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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。
- 先准备事实清单，不让模型补规格
- 从控制台选实际可用文本模型
- 按当前配置键填写提供方
- 先测试连接，再生成一份稿
- 把真实回复另存 actual-script.txt
- 产出可审脚本再接成片
1. 先准备事实清单，不让模型补规格
facts.json 只写蓝杯容量 300mL、不可微波和三步清洗说明；script.txt 为人工原创参考，不是模型回复。生成任务要求 30 秒以内，禁止添加保温时长、认证或价格等未提供信息。
2. 从控制台选实际可用文本模型
准备自己的 API Key 和确实可调用的模型 ID。示例使用兼容服务 Base URL https://api.apizt.com/v1；是否可用看控制台与真实连接响应，不在文案中硬编码未验证型号。
3. 按当前配置键填写提供方
在 config.toml 的 app 段选择 llm_provider="openai"，填写 openai_base_url、openai_model_name、openai_api_key。settings.example.toml 的空 Key 不是可用凭证；不要把截图、配置导出或错误日志里的完整 Key 发布。
4. 先测试连接，再生成一份稿
在实际 WebUI 保存配置并测试连接，成功后输入主题与事实约束，只请求一份短稿。401、模型不存在与连接超时分别记录；本页未发付费请求，不提供伪造的模型成功响应。
5. 把真实回复另存 actual-script.txt
将实际回复、模型 ID、时间和脱敏错误保存，人工参考稿始终保持不同文件名。逐句对照 facts.json，删除杜撰功效与购买承诺；再用自己的实际朗读时长检查 30 秒目标。
settings.example.toml
# config.toml 的 [app] 段示例；模型 ID 和 Key 由自己的账户提供
[app]
llm_provider = "openai"
openai_base_url = "https://api.apizt.com/v1"
openai_model_name = "REPLACE_WITH_AVAILABLE_TEXT_MODEL"
openai_api_key = ""6. 产出可审脚本再接成片
用 review.csv 逐条填事实来源和修改理由，确认后把稿交给本地素材教程。只有连接与实际响应通过后才填写 runtime.json 的 modelCall 状态；文件结构通过不能替代真实调用。
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。 本题的新文件是 actual-script.txt，脚本只检查 UTF-8 非空文字；事实、朗读时长和真正模型调用仍需对应响应与人工审核。
check.py
python check.py --self-test
python check.py --result actual-script.txt8. 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
- 兼容地址和实际可用模型 ID 完整核对。
- 草稿逐句有事实依据，没有虚构商品规格。
- 人工参考与真正模型返回分开，密钥不进入下载包。
常见问题
需要把 Key 发给本站检查吗？
不需要。只在你自己的软件中配置，分享问题时保留状态码与脱敏模型信息，不发送完整凭证。
素材包的 script.txt 是已经调用 API 的结果吗？
不是，它是人工原创参考稿。本次没有调用模型，真正回复应另存 actual-script.txt，并附可核对的脱敏运行记录。