任务场景
Reels 前 1.5 秒决定是看下去还是被滑走。哪怕内容很扎实，开场一句话弱，整支视频的天花板就锁死了。大多数创作者只写一个 hook，发出去，然后困惑为什么同一账号下两支片子的播放量能差十倍。坦白说，差别基本就在 hook。
这件事 AI 是真有用：hook 是数量游戏，需要 20 个候选而不是 1 个；自己写 20 个会把脚本要用的创造力烧光。
哪些情况适合让 AI 来做
- 主题清晰，受众明确。
- 愿意花一到两周做 A/B 测试。
- 接受”20 个里有 17 个不行”——你只需要 3 个真正好的。
什么时候不要完全依赖 AI
AI 出的 hook 容易往”安全的中间”漂，听起来跟其他 Reels 一个味——因为它就是用其他 Reels 训出来的。把它当原料，最终那一条要你自己改成你的口吻，加一个具体到只有你才会写出来的画面或主张。
另外，AI 不知道本周 Instagram 上在流行什么。补两三个你今天刷到的真实热门 hook 进来，输出会更可用。
需要先给 AI 的信息
- 这支 Reel 的具体主题（越具体越好）
- 受众：他们是谁、已经懂什么、在怕什么
- 你的语气——冷静 / 亢奋 / 反共识 / 暖
- 1-2 条你以前跑得不错的 hook，作为语气样本
可直接复制的 Prompt
为我生成 20 个 Reels hook。
主题：{topic}
受众：{audience} # 例如"工作 2-5 年的自由设计师"
受众的焦虑或欲望：{pain_or_desire}
我的语气（样本）：{voice_sample}
规则：
- 每条 hook 一句话，不超过 12 个字（中文 25 字以内）。
- 每条都要能在视频前 1.5 秒内念完。
- 5 种类型，每种 4 条：
1. Pattern interrupt：直接打断滑动（"先停一下，你的 X 写错了。"）
2. 提问：（"你的 X 为什么老是 Y？"）
3. 反共识：（"大家都说 X。其实都错了。"）
4. 清单 tease：（"做 X 之前，我希望我早知道的 3 件事。"）
5. 故事开场：（"昨天有个客户跟我说 X，我是这么答的。"）
输出按类型分组的编号列表。建议让 AI 输出成什么样
按类型分 5 组、每组 4 条的编号列表。这样做 A/B 测试很方便：第一周每类挑一条发出去，看哪个类型在你账号上落地最好。
怎么判断 AI 的结果能不能用
- 每条按正常语速念出来。1.5 秒内念不完的，砍。
- 含你受众平时不说的行话的，划掉。
- 让你”意外”的那 3 条标星，通常就是赢家。
容易踩的坑
- 只挑一种类型（多半是提问）。多样性才是重点。
- Hook 承诺了视频后面没有兑现的东西——完播率会被拖垮。
- 一周只测两条 hook 就下结论。每种类型至少要 5 条数据才能看出规律。
下一步怎么改得更好
建一个 swipe 文件，把你过去跑得最好的 10 条 Reels 的 hook 抄下来。下次跑这个 prompt 时，把它们贴回 {voice_sample}，让后续输出锚定在”你账号已经验证过的味道”上，而不是泛 Reels 味。
实操加深
做「AI Reels Hook 生成器：一次出 20 个能顶住自动播放的开场」这类任务时，AI 输出质量主要取决于输入包是否完整。至少给它受众、原始材料、目标格式、你要做的决策，以及一好一坏两个参考。第一轮先要求保留事实，第二轮再优化结构、语气或表达，不要让模型一边猜事实一边润色。
拿到结果后单独做一次复核：有没有遗漏限制、编造细节、行动项不清、语气和真实场景不符。最终稿最好能马上使用，包含明确对象、下一步和判断标准，而不是还需要别人重新解释一遍。
FAQ
- 到底要测多少条 hook 才有结论？ 计划 2-4 周内发 8-12 支，再看趋势。
- 画面字幕和口播 hook 要一样吗？ 一般一样，强化记忆；只有当口播读出来看着别扭时再分开。
- 跑过的 hook 能复用吗？ 结构可以复用，原话基本不能——换主题就要重写措辞。