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"统一资产生成 skill：接受 `--type=character|scene|prop`，或不传自动扫所有 pending（缺 sheet）资源并按类型分发。当用户说"生成角色图"/"生成场景图"/"生成道具图"、想为新资产创建参考图、或有资产缺少 *_sheet 时使用。"
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
| name | generate-assets |
| description | "统一资产生成 skill：接受 `--type=character|scene|prop`，或不传自动扫所有 pending（缺 sheet）资源并按类型分发。当用户说"生成角色图"/"生成场景图"/"生成道具图"、想为新资产创建参考图、或有资产缺少 *_sheet 时使用。" |
为项目的角色、场景、道具创建参考设计图，保证整个视频中视觉元素的一致性。 图像供应商由项目设置选择（不锁定具体 backend）。
Prompt 编写原则详见
.claude/references/generation-modes.md的"Prompt 语言"章节。
description 用叙事式段落，而不是关键词列表。description；最终交给图像 backend 的完整 prompt
（含布局 / 防崩短语 / 反向提示词）由 lib/prompt_builders.py 在 server 端拼好，
WebUI 与 Skill 走同一份真相源。*_sheet 字段为空或文件不存在。用连贯段落描述外貌、服装、气质，包含年龄、体态、面部特征、服饰细节。
示例：
"二十出头的女子，身材纤细，鹅蛋脸上有一双清澈的杏眼，柳叶眉微蹙时带着几分忧郁。身着淡青色绣花罗裙，腰间系着同色丝带，显得端庄而不失灵动。"
横版 16:9 四格设计稿，纯白背景：左侧约 40% 宽度的胸像特写，右侧三个 A-Pose 全身视图（正面 / 四分之三侧面 / 背面）。 所有面板中角色面部、发型、服装、配饰需保持完全一致。
用户填写 description 时只需关心外貌 / 服装等内容；布局由 builder 注入。
用连贯段落描述形态、光线、氛围，突出能跨场景识别的独特特征。
示例：
"村口的百年老槐树，树干粗壮需三人合抱，树皮龟裂沧桑。主干上有一道明显的雷击焦痕，从顶部蜿蜒而下。树冠茂密，夏日里洒下斑驳的树影。"
主画面占四分之三区域展示环境整体外观与氛围，右下角嵌入关键细节小图。
用连贯段落描述形态、质感、细节，突出能跨场景识别的独特特征。
示例：
"一块翠绿色的祖传玉佩，约拇指大小，玉质温润透亮。表面雕刻着精致的莲花纹样，花瓣层层舒展。玉佩上系着一根红色丝绳，打着传统的中国结。"
三视图水平排列于纯净浅灰背景：正面全视图、45° 侧视图、关键细节特写。
入队走 MCP 工具：
| 操作 | 工具 |
|---|---|
| 列出所有/某类 pending | mcp__arcreel__list_pending_assets({"type": "character"})（type 可省略） |
| 生成所有 pending（三类各一轮） | mcp__arcreel__generate_assets({}) |
| 生成某类全部 pending | mcp__arcreel__generate_assets({"type": "character"}) |
| 生成指定多个 | mcp__arcreel__generate_assets({"type": "prop", "names": ["玉佩", "密信"]}) |
| 生成单个 | mcp__arcreel__generate_assets({"type": "scene", "names": ["村口老槐树"]}) |
返回 is_error: true 时，文本里包含失败明细，按需重试或反馈给开发者。
*_sheet 的资产lib.prompt_builders 注入布局 / 防崩 / 反向character_sheet / scene_sheet / prop_sheet 路径把一个 PRD 的全部子 issue（或一组显式 issue）组建团队无人值守跑到全部合并：依赖调度、实现→本地审查→AI 审查循环三段接力、lead 串行合并与裁决、健康检查、收尾发 QA 验收清单。用户要"把某个 PRD 跑完 / AFK 消化这批 issue / 组团队批量执行 / 把这几个 issue 跑掉"时使用——即使只给一个 PRD 编号说"干完它"、未提团队或 AFK，也应触发。
无人值守驱动 CodeRabbit、Gemini Code Assist、OpenAI Codex 与 GitHub Code Quality / Advanced Security(CodeQL)的 review → 修复 → push → 再 review 循环,直到全部通过或触发收敛退出。主动调用:用户刚 push PR 或跑完 /commit-push-pr;提到 review / coderabbit / gemini / codex / codeql / code quality / code security / 审查 / AI review 等 bot 回复;CodeRabbit paused 需 resume;reviewer 有 actionable comments。即使用户只说"PR 怎么样了""review 回了吗"也应触发。
为剧本场景生成视频片段。当用户说"生成视频"、"把分镜图变成视频"、想重新生成某个场景的视频、或视频生成中断需要续传时使用。支持整集批量、单场景、断点续传等模式。
为剧本场景生成分镜图。当用户说"生成分镜"、"预览场景画面"、想重新生成某些分镜图、或剧本中有场景缺少分镜图时使用。自动保持角色和画面连续性。
调用项目配置的文本模型生成 JSON 剧本（同时产出每个分镜的 image_prompt 与 video_prompt）。由 create-episode-script subagent 调用。读取 step1 中间文件和 project.json，输出符合 Pydantic schema 的剧本。