别再抽卡了。把 AI 视频创作，变成一门可控、可复盘、可增长的生意。
一支 25 人的 AI 制作班组住进你的通讯录，从选题调研到评论区回复，全链路替你干活—— 你只做三件事：定方向、拍板、收钱。
如果你用 AI 做过视频，这个循环你一定不陌生：
写一段提示词 → 生成 → 不对 → 改两个字 → 再生成 → 还不对 → 换个模型再试 → 终于有一条能用的 → 发现角色脸变了 → 重来。
一条 30 秒的成片，背后是几十次生成、几百块额度、大半天时间。更要命的是：这次试出来的手感，下次还要重新试——经验没有沉淀，成本没有下限。
| 抽卡式创作 | HyperReality 的答案 |
|---|---|
| 提示词靠灵感，好坏看运气 | 25/30 字段镜头卡：每个镜头的语言、构图、运镜、光档、情绪、台词全部结构化，生成前就知道会得到什么 |
| 生成完才知道不行 | 导演评审前置拦截：6 问评审 + 5 维评分在渲染之前打分，不及格的镜头根本不允许烧额度 |
| 角色/商品每次长得不一样 | 定妆照锚定：角色 8 角度、商品英雄照绑定编号逐镜注入，一致性是纪律不是祈祷 |
| 营销内容随口吹牛 | 事实红线闸机：宣称不得超出官方口径，创意前提与产品真实使用前提必须自洽——一票否决 |
| 试错经验随风而散 | 组织记忆：每一次生成、每一次审批、每一次驳回理由都进事件库，下次自动召回 |
精细化控制的本质，是把「生成后筛选」变成「生成前锁定」。 抽卡次数从十几次降到一两次，省下的不只是 API 额度，还有你最贵的东西——注意力和时间。
早上 8:00，你端着咖啡坐下，手机上是早八点战报：昨天发布的 3 条视频，抖音那条播放 12.6w、完播 41%，小红书那条评论区冒出 17 条新评论——其中 3 条夸赞助手已经按你的口吻回了，1 条问「真的能保温 24 小时吗」被标记为「待你拍板」，还有 1 条疑似投诉已经标红并附好了处置建议。
你抿了一口咖啡，点开那条待拍板的评论，改成自己的语气，一键发出。
上午 9:30，你对着工作台说了一句：「这周给星芒保温杯出 5 条抖音种草片，预算 50 次渲染额度。」 ——这就是 Quest。系统把目标拆成任务卡：情报官先去扒商品评价和竞品空位，创意策划出主题，制片人出 PRD，剧本师、分镜师、提示词工程师依次上工。每个关键节点，一张审批卡推到你面前：情报档案、创意主题、PRD、镜头提示词、定妆照——你只在真正需要人味的地方出现。
中午，5 条片子的渲染脚本已经躺在 CMS 里。你打开「脚本管理」，每条脚本都是结构化的 Markdown，版本链清清楚楚。你改了 S02 镜的一句台词，保存——自动生成 v2 版本，字段校验重新跑过。然后你点了「批量渲染」。
下午你去拍了别的素材。渲染师盯着 Seedance 的队列，剪辑师把渲染好的片段合成、上字幕、按平台规格包装。傍晚，发布专员用模拟人工的方式把成片传上抖音和小红书（新平台首发，审批卡会拦一道）。
夜里你睡了。夜班员工没睡：每 2 小时采集一次账号数据，每 30 分钟扫一遍评论区，阈值告警、差评分流、早八点战报准时生成。明早 8 点，新的战报又会躺在你的手机上。
这不是科幻片的排期表——这是这套系统里每天都在自动运转的三条管线（叙事片 / 营销片 / 账号经营）。
「我这个类目最近什么选题完播率最高？」「这条片子的钩子换成疑问式会不会更好？」
随口问，系统基于你的素材库、历史数据和组织记忆回答。不问过程，只要答案。
「给新品出 3 条小红书测评片，周五前要。」
系统自动拆解成任务卡链条：调研 → 策划 → PRD → 剧本 → 分镜 → 提示词 → 定妆照 → 渲染 → 后期 → 发布 → 监控。断点续跑——中途改主意、改素材、改预算，接着跑，不重来。
「每周一三五晚 8 点发抖音，发完自动盯数据，差评 30 分钟内给我处置建议。」
用触发器把重复性经营动作编排成 7×24 自动流：定时发布 → 数据采集 → 评论分流 → 战报生成。编排一次，天天受益。
创作者的电脑里都有一片坟场：最终版.mp4、最终版v2.mp4、真的最终版.mp4……
HyperReality 的 WorkData 数据底座把素材管理变成了一等公民：
- 素材库：商品图、参考图、定妆照、片段、成片，全部带版本链和溯源（来源、授权风险、置信度），sha256 幂等去重——同一张图永远不会存两遍
- 渲染脚本 CMS：每条镜头脚本都是版本化的 Markdown，工作台里直接看、直接改，改完自动重跑质量校验；手动单镜渲染、整片批量渲染、全自动连锁（渲染→后期→发布→监控）三档任选
- 组织记忆：每条片子的创作过程（哪版钩子被毙了、为什么）都沉淀为可检索的记忆——三个月后接同品类商单，系统记得你上次怎么赢的
- 全程留痕：每个镜头、每次审批、每次发布、每条回复都是 append-only 事件，哈希链防篡改。给谁看都有据可查
内容生意的残酷在于：流量不睡觉。
- 数据看板官：每 2 小时采集一次播放/点赞/涨粉/转化，阈值异常立刻告警
- 评论区运营：每 30 分钟扫一遍评论——夸赞的按你的口吻自动回，咨询的生成候选回复等你拍板，投诉维权类直接标红告警，敏感内容一律不许碰
- 早八点战报：昨天发生了什么、今天该干什么，一页纸说清
你睡觉的时候，系统在替你守店。
25 个数码员工入驻之后，主理人们发现了一个新问题：员工越强，自己越忙——选题方向要自己定、排期冲突要自己调、每条投流要自己批、评论区风向要盯。数字员工解决的是「手」的问题，没解决「脑」的问题。
一家内容公司的总经理做什么？三件事：做决策、带团队、向董事会（你）汇报。数字CEO 把这三件事机器化——它统领全部 25 个数码员工，对内容经营结果负责；你只做三件事：定方向、拍板、收钱（这正是本系统开篇的承诺，数字CEO 让它真正闭环）。
| 场景 | 有了数字CEO 之后 |
|---|---|
| 选题与排期 | 常规选题它按策略自动排产；重大方向调整（换赛道/开新号/改人设）走六步深度分析（情报→案例回忆→多方案→红队挑刺→影响预估→建议书）报你拍板 |
| 发布与口径 | 日常发布在围栏内全自动；涉广告法敏感口径/对外承诺，形成「情况-选项-建议-依据」请示单，你 30 秒批完 |
| 投流与预算 | 小额测试它自主；超预算上限必请示；月度投流复盘进月度董事会包 |
| 团队管理 | 每周给每个数码员工打分（表扬/关注/辅导）；连续不达标的（比如剪辑良品率持续垫底），它出具汰换诊断书+新员工设计方案报你批准——汰换不是删除，是基因重组 |
| 汇报 | 每日晨报（发了什么/数据如何/需要你决策几件）IM+App 双通道推送；你有空看一眼，没空它也把账号看得好好的 |
- 默认关闭：数字CEO 出厂即关闭；启用须你亲手完成六步深度授权（风险揭示/逐条确认/预算与权限三滑杆/试用计划/身份核验/签署留痕）；
- 先影子后试用：先当 3 天「影子」只模拟不执行（你可以对照它的判断和你的判断差多少），再 7 天试用（权限自动减半），到期不自动续期，去留你定；
- 五级权限：小事它定（L2 公司CEO），矩阵号/大额归集团CEO（L3），涉大钱/对外承诺/围栏放宽必请你（L4），禁区物理熔断（L5）；
- 经营剧场：打开系统首页就是经营剧场——数字CEO 与 25 人制作班组的全息形象站在舞台中央，晨报它主动讲，请示它举着等你批；
- 全链留痕：它的每个决策、你的每次授权与批准，都写进不可篡改的事件账（哈希链可验）。
pnpm db:migrate && pnpm db:seed:video && pnpm dev → 打开首页即是经营剧场（星芒好物工作室已有一位试用期中的公司CEO）；「董事长视图」可体验授权、裁决、绩效评议与汰换提案全流程。
| 能力 | 一句话 |
|---|---|
| 好莱坞级制作引擎 | 融合 SuperMickey 四层架构（剧本→制作→渲染→后期），25/30 字段镜头卡、5 维导演评分、203 个导演级技能库、11 大题材世界 |
| 25 个数码员工 | 制作班组 21 个（总导演/情报五站/创意/制片/剧本/分镜/提示词/质检/定妆照/渲染/剪辑……）+ 经营班组 4 个（调研/发布/看板/评论），与人类员工同通讯录、同会话、同记忆 |
| 10 道审批门 | 情报/主题/PRD/定妆照/提示词/渲染/发布/评论……每个关键动作都是原生审批卡，围栏三级授权（自动/审批/禁止），高风险动作永远先过人 |
| 事件溯源数据底座 | 五元事件 append-only + SHA-256 哈希链（WorkData），「模型可见即已记录」，崩溃重放零丢失 |
| Quest 引擎 | 目标自动拆解为任务卡，replay 断点续跑——长链路生产不怕中断 |
| 全平台 RPA 发布 | 模拟人工上传：抖音/小红书/B站/YouTube 已适配，TikTok/视频号预留；人工节奏防风控，单账号日上限熔断 |
| 模型自由 | 任意 OpenAI 兼容端点（DeepSeek/Kimi/智谱/OpenAI），按成本/时延/任务类型三维权衡路由；渲染侧 Seedance 2.0，可扩展 Kling/Pika/Runway |
git clone https://github.com/geniusdapeng-collab/hyperreality-system.git
cd hyperreality-system
corepack enable && pnpm install && cp .env.example .env
pnpm db:migrate && pnpm db:seed:video # 需要 PostgreSQL 17 + pgvector
pnpm dev # server :8787 / web :5173Apache-2.0（vendor/dsh 与 vendor/dsh-im 为 MIT）。
开箱即运行态：db:seed:video 完成即进入一个内容团队高频重度使用的全模拟运行态——经营剧场（默认首页 /，职场/舞台双视图：等距 2.5D「片场」里编剧/分镜/剪辑各就各位，绿幕/摄影机/灯架/场记板一应俱全，员工打字/踱步/举手/庆祝全由事件实时驱动，点举手员工原地批准驳回）有数字CEO 简报、员工卫星群（编剧/分镜/素材/排期/评论处置）、待决策请示、实况字幕流，全部为演示数据 + 内置确定性模型（零外部依赖）。页面顶部常显琥珀色横幅提示「当前为全模拟运行态」，点击「接入真实数据 →」进入落地向导（/onboarding）：① 环境自检（自动）→ ② 真实大模型（DeepSeek/Kimi/智谱/OpenAI 预设一键填，真实试调通过才落盘，保存即全链生效免重启——剧本/分镜/文案合成即刻转为真实推理）→ ③ 经营主体 → ④ 启用真实模式（横幅熄灭，全程五元事件留痕）。ask 问询另支持联网实时检索事实面（ASK_WEB_SEARCH=1，Bing RSS，keyless）——比如直接问「这周站内热播的科普视频都在用什么开头钩子」。