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先在 clarify / merged 层保留这条内容，再提炼真实任务、状态与主题
直接看当前 lane、kind、状态和最近一步，而不是先读长解释。
创作者的资产，正在从作品变方法。 - 最近在梳理整个AI视频赛道，观察到一个蛮有意思的现象。 其实从Seedance 2.0发布之后，据行业人士向AI普瑞斯透露，按日消耗占比计算，Seedance已占据市场超八成份额，可灵约占14%，其他模型加起来不到6%。 可以说，模型层面的竞争已经有了一个阶段性结果。 但与此同时，我跟身边几个真正在用AI做视频生产的朋友聊了一下，他们现在最大的困扰并非是模型能力。 其实只要做过AI视频项目的朋友应该都有体会，你在一个工具里写好了剧本，复制到另一个工具里生成分镜图，生成完再导到下一个工具做视频...... …
capture 负责预览和溯源；真正的确认、勾选和状态变更仍落在 Todo / Today-Focus 这些真实状态源里。
这条事项当前还在 capture / clarify 预览层，先看详情和来源，再决定是否进入执行视图。
当前这条事项还没有稳定进入 strict writeback，所以这里只展示现状和下一步。
这里直接显示 summary preview 和 transcript 片段，方便你判断这条提炼是否靠谱。
创作者的资产，正在从作品变方法。 - 最近在梳理整个AI视频赛道，观察到一个蛮有意思的现象。 其实从Seedance 2.0发布之后，据行业人士向AI普瑞斯透露，按日消耗占比计算，Seedance已占据市场超八成份额，可灵约占14%，其他模型加起来不到6%。 可以说，模型层面的竞争已经有了一个阶段性结果。 但与此同时，我跟身边几个真正在用AI做视频生产的朋友聊了一下，他们现在最大的困扰并非是模型能力。 其实只要做过AI视频项目的朋友应该都有体会，你在一个工具里写好了剧本，复制到另一个工具里生成分镜图，生成完再导到下一个工具做视频...... …
创作者的资产，正在从作品变方法。 - 最近在梳理整个AI视频赛道，观察到一个蛮有意思的现象。 其实从Seedance 2.0发布之后，据行业人士向AI普瑞斯透露，按日消耗占比计算，Seedance已占据市场超八成份额，可灵约占14%，其他模型加起来不到6%。 可以说，模型层面的竞争已经有了一个阶段性结果。 但与此同时，我跟身边几个真正在用AI做视频生产的朋友聊了一下，他们现在最大的困扰并非是模型能力。 其实只要做过AI视频项目的朋友应该都有体会，你在一个工具里写好了剧本，复制到另一个工具里生成分镜图，生成完再导到下一个工具做视频...... 一条60秒的短片，可能要五六个工具来回切换。 但这还只是工具层面的碎片化，更隐蔽的问题在上下文层面。比如做系列短剧，每次开新一集，都要重新上传角色图、描述设定、解释人物关系。 MergeMate有一篇关于AI视频制作流程的分析，把这类问题归纳得很精准：上下文丢失、版本混乱、模型切换开销、反馈无法回流到生成环节、项目之间没有记忆。 「这些是工作流问题，不是模型质量问题。更好的模型有帮助，但不会自动解决生产混乱。」 言下之意就是，行业竞争的焦点正在往上挪，从模型层挪到工作流层。 #深度思考[话题]# #AI视频[话题]# #Seedance[话题]# #Flova[话题]# #AI工具[话题]# #短视频创作[话题]# #AIGC行业[话题]# #AI工作流[话题]# #视频生成模型[话题]# #创作者干货[话题]# 创作者的资产，正在从作品变方法。 - 最近在梳理整个A... http://xhslink.cn/o/1qWUx7JxzsN 戳进【小红书】阅读这篇分享笔记~ resolved_url: https://www.xiaohongshu.com/explore/6a685df1000000000e03454a xhs_capture_status: success
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