用途：把粗略的视频想法或失效的提示词，改写成明确每个生成决策的完整提示词。输出始终是成品提示文本，不生成视频、不调用 CLI、不描述将怎么写。
适用场景：编写、优化、抢救或审查 AI 视频提示；修复已生成视频的缺陷；让片段匹配既有风格指南。涵盖商业营销（产品视频、换装换模特、珠宝、车辆转台、Reel/TikTok 广告）、实拍与动画（电影感、光照、卡通、赛璐璐、逐二帧动画）。常见缺陷报告（多手、多指、手融化、脸部畸变、伪影、闪烁、主体变形、角色变样、出现未描述物体或人物、水印、画面漂移、没有动作、像幻灯片、镜头不接、结尾突兀）多因缺少子句。
使用方式：按流程依次进行——确定目标模型与风格指南、确定领域、分类输入、审计决策、询问缺失项、撰写、补排除子句。交付格式固定：提示词放在围栏代码块中；若有假设则逐条列出；若在改进则逐条说明改动及原因；若用了风格指南则注明 slug 与逐字引用的子句及推断项；最后给一条可尝试的替代方案。缺失决策按影响排序询问，单轮不超过五个问题，并附建议默认值。回答含 auto、直接做、别问 等词时跳过询问，自行决定并在下方列出假设。
主要能力：维护决策审计表（时长、画幅、媒介风格、景别、机位角度、运镜、镜头焦段、景深、光照、色彩调色、主体运动、情绪、音频床、排除项），并按优先级判断需询问项。目标模型不同则提示形态不同：文生视频需描述整个场景；图生视频不重述画面只写运动；有负面字段的模型把排除项写入该字段，无负面字段则置于末尾并优先正向表述。存在风格指南时读取 ~/.gen-ai/projects/style/<slug>/ 下的 manifest.json、STYLE.md、audience.md、palette.md、rendering.md、lighting.md、camera.md、motion.md、environments.md、characters.md、negatives.md、fragments.md、typography.md、product.md 等，子句逐字复用，先检查 camera.md 的 Applicability 判断光学语言是否适用，指南未覆盖处按 extrapolation.md 外推并标注。单镜头写一段、每决策一子句、逗号分隔；多镜头用带标签的块形式并逐字重复共享风格与排除行。
限制：不得凭空编造简报，必须先审计、再询问、后撰写；多镜头需保持子句字节一致；排除子句必须包含且仅列该镜头可能出现的项；不解释提示词理论、不冗余。前置条件非硬性要求：目标生成器与风格指南 slug 可显著提升输出，但缺失时按无负面字段的文生视频处理并说明假设。具体费用、平台清单与效果未提供。