摘要：另一边是平台方的“剧本荒”从未停止，滚动播放的收稿信息展现了对剧本的迫切需求，但碍于人工审稿的效率，还是有大量剧本“排队等死”。
短剧大概是最魔幻的行业之一。
一边是新人编剧长时间困在“改不完的稿、过不了的审”，有的剧本被打回来26次，有人写5本毙5本；
另一边是平台方的“剧本荒”从未停止，滚动播放的收稿信息展现了对剧本的迫切需求，但碍于人工审稿的效率，还是有大量剧本“排队等死”。
有从业者向短剧自习室透露，Top10承制公司每周收的剧本在500部以上，一部剧本从投稿到反馈往往要等上一周。
本期，短剧自习室结合对创一AI CEO黄真的采访和多位短剧编剧的故事，一起来看看：当前短剧编剧的真实困境究竟如何？业内又找到了怎样的破局之法来降低试错成本？AI又能够在最需要创意的剧本环节做到什么？
拒稿26次，短剧编剧被困在原地
“内容始终是短剧的核心。一部成功的短剧需要持续的情绪叠加、巧妙的期待感设置，以及完整的故事脉络。”创一AI CEO 黄真曾在接受采访时如此表示。
几乎每个短剧编剧都听过类似的话，但如何落地甚至量产才是更现实的难题。
“有新灵感的时候：明日之星非我莫属！一旦被拒稿，又会怀疑：编剧这碗饭我真的端得动吗？”新人编剧“燕回”在小红书上发帖。
她几次投稿，接触了十几家收稿方，大部分拒稿理由都不超过10个字。
这是业内常见的情况，编辑们都希望手上的本能爆，精力自然也更多分配给有希望的剧本，很少会给新人编剧更多解释或者有针对性的建议。
“过稿”成了编剧的紧箍咒，有新人编剧在被拒稿26次之后，把社媒昵称直接设置为“过稿改名”——这个账号名至今存续。
“过稿改名”的第一个剧本是原创，投了三家后放弃；第二本好不容易闯过初审，却在终审环节折戟沉沙；后来写古言又撞上“不收古言”的风口变化，转回现代题材、原创，依然不断被拒；而第六个剧本在完稿当天，再次收到了拒稿反馈。
这怎么不能算是《短剧编剧快穿之我在每一个小世界被拒稿》呢？
“大部分编辑对我的评价是文笔叙事可以，但是节奏框架不行，或者说是比较平淡吧。我自己已经尝试了很多次去把节奏放快，也看了好多爆款短剧，希望以此总结经验，但是一放快好像逻辑就又出现问题了，剧情核心也散了。”
她的困境并非个例，而是整个编剧群体需要面对的短剧行业发展至现阶段的阵痛：
没人教你“对在哪、错在哪、怎么改”，只能在“写-投-拒”里反复试错，一来二去，一年半载没有剧本过稿也是常态。
而试错的成本，对于兼职编剧来说是被持续消耗的热情与时间，对于坐班编剧来说可能是决定去留的关键。有编剧直言，公司规定了“三个月不过稿就走人”。
在短剧自习室的调研中，入职两个月的新人坐班编剧CC也走了这么几遍弯路：马不停蹄写了5本30集，总编没时间改稿，投出去全是石沉大海，睁眼闭眼都是过稿，“，非常焦虑，我不知道问题出在哪里，到底哪里写得不好。”
实在没办法了，CC开始用上AI——得先知道剧本的问题，摸清楚过稿的标准，再有针对性地改稿。
她数了数用过的AI，其中有需要Deepseek等需要交互的类型，只要提示词对了，就能陪你改到天荒地老；也有创一AI之类自动化更强的类型，把稿件上传到「AI剧本医生」，十几分钟就可以得到“诊断报告。
CC照着报告标注的「可打磨点」重写了一份剧本，比如”前30秒信息密度不足“，建议将女主角闯入婚礼现场的剧情前置，增强了即时冲突。”改完第一次过稿了，拿到第一笔绩效奖金5000元！“
显然，AI正在有效降低新人编剧的试错成本。
此前关于AI剧本的可行性讨论，曾有过多种声音，普遍的共识在于现下的AI无法胜任编剧，创意依然牢牢把握在人类手里。但AI在剧本环节是否完全不可为的议题里，却有不少平台在推进这方面的应用探索。
黄真告诉短剧自习室，现阶段的AI剧本直接投稿还是不行，”如果作为底稿，给资深编剧去改，肯定能用，（可以）替代编剧助理。“
对于新人编剧来说，AI的价值更加直观——给到相对明确的修改方向，不用自己再猜测剧本错在哪里，到底是该改节奏还是保逻辑。
作为连续创业者，黄真敏锐地察觉了这一赛道的前景，创一AI应运而生。
根据短剧自习室了解，黄真本身有着管理咨询公司背景，曾任金融科技上市公司产品VP，团队深耕微智能创作领域，由资深编剧、AI算法工程师、全栈工程师组成。
因此，在各家疯狂卷AI生图/视频的大环境中，以创一AI为代表的部分AI产品开始瞄准剧本这一细分赛道发力，AI在剧本环节的作用开始从概念验证走向落地。
拉片、评级，AI走进剧本环节的深水区
新人编剧的困境，本质上是现阶段短剧行业“人力跟不上产能”的缩影。
有业内人士向短剧自习室透露，公司内部的内容团队人力有限，平均审稿要一周以上，单人一天最多看20部投稿，少有编辑愿意带新人。
新人编剧”长风沛雨“每一次写IP改编剧本，都需要把整本书看完，总结重要剧情和故事线后才开始写剧本大纲、人物小传以及正文，但付出的努力并没有换来过稿的好消息。
她在社媒总结了自己被拒稿的理由反馈，编辑给的建议很实在：
咱们可以多刷一些短剧，阅读量上来了，对写剧本很有帮助的，有个捷径就是拉片，找个对标剧，把那部剧的卡点、反转、冲突都找出来，慢慢就顺手了
但传统拉片有多耗时，属于谁拉谁知道——
反复观看剧集，人工逐镜记录，提炼分镜头表，2-3分钟的视频大约有40-70个镜头，做精细的人工拆解需要2-3小时。此外，不同人拉片的结果差异很大，最后整理出的“爆款逻辑”可能只是“凭经验说话”。
对于着急过稿、事关职业生涯的编剧来说，“慢慢练”并不是最佳选项。
”想干别的了，可能我没天赋吧。“
新人编剧处处碰壁，收稿方在质量参差不齐的剧本中打转——这基本印证了短剧自习室向创一AI了解到的情况。
黄真表示，目前创一AI的C端编剧占到了60%-70%，特别是新人编剧居多，愿意尝试AI剧本优化，包括通过剧本测试来找修改方向，以及费时费力的拉片；
而B端的收稿机构/编剧工作室占20%-30%，关注效率和ROI，想快速找到靠谱剧本——典型应用场景是批量导入50-100部投稿剧本，用AI筛出评分靠前的20%，人工二审之后就可以确认采购。
与其他赛道类似，AI带来了数十倍的提速量级——这不仅仅是”做得更快“，更是对剧本环节工作流的重构。
就拿拉片来说，在AI技术不断发展之下，用户只需要上传视频，分镜的识别、结构化分镜脚本和反推剧本的输出，都可以交给AI自动完成。
黄真透露，目前创一AI能够提效约30-50倍，2-3分钟的短剧在5分钟内出结果，最大50个视频并行处理，”而且格式统一，可直接进入后续转绘、拍摄、学习环节。“
此外，AI对剧本评级、筛选等流程的加持，也进一步提升了收稿平台的人效。
传统的人工审稿，单人筛选100部投稿剧本至少要1-2周时间，而用上AI就可以批量执行，”AI剧本医生已经可以做到自动打分评价并生成诊断报告，1部剧本10分钟，100部剧本1-2小时，提效约20-50倍。“黄真如此表示。
更值得注意的是，AI作为一项技术，能够在一定程度上消减掉人类评判时不可避免的主观性。也就是说，用AI来做剧本评分可以保证标准、维度的统一，其指出的可以改进、打磨的内容有相对客观的参考性。
对于规模更大、收稿量更多的公司来说，AI的提效或许会更加明显。
位列国内短剧的TOP10的承制公司就尝到了AI的甜头，审稿周期从1周以上缩短至1天，内容团队终于不用天天埋在剧本堆里。
为了进一步扩大效率优势，该平台和创一AI签订了年框合作，根据收稿偏好在系统里标注收稿匹配度和评分等级，”以前怕漏掉好剧本，只能硬着头皮全看，现在让AI先筛一遍，内容团队只需要人工抽审Top20%的剧本就好。“
“基本遵循28原则，20%的B端机构贡献了80%的收入。”
这种正向收入模型获得了资本的注意，黄真透露，创一AI已经开始寻求Pre-A融资，希望打造短剧行业的“内容梦工厂”。
而无论从技术验证的层面，还是资本流动的层面来看，AI对剧本环节的加持远比想象中深入，能够发挥作用的范围也在不断扩大。
AI剧本的未来，逐渐接轨现实
随着访谈深入，我们可以感受到，AI技术升级让短剧剧本环节正在经历重塑。
在编剧”过稿改名“的评论区，另一位资深编剧详细总结了自己的经验：
刷剧，一个很基础的方法，把爆款剧本的前十集框架转场节奏进行笔记记录后续复盘，如果专攻IP改变的话，建议扒原著前30章跟改编后作品的前十集进行笔记记录一比一的对比，你就会很清楚的知道改编的节奏要怎么掌控。因为我是这么过来的，我有六本笔记，比我入行所有上线作品字数加起来还要多。
但对于部分新人编剧来说，当耗费的心力和收获不成正比，很容易萌生退意。
这也是大家逐渐愿意接受AI这条捷径的原因，原本数小时的人工拉片，现在只需要10分钟就可以出结果，有更多精力投入创作。
这也意味着，AI在剧本赛道所能够扮演的角色正在接轨现实——
1、AI编剧助理
现阶段，这一角色是最常见的，一般作为拉片、改剧本的辅助工具来使用，能够让编剧从人工效率低、分镜不准确、优化没方向等困境中跳脱出来。
根据短剧自习室了解，创一AI等AI拉片工具开始进一步提供”反推剧本“的功能。
这一功能其实很有意思，往大了说甚至可以填补内容复用与工业化生产的缺口——
对爆款视频进行AI拉片，自动反推出剧本，承制方若想翻拍或借鉴其中的高光，不需要再从零搭建剧本框架，走向可复制、可拆解的“工业化模式”。
而在技术进步的过程中，这一功能又或许会引起版权规范相关讨论的深化。黄真在此前的采访中也做过回应：
功能使用取决于用户自身，此前有用户反馈，希望我们直接提供如某果平台的视频原素材，但我们无法满足这一需求，用户只能自行上传素材。获取反推剧本后，用户如何使用我们无法约束，他们可能直接翻拍，甚至照搬分镜，这些我们都无法控制。我们仅会在初始阶段提醒用户，相关内容仅供学习研究。
而从改剧本的层面来看，目前业内有不少个人编剧和公司都逐渐开始用上了AI，一键了解剧本“差在哪”的效率确实诱人。
据悉，创一AI的“AI剧本医生”功能囊括了钩子强度、爽点密度、节奏与步调等16个评估维度，当某一维度的评分低于A时，会出现‘可打磨的点’的优化建议，一定程度上可以解决总编说这不好那不好，但是编剧不知道从何改起的问题。
从这个层面来说，AI对于剧本环节的流程重塑正在潜移默化地发生——以前编剧拿到“节奏慢”的反馈，只能凭感觉删改；而现在AI已经能够给到“第一集同时处理婚礼、闪回、冲突、威胁等多个信息点，建议将部分背景信息分散到后续集数”这样的细致评价。
2、短剧投资助理
对于制片人或投资人来说，AI剧本评分评级的出现能够弥补决策短板，有更加统一且明确的标准来评判一部剧本值不值得拍，甚至不懂内容也能在一定程度上掌握剧本的好坏，快速筛掉ROI预期偏低的项目。
我们注意到，创一AI生成的评估报告不仅针对内容表达本身，还指向了剧本的商业潜力——自动提取剧本中提到的场景，评估拍摄难度和落地可行性，同时对照相关法律规范对内容本身进行合规性评估，在剧本环节就提前预警，规避部分因拍摄难度大、所需成本太高或者是违规下架造成的损失。
这其实是AI打破人力天花板的一个体现——大部分的编辑，纵然投入再多时间、浏览再多短剧，也很难在短时间内掌握月产千部短剧的市场实况；但AI语料的输入、更新、融合、输出，速度和量级都能随着AI技术发展而不断迭代。
当然，这也涉及到一个关于AI的常见争议：AI产出的内容靠谱吗？能否跟得上市场内容口味的变化？
“评估逻辑（有）科学性，多维度评分模型不是单一评判‘好不好看’，一百个读者就有一百个哈姆雷特，一百个主编就有一百个修改意见，非常主观。”
以创一AI的产品为例，黄真从技术角度向短剧自习室解释了如何搭建一个中立、动态、可进化的剧本评级体系——
• 模型设计层面：基于收稿匹配度、制作难度、市场共鸣、叙事与剧本基因、商业化潜力和合规性，综合评价与打分。
• 动态校准层面：与真实市场数据挂钩，每周采集红果和端原生榜单前十短剧，纳入训练语料，与当下爆款契合度对照，每季度微调一次权重。
• 人工+AI混合机制：邀请多位资深编剧每月抽查一批AI评级，根据人工纠偏结果优化提示词或参数，减少AI偏见累积。
• 搭建行业高质量数据库：与国资语料数据服务公司库帕思，开展影视领域垂类语料库共建，持续沉淀国内外爆款剧本、分镜、视频数据。
比如，「AI剧本医生」对国内外的短剧剧本处理就有不同——
国内短剧：主要整合了当下平台对短剧内容审查的要求的相关知识，包括国家广播电视总局的指导方针以及各平台的具体规定，形成内容合规性检查清单，帮助用户评估剧本时识别是否涉及关键禁区和敏感点。
出海短剧：主要借鉴美国电影和电视分级制度，对短剧内容进行分级和提示，例如“本剧含成人内容，未满17岁勿看”；对可能会引发强烈负面反应的内容，比如仇恨言论，种族/性别歧视，剧情设定的刻板印象，敏感话题如恐怖袭击、校园暴力、自杀等，都需要非常谨慎地识别处理。
截止发稿前，创一AI已经评估了46888部剧本，拆解了232922部爆款，制作了84180部短片。这些数字的增长，无疑是AI在剧本辅助环节不断深入的缩影。
再往远看，AI能改变的或许也不只是效率，还有整个行业的创作模式，我们不妨大胆设想：
首先是剧本创作的工业化。
短剧内容大多是人性的投射，这个核心可以套进各种各样的题材和形式，意味着其剧本有工业化制作的可能。
“（大部分）编剧作品最终要打动的是市场、商业化制作公司，而不是参加专业水平比赛。开局就上瘾，一集三反转，结尾有期待，通过爆款范式（可以）把一个内容消费品，变成一个多巴胺注射器，让观众一集集追下去。”黄真坦言。
再来是编剧角色的升级转型。
黄真表示，现阶段通用的大语言模型由于上下文限制和语料缺失，无法独立完成整部剧本。“写剧本比评剧本难很多，我们正在突破这个瓶颈。”
有趣的是，尽管相关方都在努力发展AI，但没有人认为人工环节可以被省略。
无论是AI编剧进化到自主交付，还是设计多版本剧情走向，这些设想终归还是要回到人类的创意构思，前者由资深编剧质检，后者需要建立在人类编剧设计好的核心故事框架基础上，并由人类编剧来做选择决策。
因此，黄真认为理想化的未来剧本创作应当是，在主体框架下完成80%的剧本格式化写作，实现“人类写世界，AI补星辰”的准自动化生产线。
更重要的是，技术高速发展，AI落地的形式、功能、渠道一直在更新。以创一AI为例，这个平台又在近期陆续上线了支持编剧与承制方自由交易的“剧本市场”，能够直接在手机端使用的“剧本医生”小程序。
这些动作与AI发展的趋势基本吻合——在产业链中更深入，触达范围更扩大。
在短剧剧本赛道上，AI正在筛选出“更会用工具的编剧”，收稿方也试图通过AI来提升人效。AI助力下的短剧行业，或将迎来新的内容创作时代。
来源：短剧自习室
