eternityspring/shuohao-skills

novel-staging

给 AI 短剧的每一场排开场站位：先从场景图里认出能站能坐的东西（推算到俯视平面上）， 再按剧本给每一场排谁在哪件东西的哪一侧、坐还是站、面朝哪、有没有群演， 程序写出每一场的开场走位句，分镜这一场第一段照抄它。 默认交付能拖动调整站位的 HTML 工具报告，页面内可导出 staging.json；JSON 同时作为工作数据保存，Markdown 按需导出。 8 道质量门全部由脚本确定性检查（认图件数、东西在图上、出场人物不多不少、在场的人落在认出来的东西上、 同一侧不叠人、群演写明在哪……）。吃…

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character-refs

给任何故事里的角色真出参考图（小说改编、自己原创的故事、单独设计一个角色都行，不需要小说原文）： 一段话描述角色，拆成分层字段、补全后确认， 先出一张正面全身锚点，其余视图（大头照、90° 侧面、背面、细节、45° 大头照）都只参考这张锚点， 按需分档出图。每张图带标识、可单独重出，重出后自动标出哪些图过期。 支持 Qwen Image（ComfyUI）、codex 内置出图、OpenAI Images API（GPT Image 2）和自定义命令，主图与派生图可以使用不同模型。 产出 asset.json +…

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novel-storyboard

给 AI 短剧出分镜：三层结构——段（一次视频生成，≤15 秒）→ 分镜（段内 2–5 秒的剪切，认领剧本节拍） → 分镜图（每切一张关键帧：主分镜图钉 0.00 秒，子分镜图钉各自切点）。 每段自带一条 MiniMax H3 视频提示词（官方口径默认英文、逐镜换行，promptLang 可切中文）：对齐指令和 [Shot k] 切点时刻由分镜结构推导、逐字对账，台词逐字进 <d> 块（写法规范已内化为 references/h3-prompt.md，不依赖外部 skill）。 产出…

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novel-art

给 AI 短剧出美术设定集（场景 + 叙事道具）：场景的设计意图、一致性锚点、光照时段变体、 空景提示词；道具的戏剧功能、状态变体、尺度参照、白底无手提示词。 产出 art.json + Markdown + 单页评审报告（含导出 JSON）。 为 AI 生成而设计，不是实拍——环境和道具都是生成资产，交付的是让它们跨集长一样的一致性方案； 10 道质量门全部由脚本确定性检查（锚点 3–5、无人无手、白底可抠、尺度短语、提示词英文……）。 有 novel-outline 的 outline.json 就用…

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novel-characters

从小说或短故事里拆出角色表、人物画像、形象提示词、音色提示词， 其中形象提示词含一张角色设定图的完整版面指令（左半身像 + 右全身三视图 + 细节条）， 产出 JSON + Markdown + 可交互的 report.html。 报告语言可指定（--lang），默认中文，任意语言都支持；零依赖、零 API key、不出图。 Use when asked to 拆小说角色、分析人物、生成角色卡、character sheets from a novel。

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novel-outline

把一本小说改编成短剧大纲五件套：改编说明、人物表、爽点表、分集梗概、资产清单， 产出 outline.json + Markdown + 单页评审报告（KPI 带、关键决策、爽点时间轴、调度矩阵、场景概览、质量门）。 14 道质量门全部由脚本确定性检查（角色分档上限、主场景上限随集数动态、爽点间隔≤3集、每集钩子悬念必填……），不靠模型自觉； 支持体检模式：贴一份现成大纲进来，只跑质量门给诊断。 零依赖、零 API key，用当前会话额度。 Use when asked to…

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novel-script

给 AI 短剧写剧本：把 novel-outline 的分集梗概落成结构化的场次 + 节拍流（动作节拍与台词行交替）， 台词逐句带说话人与语气，时长逐集按语速确定性折算。产出 script.json + Markdown + 单页评审报告 （时长仪表 / 分集剧本 / 场次总表 / 按角色聚合的台词本，含导出 JSON）。 剧本管戏，分镜管拍——本 skill 不分镜头、无镜号、不写生成提示词，那些是下一层分镜 skill 的活。 10 道质量门全部由脚本确定性检查（每集时长 ±15%、单句 ≤35…

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