氣象賽道短視頻口播文案寫出來AI味道濃得化不開？GPT指令3點思路

年前接過一個做氣象科普賽道的單子，對方在視頻號做了一個氣象IP，內容是結合節氣、熱點天氣事件做科普視頻。

他說不想太專業，說的東西就是氣象局公告體，從頭到尾在念數據，沒有人設，沒有溫度，根本沒人看。

他的核心問題不是內容不夠專業，而是專業內容沒有找到跟普通人生活連接的方式，所以指令必須從結構層面解決這個問題。

我是這樣設計指令的：

1. 人設必須在指令里精確定義，不能只說"有趣的氣象博主"。

"有趣"是形容詞，AI拿到這個詞，給你一個它理解的有趣，可能是加幾個感嘆號，可能是用輕松的語氣寫新聞，但不是"中氣愛"這個IP的腔調。

我在指令里把人設拆成三層：

第一身份定位是"有趣又會剝開氣象真相的氣象博主"，不是播報員，不是科學家；

第二說話方式是直接跟觀眾對話，帶著引導感，比如"問題來了""你敢信嗎"；

第三IP記憶點明顯，要求AI每一次出文案，結尾必須有一句帶名字的收尾，讓觀眾每次看完都能記住這個IP是誰。

三層同時鎖定，AI才有一個具體的人可以模擬。

2. 開頭鉤子必須按黃金5秒原理設計，不能用平鋪直敘。

氣象內容天然的挑戰是，大多數人覺得"天氣預報我手機就能看"，不需要專門開一個視頻看。所以開頭那5秒，必須打破這個預設，讓觀眾覺得"這個我手機看不到"。

指令里我設了三類鉤子方向供選擇：

1）引發好奇型，用反常現象切入，比如"這個冬至的氣溫和你想的完全不一樣"；

2）直擊痛點型，用生活影響鉤住，比如"今年溫差會拉到極限"；

3）反向輸出型，顛覆刻板印象，比如"誰說冬至一定冷"。

這三個方向對應不同的受眾觸發邏輯，讓用戶選，而不是讓AI自由發揮一個它覺得合適的開頭。

3. 沖突設計決定正文段落有沒有張力。

氣象科普最容易寫成流水賬的地方，是正文，一條一條念知識點，念完就結束了。讀者跟著看但不會有任何情緒反應，不會討論，不會轉發。

解法是在指令里加入沖突設計這一步，而且要具體到選哪類沖突。針對冬至節氣視頻，我推的是文化沖突：

冬至傳統強調進補御寒，但今年暖冬，高熱量進補反而不合時宜，傳統節氣習俗跟真實氣象數據之間的錯位，就是天然的沖突素材，既有科普價值，又有討論空間。把這個沖突寫進正文主體，文章就有了"值得說的"這一層，不再是單向輸出數據。