想讓小果AI推薦節奏快的短劇，把三個條件一次性說完：題材、節奏、反轉密度。只說好看兩個字，它給的是站內最熱的那批，跟你想要的快節奏並不對應。寫清楚條件才是關鍵，三個條件缺一項，它就退回大衆口味。
它按你給的詞篩，詞少就給大衆口味，詞多才貼近個人口味，這是最直接的因果，跟運氣無關。
想快節奏，句子裡至少要有節奏快這三個字。只寫都市或者懸疑，模型只能按題材給片單，節奏這一維根本沒被觸發，出來的自然是題材裡最熱的那幾部。
按這個順序寫：題材放前面、節奏放中間、禁忌放句末，一句話說完，別拆成三條發，拆開發容易丟前面的條件。
比如想找懸疑題材、節奏快反轉多、不要感情線的短劇，一句話把三個條件給全，回覆的命中率明顯比逐條追問高，也不會出現第二個條件覆蓋掉第一個的情況。
標題讀下來是懸疑加節奏快，說明它接住了兩個條件；標題只剩懸疑，說明節奏那一維沒被識別，把節奏放到句首再發一次，比補一句更快見效。
回覆按題材分組，組標題就是題材名，掃一遍標題就知道它把你的需求理解成了什麼方向，這一步別跳過。
標題方向對、裡面的劇不對，說明條件夠但片單偏了，接著補一句要新一點的或者別給太有名的；標題方向就錯了，重發一條把題材提到句首，比在舊回覆裡糾纏快。
排除項要寫成具體名詞，不要感情線比寫別太拖沓有用，後者接不住。寫完看回覆的片單是不是真的少了一類，少了就說明條件生效了。
排除條件比正麵條件更有效：不想看虐、不要校園、不要古裝，寫進去之後片單收窄得很快，一句就見效。
一次只加一個排除項，加多了它會直接回沒有相關資源。碰到這種情況，去掉最新加的那個排除項重試，能反推是哪一項把片單清空了，再換一種說法繞過去。
卡片上的熱度是站內熱度值，可以拿來橫向比大小，不代表這部劇的節奏快慢，兩者沒有對應關係，別當結論。
挑快節奏的劇，熱度只能當篩完之後的排序依據：條件篩出幾部，熱度高的先試，試兩集不對就換下一部，別按熱度從高到低硬啃，啃到第三部容易想放棄。
可以，排除項比正面描述更管用。寫不要虐、不要宮鬥這類明確說法，它會把對應片子剔掉。寫含糊的比如別太差，等於沒寫，篩不動，條件也不會進模型的理解。排除項寫具體，含糊的形容詞它接不住。寫不要宮鬥會剔掉一片，寫別太差篩不動。
一條提問給一組，多列兩三部，條件寬的時候能到五六部。想多要就分兩次問，題材各不相同，兩批的重複度低，挑起來也省事，不用在一條回覆裡翻半天。兩次題材錯開，重複的劇就少，挑起來更快。兩次題材錯開問，重複的劇更少。
先看劇是不是已經下架，站內搜劇名搜不到就是沒了。搜得到但點不進播放頁，多半是片源在調整，晚些時候再看。別在對話裡反覆追問同一部，它給的片單不會因此變。同一部劇反覆問不會變出片源，換一部更省時間。換一部比反覆問同一部快。
會。措辭變了，模型理解的重點就跟著變。同一需求換一種說法問，片單會有一半重合，剩下的一半正好用來擴選，多問兩遍比只問一遍收穫大。兩次結果合起來挑，比一次問到底覆蓋面廣。同需求換說法問兩遍，片單能多出一半新劇。
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