《从发现需求到做成项目：我是如何用 AI 辅助自己把一个真实问题变成工具的》B站视频分镜版脚本
用途：把当前文章初稿转成更适合 B 站录制的视频结构、口播节奏与画面安排。
建议时长：7~10 分钟
风格关键词：真诚分享 / 方法论总结 / 个人案例辅助 / 不空喊 AI 万能
一、这期视频最核心的一句话
很多值得做的项目，不是从“我要做个很厉害的东西”开始的，而是从“这件事我真的受够了，我想认真把它解决掉”开始的。
整期视频都尽量围绕这句话展开，不要散。
二、建议标题
标题方向 1：方法论型
- 我不是先想做项目，而是先被问题逼出来了一个工具
- 真实需求，才是 AI 项目的起点｜我的一次开发复盘
- 我是怎么把一个模糊想法，做成 AI 辅助项目的？
标题方向 2：更适合 B 站点击
- 不是 AI 帮我凭空做项目，而是我先被这个问题折磨太久了
- 当你不知道该做什么项目时，先看你每天被什么折磨
- 我用 AI 做项目后，才发现最重要的不是写代码
封面短句建议
先别找灵感，先找痛点项目，是被问题逼出来的AI 不是代替你，是放大你
三、推荐视频结构总览
- 开场钩子（先抛结论）
- 我的案例：这个项目是怎么被逼出来的
- 第一层方法论：什么样的问题值得做成项目
- 第二层方法论：不要急着写，先把需求说清楚
- 第三层方法论：从需求到 AI 辅助项目的 3 个步骤
- 收束：为什么真实需求比热门创意更适合个人开发者
- 结尾金句 + 号召互动
建议不要做得太像“讲道理视频”，一定要让案例穿插在中间，不然观众会觉得太空。
四、分镜 + 节奏版脚本
0. 开场钩子（0:00 - 0:25）
画面建议
- 先放几秒你手动改 JSON / 翻多个文件 / 对比规则的画面
- 再切到生成器界面或仓库结构
- 最后镜头回到你本人或配旁白
口播建议
大家好，这期我想聊一个我最近感触很深的事。
很多人现在都在说 AI 辅助开发、说 Vibe Coding，但真正难的其实不是“怎么让 AI 帮你写代码”，而是——你到底该做什么？
我后来发现，很多值得做的项目，根本不是从灵感开始的，而是从一个你已经被折磨了很久的问题开始的。
今天我就想借着我做的这个“SPT 现实主义数值范围生成器”，跟大家分享一下：我是怎么把一个模糊的不爽，慢慢做成一个真正能用的项目的。
屏幕字幕关键词
不是先有项目，才有问题而是先有问题，项目才长出来
1. 我的案例：这个项目不是想出来的，是被逼出来的（0:25 - 1:30）
画面建议
- 展示离线塔科夫相关画面
- 展示你以前手动改文件、对字段、比规则的流程
- 插入“没有生成器前 / 有生成器后”的对比画面
口播建议
一开始，我其实不是想“做一个工具”或者“搞一个项目”。
我只是想把自己的离线塔科夫体验，调得更接近我理解中的现实主义一点。
但真的开始维护整合包以后，我很快就被一类问题反复折磨： 不同 MOD 的数据结构不统一，武器、附件、弹药、装备数量又多，很多数值改完还要反复检查，碰到特殊物品时还不能直接套规则，只能单独处理。
这种事第一次做，你会觉得正常；但次数一多，它就不再只是麻烦了。它开始持续吃掉你的时间、注意力，甚至会磨掉你做这件事本来的兴趣。
我后来才反应过来：哦，原来我不是缺一个“点子”，我是已经有了一个很明确的需求，只是之前没认真把它当回事。
这里适合插入的对比演示
没有生成器前：
- 打开多个 JSON
- 对照规则手动改
- 保存、进游戏检查、发现问题、再改一轮
有生成器后：
- 调整规则
- 运行生成器
- 输出结果并检查
这段是整期视频里最能建立“具体感”的地方，建议一定保留。
2. 什么样的问题，值得被做成项目？（1:30 - 2:40）
画面建议
- 用字幕卡片分 4 点展示
- 画面可以继续放仓库文件、规则文件、输出结果切换
口播建议
所以第一个问题其实不是“我要做什么项目”，而是：什么样的问题，值得被我做成项目？
对我自己来说，至少有四个判断标准。
第一，它是不是会反复出现。 如果一件事你已经做了很多次，那它大概率就不是偶然工作，而是一个稳定存在的需求。
第二，它是不是很容易出错。 如果这件事特别依赖手工复制、人工记忆、来回核对，那它就很适合被程序接管。
第三，它是不是正在吞掉你的主线目标。 你本来想做的是更好的体验，但最后大把时间都花在了底层维护和重复劳动上。
第四，它能不能被你讲清楚。 也就是你能不能说出：我到底在处理什么、我最后想得到什么、哪些地方不能乱来、我怎么知道自己做对了。
如果一个问题已经满足这几条，它通常就已经不只是“麻烦”，而是一个项目的起点了。
屏幕可同步打字的四句话
反复出现容易出错吞掉主线目标可以被讲清楚
3. 不要急着写工具，先把需求说清楚（2:40 - 4:00）
画面建议
- 展示一张简单流程图：
感受 -> 需求 -> 输入/输出/边界/验证 - 可插项目目录：
input/、rules/、output/、tests/
口播建议
很多人一想到做项目，第一反应都是：要不我写个小工具试试？
但我后来发现，真正关键的不是赶紧打开编辑器，而是先把那个模糊的“烦”拆开。
比如对我来说，我后来会逼自己先回答几个问题：
- 我现在到底在处理什么？
- 我最后到底想要一个什么结果？
- 哪些地方是不能乱来的？
- 我怎么判断自己是真的做对了？
当这些问题回答不清楚的时候，你就算立刻开始写，后面大概率也会不断返工。
但一旦这些问题说清楚了，项目就不再只是“我想做个工具”，而是一个已经有边界、有目标、有验证标准的东西。
这一步其实特别重要，因为它决定了你后面是在“瞎做”，还是在“推进一个明确的问题”。
4. 从需求到 AI 辅助项目，我主要做了 3 件事（4:00 - 6:40）
画面建议
- 这是整期视频的核心章节
- 每一小节单独上一张大标题卡
- 节奏要稳，不要太赶
4.1 需求精炼：做减法是艺术（4:00 - 4:45）
口播建议
第一件事，就是做减法。
很多人用 AI 做项目时最容易犯的错误，不是做得太少，而是太想一口气做太多。
但我后来越来越相信，第一步最重要的不是功能多不多，而是你能不能先把最核心的问题解决掉。
这其实就是 MVP，也就是最小可行性产品的思路。先做一个自己真的能用、能帮自己省时间、能验证方向的最小版本。其他东西以后再长。
我的这个项目一开始也不是完整形态，它最初只是先把最核心的数值处理流程跑通。后面的规则管理、例外覆盖、图形界面、测试这些东西，都是后来慢慢补起来的。
屏幕关键词
先做减法先跑通最痛的部分MVP 优先
4.2 文档先行：先写 PRD 和 TRD（4:45 - 5:35）
口播建议
第二件事，就是不要急着让 AI 写代码，先让它帮你把文档写清楚。
这是我现在体感特别强的一点。
因为代码写得再快，如果前面的需求、边界和目标没说清楚，后面基本还是会返工。AI 的确能很快给你一版能跑的东西，但如果你给它的输入本身就是糊的，它只会很快地把这份模糊也一起放大。
所以我现在会更倾向于先写两类东西：
一个是 PRD（产品需求文档），讲这个项目到底要解决什么问题，核心价值是什么； 一个是 TRD（技术需求文档），讲大概要怎么实现，输入输出是什么，边界在哪里，哪些地方容易出错。
这一步看起来像是“写文档”，但本质上其实是在逼自己把脑子里的感觉变成可执行的任务说明。
而这些文档，也可以在项目的后续迭代中，继续被修改、被完善、被 AI 正确理解。
4.3 迭代开发：高频提交，小步快跑（5:35 - 6:40）
口播建议
第三件事，就是小步快跑。
我现在越来越不相信那种“大干一场，一次做完”的节奏了。对个人项目来说，更稳妥的方式反而是：每次只推进一个小问题，然后高频提交、反复验证。
比如先把一个输入处理好，再补一段规则；先让核心流程能跑，再慢慢补界面、补例外机制、补测试。
在这个过程中，我会尽量把自己的角色切成两半： 一半像产品经理，负责判断现在最该做什么、什么先不做； 另一半像代码审查员，负责检查 AI 或做的判断和指令到底靠不靠谱，有没有跑偏。
对我来说，AI 最舒服的用法，不是把方向也一起交出去，而是让它帮我提速，而我自己始终负责判断、取舍和验收。
本段收束句
所以如果要把这一段压缩成一句话，我会说：
先做减法，再写清楚，最后小步快跑。
5. 为什么真实需求，比热门创意更适合个人开发者？（6:40 - 7:45）
画面建议
- 回到相对平静的口播镜头
- 可以放一些仓库迭代、提交记录、规则文件演进的画面
口播建议
把前面这几步真正走过一遍以后，我反而越来越确定一件事：对个人开发者来说，最值得做、也最容易做下去的项目，通常不是那些听起来最炫的，而是那些你自己真的在反复使用、反复碰到、反复想把它做好一点的东西。
原因很简单。
第一，你自己就是第一用户。你知道哪里最痛，哪里最值得优先解决，哪里其实只是看起来很酷、但根本不重要。
第二，真实需求会给你持续反馈。你会一直用它，所以你会一直知道哪里顺、哪里不顺、哪里还要改。
第三，它会逼着你保持克制。你不会轻易把项目做成一个越来越大的空壳，因为你心里很清楚什么是真的有用，什么只是“看起来很厉害”。
所以比起追一个听上去很炫的热门点子，我现在反而更相信：认真看清自己到底在被什么问题反复折磨，这件事本身就已经很接近项目起点了。
6. 结尾收束（7:45 - 8:30）
画面建议
- 回到正脸口播
- 最后可以叠加项目界面 / 仓库画面 / 成果展示
口播建议
如果这期视频最后只能留一句话给大家，我希望是这句：
很多值得做的项目，并不是从“我要做个很厉害的东西”开始的，而是从“这件事我真的受够了，我想认真把它解决掉”开始的。
对我来说，这个现实主义数值生成器就是这样来的。它不是某个突然冒出来的宏大创意，而是从长期重复、长期出错、长期消耗我精力的问题里，一点点长出来的。
而 AI 在这个过程中最有价值的地方，也不是替我凭空造一个项目，而是帮我更快地把这些问题梳理清楚、写成文档、搭出原型，再通过一次次小步迭代，把它慢慢推进成一个真的能用的工具。
如果你也想开始做自己的项目，不一定非得先逼自己想一个特别大、特别新、特别震撼的题目。 先看看自己最近到底在被什么事情反复打断、反复消耗、反复折磨。
很多项目，可能就藏在这里。
结尾互动引导
- “如果你也有一个一直想解决的问题，欢迎发在评论区。”
- “如果你想看我后面具体聊这个生成器是怎么做的，也可以告诉我。”
五、剪辑与节奏建议
1. 每 20~30 秒最好有一个画面变化
避免全程纯口播，容易掉 retention。
2. 一定要保留“前后对比演示”
这是整期视频里最有说服力的部分，比讲道理更有力量。
3. 金句字幕不要太多，抓 3~4 句就够
推荐保留：
项目不是先有灵感，才有需求先做减法，再写清楚，最后小步快跑AI 不是代替你，而是放大你很多项目，其实藏在你长期忍受的问题里
4. 节奏分布建议
- 前 1 分钟：一定要抓人
- 中间 3~4 分钟：方法论核心
- 后 2 分钟：收束价值观 + 互动引导
六、你录制时可以注意的口播习惯
- 多停顿，不要一口气讲太满
- 每段尽量只讲一个核心意思
- 带一点“我后来才意识到”“我当时其实没想那么多”这种真实复盘语气
- 不要讲得像教程，更像经验分享
七、如果还要继续下一步
这个分镜版脚本之后，还可以继续细化成两种版本：
- 极简提词器版：适合你直接照着录
- 完整版剪辑台本：精确到每一段配什么画面、字幕和转场
贡献者
SamuelNOTCuriousMeow