96秒生成一条Reel脚本，这个开源工具把创作流程拆成了5步

一条Instagram Reel脚本，从找选题到成稿要多久？Reelflow给出的实测数字是：96秒。这是Qwen3 8B模型在开发机CPU上跑完四个脚本阶段的耗时。开发者强调，这只是一次观测结果，不是保证的生成时间。

Reelflow是一个内容创意工具，目标用户是独立创作者和自由职业社交媒体运营。它要解决的问题发生在按下录制键之前：找到值得聊的故事、理解它、再把它变成有头有尾的短视频脚本。对一个人干所有活的创作者来说，每做一条Reel都重复这套调研，时间就从创作本身被抽走了。

整个流程被拆成五个步骤：

• 选领域：AI、科技、创业、编程、设计或太空。
• 找火花：浏览卡片，卡片包含新鲜故事、来源链接、发布日期和可用的社区信号。
• 拿上下文：查看来源摘要，选择30秒、45秒或60秒的Reel，以及对话式、教育式或大胆的表达风格。
• 生成流程：得到钩子、情节、转折和结论，附带配音文本、镜头建议和屏幕叠加文字。
• 改成你的：编辑配音，然后复制或下载带来源署名的脚本。

没有登录，没有注册。界面一次只推进一个阶段，暖色调、现代排版、动画过渡，整个流程被设计成一种创作引导体验。

技术栈上，Reelflow用Node.js HTTP服务器加纯HTML、CSS和JavaScript前端，没有npm运行时依赖。后端从免费公共API拉取故事，每个领域的feed缓存五分钟：Hacker News搜索通过Algolia提供AI、科技和创业故事，带点数和评论数；DEV API提供编程和设计帖子，带描述和社区反应；Spaceflight News API提供太空报道，带发布方摘要。

这里有个值得注意的设计取舍：社区活跃度不等于Instagram上的热度，近期太空报道也不是流行度排名。Reelflow选择标注这种区别，而不是编造一个病毒式传播分数。

用户选定故事后，服务器把可用的来源上下文、目标时长和表达风格发给Ollama的/api/chat端点。一个JSON schema定义了四个必需场景及其配音、视觉和叠加字段。服务器在展示前会再次验证响应。

提示词要求模型把来源文本当作数据，只使用提供的事实，避免编造统计数字或引语。当来源只提供标题时，界面会披露这一限制，提示词则要求给出探索性角度。但这些防护措施不保证事实准确性——创作者在录制前仍需核对原始来源。

生成引擎是Qwen3 8B，一个通过Ollama在本地运行的开源权重模型。每个生成的脚本都来自模型；推理失败时，应用不会用预设脚本替代。开发过程中，六个来源feed都返回了实时故事。浏览器视觉验证在开发会话中未完成。

项目包含MIT许可证、安装说明、API研究笔记和五个通过的服务器测试。主要文件包括server.mjs（来源集成、feed缓存、Ollama请求和生成输出验证）、public/app.js（领域到脚本的旅程、可编辑配音和导出）、public/style.css（响应式布局、过渡和减少动效支持）、server.test.mjs（服务器契约、生成输入检查和畸形输出检查）以及docs/API-RESEARCH.md（领域到API的映射和来源限制）。

当前版本在本地运行，没有公开部署。需要Node.js 22+和Ollama，运行ollama pull qwen3:8b然后npm start，打开http://localhost:3000。首次请求可能因模型加载而耗时更长。脚本有四分钟超时，带可见错误和重试路径。应用有意监听回环地址，是一个本地MVP，不是多租户生产服务。公开部署需要推理主机、请求配额等。

关于付费意愿，开发者说得很直白：愿意付费仍是一个假设，尚未通过付费客户验证。想卖的价值是缩短从发现故事到拥有可用录制计划之间的时间。

开源在这里的意义是经济和所有权的灵活性。实验不会为每份草稿产生付费推理API费用，创作者可以用自己的机器改变语气或重新生成大纲。硬件和电费仍然要花钱，运行托管服务会增加成本，但本地设置没有按次生成的模型供应商账单。写作过程留在运行Reelflow的机器上，默认本地配置下，选中的故事上下文和生成的脚本由那台电脑上的Ollama处理。发现新故事仍需联网，所以这不是完全离线的调研工具。

创意引擎可以随产品改变。模型通过OLLAMA_MODEL配置，提示词和输出schema可直接编辑。可以针对特定创作者的领域调整工作流，或尝试另一个兼容的本地模型，而不必围绕不同的付费API合同重建。这个版本使用现有的Qwen3模型，没有做微调。

闭源API也能生成脚本。区别在于，围绕一个本地控制的模型，你可以运行和检查应用，选择何时更换它，并让推理独立于托管供应商的定价。对于一个小型、面向重复创意工作的工具，这些选择有分量。