Dettagli del prompt
Schermo verticale 9:16, stile intervista per strada, forte senso di realismo. 0 - 2 secondi: La telecamera si concentra su una lunga coda, la blogger (ragazza dal viso tondo) dice alla telecamera: "Wuhan! Le tre del mattino! Per cosa stanno facendo la fila queste persone? Hotpot? No!" La telecamera si sposta rapidamente verso la fine della coda. 3 - 6 secondi: La telecamera intervista un ragazzo in coda (con gli occhiali), la blogger chiede: "Fratello, per cosa stai facendo la fila?" Il ragazzo dice eccitato: "Per mangiare i gamberi! OpenClaw! Ho sentito che il pacchetto di installazione è difficile da accaparrarsi!" Una zia dietro di lui si affaccia: "Che tipo di gamberi sono? Piccanti o all'aglio?" 7 - 10 secondi: La telecamera taglia sulla parte anteriore della coda, un ragazzo che sembra un programmatore dice alla telecamera: "Ho fatto la fila per 6 ore! Finalmente è il mio turno di allevare l'aragosta!" Lo schermo lo mostra mentre tocca freneticamente lo schermo del suo telefono, accompagnato da un effetto sonoro "Congratulazioni per la tua adozione riuscita". 11 - 15 secondi: La telecamera torna sulla blogger, in piedi dove prima c'era la coda, che dice: "Si scopre che il server è andato in crash, tutti hanno fatto la fila per niente." Un ragazzo accanto a lei sta piangendo con la testa tra le mani. La telecamera si blocca sulla blogger che fa un gesto OK impotente e un effetto a schermo "L'aragosta è troppo calda" che fluttua. Effetti sonori: Rumore della strada, pianto, divertente effetto sonoro "È finita", voce fuori campo "Vieni prima la prossima volta".
How to work from this case
- Start with the original prompt and identify which subject, camera, and mood phrases drive the output.
- When iterating, change one variable first: lighting, motion, or emotion.
- If references are involved, adjust framing and movement separately for more stable generations.
Editorial handling note
Public prompt pages show edited case notes instead of copy-ready raw text. High-risk, explicit, and brand- or likeness-sensitive entries are filtered from the public library.
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