# ai-learning-paradox · Phase 2.1 Shot List · Trigger 扫稿（v1 草案 2026-06-22）

> 37 句 / 1815 字 / 6:14.51 全片 · F0-F10 Trigger × 来源四分流 × 镜头家族 9 类两路扫
>
> 用户审过 → 固化进 `plan/broll_timeline.draft.json` + `plan/cards_locked.json`

## 章节边界（按 8 段叙事 · 约数仅供审片对照）

| 章节 | 句号 | ABS（约）| 时长（约）| 叙事意图 | 镜头家族（主基调） |
|---|---|---|---|---|---|
| **A · 钩子** | s00-s01 | 0-15s | 约 15s | 收藏焦虑反预期 + 主金句定调 | 屏幕质感 + 文字 |
| **B · 反认知 ①** | s02-s04 | 15-37s | 约 22s | 看完≠学会 + 5% 反共识数据 + 999 课打脸 | 数据可视 + 信息屏 |
| **C · 反认知 ② 智能体** | s05-s11 | 37-122s | 约 85s | 工作流 + Claude Code/Agent + 电商示例 | 设备实拍 + 屏幕特写 |
| **D · 反认知 ③ dogfood** | s12-s18 | 122-215s | 约 93s | 这视频本身就是 AI 剪的 + 完整工序 | 微观特写 + 屏幕质感 |
| **E · 拐点** | s19-s20 | 215-229s | 约 14s | 三件事章节开门 | 文字 + 章节图卡 |
| **F · 三件事** | s21-s30 | 229-334s | 约 105s | ①停 AI 课 ②看清楚 ③做不是学（含克苏鲁围棋） | 图卡 + AI i2v 示意 |
| **G · 暖收** | s31-s36 | 334-372s | 约 38s | 反思 + skill 分享 + 评论区钩 | 文字 + 人物 PIP |

**全片 372s = 6:12（人声）/ 374.51s = 6:14.51（视频含尾 silence）· 30fps · 1920×1080**

---

## 逐句 Trigger 扫稿表（两路：B-roll 素材层 / 图卡信息层）

> 镜头家族（多元性必铺）：①设备实拍 ②历史影像/老胶片 ③古典油画 ④日常视角 ⑤微观特写 ⑥屏幕质感 ⑦人物动作 ⑧隐喻空镜 ⑨图卡
>
> 来源：📥下载真图 / 📷stock / 🎨AI生成 / 🎴图卡 / 📝text-behind / 🚫无 B-roll（纯人物）
>
> Trigger 档位：克 = 克制档 / 高 = 高光档

### A · 钩子段（0-14.72s）

| # | t | dur | 句号文 | Trigger | 画面需求 | 来源 | 镜头家族 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| s00 | 0.00 | 9.12 | 你是不是也是每天收藏了一大堆AI的课程、AI的知识、AI的信息，等着未来的某一天把它们全部消化完？ | F5 设问 + F4 列举（课程/知识/信息） | **钩子段必查（前置闸）**：一堆密集 AI 课程缩略图墙墙铺底 / 收藏图标 +N · 卡 ❤️ 收藏数滚动 / 「等着消化完」灰色文字 ticker | 🎴 collection_wall（图卡 list4 改造） + 📷 stock（"信息过载"屏幕特写） | ⑥屏幕 + ⑤微观 |
| s01 | 9.20 | 5.52 | **AI不需要学，AI真正学习的过程就是在使用它的过程。** | **F1 主金句**（高光档）+ F6 转折（不是学，是用） | **🚨 主金句 text-behind 大字横贯**「**AI 不需要学**」y170-470 藏字法 · 关键「学」字藏人身后头部 | 📝 text-behind .tbh | ⑨图卡-大字 |

### B · 反认知 ①：看完 ≠ 学会（14.72-36.72s）

| # | t | dur | 句号文 | Trigger | 画面需求 | 来源 | 镜头家族 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| s02 | 14.72 | 3.04 | 你把这个视频看完了，不代表你学会了。 | F1 金句 + F6 转折 | 简短 punchline 字幕 + 微小 ✗ icon 浮 | 🎴 .punchline | ⑨图卡 |
| s03 | 17.76 | 8.32 | 你单纯的看完一个视频，这些信息在你大脑当中还能够停留，还能够对你有作用的百分比可能不超过百分之五。 | F9 数字「5%」（高光档）+ F1 概念 | **5% odometer 翻轮**（cards-skin.css `.odo-panel`）显示「停留率 5%」+ 大脑示意图（剪影 + 信息粒子流出 95%） | 🎴 .odo-panel + 🎨 AI生成（大脑 + 信息流） | ⑨图卡 + ⑧隐喻 |
| s04 | 26.08 | 10.64 | 你所有点过收藏的课，甚至是你花九百九十九块钱买过的这些AI认知课，它单纯的只是能够帮助你去多看一遍这个课程。 | F9 数字「999」+ F2 实体（AI 认知课）+ F3 强调（甚至/单纯只是） | **999 元价格标签弹出**（cards-skin .lc4 玻璃卡 + scramble 解码 → 「¥999」）+ 课程列表灰色叠加 → 红线划掉「学会了」 | 🎴 price_card + 🎴 erase（划掉重写） | ⑥屏幕 + ⑨图卡 |

### C · 反认知 ②：智能体（36.72-121.52s · 约 85s）

| # | t | dur | 句号文 | Trigger | 画面需求 | 来源 | 镜头家族 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| s05 | 36.72 | 18.56 | 但是我告诉你第一件事情，AI永远不是说你现在简简单单的在APP里面问它两个问题就行了，而是真的去找到每个人生活当中不一样的部分，就是你的工作流当中最重的那个部分，让它去帮你解决，就是AI工作流。 | F6 转折（但是）+ F7 映射对比（APP 两句话 vs AI 工作流）+ F1 概念（AI 工作流） | **分屏 .splitcard 对比**：左「APP 问两句」（手机界面缩略）vs 右「AI 工作流」（多屏接 API）· 末了「AI 工作流」**.gate 大字** | 🎴 .splitcard + 🎴 .gate | ⑥屏幕 + ⑨图卡 |
| s06 | 56.40 | 27.76 | 你要用的第一个东西就叫 Agent，就只有你真正的自己去把 **Claude Code** 或者说 **OpenClaw** [或 Codex] 或者不管是任何一个就是智能体，然后接上接上了 API，然后尝试让它在在你的电脑当中爬这些你要完成的这种不管是日常的报表还是 PPT，这些东西你不要去用 APP，不要去用网页版来帮你解决。 | F2 实体（Agent / **Claude Code / OpenClaw / Codex** / API）+ F4 列举（报表/PPT）+ F3 强调（不要去用 APP/网页版） | **三智能体 logo 横排卡**（Anthropic Claude Code + OpenClaw + OpenAI Codex 三 logo · 暗卡用白色 mark）+「Agent」.gate 大字 + 报表/PPT 双图标弹出 + 「APP / 网页版」红 ✗ 划掉 | 🎴 lc4 三 logo + 🎴 .gate + 🎴 erase | ⑥屏幕 + ⑨图卡 |
| s07 | 56.40 | 0.16 | 你要。 | — 短 partial（ASR 重复碎片） | （并入 s06，渲染时不另作画面） | 🚫 | — |
| s08 | 84.16 | 9.92 | 当你开始去做这件事情，让你得到了它的一点点的，就是我们说的 vibe coding 一点点的正面反馈的时候，你才真正的去踏上了这条路。 | F2 实体（vibe coding）+ F1 概念 | 「vibe coding」**.pop 花字**弹出 + 微小 ✅ 反馈 icon 串 | 🎴 .pop + 🎴 icon-stagger | ⑨图卡 |
| s09 | 94.08 | 4.48 | 比如说我们做电商的，它可以它可以做到什么呢？ | F5 设问 | 「电商」icon + .ask 大问号脉冲发光 | 🎴 .ask | ⑨图卡 |
| s10 | 98.56 | 17.20 | 你现在要上的这款新的衣服放上去之后，我说的是智能体，它能够按照你的品牌、你的风格、你的调性、你要的模特，然后一次性去使用生图模型，帮你把模特图、产品图。 | F4 列举（品牌/风格/调性/模特）+ F2 实体（生图模型 / 模特图 / 产品图） | **mayagi 案例 dogfood**（用户自家电商品牌 · 真案例可信）：白底鞋 → 4 张 AI 模特图（生图模型 .list4 4 项渐显） | 🎨 AI生成（按 mayagi 品牌） 或 📥 mayagi 真案例图 + 🎴 list4 | ①设备实拍 + ⑨图卡 |
| s11 | 116.00 | 5.52 | 然后帮你把详情页，帮你把产品的介绍按照你的需求直接做好。 | F4 列举（详情页/产品介绍） | 详情页缩略图弹入 + 「自动生成」.pop | 🎨 AI生成 详情页 mock + 🎴 .pop | ⑥屏幕 |

### D · 反认知 ③ dogfood（121.52-214.91s · 约 93s）

> **dogfood 杀手锏段** —— 这一整段是「这视频本身就是 AI 剪的」的硬证据。每个工序都要画面亮出来。

| # | t | dur | 句号文 | Trigger | 画面需求 | 来源 | 镜头家族 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| s12 | 121.52 | 43.60 | 那这个时候，同样的你就会面临这个问题，像我现在每一天我讲过的每一句话，每一个内容，全部都是通过手表录音之后，全部转写到我本地的有隐私的这个数据库里面，文件上传到你自己云端的数据库，然后再通过本地，我这边是免费的，本地的转写的语音 ASR 模型帮你转写成文本，然后再通过大语言模型，因为 AI 为什么能够做到所有我们想象当中，包括所有人给你展示的它能做到的所有的事情，取决于你对它的能力了解边界到底到哪里了。 | F2 实体（手表 / 本地数据库 / 云端数据库 / ASR 模型 / 大语言模型）+ F4 工序链（5 节点）+ F1 金句（能力边界） | **责任链 .chain** 5 节点：①手表录音 →②本地数据库 →③云端 →④ASR 转写 →⑤大语言模型 · 每节点暖金 icon + 微小连线脉冲 · 末尾「**能力边界**」.gate 大字（高光） | 🎴 .chain + 🎴 .gate + 📥 真截图（手表 Apple Watch + 本地数据库终端） | ⑤微观（手表）+ ⑥屏幕 + ⑨图卡 |
| s13 | 165.12 | 1.04 | 那像我现在。 | — 短 partial | （引到 s14） | 🚫 | — |
| s14 | 167.15 | 9.68 | 发的这条视频，整个剪辑的过程，整个资料收集的过程，包括你现在看到的所有动效，都是 AI 自动帮我完成的。 | **F1 dogfood 核心金句**（高光档）+ F4 列举（剪辑/资料/动效） | **「这条视频是 AI 剪的」.tbh 横贯大字** 藏字法 + 自身剪辑界面缩略图（HF / 时间轴）漂浮 | 📝 text-behind + 📥 真截图（HyperFrames CLI / HF Studio / gen_full.py 代码片段） | ⑨图卡-大字 + ⑥屏幕 |
| s15 | 176.91 | 4.80 | 我只是简简单单的坐在这里，把我想要讲的话全部讲清楚就好了。 | F1（简简单单） | 🚫 纯人物全屏 · 让画面呼吸 | 🚫 | ⑦人物动作 |
| s16 | 181.71 | 5.12 | 包括你会看到我有些时候一句话讲完了，我在埋头，因为我马上要去想我接下来要讲什么。 | F0 自嘲 + F3 强调 | 🚫 纯人物（让"埋头"动作画面自己说话）· 可加微小思考气泡 icon | 🚫 或 🎴 思考气泡 | ⑦人物动作 |
| s17 | 187.15 | 6.08 | 甚至这一条口播视频，我是没有去想过什么大纲的，我就是跟着想法讲。 | F3 强调（甚至/没有大纲）+ F1 自由感 | 「**没有大纲**」.pop 暖金 + 微小划掉 outline icon | 🎴 .pop + 🎴 erase | ⑨图卡 |
| s18 | 193.31 | 21.60 | 那整个视频也是 AI，就是 **Claude Code**（disp 订正 "Cloud Code"），根据 ASR 把我所有讲过的内容全部平铺了之后，然后呢去中间把我讲过的内容按照先后逻辑，按照逻辑的通顺程度把它组装起来，然后完成初剪，把它剪成了一条你现在正在看的这条视频。 | F2 实体（**Claude Code** / ASR）+ F4 工序链（平铺 → 组装 → 初剪） | **工序 .chain 3 节点**：平铺 → 组装 → 初剪 · Claude Code 终端截图缩略图 + ASR 字级时间轴片段（本视频的实际 ASR JSON 截图！） | 🎴 .chain + 📥 真截图（Claude Code 终端 + sentences.json 片段 + EDL csv 片段） | ⑥屏幕 + ⑨图卡 |

### E · 拐点（214.99-228.59s · 约 14s）

| # | t | dur | 句号文 | Trigger | 画面需求 | 来源 | 镜头家族 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| s19 | 214.99 | 11.36 | 所以说，如果说你也跟我一样，想在这个时代去适应，在真正的去拥抱、去学习、去了解，真正能够让 AI 去帮助你的生活的话。 | F1 转折锚（如果你也想…）+ F4 列举（适应/拥抱/学习/了解） | 🚫 纯人物 + 暖金过渡背景 + 后段加 mask reveal 行揭幕 | 🎴 .mrv 行揭幕 | ⑦人物动作 |
| s20 | 226.67 | 1.92 | **今天开始就是三件事情。** | **F1+F3 章节定调**（高光档） | **「**三件事**」.gate 大字**冲击 + 1/2/3 数字预告（暖金大字）+ tv_static 0.5s 闪断转场 | 🎴 .gate + 🎴 .tvstatic | ⑨图卡-大字 |

### F · 三件事章节（228.59-333.95s · 约 105s）

| # | t | dur | 句号文 | Trigger | 画面需求 | 来源 | 镜头家族 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| s21 | 228.59 | 12.48 | **第一，停掉你所有的这些 AI 课程，然后包括你每天刷视频，就是单纯的点收藏，而是真正的去考虑第一件事情，它能够帮你做什么事情。** | **F3 章节锚**（第一）+ F4 列举（课程/视频/收藏）+ F6 转折（而是） | **「**①**」大字角标**（左上）+「停掉 AI 课程」横贯字 + 课程图标灰色一一被红 ✗ 划掉（picto + erase）· 末尾「**它能帮你做什么**」.gate | 🎴 .picto + 🎴 erase + 🎴 .gate | ⑨图卡 |
| s22 | 241.39 | 8.16 | 现有的这个生活当中有什么样的事情它是能够帮你解决的，它能不能帮你解决，这是你要去解决的问题。 | F5 设问（能不能…）+ F1 概念 | .ask 大问号 + 「能不能？」punchline | 🎴 .ask + 🎴 .punchline | ⑨图卡 |
| s23 | 249.63 | 4.88 | 找到了你想要解决的工作的时候，这才是你去用上 AI 的第一步。 | F1 金句（第一步）+ F3 强调 | 「**第一步**」.gate 大字 + 微小目标图标定位 | 🎴 .gate | ⑨图卡 |
| s24 | 254.51 | 11.92 | 我现在 PPT 做下来，能不能你帮我去找到合适的图片，你能不能帮我去生成更好的图片，我现在要做的视频，有没有什么素材是网上能够去搜到直接下载好的。 | F4 列举（PPT/图片/视频素材）+ F5 设问（能不能/有没有） | **list4 4 项工作场景**：PPT / 找图 / 生图 / 找素材 · 每项 icon + 微小 ✅ | 🎴 .list4 | ⑨图卡 |
| s25 | 266.51 | 11.44 | **第二的话，你要记住，当 AI 在帮助你完成这件事情的时候，一定要去看，而不是说我点了一个需求，我发了一个需求，它就在我电脑上面跑，然后我就去刷视频。** | **F3 章节锚**（第二）+ F1+F3 强调（一定要去看）+ F6 转折（而不是） | **「**②**」大字角标** + 「**一定要去看**」.tbh 横贯藏字 + 「刷视频」灰色划掉 | 🎴 picto-② + 📝 text-behind + 🎴 erase | ⑨图卡 |
| s26 | 277.95 | 8.64 | 一定要记住，我要去看清楚，我要去了解清楚它为什么解决了这件问题，它是通过什么方式解决这个问题，我们是可以。 | F3 强调（一定/看清楚/了解清楚） + F1 重复结构 | 「为什么 / 怎么」.list4 双问 + .ask 问号 | 🎴 .list4 + 🎴 .ask | ⑨图卡 |
| s27 | 286.67 | 21.04 | 去问他的，他用的这个工具，比如什么叫 ASR，什么叫 TTS，什么叫 Image to Video，什么是这些模型到底是用来干什么的，我们都要去了解清楚，包括这一些模型哪些是开源的，什么是闭源的，这个过程当中，你能够了解你能够掌握的信息是远多于你看过的所有课程的。 | F2 实体（ASR / TTS / Image to Video）+ F4 列举（开源/闭源）+ F7 对比（掌握信息 vs 课程信息） | **术语 .list4 + 解码 scramble**：ASR / TTS / Image to Video / 开源/闭源 各一卡（暖金 mark + 简短 1 行说明）· 末尾「**远多于课程**」.splitcard 对比 | 🎴 .list4 + 🎴 .scramble + 🎴 .splitcard | ⑨图卡 |
| s28 | 307.71 | 8.48 | **第三，不要去想我到底在 AI 上面我学了多少，而是说我用 AI 做了什么事情。** | **F3 章节锚**（第三）+ **F1 行动金句**（高光档）+ F6 转折（不是…而是…） | **「**③**」大字角标** + **「**学了多少 vs 做了什么**」.splitcard 对比** + 末尾「**做了什么**」.gate 大字（高光） | 🎴 picto-③ + 🎴 .splitcard + 🎴 .gate | ⑨图卡 |
| s29 | 316.27 | 6.40 | 今天可能简简单单的我用它做了一个下象棋的小游戏，这是你的刚开始。 | F2 实体（象棋小游戏） | 象棋棋盘截图 / 简单 vibe coding 写的小游戏界面 · 「**刚开始**」.pop | 🎨 AI生成（象棋小游戏 mock）or 📥 真 demo 截图 + 🎴 .pop | ⑥屏幕 |
| s30 | 323.07 | 10.88 | 当你发现它能够完成一个你想这样的简单一个楚河汉界的象棋小游戏的时候，你就会发现它可以做一个围棋游戏，**最近有一个克苏鲁的围棋游戏**。 | F2 实体（楚河汉界 / 围棋 / 克苏鲁围棋）+ F3 强调（克苏鲁）+ F1 出圈关键词 | **克苏鲁围棋 i2v** 5s · 触手 + 围棋棋盘融合（重磅画面）· 「**克苏鲁围棋**」.tbh 横贯藏字 · 评论区话题钩 | 🎨 AI生成 i2v 克苏鲁围棋（gpt-image-2-vip 首帧 + Wan i2v）+ 📝 text-behind | ⑧隐喻 + ⑨图卡 |

### G · 暖收（333.95-371.87s · 约 38s）

| # | t | dur | 句号文 | Trigger | 画面需求 | 来源 | 镜头家族 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| s31 | 333.95 | 8.24 | 我希望你们今天各位先想一想，到目前为止我收藏了多少 AI 的课程，我又有多少的课程呢？ | F5 设问（多少？）+ F9 数字隐含 | 收藏夹缩略图 + 「**多少？**」.ask | 🎴 collection-recall + 🎴 .ask | ⑥屏幕 + ⑨图卡 |
| s32 | 342.19 | 3.28 | 我是真的把它点开了，真的学习了，真的在吸收了。 | F3 强调（真的×3）+ F1 反思 | 「真的点开 / 真的学习 / 真的吸收」.list4 三项灰色（未点亮 = 反讽） | 🎴 .list4（灰底） | ⑨图卡 |
| s33 | 345.47 | 0.64 | 那如果说。 | — 短 partial（并入 s34） | 🚫 | 🚫 | — |
| s34 | 346.67 | 5.52 | 你是真的想要上手，真的想要去理解，真的想要去感受一下智能体是怎么做的。 | F3 强调（真的×3）+ F1 行动 | 「**真的上手**」.gate | 🎴 .gate | ⑨图卡 |
| s35 | 352.27 | 4.96 | 我这里呢是有一些方案的，我也可以把它们做成 skill 去分享给大家。 | F2 实体（skill）+ F1 给出口 | 「skill」.pop + Anthropic/Claude Code 风格的 skill 文件 icon | 🎴 .pop + 📥 真截图（自家 .agents/skills 目录截图，dogfood） | ⑥屏幕 + ⑨图卡 |
| s36 | 357.23 | 14.64 | 那如果说你是真的需要，甚至你也想要跟我还有我们同频的很多朋友一起多交流的话，可以在评论区打一个交流两个字，然后进入我们的群，我们可以多交流，有什么问题呢你也可以问我，好吧。 | F4 列举（打交流/进群/问问题）+ F3 强调（同频朋友） | **outro 立体胶囊**（关注 + 评论「交流」+ 进群 3 件套）· **「**评论区打"交流"**」.gate 大字**（关键 CTA） + 节点 NEXUS 品牌印章 | 🎴 outro 胶囊（cards-skin .lc4 + 节点品牌色） + 🎴 .gate | ⑨图卡-CTA |

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## 来源四分流统计（草表 · 待精剪）

| 来源 | 出现处数 | 比例（约）| 备注 |
|---|---|---|---|
| 🎴 图卡（cards_locked）| ~35 处 | 主力 | 信息密集型 + 节点品牌 |
| 📝 text-behind 大字 | 4 处 | 钩子+主金句+dogfood 金句+三件事② | 帆船视觉招牌 |
| 🎨 AI 生成 i2v | 4 处 | s10 mayagi 模特 / s11 详情页 / s29 象棋 / s30 克苏鲁围棋 | gpt-image-2-vip + Wan i2v |
| 📥 真截图（dogfood）| 5 处 | s12 Apple Watch / s14 HF Studio / s18 Claude Code 终端 + ASR / s27 模型术语 / s35 .agents 目录 | dogfood 证据，本机随手截 |
| 📷 stock 视频 | 1-2 处 | s00 信息过载屏幕 | Pexels |
| 🚫 纯人物 | 3 处 | s15 / s16 自嘲 / s19 拐点呼吸 | 让画面呼吸 |

**SKILL §H 25% 硬规则核验**：粗算视频素材时长（AI i2v + stock + 真截图浮动）约 30-50s/全 372s ≈ 8-13%（B-roll 视频层）+ 图卡静态/动效 50-60%，**需 Phase 2.3 时按 25% 视频素材底线补足**（多用 AI i2v + Ken Burns 静图活化）。

## 镜头家族分布（多元性核账）

| 家族 | 出现处数（B-roll 段统计）|
|---|---|
| ①设备实拍 | s10（mayagi）/ s12（Apple Watch）/ s14（HF Studio） |
| ⑤微观特写 | s12 / s03（信息粒子） |
| ⑥屏幕质感 | s00 / s04 / s06 / s10 / s11 / s14 / s18 / s27 / s29 / s31 / s35（dogfood 主力） |
| ⑦人物动作 | s15 / s16 / s19 / s20 整段（钩子前段 + 暖收前段）|
| ⑧隐喻空镜 | s03（大脑+信息流）/ s30（克苏鲁围棋） |
| ⑨图卡 | 全片主力 |
| ②③④ 历史影像/油画/日常 | 本片**不出现**（题材限定 · 全 AI 工作流 dogfood，没有历史/油画/平民视角的语境）|

**核账结论**：本片镜头家族集中⑥+⑨（屏幕+图卡），二、三、四家族不强求，避免硬塞反失统一感（dogfood 题材本就该 high-tech 工作流质感）。

---

## ⚠️ Phase 2.1 关键诊断（用户审过再继续）

### 1. 钩子段（前置闸级）画面够不够实体？

s00 9.12s 钩子需求 = **课程墙 + 收藏图标 + 信息 ticker**。
- ✅ 想法实体：能复用 cards-skin .list4 改造 + AI 生成的 4-6 张 AI 课程封面 mock
- ⚠️ 风险：AI 生成假课程封面可能不真实 → 备选用真截图（B 站 / 视频号 / 抖音上「AI 课程」搜索结果截图，评论性引用 OK）
- **建议**：用真截图，更可信（dogfood 调性）

### 2. dogfood 段（s12-s18 · 93s）真截图密集 · 需备齐 5 份

| 段 | 真截图需求 |
|---|---|
| s12 | Apple Watch 录音界面 + 本机数据库 SQLite 终端 / 本地 ASR 模型（whisper / qwen3）的运行截图 |
| s14 | HyperFrames Studio 时间轴截图 / 本视频 gen_full.py 代码片段 / 渲染日志 |
| s18 | Claude Code 终端正在剪本视频的对话窗口 + sentences.json 内容片段 + EDL csv 片段 |
| s27 | ASR / TTS / Image to Video 模型术语 + 自家 .agents/skills/ 目录 |
| s35 | .claude/skills 自家 skill 文件夹截图（节点品牌一致） |

**这些都是本机本地随手截的真东西 · 不用外部搜源 · dogfood 调性天然满分。**

### 3. F2 实体证据 · ASR 订正（用户拍板 2026-06-22）

**用户拍板**：s06 实际口播提到三个智能体工具 = **Claude Code · OpenClaw · Codex**。ASR 把 "OpenClaw" 录成了 "Open Cloud"（同音误录），s18 "Cloud Code" → 应是 "Claude Code"（ASR 同义出错）。订正走 SKILL §C disp 显示层（chars 数据不动 · 字幕渲染时替换显示）。

| 句号 | 提到的实体 | logo 卡需求 | 来源 |
|---|---|---|---|
| s06 | **Claude Code / OpenClaw / Codex** + API + Agent | ✅ 三个智能体 logo 横排 + 「Agent」.gate 大字 | 📥 Anthropic logo + OpenClaw logo + OpenAI Codex logo |
| s08 | vibe coding | 🚫（概念词非品牌 · 用 .pop 花字） | — |
| s12 | Apple Watch | ✅ Apple Watch 真图 | 📥 Wikimedia/Apple 官网 PD |
| s18 | **Claude Code**（订正 "Cloud Code"）| ✅ Claude Code 终端截图 | 📥 自家本机 dogfood 截图 |
| s27 | ASR / TTS / Image to Video | 🚫（术语非品牌 · 用 .list4 卡） | — |
| s35 | skill（节点自家） | ✅ .agents/skills/ 目录截图 | 📥 dogfood 自家截图 |

**disp 订正字典**（写进 cards_locked.json 渲染前 patch）：
```json
{
  "Open Cloud": "OpenClaw",
  "Cloud Code": "Claude Code"
}
```

### 4. 克苏鲁围棋 i2v（s30 · 评论区出圈关键词）

- AI 生成首帧：gpt-image-2-vip · prompt 「触手与围棋黑白子融合，暗金调，电影感，竖屏」
- Wan i2v 5s · 触手缓动 + 棋盘灯光闪烁
- 预算：免费（本地 Wan 4090）+ 约 5-10 分钟生成
- 风险：触手在抖音/B 站红线？需轻度恐怖控制（不见血、不血腥），暗示性 OK