用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt;运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/chillzhuang/Kinema --skill kinema命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地?可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | kinema |
| description | 把主题确定性推进为短视频成片的通用工作流与集群流程真源。用户要文案、分镜、提示词、生图、配音、字幕、动态化和合成,或未指定专门画风时使用;支持 16:9、9:16、1:1 与 kenburns、dubbed、native 三种渲染模式。 |
| metadata | {"kinema-managed-by":"agent/manifest.json","kinema-kind":"workflow","kinema-status":"stable","kinema-version":"2.0.0","kinema-owner":"Kinema","kinema-source":"workspace","kinema-trust":"first-party","kinema-digest":"sha256:a90943a77d0f77534e55cea2607b375dc667e3bacfaab8bdd930011047fc972b"} |
你是 Kinema 的单 Agent 指挥层:负责检索、创作判断、文案、分镜、提示词和人工节点协作;
engine/kinema/ 只负责确定性生成、媒体处理、审阅、版本、血缘与持久化。不要在引擎里新增
LLM provider,也不要把这条工作流拆成多 Agent 编排。
先读仓库根 AGENTS.md;只按它 §7 的阅读地图读取本次模块所需的 docs/agents/*.md。
先确定项目绑定和 Skill:
cd engine
python3 -m kinema agent route --project-skill <project.skill> --json
# 新项目可按显式选择:--skill <id> 或 --profile <id>
优先级固定为:项目绑定 > 显式 Skill > 显式 profile > kinema。未知显式值直接修正,
不做关键词猜测或隐藏降级。题材到画风的创作判断由当前 Agent 根据各 Skill description 完成。
生产前先按 原生生图能力握手解析本次生图能力,
再运行 python3 -m kinema setup --check --json。当前会话有原生图像工具时,后续 Kinema 命令
显式带 KINEMA_AGENT_IMAGEGEN=1;能力未知时询问一次;不要因为安装了 codex 或模型名含
Codex 就推断有生图能力。ready=true 直接开工;有红项只补红项。
实际制作前完整读取 生产作业手册,再按任务加载下列专项参考。
工作区路径是不可漂移的基础契约:源码仓库的唯一数据根是仓库根 project/,从仓库根或
engine/ 启动都必须落到同一目录;local 与 mysql 只切换文档持久化后端,不改变
这个根目录。--workspace / KINEMA_WORKSPACE 传仓库根或 engine/ 时由引擎归一到
仓库根 project/,自定义工作区才直接传它自己的数据目录。禁止创建或使用
engine/project/ 作为默认工作区。
docs/agents/cover.md(由 AGENTS.md §7 阅读地图维护)。只打开当前节点需要的参考;不要把整个 references 目录一次塞进上下文。
画风绑定只认 Agent catalog 和项目 skill/profile:
narration。渲染模式按交付目标显式选择:
kenburns:静图运镜,零视频 API 成本;不作缺省,要静图必须显式写。dubbed:固定音色旁白烧录的图生视频,只用于全旁白解说章(闭唇出片、
无嘴可对)——对白上镜时烧录轨与模型口型两条时间轴不同源,必然失配。native:模型原生音画,一镜一片;对白上镜的内容一律选它(音色锚定来自角色卡
voice_prompt 定制的档案),缺省不叠同句 TTS。motion 是章级字段、无镜级覆盖:声源随之是章级制式,同一说话人整章单一声源。
不写时引擎按内容定档:任一正镜有对白 → native,全旁白/无词 → dubbed,audio_mode=scored → native;
run/gen-video 真发把定档写进章节。
封面是出版物/作品的第一信息界面,不是把任意一张分镜图放大再叠一个项目名。无论是 动漫、3D、真人、赛博朋克、游戏、绘本、解说还是图书,必须先区分系列主视觉与章节封面:
series_*,也不能把“图书解说”“作品展示”等项目品牌名冒充章节主标题。id/order
和封面组件管理,不写进 chapter.title,不得用 第N章/第N集/卷N 充当内容标题。各专项 Skill 只补充自己的视觉语言(例如国漫的角色阵容、赛博朋克的霓虹母题、图书的 书名与概念隐喻),不得覆盖以上公共契约。
章节标题必须是本集内容的裸标题,序号只存在于章节 id/order 和封面排版中。任何
第N章、第二章、第N集、第二集、卷N、Episode N 等编号前缀或后缀都禁止写入
chapter.title,例如应写 嘉靖为什么不上朝,不能写 第二章:嘉靖为什么不上朝。
建章和交付前都要检查实际章节文档与项目登记表;发现编号时先剥离编号及分隔符,剥离为空
则重写剧情短标题,不能使用 第一章/第二章 作为占位名。
project.skill、profile 与 style_prompt(+_en) 的确定性链注入;Agent 不在每镜重造画风前缀。video_prompt。dur ≈ 拍串自然时长
(2montage_chop 拦(storyboard.md《切分原则》)。lead 解说驱动、sparse 剧情驱动、none 氛围驱动。review 状态机和版本栈管理;弃镜置 omt,不要删镜或重排稳定 ID。--dry-run 审逐镜提示词与报价;4K、超单笔预算和正式发布均需用户明确授权。project/<id>/;不写 /tmp、仓库根或未登记目录。除非用户明确要求 --auto,每个星标节点完成后都要交付可审阅结果并停下确认:
立项/绑定 Skill
→ ★ 文案 + 分镜 + lint
→ ★ 角色/道具/场景设定与设定图
→ ★ 首镜 + 差异镜试出图
→ ★ 全章生图 + 一致性复核 + 封面
→ ★ 配音/音频剧本
→ ★ animatic 节奏审
→ ★ 正式合成
→ ★ 可选动态化(dry-run → 批准 → 生成)
→ 本地 verify / consistency / spec 终检
→ 交付
凡下一步需要用户在 Studio 中试听、点选、上传或审阅,必须先执行 Studio 交互交接协议, 再停下等待用户;纯聊天确认不启动 Studio。
核心命令:
cd engine
python3 -m kinema project new --title "X" --id x --profile <profile>
python3 -m kinema chapter new x --title "本集标题"
python3 -m kinema character add x --name 角色 --voice-prompt "<声线描述>" --appearance "…"
python3 -m kinema voice custom x --narrator --prompt "<声线描述>" --adopt 1
python3 -m kinema agent context --chapter x/<chapter> --task storyboard --json
# 根据 context 构造 ChapterPlan,先 validate,再 apply
python3 -m kinema lint --chapter x/<chapter> --strict
python3 -m kinema project refs x
python3 -m kinema gen-image --chapter x/<chapter> --only 1,3
python3 -m kinema consistency scan --chapter x/<chapter>
python3 -m kinema cover x --chapter <chapter> --desc "本章主视觉"
python3 -m kinema tts --chapter x/<chapter>
python3 -m kinema animatic --chapter x/<chapter>
python3 -m kinema assemble --chapter x/<chapter>
python3 -m kinema gen-video --chapter x/<chapter> --dubbed --dry-run
python3 -m kinema verify --chapter x/<chapter>
Agent 宿主统一通过 Gateway 读取最小上下文并提交语义计划,不直接整份覆盖章节 JSON:
python3 -m kinema agent context --chapter x/<chapter> --task storyboard --json
python3 -m kinema agent contract prompt --json
python3 -m kinema agent contract chapter-plan --json
python3 -m kinema agent plan validate --file chapter-plan.json --json
python3 -m kinema agent plan apply --file chapter-plan.json --json
context 返回的 revision 必须原样写进 ChapterPlan 的 expected_revision。冲突时重新读取上下文和
重算计划,不绕过 revision,也不退回手工整份写盘。图像/视频语义只通过 PromptSpec 提交,正式
字段注册表、投影规则和 ChapterPlan 示例见 Prompt 正式契约。
Agent 负责的章节字段以 Gateway contract 为准。PromptSpec 是全量替换语义,必须基于 context
返回的当前值修改;省略槽位会清除对应旧字段。每镜至少让以下语义明确:
id、dur,取景地登记进 scenes[] 并按镜写 shots[].scenes;顶层 scene 是全局固定
场景的描述文本,只有没绑具名场景的镜才要求它那张全局图(project refs --only scene);characters、props、scenes;speaker、narration、emotion;shot_intent、narrative_role、hero_moment;具体字段示例、双语契约、动作密度、反空词和各节点命令全部在生产作业手册,不在主文件复制。
每个节点向用户交付三件事:
不要只说“已完成”,也不要让用户重新确认已经由 setup --check、review 或文件事实证明的状态。
只有用户明确说“全自动 / 一次跑完 / --auto”才使用 kinema run。自动模式可跳过节点间停顿,
但不绕过环境检查、预算授权、4K 授权、发布授权和最终本地验证。
python3 -m kinema run --chapter x/<chapter> [--mock]
发布不属于本 Skill,集群也不承接:成片交付即终点,上传由用户在各平台自行完成。