把五条规则喂给它，平模型也能追上

有条长帖值得拆：Claude Opus 5.5 做视频强，但把这套规则喂给 Codex 之后，GPT 系也能做出效果很硬的视频——用法写得很清楚：让 Codex 先理解"什么才是好约束"，再由它自己挑规则、沟通制作。 五条规则本身就是一份视频语法课：一，分层与错相，拒绝 PPT 感——分清主体次主体前中后景，严禁全体图层共用一个进度，主体先动、次层滞后、相机晚几帧、阴影最后。 二，完整运动语言——动画十二原则落成一条链条：预备、加速、冲击、压扁、过冲、回稳、次级响应，前一动作的末速度作为下一动作的初值；三，把物理受力写明白——重力抛物线、惯性、弹簧回弹、软体形变、水波粒子。 四，光源全局统一，静态物体不冻死，高光倒影保持微动，震动分层传导；五，节拍与声画对齐——先建拍点网格（120 BPM 约每拍 30 帧）再铺动作，SFX 卡在接触帧、预备略早撞击略偏。 两层一，正接 62148 那条"先扔规范顶掉模板最优解"＝这条就是实证：同一份显式规则，模型弱一档也能顶上来——约束写得越像可执行的清单，模型之间的差距越被压缩，好规则是平价的性能补丁。 二，注意用法里藏的关键设计：不是把五条规则死背给模型，而是让它先懂"什么算好约束"再自己选——规则库加判断权，比规则库本身更值钱。 口径：①五条规则与工作流其原帖表述（我没按它做片验证效果）；②链未解析、引用帖未展开；③"视频语法课/性能补丁"是我的引申；④与 Opus 的对比其原帖未给量化数据。 要用的两条：一，做 AI 视频的——别堆参数，先把这五条抄成你自己的约束清单，喂给现有工作流试一轮；二，做提示词资产的——把"为什么是好约束"和约束一起交付，模型才能替你做选择。 平模型追上强模型，靠的不是换模型是换约束——规则是清单还是判断，这笔账值得当场算清。