用途
Video Prompting Guide 是一份面向 AI 视频生成提示词编写的最佳实践指南，帮助用户通过 inference.sh 平台写出更有效的视频生成提示词。它覆盖 Veo、Seedance、Wan、Grok、Kling、Runway、Pika、Sora 等主流视频生成模型的提示词技巧。
主要能力
- 提供提示词结构公式：[镜头类型] + [主体] + [动作] + [场景] + [光线] + [风格] + [技术参数]，并给出逐项拆解示例。
- 镜头类型对照表：广角、中景、特写、极特写、航拍、低角度、高角度、荷兰角、POV 等，说明各自描述与适用场景。
- 运镜对照表：跟踪镜头、推拉、摇摄、俯仰、摇臂、手持、斯坦尼康、变焦、固定等，说明描述与效果。
- 光线关键词表：黄金时刻、蓝调时刻、高调、低调、轮廓光、逆光、柔光、硬光、霓虹、自然光等。
- 风格关键词：电影感风格（胶片颗粒、变形镜头、浅景深、散景等）、视觉美学（极简、复古、赛博朋克、黑色电影等）、质量关键词（4K、8K、照片级真实等）。
- 按用途分类的提示词示例：产品演示、自然纪录片、城市生活、美食内容、科技/未来感，均附完整命令行示例。
- 常见错误规避表：过于模糊、过于复杂、缺少运动、风格冲突、缺少光线，并给出改进方向。
- 模型专属建议：Google Veo、Seedance、Wan 2.5、Grok 各自擅长领域与特性。
- 迭代式提示词工作流：从基础提示词逐步增加具体性、风格与技术细节。
使用方式
需先安装 belt CLI 技能：npx skills add belt-sh/cli，并安装 inference.sh CLI（belt）。登录命令为 belt login。
调用示例：
belt app run google/veo-3-1-fast --input '{
"prompt": "Cinematic tracking shot of a red sports car driving through Tokyo at night, neon lights reflecting on wet streets, rain falling, 4K, shallow depth of field"
}'
其他示例包括 belt app run google/veo-3-1、belt app run google/veo-3、belt app run bytedance/seedance-2-0（可带 "generate_audio": true）、belt app run xai/grok-imagine-video（可带 "duration": 5）等。
浏览全部视频应用：belt app list --category video。
适用场景
适用于需要为 AI 视频生成模型编写提示词的创作者与开发者，涵盖产品演示、纪录片、城市生活、美食、科技未来感等视频内容创作。
限制
资料未提供该技能的具体收费、价格、平台支持范围或生成效果保证等信息。各模型的具体能力以资料中列出的描述为准，未提及的功能暂未提供。