答案是必须先对长文本进行结构化拆解。需将2000字考古报告按90字口播块切分，每块须满足口播时长、画面承载力与数据可渲染性三重约束，再输入花生AI生成视频。
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把一篇2000字的考古报告直接丢进花生AI生成视频，结果前30秒全是密密麻麻的字幕堆叠、画面卡在一张静态线图上不动——这不是模型不行，是输入没过结构化这一关。长段落必须拆成「可驱动MG动画」的最小单元，每个单元要同时满足口播时长、画面承载力和数据可渲染性三个硬约束。
先切口播块：90字是生死线
打开文本编辑器，把整篇长文粘贴进去；不要直接上传到花生AI。
用正则表达式 (? 按句末标点切分，得到原始句子列表。
对每条原始句子做长度筛查：超过90字的必须二次切割——找句中最后一个逗号位置断开，没有逗号就强制在第85字处截断；【切完必须人工核对语义是否断裂，比如“秦始皇三十七年七月丙寅”不能在“三十七”后面断】。
把所有切好的块存为纯文本文件，每块之间空一行，保存为 script_blocks.txt。
再标结构类型：给每块打动画标签
逐行阅读 script_blocks.txt，在每块开头用半角括号标注类型：
（时间轴）1990年，这片区域还以农田和仓储用地为主。
（数据卡）农田/仓储用地占比78%，建成区面积仅12.3平方公里。
（人物事件）考古队于2023年6月发现编号M12墓葬，出土青铜编钟九件。
（抽象概念）这种分层埋藏现象反映了汉代丧葬制度的等级性——这句必须重写，花生AI无法匹配“等级性”画面，改成（制度图示）汉代墓葬按身份分三层：天子用黄肠题凑，列侯用梓宫，庶民用薄棺。
没打标签的块，花生AI默认走通用空镜流，画面匹配准确率下降超60%。
最后喂进花生AI：三步导入不踩坑
方法一：网页端标准流程
① 打开花生AI官网 → 登录B站账号 → 新建项目 → 选择「文稿驱动」模式。
② 粘贴已标注结构类型的完整文本 → 点击「智能解析」按钮 → 等待进度条走完（通常15秒内）。
③ 解析完成后，检查自动生成的分镜列表：红色感叹号标记的条目说明该块未匹配到可用动画模板，需手动点击「更换模板」或返回上一步重写原文。
方法二：本地文件直传（适合带地理坐标的考古报告）
将标注好结构类型的文本另存为UTF-8编码的 structured_script.md，文件首行加元数据：---\nmap_source: local://city_1990.geojson\nanimation_style: timeline_mg_v2\n---。
在花生AI项目页点击「上传文稿」→ 选择该MD文件 → 系统自动识别元数据并加载对应MG模板族。
【注意：.md文件必须用英文冒号+空格分隔键值对，中文冒号会导致解析失败】。
