实之前发过的短视频，让它参考过往风格，重新生成一版，并重点参考几个方面：视频整体风格、人声特点、字幕节奏、画面表达、口播语气、结尾引导方式。

于是，我们让豆包工作提取视频中见实创始人的声音，参考之前视频风格重新生成。

这里遇到了一个小问题：豆包工作目前还不能直接读取视频号链接里的视频内容。后来我们把视频下载到桌面上，让它直接从桌面中找到这个视频文件，再进行提取和分析。

豆包工作可以围绕本地电脑里的文件继续执行任务，文件在本地，任务在继续，人只需要告诉它下一步要做什么就可以。

基于参考视频，豆包工作又生成了第二版视频，视频部分截图如下。

第二版相比第一版稍有进步，画面、节奏和表达方式都有优化，但仍然存在一些问题，比如：有一些人声和字幕不同步；画面和口播之间的衔接还可以更自然；结尾引导还不够强；整体还需要再精修一轮。

这也比较像真实的视频生产流程：第一版解决“有没有”，第二版解决“像不像”，后面还要继续解决“准不准、顺不顺、能不能发布”。

步骤四：像改稿一样改视频，哪里不满意，随时告诉它改哪里。

接下来，我们继续给豆包工作发送修改指令。这也是这次体验里比较有意思的一点：不用从头重新生成，而是可以围绕已有视频继续进行局部修改。

我们重点提出了几类修改需求：修正人声和字幕精准同步问题，让字幕和口播对齐；视频中增加背景音乐，不要覆盖人声等。

过去这些修改，通常要打开剪映等剪辑软件，在时间线上一点点找位置。比如字幕早了半秒，配音慢了一点，画面要换一张图，都要手动调，非常耗时。但现在，可以直接一句话就说明需求，豆包工作会基于已有视频继续修改，而不是让我们从头再来一遍。

当然，这个过程也不是一次就完美，尤其是字幕同步问题，需要反复检查。但相比自己手动剪，整个过程更像是在和一个“视频助理”协作：人负责判断哪里不对，豆包工作负责执行修改。

步骤五：生成视频需要等待，我们就在手机上继续派活。

视频生成和修改都需要时间。以前做视频，人必须守在电脑前等结果，等它生成完，再继续下一步。这次我们没有一直坐在电脑前，而是中途有事出去时，直接在手机上继续给豆包工作发送修改指令。

这也是豆包工作比较特别的一点：它把本地电脑和云电脑结合起来，任务可以在云端继续跑，手机端、电脑端都能接上。

对内容团队来说，这个功能很实用。因为很多 AI 任务不是马上能完成的，如果人必须一直盯着电脑，效率还是被卡住了。豆包工作这种本地电脑和云电脑结合的方式，更接近真实办公中的多端协作状态。

经过这一轮修改后，新版本人声和字幕对齐了，画面节奏也比之前自然很多。不过，我们还想继续看看，如果让豆包工作里的专业伙伴参与，它还能不能提出进一步优化建议。

于是，我们又调用了豆包工作中的「工作伙伴」功能，找到“短视频脚本编剧”，把刚刚生成的视频发给它，请它检查还有哪些地方可以优化。

这个短视频脚本编剧给出的建议比我们预期更具体。比如它建议：视频中可以加入之前的年度报告图片，增强可信度；可以加入过往年度大会的图片，让内容更有现场感；结尾引导语可以改成类似“评论区扣‘调研’，我把问卷发你”的表达，更容易带动互动。

这些建议都很实用，我们继续让豆包工作基于这些建议优化了一版脚本，并根据这个脚本，生成了优化版本视频。

不过，复盘来看，这一步其实应该更早使用，这样可以减少后面反复生成视频带来的时间和额度消耗（小提醒：做视频消耗额度真的很快）。AI 生成视频之前，脚本越清楚，后面修改成本越低。

步骤六：换一种做法，使用专业Remotion技能，制作更高端视频。

作为一个小白剪辑，感觉上边的视频开始有模有样了，但如果站在最终发布的角度看，我们还觉得差一些：

画面可以更完整，节奏可以更干净，整体视觉也可以更“成片”。所以这一步，我们换了一个做法：

不继续在原视频上小修小补，而是调用专业的 Remotion 技能，从口播文案重新生成一条更完整的视频。

这一步也是这次体验里最值得单独说的一段，而且最终成片效果也比上边视频高了好几个档次。

1）安装 Remotion 技能指令：

帮我安装 github 上 remotion-dev 的 remotion。

Remotion 的思路和普通剪辑不太一样，它更像是用代码生成视频：把文案、场景、动画、字幕、配音等元素组织起来，再渲染成一条完整视频。

2）让豆包工作重写一版口播文案。

使用豆包工作「短视频脚本需求梳理」技能，写出了一个250字左右的短视频口播文字内容，当然这里也可以选用别的内容制作技能。

3）把口播文案发给豆包工作，让它用 Remotion 技能做竖版视频。

发给豆包工作指令：用 Remotion 做一个视频。根据以下内容，帮我制作一条竖版 9:16 的动画视频，50 秒时长，这是一个偏宣传的内容，符合互联网扁平化的视觉风格设计，画面和配音完美切合，不用加唱词。

Remotion 技能比较好用的一点，是它把内容拆成了多个场景，如本次任务中它拆成了九段分镜。这比直接生成一个“大杂烩”视频更容易检查，如果哪一段不满意，我们也能更明确指出：第几段要改，画面要怎么换，节奏要不要快一点。

4）第一版 Remotion 视频出来后，继续让它修改。

第一版生成了一条 50 秒左右的视频，不过视频还有些瑕疵，我们又发送了一些修改指令，如提取见实之前视频中的男声、调整声画不对齐问题、视频加背景音乐等。

后续过程中，我们又不断进行了几轮调整，继续让豆包工作更换了激昂版 BGM、以及跟随画面增加了一些音效等。

最终生成的视频我们比较满意，成品如下，我们也已经在视频号发布。

这步体验下来，我们觉得 Remotion 技能更适合做“结构清楚、风格统一”的视频。人只需要把目标说清楚，再根据每一版结果继续提修改意见。对小白创作者来说，这个门槛明显低很多。

另外，这个技能生成的视频，我们感觉比系统自带的 Seedance 2.5 好用，而且生成视频的时长更长（突破了 30 秒限制）。

这一步也让我们看到豆包工作的另一个价值：它不只是自带功能可以做什么，还能通过 Skill 扩展出更多专业能力。

步骤七：视频生成过程中，我们还顺手测试了任务队列。

在视频生成过程中，我们顺便又发了一个新任务，即参考见实视频号之前的封面风格，做一个新视频的封面图。

豆包工作会把这个新任务自动显示在下方，进入任务队列。

这也是豆包工作最近新上的任务队列能力：在不打断当前任务运行的前提下，可以继续发送多条新指令。新指令会先排入队列，等当前任务完成后自动依次执行。

这个功能放到真实办公中很有用，因为我们的工作本来就不是单线程的。以内容团队为例，实际工作经常是：一边让它生成视频；一边让它整理下一篇文章；一边让它检查脚本；一边让它准备发布文案。

如果每个任务都要等上一个完成后才能输入下一个，人还是要守在旁边，但有了任务队列功能后，人可以连续派活，豆包工作按顺序执行，非常方便。

最后，这次从文章到短视频的完整流程跑下来，我们最大的感受是：豆包工作不是替代内容团队，而是接走了很多重复、琐碎、耗时的执行环节。

如果用传统方式做一条短视频，大致要经历以下这些步骤，而使用豆包工作后也都有了明显提效：

当然，它也不是完美的。这次体验里也有几个需要注意的地方：

第一版视频通常只能作为初稿；如果想贴近品牌自身风格，最好提供参考素材；人声和字幕同步偶尔需要多轮调整；重要内容发布前仍然需要人工审核；使用专业 Skill 时，指令要尽量具体。

但即便如此，它已经显著降低了从文章到短视频的起步成本。过去最难的是从 0 到 1：脚本不知道怎么改，视频不知道怎么起，字幕和画面要一点点做。现在豆包工作至少可以先交出一个初版，再根据反馈不断迭代。

对内容团队来说，这种方式更现实：不要指望 AI 一次性做出完美作品，而是把重复执行的部分交给它，人继续负责判断、取舍和拍板。

这次用豆包工作做短视频，我们感觉它更像是一个可以被派活的助理：

你给它一篇文章，它先提炼，再写脚本，再生成视频；需要专业建议，可以找脚本编剧伙伴；想要更完整高质量的成片，可以调用 Remotion 技能；人离开电脑，也可以在手机上继续发指令；生成过程中，还能继续安排封面、发布文案等后续任务。

它不只是告诉你“怎么做”，而是在往“帮你做”这个方向走。

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你也有实测过什么工作吗？评论区讲讲你的感受？