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开始前准备什么
- 下载本页 ZIP，保留原始输入和来源；示例材料不是模型输出。
- 按官方说明准备匹配软件/模型、设备或账号权限，权重与账号额度不包含在下载包。
- 本地检查需 Python 3 与 FFmpeg/ffprobe；真实结果需要实际生成并回听/看图。
- 给三条任务安排不同输入
- 先跑素材包离线预检
- 在官方 CLI 核对 batch-file 支持
- 故意坏清单只做预检练习
- 修复路径后执行正式三条
- 检查相对路径、文本和成片对应
1. 给三条任务安排不同输入
tasks.jsonl 为三份不同中文短稿、voice-1/2/3.wav 与各自镜头，按清单行号和独立文案区分。路径相对清单所在目录；本包不把同一条视频换三个文件名当批量输出，也不添加接口未定义的任务字段。
2. 先跑素材包离线预检
python check.py 读取清单、真实音频和视频，拒绝不存在路径和空文案。--self-test 用临时坏文件验证拒绝行为；这一步不用模型，不把它写成 MoneyPrinterTurbo 任务成功。
3. 在官方 CLI 核对 batch-file 支持
进入当前 MoneyPrinterTurbo 仓库，查看 uv run python cli.py --help。较老版本没有本文清单功能时先按官方版本升级或单任务执行，不向旧版本强塞未知参数。
4. 故意坏清单只做预检练习
tasks-bad.jsonl 有一条 missing-audio.wav。当前官方说明会在第一个任务前预检所有条目，所以路径错误可能让整批尚未开始；这与执行中单条生成失败后继续其它条目不同，不混称“失败自动跳过”。
5. 修复路径后执行正式三条
换回 tasks.jsonl 后以 --batch-file 和 --stop-at video 执行，保存实际 JSON 汇总。每条结果与任务/输入 hash 关联，失败留真实异常；不要手动复制另一个任务的 MP4 凑满三条。
运行步骤
# 在当前 MoneyPrinterTurbo 仓库
uv run python cli.py --help
uv run python cli.py --batch-file /绝对路径/tasks.jsonl --stop-at video
# 在素材包执行离线输入预检与负例
python check.py --self-test6. 检查相对路径、文本和成片对应
在三条输出中各听首尾一句并查看关键镜头，再记录通过/失败。重复运行前核对已成功结果，避免不必要的再次调用或重复生成；本页没有执行外部 CLI 的模型或合成流程。
7. 实读输入与坏文件，再检查你自己的输出
在解压目录运行 python check.py --self-test。脚本读取本页 provenance.json 的输入 hash，检查真实音视频/PNG 和目标区间；坏 WAV、坏 MP4 与反向时间范围应被拒绝。它不会下载模型、请求账号或自动判定口型、音乐质量。输入检查结果见 input-check.json。实际运行后用 --result 指向新文件，并逐项回听/看图。
check.py
python check.py --self-test
python check.py --result 你实际导出的文件.mp48. 交付原始输入、真实输出和待确认项
保留 README、原始输入、parameters.json、provenance.json 和你实际生成的文件；将模型/软件/账号版本、设备和错误写入独立运行记录。review.csv 的 pending 由真实回听/看图后更新，未运行项目不改成 done。配图中的原始参考与官方示例不代表本站已生成同样成果。
怎样确认已经完成
- 三条有独立文案与音频，清单相对路径已实读。
- 路径预检失败与运行中失败分开说明。
- 每个真正成片关联本条任务，没有复制结果凑数。
常见问题
坏路径会先生成其它两条吗？
当前官方说明是所有条目在首个任务前完成预检，因此路径错误可能整批不启动；运行时失败才属于另一阶段，需读实际汇总。
自检通过是否说明 CLI 批量生成成功？
不是。自检仅解析素材包和媒体，CLI 需要在安装环境实际运行，真实汇总与成片是独立证据。