WorkBuddy写脚本+MiniMax H3导演台+本地Ollama免费优化：AI视频提示词避坑实录

最近在跑一条 AI 视频流水线：WorkBuddy 写脚本，MiniMax H3 导演台生成提示词，云端出片。流程顺，但卡在"提示词优化"这一步——ComfyUI 的 MiniMax H3 Easy 节点折腾了一上午连报三个错。把坑和修复记下来，给同样在玩的朋友避雷。

背景：为什么要本地优化

提示词优化是高频操作，每次都走云端要花积分。我的思路是：用本地 Ollama 跑视觉模型做优化，零成本，把积分留给真正值钱的云端生成。链路是：本地 Ollama（免费）+ ComfyUI 导演台 + WorkBuddy 写脚本。下面三个坑都出在 Ollama 和插件的对接上。

坑 1：提示词优化报 400 invalid model name

现象很直接：Prompt optimization API error (400): invalid model name，重启 ComfyUI 也没用。

排查分三步：

第一步，先本地实测 Ollama 的 OpenAI 兼容接口，直接调用完全正常，说明问题不在服务端。

第二步，翻插件配置文件 prompt_optimizer.json，看模型名配置。里面长这样：

　　{

　　　"profile": "local_qwen",

　　　"model": "qwen3‑vl:8b-instruct"

　　}

第三步，用十六进制一查——破案了：model 那一行的连字符不是 ASCII 减号，而是一个 U+2011 不间断连字符。它肉眼看和普通减号一模一样，Ollama 只认 ASCII 减号，碰到这个字符直接 400。把这段文字复制到十六进制编辑器里，才能看出那个位置的字节是 E2 80 91，而不是 2D。

修复：把两个 profile 的模型名改成纯 ASCII 的 qwen3-vl:8b-instruct，配置是实时读取的，不用重启，问题立刻消失。

教训：模型名、路径这类字符串，一定要警惕复制或输入法带入的特殊字符。看着一模一样，其实不是同一个字符。

坑 2：request exceeds context size (4096)

字符问题解决，又报新错：请求 5400 tokens 超了 Ollama 默认上下文 4096。原因是提示词优化请求等于长系统提示词加压缩图，token 量本来就大。

修复：建一个 16k 上下文的副本，原模型不动。用 Modelfile 指定上下文参数，内容是：

　　FROM qwen3-vl:8b-instruct

　　PARAMETER num_ctx 16384

然后建副本：

　　ollama create qwen3-vl:8b-instruct-16k -f Modelfile

配置切到新模型，6000+ token 的大请求立刻通过。后来视频参考要抽帧，token 量级更大，又建了 32k 版本（num_ctx=32768），同时把视频压到 512、图片压到 768，双保险。

坑 3：8B 模型"看图"理解弱，指令要结构化

上下文解决了，但发现本地 8B 视觉模型对画面理解偏弱——让它"图1女孩跳视频1的舞"，它编出一个雨夜母子故事，完全跑偏。

对策：把指令改成五段式结构（主体 / 动作 / 场景 / 镜头 / 氛围），动作直接写"参考视频1"，不让模型自己"看视频理解动作"，生成立刻正常。

收益

整个方案跑通：本地 Ollama（免费）+ ComfyUI 导演台 + WorkBuddy 写脚本，提示词优化零成本上线，大请求全部 HTTP 200。这条链路最大的价值，是提示词优化这种高频操作不用花一分钱，把积分花在真正值钱的云端生成上，省下的够多出好几条片。