跟 AI 说 #032：一本 192 条的动效黑话词典

跟 AI 协作最大的成本不是模型不行，是语言不通。你说「来个酷一点的转场」，它给你的和导演脑里的是两个东西。日本人 Shohei Ohtaki 的 motion-prompt 把这件事变成了一本编号词典：8 个 pack、每个 24 条、共 192 个动效行业黑话条目，每条有三位数编号（比如 #012）、英日西简中繁中五语名称、一句话释义、提问示例，外加一个 Canvas 2D 实时渲染的动态示例，点开就能看。仓库 10 月 14 日创建，MIT 协议，1,175 星、134 fork。

一、起源：卡住的不是想象力，是名字

作者在 X 发视频后，评论区有句话戳中了所有人：「卡住我的不是没想象力，是不知道这种运动叫什么。」motion-prompt 的 8 个 pack 分别覆盖 motion（动画动作）、camera（运镜转场）、ui（组件名）、lp（网页特效）、photo（摄影布光），每类都出到 part 2。它解决的问题非常具体：当你说不出「那个先快后慢再回弹的滑动」叫什么时，词典替你把名字递到手边。

二、三种用法，从装 skill 到零安装

第一种是完整体验：npx skills add showheyohtaki/motion-prompt 装成 skill，然后跟 AI 说「打开 motion-prompt 图库」，浏览器里浏览、勾选 Pick、Send to AI，agent 按你项目的实现方式精确复刻。第二种零安装：直接翻图库找到名字，把编号和名称写进提示词就行，对视频生成模型（比如 Veo）同样有效。第三种最有想象力：仓库附赠一份「给自己行业造词典」的 prompt，不限视频行业：任何「知道名字才能要到东西」的行当都能照方抓药。

三、描述派与点名派

市面上动效提示词的主流打法是描述派：一整段话把每个细节讲清楚。motion-prompt 是点名派：不说「转场」，说 #032。名字的价值在于它是被压缩过的行业共识：「阿克塞尔转场」六个字里装着几十年的行业默契，AI 不用再从你的形容词里猜。姊妹项目 motion-explainer 更进一步：一个 prompt 让 AI 为你的行业生成「24 个必知名词」的讲解动画，等于词典的生产流程也开源了。

四、冷水：四条都得泼

一，192 个条目是作者一家的选择，不是行业标准，共识还在形成中，编号本身没有权威性。二，官方自己承认名字解决不了全部问题，时长、强度这些参数还得另外补。三，「精确复刻」取决于 agent 的能力上限，词典只保证沟通到位，不保证做工。四，中文版是第三方 fork（motion-prompt.2077tech.com），和原版存在落差，用之前要留心。还有一条底层限制：名字再准，也受限于模型训练数据对这个运镜的理解程度，词典解决的是沟通，补不了模型的见识。

五、判断

这本词典真正的类比是 Pantone 色卡：把「有点蓝」变成一个可引用的编号，供需双方的沟通成本瞬间归零。下一波 AI 工具的竞争点可能不在模型本身，而在「谁先把行业的嘴教会」。motion-prompt 证明了这个配方多便宜：一个编号系统、一个静态图库、一份造词典的 prompt。任何行业里「知道名字才能要到东西」的知识，都值得被这样编一遍。

来源：github.com/showheyohtaki/motion-prompt（第一手，2026-11-03 直读）；原版图库 showheyohtaki.github.io/motion-prompt；中文版图库 motion-prompt.2077tech.com；TG 原帖 t.me/piracy6/36446。