最近在做一个视频内容相关的项目，需要快速生成符合特定格式（比如 17·c13 草案）的视频脚本。手动分析文案、构思镜头、搭配音乐，效率实在太低，而且容易灵感枯竭。于是，我尝试用 AI 来辅助这个开发过程，目标是打造一个'智能视频草案分析助手'。这个应用的核心是：用户给一段文案或视频链接，AI 能自动分析，并结构化地输出包括段落划分、关键词、镜头建议、音乐风格在内的完整草案，并且用户还能和 AI 互动，让它越改越好。
整个实现过程，可以拆解成几个关键环节，下面结合自己的实践，详细聊聊每个部分是怎么思考和落地的。
1. 明确需求与交互设计
首先得想清楚这个助手要干什么。核心功能很明确：输入（文案/链接） -> AI 分析 -> 结构化输出 -> 用户交互反馈 -> AI 优化。交互设计上，我决定采用一个清晰的左右或上下分栏布局。左侧是用户的输入区和最终可编辑的草案展示区；右侧则专门用来高亮显示 AI 生成的所有建议内容，比如用不同颜色区分'AI 建议的镜头类型'、'AI 提取的关键词'等，让用户一目了然地知道哪些是 AI 的'贡献'。最关键的是，每个 AI 建议旁边都要有'采纳'、'修改'、'忽略'的按钮，这是实现后续交互优化的基础。
2. 构建与 AI 模型的通信模块
这是应用的大脑。我选择接入一个能理解长文本、具备分析和创作能力的大语言模型 API。在代码中，我专门封装了一个服务模块来处理所有与 AI 的对话。这里有几个技术细节需要考虑：一是如何构造清晰的提示词（Prompt），要告诉 AI 我们的 17·c13 草案格式具体是什么样子，需要它输出哪些结构化字段（如段落标题、关键词列表、镜头建议、音乐风格等）。二是处理异步通信，因为 AI 接口调用需要时间，不能阻塞主界面。我使用了异步函数，在等待 AI 响应时，界面会显示加载状态，保持用户体验流畅。三是错误处理，网络超时或 API 返回异常时，要有友好的错误提示和重试机制。
3. 实现结构化数据解析与状态管理
AI 返回的通常是文本或 JSON 格式的数据。我需要编写解析逻辑，把这些数据转换成前端界面能方便渲染和操作的结构，比如一个 JavaScript 对象，包含 paragraphs, keywords, shotTypes, musicStyle 等属性。状态管理在这里尤为重要。我使用了前端框架的状态管理工具，来维护几个核心状态：原始用户输入、AI 生成的完整建议草案、用户当前编辑后的草案版本、以及用户对每一项 AI 建议的反馈记录（哪些被采纳了，哪些被修改了）。状态更新必须精准，确保界面能实时响应。
4. 开发用户反馈与 AI 迭代优化链路
这是让应用'变聪明'的关键。当用户点击'采纳'时，该项建议会直接合并到左侧的编辑草案中。点击'修改'时，会弹出一个输入框让用户输入自己的版本，同时，需要将用户修改后的文本和原始的 AI 建议一起，作为新的上下文，发送给 AI。我的做法是，在每次用户提交修改或拒绝某个建议时，不仅仅更新界面，还会在后台悄然组织一段新的提示信息，比如'用户将你建议的'特写镜头'修改为了'缓慢的推镜头'，请理解这种偏好，并在后续分析中加以考虑'。然后将这段历史反馈和当前的分析任务，再次发送给 AI，请求其生成新一轮或后续段落的优化建议。这样就实现了一个简单的实时学习循环。
5. 处理视频链接输入的特殊情况
如果用户输入的是视频链接（如 YouTube、B 站链接），需求就复杂一些。我们无法直接让 AI'看'视频。所以，我的设计是分两步走：首先，应用需要调用一个视频信息提取服务（或爬虫，需注意合规性）来获取视频的标题、描述、字幕（如果有）等文本信息。然后，将这些文本信息作为主要分析材料，连同链接本身一并提交给 AI。AI 可以结合视频标题、描述和字幕文本来进行内容分析，生成草案。同时，在界面中明确告知用户，当前分析是基于视频的文本元数据进行的。
6. 界面呈现与体验优化
将所有功能点集成到界面中。输入区提供文本框和链接输入框。草案展示区要设计得像个富文本编辑器，但融合了 AI 建议高亮。我用了不同的背景色和边框来区分 AI 建议内容，被采纳的建议高亮显示并融入正文，被拒绝的建议则视觉上淡化或移至历史记录区。为了提升体验，我还加入了草案版本快照功能，让用户可以回溯查看 AI 建议和修改的历史，清晰看到整个优化过程。加载状态、动画过渡这些细节也不能少，它们能让与 AI 的交互感觉更顺畅、更'即时'。
在整个开发过程中，我深刻感受到，AI 辅助开发的核心不是替代，而是增强。它像一个不知疲倦的初级策划，能快速提供大量基础方案和灵感火花，而开发者（或视频创作者）则扮演资深导演的角色，专注于判断、选择和精修。这种模式特别适合内容创意、格式规范化的场景，能大幅降低从零到一的启动成本。
将此类想法落地为可用应用，现代云开发环境已极大简化了配置与部署流程。我只需要专注于核心逻辑的编写，不用操心服务器设置、运行环境依赖这些繁琐的事情。写完代码后，由于这是一个有交互界面的 Web 项目，可以持续运行提供服务，完全符合一键部署的条件。直接在云端点击部署按钮，平台自动处理了所有部署流程，生成了一个可公开访问的链接。我把这个链接分享给朋友试用，他们就能在浏览器里直接输入文案，体验 AI 生成视频草案的全过程了。这种'编码 - 预览 - 部署'的流畅体验，对于快速验证想法、分享作品来说，确实非常高效。
整个项目做下来，我觉得 AI 辅助开发的魅力在于，它把一些模式化、耗时的思考工作外包给了模型，让我们能更聚焦于核心创意和产品逻辑。对于想要尝试 AI 应用开发的朋友，从这样一个具体的视频草案助手项目入手，是个很有意思的起点。
