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将 JC-剧本转分镜的导演阐述 → 转成 GPT Image 2 分镜大图提示词。输出「导演节拍卷轴」——不是规整宫格，是流动的电影叙事长卷：镜头大小按情绪权重变化、箭头串联叙事流向、角色动线贯穿全卷、标注浮在任何位置。触发词：分镜大图、分镜卷轴、故事板大图、分镜生图、storyboard scroll、导演节拍卷轴。
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SOC 직업 분류 기준
小说世界模型。基于「世界观+极致角色+催化剂→故事自然涌现」核心机制。覆盖长篇小说全流程：灵感→市场→核心梗→角色→大纲→章纲→文案→正文→复盘。渐进式逐章创作，每一步让用户做选择。输出写入 wiki/剧本/ wiki/角色/ wiki/世界/ wiki/剧情/，配合 JC-yizhixing（巡检）和 JC-jiyiyasuo（压缩）形成完整内循环。
短故事创作引擎。面向知乎/严选调性，第一人称一篇完结。9阶段管线：对标拆解→选题→★人物原型激发→核心梗→角色→大纲→正文→改稿→投稿→终检。融合原型挪移法+叙事三角引擎+节拍索引法。输出写入 wiki/剧本/ wiki/角色/ wiki/世界/ wiki/剧情/。配合 JC-yizhixing 和 JC-jiyiyasuo 形成完整内循环。
知识库记忆压缩官。负责"养库"——三种模式：①整理记忆体：把 .raw/ 对话记录、素材整理进 wiki/。②通用摄入：任何参考资料（小说/论文/电影/文献/网页）→ 原子笔记+概念索引→ wiki/参考/。③小说催化提取：摄入模式专项实例。维护 Obsidian 兼容的 Wiki 架构：补[[双链]]、刷新 hot.md 和 CLAUDE.md、生成关系图.canvas、维护伏笔追踪.base。触发词：整理记忆体、归档raw、摄入资料、拆解小说催化、提取节拍、分析节奏、生成关系图、更新伏笔表等。
输入场景描述（或读取 wiki/场景/*.md）→ Pinterest 搜索真实场景参考图 → 分析图片提取视觉DNA → 融合场景需求生成场景设定图 JSON → 写入 wiki/场景/场景名.design.json。与短剧/小说世界模型共用 Wiki 架构。触发词：场景设计、场景设定图、场景提示词、场景概念图、scene design、画场景、设计场景、空镜设计。
短剧世界模型。基于「世界观+极致角色+催化剂→故事自然涌现」的核心机制。覆盖短剧全流程：人物/场景/道具原型激发（从世界经典库挪移叙事引擎/空间引擎/道具引擎）→ 建制（世界观/爽点设计）→ 正文写作 → 改写优化。输出写入 wiki/剧本/ wiki/角色/ wiki/场景/ wiki/道具/ wiki/世界/ wiki/剧情/，自动更新 CLAUDE.md。配合 JC-yizhixing（巡检）和 JC-jiyiyasuo（压缩）形成完整内循环。
输入道具描述（或读取 wiki/道具/*.md）→ Pinterest 搜索真实道具参考图 → 分析图片提取视觉DNA → 融合道具需求生成道具设定图 JSON → 写入 wiki/道具/道具名.design.json。与短剧/小说世界模型共用 Wiki 架构。触发词：道具设计、道具设定图、道具提示词、道具清单、prop design、画道具、设计道具。
| name | JC-分镜转分镜大图 |
| description | 将 JC-剧本转分镜的导演阐述 → 转成 GPT Image 2 分镜大图提示词。输出「导演节拍卷轴」——不是规整宫格，是流动的电影叙事长卷：镜头大小按情绪权重变化、箭头串联叙事流向、角色动线贯穿全卷、标注浮在任何位置。触发词：分镜大图、分镜卷轴、故事板大图、分镜生图、storyboard scroll、导演节拍卷轴。 |
| triggers | ["分镜大图","分镜卷轴","故事板大图","分镜生图","storyboard scroll","导演节拍卷轴","分镜转大图","卷轴分镜"] |
把 JC-剧本转分镜产出的导演工作本 → 转成 GPT Image 2 分镜大图提示词。不是塞进格子，是画一条流动的视觉时间线。
人类分镜表受限于纸面——规整的 3×3 宫格。但 AI 生图没有这个限制。
GPT Image 2 能读懂自由的排版：重要的镜头放大到半页，过渡的镜头缩成邮票大小，画面之间用箭头连接，角色动线像地铁线路图一样贯穿全卷，标注飘在任何需要说明的位置。
这就是 导演节拍卷轴——一场戏的视觉时间线，画面大小 = 情绪权重，箭头 = 叙事流向。
analysis/shot-design.md（JC-剧本转分镜产出——每场戏的导演工作本）wiki/角色/*.design.json（JC-角色设计提示词产出）wiki/世界观/*.design.json（JC-场景提示词 + JC-道具提示词产出）不独立选风格——从 wiki/世界观/*.design.json 中读取场景的 visualStyle 和 colorPalette，卷轴自动匹配场景的视觉风格。
目的：分镜大图与场景图风格一致，视频模型拿到后光色不打架。
读取 analysis/shot-design.md，对每一场：
读取 references/scroll-format.md，按模板输出一段 GPT Image 2 提示词。
核心要素：
analysis/storyboard-scroll.md——每个节拍一个卷轴提示词，全剧追加到同一文件。