| name | novel-storyboard |
| version | 1.3.0 |
| description | 给 AI 短剧出分镜:三层结构——段(一次视频生成,≤15 秒)→ 分镜(段内 2–5 秒的剪切,认领剧本节拍)
→ 分镜图(每切一张关键帧:主分镜图钉 0.00 秒,子分镜图钉各自切点)。
每段自带一条 MiniMax H3 视频提示词(官方口径默认英文、逐镜换行,promptLang 可切中文):对齐指令和
[Shot k] 切点时刻由分镜结构推导、逐字对账,台词逐字进 <d> 块(写法规范已内化为
references/h3-prompt.md,不依赖外部 skill)。
产出 storyboard.json + Markdown + 单页评审报告(分镜节奏带 / 分集分镜表 / 生成批次单 /
配音对齐单,含导出 JSON)。分镜图出图拿场景与角色设定图当参考图走 codex $imagegen(可选)。
17 道质量门全部由脚本确定性检查(第 17 道 shot-recipe 可选:挂上 shot-recipes 卡库才查,不挂就明说跳过);
export 一键导出 H3 投产包(每段提示词 + 按 Picture 序的分镜图清单)。零依赖、零 API key,用当前会话额度。
Use when asked to 分镜、出分镜、镜头表、切镜、storyboard for AI short drama。
|
| allowed-tools | ["Read","Write","Bash","Task","Glob"] |
| triggers | ["novel-storyboard","分镜","出分镜","镜头表","切镜","首帧","storyboard","shot list"] |
| metadata | {"license":"Apache-2.0","requires":{"bins":["node"],"optional":["codex"]},"runtimes":["claude-code","codex"]} |
novel-storyboard
给 AI 短剧出分镜——管线里第一个直接面对视频模型的层。前提刻在骨子里:镜头是生成出来的,多切一镜的成本几乎为零,所以这里不心疼镜头数量,上限只有一个:视频模型单段生成的时长(默认 15 秒)。
核心机制:镜头认领节拍。 每个镜头声明它覆盖剧本某场的哪几个连续节拍(sceneIndex + beats: [起, 止]),镜头不许跨场次——换景必换镜。这让分镜和剧本的关系变成可机械对账的:
| 交付 | 解决什么 |
|---|
| 节拍认领 | 每个节拍被恰好一个镜头认领、顺序不乱——剧本改了重跑 validate,失效的镜头当场点名 |
| 单镜头 ≤ 15 秒 | AI 视频单段生成上限,长对话在这里被强制拆镜(params.maxShotSeconds 按模型改) |
| 台词装得下 | 认领节拍的台词秒数 ≤ 镜头秒数——逐镜检查,不是拍脑袋 |
| 首帧 + 运动双提示词 | 首帧给图像模型(配合参考图),运动是模型无关的过程描述;景别、运镜是枚举,英文短语必须写进对应提示词 |
| H3 视频提示词(每镜一段) | MiniMax H3 的 I2VA 结构:固定对齐指令 + integrated_multimodal_description + overall_soundscape + non_diegetic_music。认领节拍的台词逐字进 <d>[Chinese] …</d> 块——对白、声景、配乐一段提示词全带上 |
| 生成批次单 | 同场景 + 同光照的镜头归一批,共用同一张环境参考图——AI 版的顺场表,脚本自动汇总 |
| 配音对齐单 | 每句台词对到镜号——TTS 音频贴到哪一段视频,脚本自动汇总 |
{baseDir} = 本文件所在目录。脚本 {baseDir}/scripts/novel-storyboard.mjs,零依赖,node 直接跑。
边界(不做的事):不写戏不改台词(novel-script 的活)、不出场景/角色/道具设定图(novel-art / novel-characters 的活)、不做视频生成与剪辑合成。口型/唇形同步暂不管——那是生成管线的事。
Step 0 — 定输入与范围
script.json 是硬前提——分镜离开剧本没有意义,validate/render 都必须给 --script。其余上游按有则用:
--outline / --cast:提示词禁人名检查 + 报告里 C01 显示成人名
--art:报告里 S01 显示成场景名 + 批次单嵌场景设定图
--shots <卡片目录>:可选挂载 shot-recipes 的镜头配方卡库(指向 shot-recipes/references/cards,只接受目录不接受导出的 JSON),开第 17 道 shot-recipe 门。没装 shot-recipes 就别给——本 skill 自包含,不依赖它
一次切几集:跟剧本的批次走(剧本写到哪就分到哪),默认一批 ≤ 3 集。
Step 1 — seed 工作底稿
node {baseDir}/scripts/novel-storyboard.mjs seed <script.json> --eps 1-3 > <workdir>/storyboard.json
确定性展开:每场的节拍清单(编号、动作/台词、每拍秒数、说话人)进 seedScenes,这就是切镜时的工作底稿。每拍几秒是算出来的,不要让模型重新估。 shots 留空,切镜才是模型的活。
Step 2 — 逐集分段切镜
每集一份任务,能并发就并发。每份任务拿到:
{baseDir}/references/storyboard-pass.md 和 {baseDir}/references/schema.md(读它们,照着做)
- 该集的 seedScenes 底稿 + 场景卡(art.json 的锚点与光照提示词)+ 角色卡(cast.json 的形象要点)
流程:先按剧情单元分段(每段 9–15 秒、不跨场),段内切 2–5 秒的分镜(对话正反打、关键动作插入特写、进场三件套——切镜语法都在 storyboard-pass.md),每切写一条分镜图提示词。
每段写一条 h3Prompt,照 {baseDir}/references/h3-prompt.md 写(官方方法论的内化版,不依赖任何外部 skill)。官方口径默认英文(promptLang 可切中文),每个镜头独立一行。要点:首行对齐指令和 [Shot k] 切点时刻由分镜秒数推导,一个字符都不许漂(validate 逐字对账);认领台词逐字进 <d>[Chinese] …</d>;每切的运镜词写进自己那一行;声景与配乐分进后两个字段——声景也是动作指令,画面改了声景一起改。
切完把 seedScenes 删掉。
Step 3 — 校验 ⛔ 不能跳
node {baseDir}/scripts/novel-storyboard.mjs validate <storyboard.json> \
--script <script.json> --outline <outline.json> --cast <cast.json> \
[--shots <shot-recipes/references/cards>]
17 道质量门全是代码:节拍全覆盖(分镜级,恰好一次、按顺序、连续)、段 0 < 总秒 ≤ 15、每切 2–5 秒、台词装得进分镜、每集总时长在剧本目标 ±15% 内、同框 ≤ 3 人(超了必须带拆解说明)、段号 E01-01 格式连号、景别短语在分镜图提示词里、风格短语统一(style 预设 realistic/ghibli 与角色/场景 skill 同名对齐,同剧分镜图不许画风漂)、运镜用 H3 词表且在自己的 [Shot k] 段落里、H3 对齐指令由分镜结构推导逐字对账 + 切点时刻逐个对、认领台词逐字进 <d> 块、提示词语言与 promptLang 一致(双向查:中文写成英文、英文混进中文都拦)、分镜图提示词全英文非空、英文提示词不含角色名(中文 H3 提示词放行)、场次/人物/道具对账剧本、镜头配方对账(可选门,见下)。
有违规逐条修,改完重跑,直到通过。
第 17 道 shot-recipe(可选挂载):给了 --shots 才查,不给就明说跳过。cut 上可以写一个可选的 recipe(配方卡 id,cut 级不是 segment 级,多格配方靠连续同 id 的分镜表达,不是数组),门查三条——id 在卡库里、卡片的每条 must_phrases 出现在该切的 frame 里(两边小写化后 includes)、卡片 cuts 下限 ≥ 2 时连续同 id 的分镜数不得低于该下限。卡片的建议景别与运镜不设门,只在报告的「配方」列和 checkup 末尾提示偏离:配方是语汇不是法条,可选挂载的东西一旦变严就没人挂。
Step 4 — 出分镜图(可选)
一切一张 16:9 关键帧,走 codex 内置 $imagegen,读 {baseDir}/references/frame.md 照契约做。要点:
- 没有 codex 就整步跳过,只交提示词,报告显示占位不装有
- 参考图是命根子:
-i 挂上该段场景设定图(该光照状态)+ 画内角色的设定图 + 涉及道具的设定图,提示词只负责取景和此刻的姿态
- 一格一次调用绝不批量;输出
./<段号>/f<切序>.png(f1 = 主分镜图,每段一个文件夹)
- 默认先出第一段的整套分镜图给用户看效果(3–5 张),确认画风和正反打构图再往后补——一集约 30–40 格,错了浪费的是整批
- 单个失败跳过不阻断,最后汇总说明
Step 5 — 输出与汇报
cd <输出目录>
node {baseDir}/scripts/novel-storyboard.mjs render <剧名>-storyboard.json --md \
--script <script.json> --outline <outline.json> --art <art.json> > <剧名>-storyboard.md
node {baseDir}/scripts/novel-storyboard.mjs render <剧名>-storyboard.json --html \
--script <script.json> --outline <outline.json> --art <art.json> > storyboard-report.html
报告界面语言用 --lang zh|en 指定(优先级 --lang > JSON 顶层 lang 字段 > 默认中文)——只切界面标签,与 promptLang(H3 提示词语言)互相独立。render 自动去 images/<镜号>-frame.png 找首帧(批次单还会找场景设定图),先出图再 render。报告含:KPI 带、分镜节奏带(粗分隔 = 段边界、片宽 = 分镜时长占比、颜色深浅 = 景别远近、点击跳段卡)、分集分镜表(主分镜图 + 子分镜条 + 逐切分镜行 + 分镜图/H3 提示词复制按钮)、生成批次单、配音对齐单、质量门、导出 JSON。Markdown 版每段附完整 H3 提示词,直接复制可用。
汇报一句话说清:几集几镜、总时长 vs 目标、几个生成批次、出了几张首帧、报告路径;没过的门和没出的图明说。
最终落地:
<输出目录>/
├── <剧名>-storyboard.json
├── <剧名>-storyboard.md
├── storyboard-report.html ← 双击就能开
├── manifest.json ← export 生成
└── E01-01/ ← 一段一个文件夹 = 一次 H3 生成的全部材料
├── f1.png ← 主分镜图(有 codex 才有)
├── f2.png … ← 子分镜图
└── prompt.md ← H3 提示词(export 生成)
五个 skill 的接力(管线到此闭环)
novel-outline → outline.json (什么:结构与分集)
novel-characters → cast.json (谁:角色设定图)
novel-art → art.json (哪里:场景/道具设定图)
novel-script → script.json (戏:场次、节拍、台词)
novel-storyboard → storyboard.json (怎么拍:镜头、首帧、批次)
分镜是消费端:seed 吃 script.json,分镜图出图吃 art 和 characters 的设定图当参考,H3 提示词直接下单给视频模型,配音对齐单接 script 台词本的 TTS 产物。五份 JSON 各自的报告都带导出按钮,改完都能喂回各自的 render/validate。
边界
- 报告界面内置中英(
--lang,默认中文);提示词语言由 promptLang 单独控制(默认英文)
- 秒数是下给视频模型的生成时长不是估算——段上限按你的模型改
params.maxSegmentSeconds,切的节奏区间改 min/maxCutSeconds
- 口型/唇形同步暂不管——那是生成管线的事
- 分镜图不追求一次到位——它是给视频模型的构图锚,构图对、资产对就够,微调交给重生成
门失败会累积
validate 与 checkup 每次都把门的结果追加到当前目录的 .gates.jsonl;跑 stats 汇总:
node {baseDir}/scripts/novel-storyboard.mjs stats
回答三件事:哪道门最常响(那条规则模型最常无视,该改的是措辞)、哪道门从没响过(可能是死门,也可能规则已被内化)、失败详情长什么样(反复出现却没有门的那类问题,只能靠人看)。
不想记加 --no-log;写不进去静默跳过,不影响校验。
自测
node {baseDir}/scripts/selftest.mjs
254 项断言,不调模型、不花额度。17 道质量门每一道都有击穿用例。改完脚本先跑这个。
自带样例
{baseDir}/examples/渡口-storyboard.json:《渡口》第 1 集完整分镜——10 段 34 切认领剧本全部 35 拍,平均 3.5 秒一切,共 119 秒 / 目标 120 秒,2 个生成批次,每段带完整的 H3 视频提示词(多图对齐 + 切点时刻全部对账通过)。当质量基准,也是自测夹具。