AI 动画自动化生产提效合辑

02策略与路径

1. 01

   以 Exit Criteria（准出条件）驱动 5 阶段路线图（静态布局 → 动态注入 → 全流程串联 → 多学科扩展 → 批量化），每阶段设明确的准出条件，不达标不进入下一阶段

2. 02

   为每条产品线设定可验证的目标口径：单剧本制作周期 5 天→3.5 天以内、新人上手 1 天→半天、图片可用率 ≥70%、视频可用率 ≥50%、单剧本 API 成本可预估可追踪——阶段汇报中明确区分「已达成 / 目标 / 未解决」

3. 03

   建立证据分级制度（实测 / 阶段性试测 / 估算 / 目标 / 待测，共五级），明确「产物门」与「项目价值门」分离，杜绝将目标值汇报为已达成——简历与汇报中只引用可复现口径的数字

4. 04

   坚持「确定性环节优先产品化，AI 不确定环节先验证关键假设」——一站式平台实测首帧素材可用率仅约 40% 后主动收缩，结合抽卡率与成本分析输出「API 接入 ≠ 生产能力」关键复盘，资源转向确定性提效工具

5. 05

   对「AI 生成 PPTX 课件」做底层技术选型判断：市面开源方案本质只有图片式（不可编辑）与 HTML 转换两种；对 PPT Master 等原生可编辑路线（DrawingML）逐项评估后判定其「逐页画 SVG、高度依赖模型、随机性大」与公司「限定模板、限定内容、产物须可被制作人员接手修改」的约束不契合——最终走「确定性脚本 + 模板槽位映射 + 以上游布局为准」路线，把 PPT Master 降为技术储备

6. 06

   对 11 条技术路线分级治理（4 条已推广 / 2 条活跃 / 5 条降级为技术储备），其中英语结构化生成主线被 7 月产品文档指定为唯一真源——资源持续向在产验证的路线倾斜

7. 07

   与数学 / 生物 / 文科 / 剪辑 4 类业务方代表深度对齐需求，输出项目主线、阶段 spec、技术附录与离职交接文档等完整 PM 文档

03工具与作品全景