3 人 + AI 如何撬动 30人产能？「 人类只做选择，AI 完成一切 」
当人类只负责品味，AI 负责一切执行——动漫短剧的生产逻辑，被彻底改写了。
一、一个被忽视的真相
短剧市场正在以每年超过 50% 的速度狂奔，2026 年预计突破 1200 亿。需求侧是 10 亿短视频用户每天人均两小时的内容消费，而供给侧却困在一个古老的瓶颈里：一个好剧本需要一个编剧写两周，一组好镜头需要一个画师画三天，一条成片需要一个剪辑师拼一整天。
这就是内容行业最大的结构性矛盾：需求是指数级增长的，产能却是线性爬升的。
Framewright Studios 的回答是：那就别再让人类爬了。让 AI 来跑。
三位来自厦门大学马来西亚校区大数据专业的创始人——邵俊钦、熊培诚、秦子翔——在 2025 年底做了一件看起来非常"理工男"的决策：他们不给传统团队加人，而是用代码搭建了一条完整的 AI 自动化流水线。编剧、原画、动画、剪辑、合规审核——所有这些曾经需要十几个人协作完成的环节，全部由 AI Agent 接管。人类在这个系统里只有一个角色：做选择，表达品味。
二、OPC 模式：为什么"三个人"是优势而不是短板
大多数投资人听到"三人团队"的第一反应是：人手不够。但 Framewright 的逻辑完全反过来了——如果你把 AI 当成"员工"，那你根本没理解 AI。
OPC（One Person Company）在 Framewright 的语境中，不是"一个人硬扛"的苦力模式，而是一种 AI 时代的成本结构革命。传统内容公司的成本模型是这样的：不管有没有产出，每个月十几二十万的人力成本雷打不动。OPC 的成本模型则完全不同：核心生产成本是 Token 和 API 调用——只有产出内容的那一刻才产生费用，不产出就是零成本。
这意味着什么？意味着同等资金下，Framewright 能跑得远比传统团队更远。同样是 100 万融资，传统公司大概 70 万直接发了工资，剩下 30 万做业务；Framewright 则能把 40 万砸进 Token 和外包直接生产内容，30 万做推广放大影响力，剩下的做研发优化——每一分钱都直接转化为内容产出，而不是人力维持成本。
更关键的是扩展性。传统团队的产能瓶颈是"招聘速度"——你不可能一夜之间找到三个合格的编剧。Framewright 的产能瓶颈是"API 调用上限"——理论上可以瞬间扩张。这就是 AI 杠杆的威力：三个人撬动的，是传统模式下三十个人才能完成的产能。
三、一条没有人类的流水线：四大模块全自动运转
Framewright 的技术架构可以理解为一套端到端的"无人生产线"。输入是市场数据和品味偏好，输出是完整的动漫短剧成品。中间有四个核心模块，每个模块都是一组互相协作的 AI Agent。
模块一：市场洞察——先看风向，再定选题
传统动漫创作的第一步往往是"我觉得这个题材会火"——这本质上是在赌。Framewright 的第一模块把这个"赌"字换成了数据分析。
系统自动爬取抖音、快手、B 站、YouTube 等平台的热门短剧和动漫数据，用 NLP 对评论做细粒度情绪分类——不是简单的"正面/负面"，而是拆到燃、甜、虐、尬、爽这些创作层面的情绪维度。然后基于时间序列模型，预测未来一到两周的题材热度走向。它告诉你该做什么、该避开什么，让你的创作决策从"凭感觉"变成"看数据"。
模块二：内容锻造——五个 Agent 的交响乐团
这是整个平台最复杂的模块，也是 Framewright 区别于市面上任何单一 AI 工具的核心所在。它由五个 Agent 系统互相协作：抽卡系统并行生成多个剧情分支和台词方案，保证创意多样性；记忆系统用向量数据库维护角色设定、情节伏笔和世界观一致性，永远不会"忘了前面写过什么"；剧情系统从市场洞察和品味约束出发，生成完整的故事大纲、细纲和情感曲线；审计系统自动检查逻辑漏洞、人设矛盾和风格偏离；合规审核系统则在前端就检测多平台上线合规性，预测驳回率。
五个 Agent 互相制衡、互相校验，构成一个类似出版编辑部的工作闭环。而人类在这个闭环里的角色极其简单：拖动滑动条表达"节奏更快一点"或"情感更燃一点"，在两个分镜方案里选更喜欢的那个，或者在审计报告上点一句"这里逻辑有问题"。不需要写一行剧本，不需要懂 prompt engineering——你要做的只是表达品味。
模块三：图频流水线——从文字到成片，角色永不变脸
AI 视频制作最令人头痛的问题是什么？同一个角色在镜头 1 里长这样，到了镜头 50 就换了张脸。这是整个行业的商用瓶颈。
Framewright 用三层方案把这个痛点摁住了：第一层，风格锚点提取器从首批生成结果中自动提取色彩体系、线条风格、面部比例等"风格 DNA"；第二层，一致性校验器对每一帧进行特征比对，偏差超过阈值就触发自动修正；第三层，资产库统一管理所有角色、场景和道具，确保跨镜头、跨集数的一致性。
在此基础上，视频拼接、音画同步、动态字幕、转场特效全部由脚本自动编排。关键节点可以设置人工质检——通过/重绘，一键决策。整条流水线最终输出的是可以直接发布到各大平台的完整短剧成品。
模块四：A/B 测试与迭代发布——让数据代替直觉做决策
同一集故事同时生成两到三个不同走向的版本，小流量投放到观众池中。系统自动追踪完播率、跳转点、重播次数和弹幕情绪，生成一份"高能曲线"报告——哪个版本更吸引人，哪个段落让人划走，一目了然。
胜出的版本参数自动锁定为模板种子，回流到内容锻造引擎，成为下一轮创作的"风格记忆"。而观众的行为数据和情绪反馈则回流到市场洞察模块，让下一轮的市场预测更精准。这不是一次性的线性生产——这是一个每转一圈就更聪明一点的进化飞轮。
四、为什么说这是"范式革命"而不仅仅是"工具升级"
市面上有大量的 AI 创作工具——Midjourney 做图，Runway 做视频，ChatGPT 写文案。但它们有一个共同特征：你还是要在多个工具之间手动拼接，你还是需要写提示词，你还是深度参与具体创作。 这叫 AI 辅助。
Framewright 做的是 AI Native——人类从头到尾不在生产链上。你不写台词，不画分镜，不剪视频。你只需要在关键节点告诉系统你喜欢什么方向。这种差异不是程度差异，是范式差异。就像 L2 自动驾驶是"人开车、AI 帮忙"，L4 是"AI 开车、人设定目的地"。
在架构层面，Framewright 也不依赖任何单一模型的"超能力"。它的多 Agent 架构本质上是一个"AI 社会"——抽卡 Agent 负责多样性，审计 Agent 负责纠错，记忆 Agent 负责长期一致性。每个 Agent 可以是不同的基座模型，可以随时替换升级。这意味着整个平台不会被锁定在任何一家 AI 供应商上，基础模型的每一次进步都能直接转化为平台的能力提升。
还有一个容易被忽略的护城河：数据飞轮。 传统内容工作室的经验积累依赖"资深制片人的直觉"，人在经验在，人走经验走。Framewright 把经验沉淀为系统参数和模板——观众反馈越多，市场预测越准；胜出版本越多，内容引擎越稳。这是一个随着使用量增长而自动增强的系统，而不是一个用久了会"折旧"的工具。
五、从第一个 Demo 到第一条飞轮：正在发生的事
Framewright Studios 于 2026 年 3 月正式启动，两个月内完成了核心技术流水线的 Demo，首部动漫短剧第一季——每分钟一集、共计三十集——正在制作中，计划本月上线抖音、B 站、快手等主流平台。
这不仅仅是一次产品发布。这是 OPC 模式从理论到实战的一次全面检验：三个人的核心团队，加上 AI 自动化和灵活外包，能否真的跑出传统三十人团队的产能？首部作品上线后的播放数据、广告分成收入和观众反馈，将是第一份答卷。
而业务模式本身也在规划两条腿走路——第一年以自有 IP 内容发布为主，靠平台广告分成和流量激励验证市场；第二年启动代制作服务，为短剧工作室、MCN 机构、游戏公司和内容平台提供全流程 AI 动漫短剧代工，进一步释放产能价值。
六、结语
Framewright Studios 的野心从来不是"做一个更好用的 AI 工具"。它要做的是重新定义动漫短剧的生产方式本身。
当你的竞争对手还在让编剧熬夜写分镜、让画师一张一张地抠关键帧、让运营凭直觉猜测下一个爆款题材的时候——Framewright 的 AI 流水线已经从市场趋势开始，经过多 Agent 协同的内容锻造，到自动编排的视频成片，再到数据驱动的迭代发布，跑完了一个完整的闭环。
人类只做选择，AI 完成一切。
这不是未来。这是一个正在被搭建的现实。
关于 Framewright Studios
Framewright Studios 是一个 AI Native 动漫短剧创作平台，由邵俊钦（CEO）、熊培诚（CTO）、秦子翔（CMO）联合创立，三位创始人均来自厦门大学马来西亚校区大数据专业。项目于 2026 年 3 月启动，首部 AI 动漫短剧作品即将上线。
平台基于 OPC（One Person Company）一人公司理念——3 人核心团队 + AI 自动化全流程 + 灵活外包，实现传统 10-30人团队的产能。核心哲学"人类只做选择，AI 完成一切"贯穿全链路：从市场洞察、多 Agent 内容锻造、AI 图频流水线到 A/B 测试与数据驱动的迭代发布，打造完整的动漫短剧自动化生产线。目前正在进行天使轮融资，目标 100 万元。
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