Seedance 不是分镜生成器

问题

为什么把 Seedance 当成分镜生成器以后，提示词会越写越长？

因为我们会把所有上游资料都倒进去：故事背景、人物关系、场景历史、镜头顺序、风格要求、失败经验、负面约束。看起来完整，执行时反而混乱。

模型收到的不是一个镜头，而是一堆还没取舍的导演笔记。

观察

分镜意图、镜头提示词、视觉优先级、复盘层，是四件事。

分镜意图回答：这一镜为什么存在。

镜头提示词回答：这一镜现在生成什么。

视觉优先级回答：画面里什么最重要。

复盘层回答：失败应该回到哪里修。

这四层混在一起，提示词就会膨胀。它既想解释故事，又想控制镜头，还想记录失败原因。最后模型只能平均用力，生成一个看似完整但重点不清的画面。

原则

提示词不是记忆库，而是编译后的单镜请求。

编译的意思是先取舍，再交付。当前镜头只需要知道为了生成这一镜必须成立的事实，也需要知道哪些东西不该出现：不该提前完成的动作，不该进入画面的角色，不属于当前区域的空间元素，不该由模型猜测的文字信息。

测试句

一个合格的 Seedance 镜头请求，应该能压成几句话：

主体是谁
动作从哪里开始
画面里什么最重要
镜头如何移动
结束时保留什么状态
哪些东西禁止出现

如果还需要把整场戏都解释一遍，说明上游还没有整理好。

边界

Seedance 的强项是在给定边界里生成当前镜头。它不应该替生产系统保存全部记忆。