这是一个 SasaDaily 假设案例，流程与数字为示范估算，实际效果因团队与商品而异。
场景：3 个人，一周 10 支片
一家 3 人电商团队：老板兼选品与客服，一位小编负责上架，一位工读生帮忙出货。短影音是主要流量来源，目标一周 10 支商品短影音。
原本的做法：小编一支片从找卖点、写脚本、剪辑、压字、配音全部自己来，平均一支约 2 小时，一周 10 支就是 20 小时——小编其他事都不用做了。
拆三段：AI 做粗活，人做判断
团队把流程拆成三段，AI 负责运行，人负责判断：
第一段：脚本——AI 写 5 版，人挑 1 版
把商品名称、卖点丢给 AI，一次产出 5 种不同风格的口播脚本（痛点型、开箱型、情境型、吐槽型、推荐型）。人不写稿，只负责挑一版最顺的，微调后定稿。
第二段：字卡——AI 按模板压，人确认不断词
字卡有固定模板（字级、描边、位置），AI 照模板把脚本压成字幕。人的工作只有检查：有没有断词、有没有错字、字有没有挡到商品。
第三段：口播——AI 中文配音，人确认语气搭画面
AI 生成中文口播，人的工作是听一遍：语气跟画面人物搭不搭、有没有念错字。只重录有问题的段落。
数字：单支从 2 小时压到 40 分钟
- 脚本：原本 40 分钟（自己写）→ 10 分钟（挑＋微调）
- 字卡：原本 40 分钟（逐句压）→ 10 分钟（检查）
- 口播：原本 30 分钟（录＋修）→ 10 分钟（听＋确认）
- 剪辑：10 分钟 → 10 分钟
- 合计：约 2 小时 → 约 40 分钟
一周 10 支，从 20 小时压到约 7 小时。小编终于有时间做上架和客服了。
两件事仍由人拍板
选品：选错商品，片剪得再好也不会转单。AI 可以帮忙整理趋势数据，但「做哪个商品」永远是人决定。
发布前检查：错字、价格、卖场链接、同一批多版本的封面不能长一样。这些检查 AI 做不完整，发布前人工看一遍，是整条流程里最不能省的 5 分钟。
