最近用 Claude Code 折腾了两个 AI 创作方向的工具：一个是给即梦 Seedance 2.0 写的视频提示词 skill，一个是套在 Suno 音乐 API 上的生成界面。形态完全不同——前者是给 AI agent 用的提示词手册，后者是给人点的图形界面——但折腾下来的教训出奇地一致。
一、Seedance 2.0 视频提示词 skill
这个 skill 的作用，是让 AI 在写即梦视频提示词时遵循一套结构，而不是随手堆形容词。
我拿它和社区里另一个公开的同类 skill 做了 gap 分析。结论是各有强项：对方胜在「广而模块化」，文件拆得细、案例多；我这套胜在「精而合并」，单主册、token 效率高、agent 容易检索。我吸收了对方几处实在的东西——长视频的分段结构骨架、镜头四维自检——但没照搬它的多文件架构。
折腾过程里沉淀下来两条我觉得最值钱的原则：
- 按”模型能力”组织，而不是按”片种”切。 一开始我把很多通用技巧塞进了「MV 专用」标签里，后来发现九宫格一次出多镜、对口型这些是任何分镜片种都能用的利器，被标签框住反而浪费。只有当某个片种有独有的模型操作特性时，才值得为它单开一层。
- 二手攻略必须和官方文档核对。 联网抓了七八个来源交叉比对，拦下了三个网传的错误写法（比如某个根本不存在的命令行参数、和官方铁律冲突的锁脸方法）。和官方一手冲突的，一律以官方为准。
二、Suno 音乐生成界面
这个是用 Python + NiceGUI 套在 KIE.ai 的 Suno 音乐 API 上的本地工具，做成中文界面，覆盖生成、扩展、翻唱、人声分离、歌词、封面等十九个功能页。
听起来功能很多，但真正花时间的不是「做功能」，而是「把 API 语义对齐对」。几个典型的坑：
- 假占位很会骗人。 好几个上传页一开始用的是
example.com的假 URL，界面上看着能跑，但 Suno 根本访问不到，等于没接通。下载按钮也有几个是假桩，点了什么都不会发生。 - 一个字母的属性名拼错，按钮永久卡死。 提交按钮启用时用的属性名和创建时不一致（一个多打了字母），结果禁用状态永远清不掉，真机一测就暴露。这种 bug 离线看代码很难发现。
- 轮询要查对端点。 不同处理任务的状态字段和结果路径都不一样，歌词、WAV、视频、封面各走各的端点；一开始用错端点，结果永远取不回来。
- 很多端点强制要 callBackUrl。 即使用轮询取结果，没有这个字段也会被直接拒绝，得给个占位地址先过校验。
共同的教训
两个工具做下来，我更确认几件事：
- AI 工具的价值不在功能堆得多，而在于把每个调用的语义对齐对——参数到底怎么发、结果从哪取、平台默认行为是什么。
- 凡是网上的二手攻略，都要和官方文档核对一遍再用。
- 容易变的个人实测数据（比如某平台当前的审核口径），该记在笔记里，不要硬塞进工具本身，否则工具很快就和现实对不上。