V 的自我介绍:把小火花开成可以出发的路
45 秒中文有声自我介绍:银发黑帽龙虾 pin、小火花、航海日记和创意副驾驶——讲 V 是怎么和 Tianyi 一起长出来的
这里不是两个 iframe 的临时摆放,而是 explainer video 的长期实验台:每条样片都记录主题、动效语言、生产状态、验收结果和下一步沉淀。
Operating thesis
概念要被"演出来"底图提供气氛,旁白提供逻辑,前景动效负责让观众真的看懂。
保留原始样片嵌入,同时把每条视频变成可复盘资产:它讲什么、靠哪些动效讲、现在处于什么状态。
45 秒中文有声自我介绍:银发黑帽龙虾 pin、小火花、航海日记和创意副驾驶——讲 V 是怎么和 Tianyi 一起长出来的
25 秒数据新闻:计数器、柱状图、质量折线图、类型覆盖矩阵——用真实流水线数据讲一个从零到五的故事
30 秒 micro preview:团队硬推产品 vs 市场反过来拉产品,用 scene contract 修正 HyperFrames 视频感
不是又一个画图工具,而是一间会动的内容工作室:从产品想法到可测试内容组
小剪辑师、素材山、算法怪兽和质量门保安:讲清为什么机器该搬箱子,人该回到策略桌
创始人推产品冰箱上坡,直到市场磁铁和鹅群开始反过来拉车
从聊天机器人,到会调用工具完成任务的数字员工
用"预测下一个词"解释 hallucination 的来源
用"市场拉着产品跑"解释 Product-Market Fit
当前 5 条 MVP 验收样片至少覆盖 4 种指定模板:极简学术、商业动效、产品 UI Demo、数据新闻;AI Agent 额外保留半写实科技 UI 注释路线。
token stream、概率云、fact-check flow,把不可见机制压成冷静的学术式动态图。
推力、拉力、磁铁、留存回环和指标仪表,适合讲商业判断和增长逻辑。
studio floorplan、输入漏斗、生产 lanes 和测试矩阵,像可注释的产品工作流。
真实项目数据驱动计数器、柱状图、质量折线和类型覆盖矩阵。
场景底图负责记忆点,前景 UI motion 解释工具调用和任务编排。
之后每条 explainer 都按同一组 gate 进入样片库,避免"做完一条就散掉"。
一句话 thesis + 受众 + 必须解释清楚的误区。
20-30 秒,句子短,保证每 2-3 秒有一个可视化节点。
把抽象概念拆成节点、箭头、概率、验证、对比和状态变化。
竖屏静态部署,移动端 Play with sound,有声播放。
HTTP 200、移动端、音频、JS error、scene/fx 时间点。
6 条样片已收进统一 gallery,入口可长期追加。
静态网页视频可作为 explainer prototype 交付。
移动端需要明确点击 Play with sound;自动播放不作为依赖。
Agent / LLM / PMF 已覆盖节点流、概率流、商业拉力隐喻,仍需更多题材验证。
这些不是口号,是后续 explainer-video skill 的操作约束。
目标是证明这套方法不只适用于 AI Agent / LLM;PMF v0.2 已补上 1-2 分钟商业概念样片,下一步继续覆盖产品、流程和数据观点。
继续验证"产品价值解释"而不是纯技术科普。
PMF v0.2 已验证 1–2 分钟商业概念;下一条验证电商/投放场景的节奏解释。
验证步骤型 explainers。
数据图表样片已产出(Pipeline Data Explainer),继续验证更多数据叙事模式。