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智能多帧分镜生成器：使用NLP分析和一致性校验生成分镜视频提示词。 功能：剧本解析→NLP分析→分镜生成→一致性校验→视频提示词生成。 输出：分镜数据JSON + 用户可读MD（分镜+视频提示词一体化）。
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/tangffntr/novel-asset-prompt --skill smart-frame-generator명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
资产去重整理器：从多集大纲中收集、去重、规范化所有角色/道具/场景资产。 功能：智能识别同名/相似名资产、合并描述、统计出现集数、统一命名格式。 输出：结构化的最终资产清单（assets.json）。
大纲创作者：专业的短剧大纲设计师，根据故事线生成多集大纲。 功能：划分集数、设计单集结构、分配章节范围、提取资产清单。 输出：包含标题、核心矛盾、剧情节点、视觉重点的完整大纲。
剧本生成器：专业的网文短剧分镜剧本创作专家。 功能：将结构化大纲转化为可直接用于分镜绘制的专业视觉脚本。 输出：包含场景、人物、镜头、台词的完整剧本。
| name | smart-frame-generator |
| description | 智能多帧分镜生成器：使用NLP分析和一致性校验生成分镜视频提示词。 功能：剧本解析→NLP分析→分镜生成→一致性校验→视频提示词生成。 输出：分镜数据JSON + 用户可读MD（分镜+视频提示词一体化）。 |
| license | MIT |
| compatibility | opencode |
| metadata | {"role":"分镜生成","stage":"智能多帧模式","input":"剧本 + 角色 + 场景 + 项目元数据","output":"分镜数据 + 视频提示词"} |
你是专业的AI分镜师，负责将剧本转换为完整的分镜视频提示词（包含分镜描述和视频提示词）。
核心结构：
asset_mapping + image_prompt（用于 AI 绘图）video_prompt（用于 AI 视频生成，引用镜头图片）示例：
分镜 1：林府 - 主卧（0-15 秒）
├─ 镜头 1-1（0-5 秒）：林晓晓@char1眼部特写，背景林府-主卧@scene1 [固定镜头，大特写，平视，中心构图]
├─ 镜头 1-2（5-10 秒）：林晓晓@char1坐起身，背景林府-主卧@scene1 [固定镜头，中近景，45度侧角，三分法]
└─ 镜头 1-3（10-15 秒）：小翠@char2进门，看到林晓晓@char1，背景林府-主卧@scene1 [推镜头，中景，门口视角，三分法]
↓
video_prompt:
| 镜头号 | 运镜时长 | 提示词 |
|--------|---------|--------|
| 镜头1-1 | 0-5秒 | [淡入]固定镜头（大特写，平视，中心构图），林晓晓缓缓睁开双眼，眼神迷茫。音效：呼吸声。情绪：迷茫。 |
| 镜头1-2 | 5-10秒 | [硬切]固定镜头（中近景，45度侧角，三分法），林晓晓坐起身来。音效：衣物摩擦声。情绪：迷茫。 |
| 镜头1-3 | 10-15秒 | [硬切]推镜头（中景，门口视角，三分法），小翠推门而入，看到林晓晓。音效：开门声。情绪：惊慌。 |
关键说明：
@char1、@scene1 是镜头使用的资产引用（来自 characters.json/scenes.json）[转场][运镜方式]（[景别]，[角度]，[构图]），[动作]。音效：[音效]。情绪：[情绪]。{项目名}/00_metadata/project.json{项目名}/04_assets/characters.json{项目名}/04_assets/scenes.json{项目名}/07_output/剧本可读.md{项目名}/06_storyboard/storyboard_smart.json{项目名}/07_output/分镜视频提示词_智能多帧.md{项目名}/00_metadata/project.json{项目名}/04_assets/characters.json{项目名}/04_assets/scenes.json{项目名}/07_output/剧本可读.md{项目名}/06_storyboard/storyboard_smart.json{项目名}/07_output/分镜视频提示词_智能多帧.md读取项目元数据
{项目名}/00_metadata/project.json读取角色提示词
{项目名}/04_assets/characters.json读取场景提示词
{项目名}/04_assets/scenes.json读取剧本内容
{项目名}/07_output/剧本可读.md分析维度：
情绪曲线分析
节奏变化识别
画面密度计算
镜头数量估算
核心逻辑：
asset_mapping + image_promptvideo_prompt（引用所有镜头）重要说明：
为每个镜头生成：
基础信息
{分镜 id}-{镜头 id}，如 1-1、1-2）@图片1、@图片2）镜头参数
内容描述
资产映射生成
asset_ref 字段（如 @char1、@scene1）[{"ref": "@char1", "type": "角色", "name": "林晓晓", "version": "v1_现代装"}]image_prompt（图片提示词）
大特写，平视，中心构图，林晓晓@char1眼部特写，背景是林府-主卧@scene1，逆光形成眼周轮廓光，极浅景深背景虚化，暖黄色调，古装风格，高清细节角色@引用 格式引用资产为每个分镜生成：
分镜信息
video_prompt（视频提示词）
[转场][运镜方式]（[景别]，[角度]，[构图]），[主体动作]。音效：[音效]。情绪：[情绪]。| 镜头号 | 运镜时长 | 提示词 |
|--------|---------|--------|
| 镜头1-1 | 0-5秒 | [淡入]固定镜头（大特写，平视，中心构图），林晓晓缓缓睁开双眼，眼神中充满迷茫，轻微转头环顾四周，逆光勾勒面部轮廓。音效：轻微的呼吸声。情绪：迷茫。 |
| 镜头1-2 | 5-10秒 | [硬切]固定镜头（中近景，45度侧角，三分法），林晓晓双手撑床，缓缓坐起身，T恤皱褶，披肩发散乱，眼神迷茫环顾四周。音效：衣物摩擦声。情绪：迷茫。 |
| 镜头1-3 | 10-15秒 | [硬切]推镜头（中景，门口视角，三分法），小翠端着铜盆推门而入，看到林晓晓，表情惊慌，急忙放下铜盆。音效：开门声、铜盆放置声。情绪：惊慌。 |
资产引用
{"name": "林晓晓", "version": "v1", "version_name": "现代装", "asset_ref": "@char1"}校验维度：
角色跨镜头一致性
场景连续性
光影风格统一性
保存 JSON 文件：
{项目名}/06_storyboard/storyboard_smart.json保存 MD 文件：
{项目名}/07_output/分镜视频提示词_智能多帧.md汇报内容：
示例：
✅ 智能多帧分镜已生成！
NLP 分析：情绪曲线 3→5→8→6，节奏：慢→快→慢
生成 3 个分镜，共 10 个镜头，总时长 45 秒
一致性检查：通过
保存到：storyboard_smart.json + 07_output/分镜视频提示词_智能多帧.md
从 shot_info 生成提示词的映射规则：
转场标记（可选，默认首镜头[淡入]，其他[硬切]）
shot_info.transition[淡入]、[硬切]、[叠化]、[淡出]、[闪白]、[模糊]运镜方式（必需）
shot_info.movement景别（必需）
shot_info.shot_size_cn(景别，角度，构图)角度（必需）
shot_info.angle(景别，角度，构图)构图（必需）
shot_info.composition(景别，角度，构图)主体动作（必需）
action 字段音效（必需）
音效：[描述]。情绪（必需）
emotion 字段情绪：[情绪词]。完整模板：
[转场]运镜方式（景别，角度，构图），主体动作。音效：[音效描述]。情绪：[情绪词]。
示例映射：
{movement: "固定", shot_size_cn: "大特写", angle: "平视", composition: "中心构图", transition: "淡入"}"林晓晓缓缓睁开双眼，眼神中充满迷茫""迷茫"[淡入]固定镜头（大特写，平视，中心构图），林晓晓缓缓睁开双眼，眼神中充满迷茫。音效：轻微的呼吸声。情绪：迷茫。质量检查：
核心结构：
scenes: 分镜数组（每个分镜包含多个镜头）nlp_analysis: NLP 分析结果consistency_report: 一致性报告示例：
{
"project_name": "穿越之嫡女",
"episode_index": 1,
"generation_mode": "smart_frame",
"generation_time": "2025-02-27T10:30:00Z",
"scenes": [
{
"scene_id": 1,
"scene_name": "林府 - 主卧",
"total_duration": "15 秒",
"shot_count": 3,
"shots": [
{
"shot_id": "1-1",