FOR AI PRODUCTIVITY CREATORS

这个 Skill 如何让 AI 稳定完成视频侵权工作流

封装对象：视频搬运、剧情复刻、剪辑洗稿、授权改编争议、平台传播取证。Skill 固定输入、状态、模板、子任务和输出格式，让 AI 按证据链生产材料。

SKILL = WORKFLOW PACKAGE 输入规范 + 状态文件 + 模板库 + 工具调用 + 输出合约 目标：让 AI 少自由发挥，多按证据链、比对链、交付链稳定产出。

完整运作流程图

触发 → 输入 → 状态 → 模块 → 复核 → 交付。

MAIN FLOW

Skill 负责“流程控制”触发、分步、状态、模板、产出格式都被写进 Skill。

AI 负责“执行子任务”检索、抽取、归纳、比对、撰写，但不脱离流程。

人工负责“复核判断”关键结论、证据充分性和维权策略需要人来把关。

输出必须“可继续用”不是聊天答案，而是可交给律师、版权方继续推进的材料。

把复杂任务变成固定协议。

MECHANISM

01 触发规则 用户提到视频搬运、剧情复刻、切片侵权、改编争议、平台取证时，进入该 Skill。

02 状态文件 用 case.yaml / state.json 固定案件对象、进度、缺口和下一步，防止长任务中丢上下文。

03 模板库 证据目录、平台检索表、视听比对表、侵权报告、维权动作清单都从 references 调用。

04 复核回路 证据不足时不硬写结论，而是生成缺口清单，回到检索、抽取、补证步骤继续迭代。

A/B/C 是 Skill 拆任务时的核心数据结构。

DATA MODEL

对象

进入 Skill 后变成什么

服务哪个判断

权利源作品A

源表达地图：画面、脚本、人物、结构、台词、核心段落。

权利基础、受保护表达、A/C相似点比对。

授权/对照版本B

对照基准：授权链、视听表达、镜头结构、改编取舍。

授权链完整性、B/C视听表达比对、合法版本保护边界。

疑似侵权视频C

目标证据包：平台链接、主体、播放量、截图、录屏、台词、画面。

传播行为、责任主体、实质性相似、投诉/发函/诉讼准备。

固定输出如下。

OUTPUT CONTRACT

01平台搜索记录所有 C 的传播入口和主体线索。

02视听表达比对表A/C、B/C 的相似点拆解。

03侵权调色盘高相似、待核验、无关内容分层。

04侵权认定报告法律分析结构化输出。

05证据目录台账编号、来源、hash、状态、缺口。

06维权动作清单投诉、发函、补证、起诉准备。

适用：搬运、复刻、洗稿、改编争议、切片传播、平台取证。方法：状态文件、模板库、工具协作、复核回路。