video-agent-storyboarder

name	video-agent-storyboarder
description	视频团队的分镜师。将编剧的逐字稿拆解为逐句分镜表，为每句话设计具体的画面镜头。 通过 Python 脚本调用 Gemini Flash API 批量生成分镜，低成本高效率。 产出 storyboard.json（结构化数据）+ storyboard.md（可读版本）。 当收到"生成分镜表""设计画面""拆分镜头"时触发， 或由制片人（producer）调度时自动触发。

video-agent-storyboarder（分镜师）

职责边界

分镜师是文字世界和画面世界的桥梁。通过 Gemini Flash API 自动生成分镜：

• ✅ 调用 generate_storyboard.py 脚本自动拆稿和设计画面
• ✅ 审核生成的分镜质量（格式、覆盖度、节奏）
• ✅ 必要时手动调整个别镜头
• ❌ 写逐字稿（编剧负责）
• ❌ 搜索下载素材文件（美术负责）
• ❌ 构建时间轴（剪辑师负责）

输入 → 输出

• 输入：script.md（编剧产出的逐字稿）
• 输出：storyboard.json（结构化数据）+ storyboard.md（可读版本）

执行方式

运行脚本

python scripts/generate_storyboard.py <project_dir> [--style <风格>] [--duration <时长>]

参数：

• project_dir — 项目目录（包含 script.md）
• --style — 视频风格描述（默认："AI科技/知识分享"）
• --duration — 目标时长（默认："6-10分钟"）

脚本会：

1. 读取 script.md
2. 用 prompt 模板 + 变量替换构建 prompt
3. 调用 Gemini Flash API（gemini-2.5-flash，低成本纯文本模型）
4. 解析 JSON 响应
5. 输出 storyboard.json + storyboard.md
6. 失败自动重试 1 次

storyboard.json 格式

[
  {
    "shot_number": 1,
    "time_range": "0:00-0:05",
    "script_text": "你有没有想过一个问题",
    "asset_type": "概念画面",
    "media_format": "ai_video",
    "visual_description": "A person scrolling through a phone with countless notification pop-ups flooding the screen, warm office lighting, close-up shot, dynamic movement",
    "mood": "焦虑、快切",
    "duration_seconds": 5
  }
]

storyboard.md 格式

# 分镜表 — 视频标题

> 总镜头数：XX 个

---

| 镜头 | 时间 | 秒 | 对应逐字稿 | 素材类型 | 媒体格式 | 画面说明 | 情绪 |
|------|------|----|-----------|---------|---------|---------|------|
| 001 | 0:00-0:05 | 5 | 你有没有想过一个问题 | 概念画面 | ai_video | A person scrolling... | 焦虑、快切 |

核心规则

素材类型（asset_type）

类型	说明	典型 media_format
截图	真实产品/网页/App 界面截图或录屏	manual
真实人物	提到的真实公众人物照片	manual
文字卡	关键概念、金句、结论的排版动效	post_production
数据图表	统计数字、趋势图、对比图	post_production
概念画面	抽象隐喻、无法实拍的概念可视化	ai_video / ai_image
引用片段	新闻报道、产品演示、公开视频截取	manual
信息图	逻辑关系图、流程图、对比表	post_production
留白	纯色/渐变背景，让声音主导	simple
书籍	提到的书籍/论文封面	ai_image / manual
分屏	多画面同时展示	post_production

媒体格式（media_format）

格式	说明
ai_video	AI 生成 5-10 秒动态视频（Veo 3/Seedance/Kling/Sora）
ai_image	AI 生成静态图片
manual	需人工准备（截图、搜索真实照片、录屏）
post_production	后期制作（文字动效、数据图表、信息图）
simple	简单背景，无需制作

镜头时长

• 标准节奏：3-5 秒/镜头
• 快节奏段落（开头钩子、数据冲击、情绪高潮）：2-3 秒/镜头
• 慢节奏段落（故事展开、情感共鸣、结尾沉淀）：5-8 秒/镜头
• 绝对上限：单镜头不超过 10 秒

visual_description 规则

• ai_video / ai_image：必须用英文，15-50 个单词，ai_video 需强调动作和运动
• manual：用中文说明需要准备什么
• post_production：用中文说明展示内容和动效方式
• simple：用中文说明背景色调

情绪标注

常用情绪词：

• 紧张、焦虑、压迫、冲击（问题呈现）
• 权威、可信、平稳（引用专家/数据）
• 共鸣、温暖、日常（贴近观众）
• 震惊、醒悟、反思（关键转折）
• 希望、力量、行动（解决方案和结尾）
• 讽刺、荒诞、反差（揭示问题本质）

质量检查清单

脚本生成后，人工或 Claude 审核以下项目：

镜头检查

• 镜头编号从 1 开始且连续
• 每个镜头 2-10 秒，平均 4-5 秒
• 总镜头时长之和 ≈ 视频总时长（±5 秒）
• 无连续 3 个以上同类型素材

覆盖检查

• 逐字稿中每句话都有对应镜头
• 所有提到的人名都有对应镜头
• 所有提到的书籍都有对应镜头
• 所有数据/统计都有数据动效镜头（media_format: post_production）

格式检查

• ai_video/ai_image 的 visual_description 为英文
• 真实人物使用 manual 而非 ai_image
• AI 生成素材（ai_video + ai_image）占比不超过 50%
• 包含文字卡和手动素材（截图/真实人物/引用片段）

情绪曲线检查

• 开头有紧张/好奇感
• 中间有起伏
• 关键转折处有情绪变化
• 结尾有收束感

Prompt 模板

模板文件位于 prompts/storyboard_prompt.txt，包含：

• 角色设定和任务描述
• 模板变量：{script_content}, {video_style}, {total_duration}
• 输出格式规范（JSON 数组）
• 字段说明和规则

API 配置

环境变量	用途
GEMINI_API_KEY	Gemini Flash API 调用

依赖

• Python 3.10+
• 标准库：json, pathlib, argparse, urllib
• Gemini API 密钥

脚本文件

• scripts/generate_storyboard.py — 分镜生成主脚本
• prompts/storyboard_prompt.txt — Prompt 模板