OpenMontage 的正确用法不是“打开某个软件点生成”，而是把 AI 编程助手带进一个已经配置好的视频工作室。你负责说明目标、审批方向和控制成本；助手负责读 pipeline、调用工具、写脚本、找素材、合成成片。

先看入口：Backlot library 展示的是本机项目，不是云端账号列表。用 OpenMontage 前，建议把每次制作当成一个独立项目，名字、素材、脚本、渲染结果都留在对应目录里。

给助手的第一句话要带边界

不要只说“帮我做一个 AI 视频”。更稳的写法是：时长、题材、画面来源、旁白、平台比例、预算。比如：“做一个 60 秒解释神经网络如何学习的动画视频，16:9，有旁白和字幕，先走零 Key 路径，不调用付费模型。”这样助手会先选 Animated Explainer，而不是乱撞 provider。

让助手先读合同，再开始做

在 OpenMontage 项目里，AGENT_GUIDE.md、PROJECT_CONTEXT.md、pipeline_defs/ 和 skills/pipelines/ 才是工作规则。你可以直接要求助手：“先读 Agent Guide 和对应 pipeline manifest，告诉我会经历哪些阶段，再等我确认。”这一步能挡住很多假启动：没有 proposal、没有阶段产物、没有检查点，就不算真正开始。

脚本门禁是很好的观察点。正常情况下，助手会拿出脚本或方案让你批，不会悄悄把所有素材都生成完。你要改主题、语气或节奏，就在这个阶段改，别等 compose 后再推倒。

按视频类型选素材路线

解释类视频可以用 Piper TTS、图片、字幕和 Remotion 先跑通；真实影像类要明确说 documentary montage、real footage only，并优先 Archive.org、NASA、Wikimedia 或免费 stock source；产品演示可走 Screen Demo；需要电影感或角色一致性，再接 Kling、Runway、Veo、FLUX、ElevenLabs 等。每条路线都要让助手先报成本和替代方案。

制作中盯三个文件结果

第一看 projects/<project-name>/artifacts/，这里应有 research brief、script、scene plan 等 JSON 或文档产物；第二看 assets/，图片、视频、音频、字幕有没有按阶段落地；第三看 renders/final.mp4，最终成片是否通过自检。缺一个，就回到对应阶段补，不要只让助手“再试一次”。

完成前问助手这四句

“用了哪个 pipeline？”“哪些 provider 被选中，为什么？”“总成本是多少？”“post-render self-review 有没有失败项？”四个问题都答得上，OpenMontage 才像一个可审计的视频工作室；答不上，多半只是一次普通生成任务披了个项目外壳。