110条短视频作品就干到71.7万粉、691.9万赞，平均一条6.3万赞，这怎么做到的？
0实拍、0投流、0剧情，画面只有黑白两色：历史人物，文案却像子弹：“你越懂事，越没人疼。
她把历史人物做成“情绪符号”。
比如用屈原讲“被孤立的理想主义者”，用李白讲“当代人想要却不敢要的自由”。
用户看到的不再是枯燥历史，而是自己的影子。
每个作品数据稳得可怕，还能顺手捞点“窝囊费”。
用扣子（Coze）搭建工作流，输入一个选题，AI自动生成：口播稿 + 火柴人画面 + 情绪配音 + 5秒反转剧情 + BGM + 剪映成片
整个生产流程用扣子（Coze）工作流彻底自动化—从选题到成片，只需要1分钟。
今天就亲自拆解这套“邪修”玩法，手把手复制，看完你也能做出100条爆款视频。
今天这篇文章很有用，实用性非常大，大家一定要好好收藏起来！
工作流展示
下面我会给你们拆分节点来讲，
第一步，开始节点
开始节点我这里只设置了三个，
第一个，subject意思是选题，历史人物的名称，
第二个，bgm意思是背景音，
第三个，timeline_count意思是人物人生时间线节点。
那么我们最终需要达到什么效果，就需要中间的部署了，就是你可以直接输入你想要讲解的一个历史人物名字，就会自动开始执行了。
第二步，大模型节点（生成文案）
根据选题历史人物名称，将任何人物的生平，迅速解构并重塑为兼具历史准确性和戏剧冲击力的“分镜式”脚本。注意，这里我使用的是豆包1.5pro版本的大模型。
系统提示词
用户提示词
第三步，大模型节点（生成关键词）
这个大模型节点是能够精准分析已生成的传记文案，并从中提取出最具价值和代表性的关键词，然后优化内容的发现、分类与推荐。
系统提示词
用户提示词
第四步，大模型节点（配图/视频提示词）
核心任务是，把历史人物视觉脚本工程，将人物的“年龄 + 事件”时间线文本，解构并重塑为可直接输入给AIGC图像模型（img prompt）与光影微动视频模型（video prompt）的专业提示词。
系统提示词
用户提示词
第五步，批量生图聚合箱体
通过前面几个大模型节点生成出来的文案跟提示词在这个箱体中聚合在一起，然后调整优化提示词，限制词并批量生成图片传输到下一个节点中。
第六步，配图视频首位帧
第七步，封面图片
第八步，大模型节点（封面标题）
AI自动拆分标题为 title 和 subtitle
系统提示词
用户提示词
第九步，自定义画板
第十步，批量视频生成
底下左边的节点是用于视频首尾帧序列处理的作用，右边的则是豆包生成视频的插件
最后，剪辑搭配
前面根据大模型的生成选题文案，然后搭配图，配音，就会在那个插件聚合在一起，接下来后面的是搭配全套的剪辑工作流，就是你提供的一个主题，它会给你生成文案，配图，配音，音乐，导入剪映，你只需要直接导出就行。
大家应该能看到，后面的步骤会相对复杂，但是搭建好一次之后，一直就可以使用的。
好了，本期的教程到这里就结束了。赶快发动你的小手，跟着教程进行实操起来。