我的小心得
我这次想解决什么，或者想试什么
我是个做AI漫剧短视频的创作者，平时的工作流是这样的：
- 写剧本 → 2. 手动拆分镜头 → 3. 逐个写视频生成提示词 → 4. 去MXAI平台上传参考图 → 5. 填参数点生成 → 6. 等结果下载 → 7. 剪辑拼接
痛点：步骤3-5是纯体力活——15秒一段的视频，41个镜头要写41组提示词、上传N张参考图、点41次生成按钮。重复劳动占了80%的时间，真正花在创意上的精力反而被稀释了。
我想试试：能不能用 TraeCode 把这套流程自动化——给我一个剧本，它自动拆镜、自动写提示词、甚至自动调API生成视频？
我是谁，为什么这件事对我重要
我是一个非程序出身的AI内容创作者——不会Python，不会API对接，平时就是靠TraeCode帮我写点简单脚本、调点格式。
但这次想做的事不一样：Coze（扣子）搭Agent + MXAI视频生成API + TraeCode写本地自动化脚本，是个跨平台的串联工程。如果能跑通，意味着：
- 以后写剧本的当天就能拿到成片草稿
- 可以批量试不同画风、不同镜头节奏
- 把"创作者"从"搬运工"里解放出来
我是怎么把 TraeCode 慢慢用顺的
第一步：先画一张流程图
我没直接丢代码让Trae跑。先让它帮我梳理清楚整个工作流的节点和数据流：
剧本文本 → [TraeCode: 拆分镜组(15秒/组)] → 分镜JSON
分镜JSON → [TraeCode: 按画风锚点写Seedance提示词] → 提示词列表
提示词 → [Coze Agent: 调MXAI全能参考模式API] → 视频URL
视频URL → [TraeCode: 下载+重命名+按组归档] → 本地素材库
这一步花了大概1小时，Trae帮我把每个节点的输入输出都定义清楚了，还给了JSON Schema——后面Coze搭Agent时直接照搬。
第二步：拆镜脚本——TraeCode最给力的场景
这是整个流程里最核心也最容易出错的环节。我一开始的prompt太笼统：“帮我拆镜”，结果出来的东西东一榔头西一棒子。
后来Trae教我把约束条件写死：
- 分组规则：每组固定15秒，文艺片每组4-6个镜头
- 画风锚点：每条提示词末尾必带新海诚画风描述
- 跨组一致性锁：角色外观、光线条件不能跳
- 禁用词：禁止用"电影级画质"这类空泛描述
把这4条硬约束塞进System Prompt之后，拆镜质量直接从"能用"变"够用"了——41个镜头分11组，每组时长误差不超过2秒，画风描述一字不差。
第三步：踩坑 + 绕路
不是所有环节都顺利的：
坑1：Coze模板Agent失控
一开始偷懒用了Coze的"视频导演"模板，结果模板自带了"输出HTML+纸感风设计"的硬编码行为，无论我怎么在对话里发规则都压不住。最后TraeCode帮我写了个脚本，直接调Coze API新建空白Agent，绕过了模板问题。
坑2：MXAI图片上传的隐藏控件
TraeCode帮我分析了MXAI的上传按钮——那个input是display:none的，普通点击无效。Trae给的解法：el.style.display=‘block’ + 触发change事件，一次就通了。
坑3：浏览器自动化反复掉线
这个没完全解决，Trae帮我写了个本地HTTP服务（PowerShell脚本），把参考图先托管到本地，浏览器自动化时直接传http://127.0.0.1:8933/xxx.png ，省了很多上传的麻烦。
现在的状态
跑通了半自动版本：
TraeCode自动拆镜 + 写提示词（10秒出41条）- 参考图本地托管 + Coze调MXAI API上传
视频生成还需要在MXAI网页端确认（API鉴权还在调）- 下载归档脚本写了一半
我最后做成了什么，想给后来的人留一句什么建议
做成了什么
- 把AI漫剧的创意-制作周期从3天压缩到半天
- 产出了一套可复用的分镜规则 + Seedance提示词模板
- 搭了一半的自动化流水线（拆镜→提示词→API调用）
给后来人的建议
1. 先手动跑一遍，再自动化
别一上来就想搭全自动Agent。先手动跑一遍完整流程，搞清楚每个节点的输入输出长什么样，再让TraeCode帮你自动化。我一开始跳过手动环节直接搭Agent，浪费了3天在模板坑里。
2. 把约束条件写死在System Prompt里
"每组15秒"比"帮我分组"效果好10倍。规则越具体，AI输出越稳定。TraeCode特别擅长帮你把模糊需求转成精确约束——先用它写好System Prompt，再丢给别的平台。
3. 不会写代码不代表不能用API
TraeCode可以帮你写Python脚本调任何API。MXAI的API Key拿到后，Trae给我写了3个函数就跑通了视频生成。别被"API"这俩字吓住。
4. 积分省着用
现在TraeCN的积分是按量扣的，长对话烧积分特别快。我的策略：简单任务用DeepSeek-V4 Flash（0.05x倍率几乎免费），复杂任务再上高端模型。固定流程固化成Skill，避免反复纠偏。