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What it solves

這項專案旨在解決 AI 影片生成領域缺乏結構化、經過驗證且即時更新的提示詞工程資源的問題。它解決了三個主要問題：提示詞來源歸屬不明、隨著模型演進導致的提示詞技術快速過時，以及不同 AI 影片平台間提示詞公式的碎片化。

How it works

此工具包提供了一個包含 543 個經過測試的提示詞庫，涵蓋 15 種不同的 AI 影片模型（包括 Sora、Kling、Veo 等商業巨頭，以及 Mochi 和 CogVideoX 等開源選項）。它根據每個模型的官方公式來組織這些提示詞。為了確保內容保持最新，它使用 GitHub Action 來自動監控 32 個官方端點的變更，並在偵測到更新時觸發 issue。此外，它還包含 "Claude Code Skills"——專門的配置檔，讓 Claude 可以擔任模型選擇器或不同影片 AI 平台之間的提示詞翻譯器。

Who it’s for

它專為 AI 影片創作者、提示詞工程師和開發者設計，旨在提供一個可靠的、針對特定模型的框架，用於生成高品質的影片內容，並希望避免使用過時提示詞所帶來的試錯過程。

Highlights

• Extensive Model Coverage: 支援 15 種模型，包括 11 種商業模型與 4 種開源/友善選項。
• Automated Monitoring: 每週自動檢查 32 個官方端點，以防止提示詞技術過時。
• Prompt Translation: 將提示詞從一個模型的特定公式翻譯成另一種模型的工具與技能。
• Structured Methodology: 21 個 SOPs 與方法論文件，涵蓋從基礎公式到進階的角色的連貫性與 FPV 飛行路徑。
• Zero-Dependency Tools: 包含單一 HTML 檔案的提示詞瀏覽器與跨模型比較矩陣。