用途：这是一份编写 AI 视频生成提示词的实践指南，配合 inference.sh 的 CLI 工具（belt）使用，帮助用户把模糊想法写成结构化的视频生成提示词。
主要能力：给出提示词结构公式：[镜头类型] + [主体] + [动作] + [场景] + [灯光] + [风格] + [技术参数]，并附示例拆解。提供镜头类型表（广角、中景、特写、大特写、航拍、低角度、高角度、荷兰角、POV）、运镜表（跟拍、推拉、摇镜、俯仰、摇臂、手持、斯坦尼康、变焦、固定）及各自效果。提供灯光关键词（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）与风格关键词（电影感、胶片颗粒、变形镜头、浅景深、极简、复古、赛博朋克、黑色电影等）及画质词（4K、8K、照片级真实等）。针对产品演示、自然纪录片、都市生活、美食、科技未来风给出示例提示词。列出常见错误及改进方式：过于模糊、多场景混杂、无运动、风格冲突、无灯光设定。并汇总各模型特点：Google Veo 偏真实电影感、支持音频（Veo 3+）、3.1 支持帧插值；Seedance 擅长舞蹈与人体运动、支持首帧控制与参考图；Wan 2.5 适合图生视频；Grok 通用、时长可设 5-10 秒。另附迭代式提示流程，从基础提示逐步添加细节、风格与技术参数。
使用方式：需先安装 inference.sh CLI（belt），执行 npx skills add belt-sh/cli，然后 belt login。用 belt app run 加模型名与 --input JSON 传入 prompt 运行，例如 google/veo-3-1-fast。可用 belt app list --category video 浏览视频应用。相关技能可用 npx skills add 安装，如 inference-sh/skills@ai-video-generation、@google-veo、@ai-image-generation、@prompt-engineering、@infsh-cli。
适用场景：需要为不同视频模型撰写高质量提示词的创作者、营销与内容团队。
限制：资料未提供具体计费与价格信息；未列出 Kling、Runway、Pika、Sora 的单独提示技巧；超出以上模型与参数的具体功能暂未提供。