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GoodCase.ai · AI提示语案例合集
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创作者方法 · 非官方归纳

nawalsehar · 电影感旅行漫游

基于公开证据的非官方归纳,不代表作者本人发布或背书。

查看父 Skill:电影感旅行漫游 →

从 nawalsehar 的 3 个已发布 Case 中归纳出的「电影感旅行漫游」方法。

3 Cases · 1 位作者 · AI 视频 · 最近例证 2026/09/10

Seedance 2.5 山林徒步电影感跟拍短片
韩国山间夏日露营
夏夜乡村集市烟火漫游

已验证 · 可安装 Agent Skill

SKILL.md + .skill

把这套方法装进你的 Agent。

npx skills add LearnPrompt/goodcase-lite --skill travel-city-walk-by-ewg9kn --global --copy --yes --full-depth
下载 .skill ↓查看源码 ↗

安装合约

  • ✓ 标准 SKILL.md frontmatter
  • ✓ 输入、流程、输出、验收、安全边界
  • ✓ 内置 Case 证据与作者署名
  • ✓ 已通过 skill-creator 校验与打包
  • ✓ 已于 2026-11-05 通过 `npx skills add` 真实安装验收

方法骨架

  1. 01按场次切,每场标时间码和地点名,一场一个动作一个运镜
  2. 02台词写进那一场里,只让一半的场次开口
  3. 03质感写成参数:胶片颗粒、24fps、浅景深,连装备一起锁进一致性段

为什么形成 Skill

同一作者有 3 个已发布 Case 重复出现这套方法;热度不参与成 Skill 的门槛。

查看跨作者通用 Skill →

Case 证据

先看作品,再判断这套方法值不值得学。

3 Cases
夏夜乡村集市烟火漫游
AI 视频X收录 2026/09/15

夏夜乡村集市烟火漫游

一个夏夜,一场小小的县集市,一千段回忆。使用 seedance 2.5 创作。提示词:创作一段 30 秒超逼真、富有电影感的美国县集市……

Skill · nawalsehar · 电影感旅行漫游

提示语

创作一段 30 秒超逼真、富有电影感的美国县集市 vlog,跟随一位年轻美国女性度过温暖的夏日晚间。开场时,随着金色阳光渐退,她走进一座乡村小集市;随后乘坐 Ferris wheel、与人分享新鲜出炉的漏斗蛋糕、尝试套圈游戏、漫步于家庭游客和本地摊贩之间、聆听现场乡村乐队演奏,并观看烟花照亮夜空。 让集市显得真正本地化且充满生活气息,呈现尘土小径、皮卡车、食品摊位、木制摊棚、串灯、儿童、家庭、农田和发光的游乐设施。角色外貌和服装在全片中保持完全一致。 使用逼真的 hand

来源热度 · X
55
稳定度
77
查看 Case →
韩国山间夏日露营
AI 视频X收录 2026/08/30

韩国山间夏日露营

逃进韩国山间的夏日时光:搭建营地、户外烹饪,在暮色天空下放松身心。Crea

Skill · nawalsehar · 电影感旅行漫游

提示语

创作一段30秒、16:9、超写实的韩国夏日露营视频。一名年轻韩国女性驾驶紧凑型SUV抵达宁静的山间营地,将车停在碎石路上,卸下露营装备,并亲手在草地上搭建帐篷。 展示真实的帐篷布料、柔韧支杆、地钉、自然风力和可信的人体动作。随后,她使用便携式炉具准备一顿简单的户外餐,在平底锅中翻炒蔬菜,柔和蒸汽自然升起。 随着午后渐渐过渡到柔和的傍晚,她关掉炉具,坐进折叠露营椅,喝一口饮料,平静欣赏周围的韩国群山与森林。 使用流畅的 documentary-style camera move

来源热度 · X
63
稳定度
77
查看 Case →
Seedance 2.5 山林徒步电影感跟拍短片
AI 视频X收录 2026/08/19

Seedance 2.5 山林徒步电影感跟拍短片

Every trail has a reward. Seedance 2.5 makes every step feel naturally immersive. Created with Seedance 2.5. Prompt: A y

Skill · nawalsehar · 电影感旅行漫游

提示语

一位年轻旅行者徒步穿过葱郁的山林,走过横跨潺潺溪流的木桥,抵达一处隐藏在覆满苔藓的岩石间的壮丽瀑布。超写实旅行纪录片,真实的徒步动作,逼真的环境物理效果,自然的英语口型同步,明亮的日间光线,沉浸式森林环境音,以及全程无缝连贯的故事。

来源热度 · X
67
稳定度
84
查看 Case →

作者证据

方法归纳出来,作者署名仍然留在证据上。

3 Casesnawalsehar查看作者 →

Skill 是派生阅读层,所有判断都必须能回到已发布 Case。