DeepSeek 提示詞擴寫 → H3/FastH3 生成（端到端）
工作流：DeepSeek（deepseek-flash，LLMs-Toolkit）依系統提示把簡短需求擴寫成 H3 專用 prompt → 直接餵給 MiniMaxH3（0007 配方）或 FastH3（8-step，快約 3.4–4.5 倍）。FastH3 版已套用 add_source_as_reference=True＋prompt 鎖定特徵修復臉型/服裝漂移。參考圖＝小晴 A02 粉針織，均含 H3 原生口播音訊。
0007 配方
小晴 · 粉針織 · 咖啡口播（0007＋turbo4步）
FastH3 修正版
小晴 · 粉針織 · 咖啡口播（FastH3 8-step，臉型/服裝已鎖定）
端到端流程（已實測跑通，status=success）：
① 輸入需求：「咖啡店美女，微笑說：哈囉大家好！今天的咖啡特別好喝！」
② DeepSeek（deepseek-flash）依 system prompt 擴寫成 H3 integrated_multimodal_description 格式
③ LLM 的 response 直接接到 MiniMaxH3AudioConditioningT8 的 prompt 輸入
④ H3（0007 配方）生成 6.58s 480×864 口播影片，含原生音訊
⑤ FastH3 版同源但改用 8-step 配方（res_multistep/simple/8步），並套用 add_source_as_reference=True＋prompt 鎖定 修復臉型/服裝漂移
工作流已存：D:\短劇流水線\workflows\DeepSeek_H3_端到端_提示詞擴寫.json（0007 版，15 節點）
| 編號 | 名稱 | 產線 | 播放 |
|---|
| 1 | 小晴咖啡口播（0007） | DeepSeek-flash 擴寫 → MiniMaxH3 0007 | 播放 |
| 2 | 小晴咖啡口播（FastH3 修正） | DeepSeek-flash 擴寫 → FastH3 8-step（臉型/服裝鎖定） | 播放 |