試了試WorkRally的skill+畫布生產視頻，我好像看到了未來的工作流

AI 漫劇這兩年的熱度，但凡在這個行業里的人都有切身體會。

去年一年，市場規模沖到一百六十多億，單月上線數量突破一萬四千部，平均每天有四百多部新劇涌進平臺。

數字很熱鬧，但真正在干活的人都知道，熱鬧背后藏著多少心累 —— 反復抽卡的返工、連鏡穿幫的修復、四五個工具之間來回切換的低效，每一件都在消耗創作者本該用在創意上的精力。

騰訊視頻在 2026 年 4 月的中國網絡視聽大會上發布了 WorkRally，號稱是首款面向精品漫劇制作的工業級 AI 平臺。

發布會上講了很多概念 —— 專家級 Agent、S+ 級影視動漫技能庫、智能流水線、無限畫布。

聽起來挺唬人的，但到底好不好用，得自己上手才知道。

所以我們第一時間申請了內測，賬號下來那天晚上就登進去了，本來想著先隨便點點看看界面，結果一上手就沒停下來，直接在里面泡了一整天，用一段之前寫的劇本，從零開始跑通了一條完整的漫劇制作鏈路。

說實話，這段時間我對“AI 漫劇平臺”這件事是有點麻木的，太多了，太像了。

但 WorkRally 這一整天用下來，有幾個時刻我是真的被戳中了，不是因為它多“強大”，而是因為它確實想明白了一些之前沒人想明白的事。

今天簡單分享一下我的使用感受：

兩條路擺在那，我選了自由的那條。

登進去之后，主界面上面是一條完整的工作流導航 —— 項目管理、劇本創作、資產庫、場鏡次...環環相扣。

瞄一眼就明白，這是給正規軍準備的，適合那種幾十上百集的大制作，需要多人協作、分工明確的團隊。

但我今天就想一個人玩，試試能不能靠一己之力跑出一段能看的片子。

點開工具箱里的“無限畫布”，一個干凈的畫板鋪在面前，空曠，什么都沒有。說句實話，那一瞬間我有點手足無措。

過去用慣的那些工具，一打開就是各種預設模板和引導線，告訴你第一步點這里、第二步拖那里。

而 WorkRally 的這塊白板，真的就是一張白紙。

作為第一次上手的新人，我很快注意到了右上角的“智能助手”。心想：要不試試？

點開智能助手，里面裝載了一整套 Skill，涵蓋了從劇本修改、資產制作、腳本設計到導演運鏡的多個功能，一應俱全。

我之前就聽說 WorkRally 的 Skill 生態是核心亮點 —— 官方提供了一批專業級的技能庫，創作者還可以自己寫、自己上傳、自己分享。

但對于一個剛打開畫布的人來說，直接調用現成的 Skill 顯然是最友好的入門方式。

我在對話框里敲了一句：“幫我寫一個 3 分鐘的忠犬八公主題短視頻。”

沒抱太大期望，畢竟“3 分鐘”“忠犬八公”這幾個字信息量不算大。但不到三分鐘，一段完整的腳本就出現在畫布上了。

結構清晰，有場景劃分，有情節點，有情緒起伏的標注。雖然不能說完美，但作為一個啟動框架，已經完全夠用了。

這一步給我的感覺是：我不需要從零開始構思一個完整的故事結構，AI 幫我搭好了骨架，我要做的是往里面填肉。

對于很多卡在“不知道從何寫起”的創作者來說，這個啟動門檻的降低是實打實的價值。

有了腳本，下一步是分鏡。

我在對話框里繼續輸入：“繼續生成分鏡和分鏡圖片。”

系統開始調用相關的 Skill。

我看到畫布上逐漸出現以 15 秒為一個 beat 劃分的分鏡卡片，每一張卡片對應一段情節，旁邊自動生成了一張關鍵幀圖片。

從腳本到整套分鏡圖片，整個過程大概花了五分鐘。

以前我做這一步，流程是這樣的：打開分鏡軟件，把腳本拆成鏡頭，每個鏡頭標注景別和運動方式，然后再打開生圖工具，一個鏡頭一個鏡頭地寫提示詞、抽卡、存圖。

光是這一步，沒個半天下不來。

而在 WorkRally 里，五分鐘，整套東西已經攤在畫布上了。

而且最讓我舒服的一點是，所有東西都在同一個畫布上。

腳本、分鏡文字、分鏡圖片，全部平鋪在眼前，不需要切換窗口，不需要在文件夾里翻找。

我可以隨時調整任何一個鏡頭的順序，拖一下卡片就行；也可以隨時替換某一張分鏡圖，右鍵重新生成即可。

分鏡確認之后，我繼續輸入指令要求生成視頻。

系統開始按照每一個 beat 和對應的分鏡圖，在畫布上逐個生成分鏡視頻片段。

生成的視頻直接出現在對應的分鏡卡片旁邊，整個畫布上，從腳本到分鏡圖到視頻片段，形成了一條完整、清晰、一目了然的生產鏈路。

這種感覺就像在看一張地圖，你從哪里出發、經過了哪些節點、最終到達了哪里，全部攤在眼前。

傳統的 AI 視頻創作是對話式的 —— 你給一段提示詞，AI 返回一個結果，不滿意就重新輸入，滿意了就保存。

對于一兩個鏡頭的短視頻，這種方式還行。但如果你要做一條三分鐘的片子，涉及幾十個鏡頭、多個場景、連續的情緒推進，對話式簡直就是災難。

你得記住第一個鏡頭用了什么提示詞、第二個鏡頭角色穿了什么衣服、第三個鏡頭場景是不是和第一個對得上……

靠聊天記錄來管理這些信息，崩潰是遲早的事。

WorkRally 的無限畫布徹底解決了這個問題。

所有信息都在視覺層面展開，你不需要“記住”任何東西，因為一切都在畫布上看得見。

鏡頭之間的關系、角色的一致性、場景的連貫性，不再是靠腦子記，而是靠眼睛看。

這次實測過程中，我特別注意到了一個細節：畫布上沒有連接線。

用過其他 AI 畫布工具的人都知道，很多產品喜歡在鏡頭之間、資產之間畫上連接線，告訴你從A到B的邏輯關系。

一開始覺得這是“邏輯清晰”，用久了才發現這是“把你框死” —— 你必須按照線指引的方向走，偏離一步都覺得不對勁。

WorkRally 把線全去掉了。

一開始我還有點不習慣，總覺得少了點什么。但用著用著就明白了：沒有線，意味著我不需要按照任何預設的順序走。我可以從智能助手生成腳本開始，也可以直接從一張參考圖出發；我可以先生成分鏡圖再補腳本，也可以跳過腳本直接生成視頻。

畫布不教我做事，它只是把我扔上去的所有東西攤開，讓我自己決定怎么連。

這種“去線性化”的設計，讓創作真正回歸到了視覺思維的本源。

你不再覺得自己在“操作一個軟件”，而是真的在“搞創作”。

聊到這兒，必須專門說說 Skill 這件事。

這次實測我用的是官方預置的 Skill —— 寫腳本的、生分鏡的、出視頻的，一套下來行云流水。

但真正讓我興奮的，是 WorkRally 開放的 Skill 制作機制。

這意味著什么？

意味著我把自己常用的那套“膠片調色”的偏好封裝成一個 Skill，以后每次點一下就能統一整條片子的視覺基調。

意味著一個擅長懸疑敘事的導演，可以把自己的鏡頭調度經驗打包成 Skill，團隊里的所有人都能調用。

意味著一個懂動作編排的武指，可以把自己設計的打斗節奏做成 Skill，其他人做動作戲時直接加載就行。

Skill 不只是一個效率工具，它是一種經驗的數字化封裝。以前這些東西只存在于某個人的腦子里，或者某個團隊的內部文檔里，無法被復用，無法被傳承。

現在它們變成了可以被調用、被分享、被迭代的數字資產。

技能即資產，分享即增值。這才是 AI 時代創作平臺最應該走的路。

首先，上手門檻比我想象的低。

作為一個第一次打開無限畫布的人，我確實在空白畫板面前愣了一下，但智能助手和 Skill 很快就把我帶入了狀態。

從輸入“忠犬八公”到生成第一條視頻，全程沒有看任何教程，靠的就是畫布上直觀的操作和 Skill 的引導。

其次，流程的流暢度讓我有點意外。

從腳本到分鏡到視頻，每一步的銜接都很自然，沒有出現“這一步做完了下一步不知道點哪里”的困惑。

畫布上所有內容都是可視化的，進度一目了然。

當然，也有一些不夠完美的地方。

生成的視頻質量在某些復雜場景下還需要微調，換不同模型效果會有差異。畫布上的內容多了之后，如果不及時整理，會有點亂。

但這些都屬于“可以變好”的問題，而不是“方向錯了”的問題。

一條視頻下來，WorkRally 給我的感覺不是“哇這個 AI 好強大”，而是“嗯，終于有人這樣設計工具了”。

它沒有試圖用 AI 替代創作，而是把那些重復的、繁瑣的、不必要消耗創作者精力的事情，一件件收進了系統里。

寫腳本有了啟動框架，做分鏡從半天壓縮到五分鐘，資產管理從“在文件夾里翻”變成了“在畫布上攤開看”。

我把一個三分鐘的忠犬八公主題視頻從無到有跑出來，花的時間比傳統流程少了不止一半。

但更重要的是，這一天里我真正在“創作”的時間，比以前多得多。

以前大量時間花在找圖、修穿幫、調一致性、切工具上，現在這些事被壓縮到了最小，我的精力終于可以放在故事的情緒、鏡頭的節奏、畫面的氛圍這些真正重要的事情上了。

科技的價值不是替代創作，而是讓創作者回歸創作本身，這句話很多產品都在說，WorkRally 是我用過的最接近這個承諾的一個。

如果你也是漫劇創作者，或者對 AI 視頻創作感興趣，等它全面開放之后，我建議你花一個下午自己跑一遍流程。

不用看教程，不用學復雜操作 —— 打開無限畫布，點開智能助手，輸入你腦海里的那個故事，然后跟著畫布上的引導往下走。

你會發現，原來做一部片子，可以這么像“搞創作”本身。

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