近期運用大型語言模型（LLM）進行影音創作的討論度顯著提升，特別是透過程式碼編譯來生成短影片的新型工作流程。使用者只需提供產品資料與參考範例，人工智慧（AI）即可自動分析風格、撰寫網頁動畫程式碼並合成完整影片。
網頁程式碼結合自動化工具：AI影片製作的新機制
傳統的 AI 影片生成多半依賴擴散模型直接產生圖像格數，但近期興起的操作模式則是讓 Claude AI 撰寫 HTML、CSS 與 JavaScript 等網頁前端程式碼來呈現動態視覺。在可執行程式的電腦環境中，系統會透過自動化測試工具 Playwright 對動畫逐格擷取螢幕畫面，再利用 FFmpeg 等影音處理工具將影像與背景音樂合成為高解析度的 MP4 影片。這種以程式運算為核心的影音輸出方式，能讓畫面元件的移動速度與排版佈局具備更高的精準度與重現性。
拆解 6 步驟流程：從參考片分析到二次 AI 驗收
要讓 Claude AI 製作出符合預期的宣傳影片，關鍵在於分階段引導而非一次性輸出。實務上的標準操作程序可分為六個階段：
- 視覺風格拆解：先提供優質的參考影片，請 AI 分析其轉場節奏、鏡頭語言與視覺色彩，並據此擬定專屬腳本與分鏡方向。
- 整合品牌素材：將文案、品牌標誌、產品截圖與字體等資源整理至指定目錄，明確告知 AI 影片尺寸、目標受眾與行動呼籲。
- 官網資訊轉化：若缺乏現成腳本，可提供產品官網網址，讓 AI 自動擷取頁面重點與視覺元件來編排敘事結構。
- 分段驗收與微調：要求 AI 先輸出文字分鏡表，接著產生開頭、中間與結尾的三張關鍵畫面，最後執行 2 秒鐘的動態測試，確認畫面節奏無誤後再進行全文編譯。
- 導演式指令優化：針對特定鏡頭給予細部要求，例如指定字幕大小、字體清晰度或特定畫面的運鏡推進速度。
- 交叉 AI 驗收：將完成的影片交由另一個未接觸過該專案的 AI 模型觀看，測試其能否準確說出影片核心訊息，藉此評估資訊傳達的有效性。
這代表什麼
這種透過語言模型編寫程式碼來生成動畫影片的模式，顯著降低了中小企業與行銷人員製作視覺內容的門檻。過去需要專業動畫師與剪輯師耗費數天完成的短影音或產品介紹片，現在能在半小時內完成初稿搭建。
對於台灣廣大的中小企業而言，這意味著行銷測試的成本大幅下降。企業不再需要為了每檔社群活動投入高額的外部委外剪輯預算，而是能利用內部既有的文案與產品資料庫，快速產出多套不同視覺風格的短片進行市場測試。不過，這項技術目前仍需要基礎的電腦執行環境設定，對於非技術背景的使用者來說，如何設定程式執行環境仍是普及過程中的主要挑戰。
背景補充
在生成式 AI（Generative AI）領域中，利用大型語言模型進行影音創作通常分為兩大流派。第一種是純粹的影像生成模型，直接由提示詞運算產生連續像素；第二種則是「代碼驅動」模式，即本篇提及的運算機制。
代碼驅動模式依賴具備強大程式撰寫能力的模型，例如 Anthropic 所開發的 Claude AI 系列。當 LLM 結合網頁渲染技術與自動化工具時，AI 扮演的角色更像是「前端工程師兼剪輯師」。此外，隨著 AI 工具逐步支援電腦操作能力與環境執行權限，未來這類跨軟體串聯的工作流程將會變得更加自動化與平民化。
常見問題
用 Claude AI 做影片需要會寫程式嗎？
不需要，使用者只需用自然語言下達指令與描述需求，Claude AI 會自動撰寫相應的網頁程式碼並透過工具進行運算合成。
為什麼用網頁程式碼做 AI 影片比傳統生成式模型精準？
程式碼控制的視覺元件具備明確的位置與時間參數，可避免傳統 AI 影像生成常出現的畫面扭曲、動態不連貫或文字模糊問題。
製作 Claude AI 影片需要準備哪些工具環境？
需要能夠執行程式碼的電腦環境，並安裝 Playwright（用於畫面截圖）與 FFmpeg（用於將畫面與音訊合成 MP4 影片）。