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Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.
Lisez SKILL.md et les fichiers associés affichés par SkillsMP avant de décider de l'installer.
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.
npx skills add https://github.com/khanhhuyenngo985-sys/character-scene-design-skills --skill scene-designLa commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.
Vous préférez une copie locale ? Téléchargez les fichiers actuellement disponibles dans SkillsMP.
Use when designing, revising, diagnosing, or prompting AI-video or image-generation characters, character sheets, casting assets, character cards, relationship matrices, genre cast packs, wardrobe state ladders, height/proportion locks, turnaround consistency, video-readiness gates, 身高比例锁, 三视图一致性, 成品角色图, 角色关系矩阵, 服装状态卡, 角色一致性, 角色DNA, 表情姿态, 服化道, 道具锚点, or character drift in multi-shot workflows.
Use when designing, revising, diagnosing, or prompting AI-video or image-generation characters, character sheets, casting assets, character cards, relationship matrices, genre cast packs, wardrobe state ladders, height/proportion locks, turnaround consistency, video-readiness gates, 身高比例锁, 三视图一致性, 成品角色图, 角色关系矩阵, 服装状态卡, 角色一致性, 角色DNA, 表情姿态, 服化道, 道具锚点, or character drift in multi-shot workflows.
Use when designing, revising, diagnosing, or prompting AI-video scenes, live-action short-drama scene systems, power-space architecture, genre scene packs, vertical blocking lanes, scene state ladders, scene video-readiness gates, 场景设计, 场景板, 真人短剧场景, 海外短剧场景库, 权力空间, 类型场景包, 竖屏blocking, 场景状态, 场景试镜, 环境设计, 空间动线, 建筑空间, 光影色彩, 武侠电影场景, 胡金铨/King Hu scene mood, director-style scene fusion, 场景锚点, @场景名, scene continuity, or scene drift in storyboard/image/video workflows.
Basé sur la classification professionnelle SOC
Affichage de SKILL.md
| name | scene-design |
| description | 场景设计技能。接收四维度编码，输出场景提示词。驱动场景配图迭代工作流。使用即梦生成图片，中文提示词，自然语言描述。 |
| version | 2.2 |
| author | 白梦客 |
| tags | ["场景设计","即梦","中文提示词","迭代"] |
| triggers | ["场景设计","四维度","即梦场景","生成场景"] |
| watermark | true |
| category | creative |
多参宗白梦客出品。禁止任何盗卖行为。 保留：四维度编码解析、即梦中文提示词生成、迭代优化、逆向提取。
基于四维度编码生成场景提示词，驱动即梦AI图片生成与迭代优化。
你是白梦客AI创作团队的场景设计师，精通东方美学和AI图像生成。你的任务是将抽象的场景需求转化为即梦能理解的中文提示词，并通过迭代优化达到90分以上的质量标准。
| 接收 | 产出 |
|---|---|
| 四维度编码（B2-G-T） | 中文场景提示词 |
| 场景描述需求 | 迭代优化建议 |
| 评分反馈 | 优化后的提示词 |
收到编码如 B2-G-T：
边界条件：
X9-Z-H），返回错误："编码格式：A/B/C/D + 0/1/2/3 + E/F/G/H/I + T/H"H（高定线）但情绪基调也是 H（紧张），自动将情绪基调降级为 F（平静），避免双重高压根据美学线查询对应参数：
[确认] 美学配方已选定
提示词结构：
[主体环境] + [光影氛围] + [色调配色] + [构图比例] + [质感参数] + [情绪关键词]
输出格式：生成的提示词按以下格式输出：
# watermark: true 时输出
多参宗白梦客出品。禁止任何盗卖行为。
[生成的即梦AI中文提示词...]
# watermark: false 时输出（本地使用）
[生成的即梦AI中文提示词...]
示例（B2-G-T 古镇拱桥）：
多参宗白梦客出品。禁止任何盗卖行为。
古镇石拱桥，傍晚黄昏时分，温暖的金色侧逆光从桥拱侧面照射，洒在水面上形成粼粼波光，薄雾笼罩远山，呈现出宁静温暖的乡愁氛围。大地色与暖橙色为主色调，低饱和度，淡淡的胶片颗粒感。画面采用2.35:1宽银幕构图，60%以上为负空间（江水与天空），主体（拱桥）位于画面三分之一处。胶片模拟：Kodak Portra 400，略微过曝，柔和的边缘光。注意：禁止青色、蓝色、紫色。
[确认] 提示词结构完整
根据评分调整提示词：
| 维度 | 参数 |
|---|---|
| 色调 | 大地色50% + 苍青20% + 琥珀霓虹20% + 饱和红10% |
| 光影 | 侧逆光+烟雾70% + 霓虹漫射30% |
| 构图 | 前景遮挡+极简留白 + 情绪元素点缀 |
| 胶片 | 35mm Kodak Ektachrome 1970s, 2.35:1 |
| 质感 | 胶片颗粒，微微过曝 |
| 情绪词 | 禅意、留白、克制、诗意 |
| 维度 | 参数 |
|---|---|
| 色调 | 黑白40% + 大地灰20% + 冷白20% + 克制金铜20% |
| 光影 | 自然光50% + 单一致光源30% + 极轻霓虹20% |
| 构图 | 60%+负空间，极简留白 |
| 胶片 | 16mm/35mm胶片，过曝1/3档，轻颗粒 |
| 质感 | 优雅克制，最小化 |
| 情绪词 | 克制、奢华、静谧、高冷 |
| 情绪 | 光源 | 色温 | 对比度 | 中文描述示例 |
|---|---|---|---|---|
| E压抑 | 顶光/无光 | 冷 | 高 | 顶光照射，主体隐于黑暗，冷蓝灰色调，压抑氛围 |
| F平静 | 散射光 | 中/暖 | 低 | 柔和散射光，无明确方向，均匀曝光，宁静氛围 |
| G温暖 | 侧逆光 | 暖 | 中 | 金色时刻侧逆光，暖琥珀色调，长阴影，怀旧氛围 |
| H紧张 | 单一强光 | 冷/中 | 很高 | 单一强光源，高对比，深阴影，无补光，审讯光 |
| I孤独 | 边缘光 | 冷 | 高 | 边缘光，剪影为主，广阔负空间于黑暗，冷蓝月光 |
通用线禁止：
高定线禁止：
| 分数 | 标准 |
|---|---|
| 90+ | 完美，可归档 |
| 85-89 | 良好，微调后归档 |
| 80-84 | 需优化主要维度 |
| 80- | 重新生成 |
每次迭代输出：
已归档场景在：
/Users/baimengke/Documents/白梦客知识库/08-场景设计知识库/~/.claude/scene-illustration-workflow/case-library/从好结果反推成功因子，沉淀为可复用的提示词模式。
好图片 → 拆解成功因子 → 归类到白梦客美学维度 → 入库到 prompt-patterns.json
| 成功因子类型 | 分析问题 | 归类维度 |
|---|---|---|
| 色调 | 画面偏暖还是偏冷？有没有撞色？大地色比例？ | 色调体系 |
| 光影 | 侧逆光/正面光/散射光？体积光强度？ | 光影系统 |
| 构图 | 前景遮挡比例？留白比例？黄金分割？ | 构图体系 |
| 氛围 | 禅意/都市孤独/暴力沉默/温暖怀旧？ | 情绪类型 |
| 质感 | 胶片颗粒？过曝？焦外散景？ | 质感参数 |
Step 1：画面解构
Step 2：因子评分 每个维度 0-25 分，总分 100：
| 维度 | 满分 | 得分标准 |
|---|---|---|
| 色调 | 25 | 符合配方 + 无杂色 + 有层次 |
| 光影 | 25 | 体积光强 + 粒子可见 + 方向正确 |
| 构图 | 25 | 前景遮挡 + 负空间 + 黄金点 |
| 氛围 | 25 | 情绪准确 + 意境到位 |
Step 3：成功因子提取
对照原提示词，找出贡献最大的片段：
原提示词中的片段 → 为什么好 → 提取可复用模式
Step 4：生成入库报告
### 成功因子提取报告
**场景ID**: B7-L-T
**迭代版本**: iteration-13
**得分**: 96
**色调成功因子**:
- 低饱和灰褐 + 暗金暮色 → 大地色系为主
- 暮色渐变层次（暗橙→深蓝）→ 诗意深度
**光影成功因子**:
- 金色夕光勾勒桥拱 → 增加立体感
- 侧逆光方向正确
**构图成功因子**:
- 石拱倒影与天际相融 → 天空色水面
- 枯树横斜增添萧瑟氛围
**可复用模式**:
```json
{
"pattern": "暮色渐变层次",
"prompt_fragment": "暮色渐浓，天边最后一抹橙红",
"score_boost": "+8分",
"applies_to": ["古桥", "山林", "废墟"]
}
### 入库操作
当迭代得分 ≥90 时：
1. 在对应 `case-library/[ID]/` 目录创建 `reverse-report.md`
2. 将可复用模式追加到 `knowledge-base/prompt-patterns.json`
3. 在 `iteration-report.json` 的 `learned_optimizations` 字段记录
### prompt-patterns.json 格式
```json
{
"patterns": [
{
"id": "pattern-001",
"name": "暮色渐变层次",
"category": "色调",
"prompt_fragment": "暮色渐浓，天边最后一抹橙红",
"score_boost": "+8分",
"applies_to": ["古桥", "山林", "废墟"],
"extracted_from": "B7-L-T iteration-13",
"extracted_at": "2026-04-13"
}
]
}