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"统一资产生成 skill：接受 `--type=character|scene|prop`，或不传自动扫所有 pending（缺 sheet）资源并按类型分发。当用户说"生成角色图"/"生成场景图"/"生成道具图"、想为新资产创建参考图、或有资产缺少 *_sheet 时使用。"
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。
基于 SOC 职业分类
| name | generate-assets |
| description | "统一资产生成 skill：接受 `--type=character|scene|prop`，或不传自动扫所有 pending（缺 sheet）资源并按类型分发。当用户说"生成角色图"/"生成场景图"/"生成道具图"、想为新资产创建参考图、或有资产缺少 *_sheet 时使用。" |
为项目的角色、场景、道具创建参考设计图，保证整个视频中视觉元素的一致性。 图像供应商由项目设置选择（不锁定具体 backend）。
Prompt 编写原则详见
.claude/references/generation-modes.md的"Prompt 语言"章节。
description 用叙事式段落，而不是关键词列表。description；最终交给图像 backend 的完整 prompt
（含布局 / 防崩短语 / 反向提示词）由 lib/prompt_builders.py 在 server 端拼好，
WebUI 与 Skill 走同一份真相源。*_sheet 字段为空或文件不存在。用连贯段落描述外貌、服装、气质，包含年龄、体态、面部特征、服饰细节。
示例：
"二十出头的女子，身材纤细，鹅蛋脸上有一双清澈的杏眼，柳叶眉微蹙时带着几分忧郁。身着淡青色绣花罗裙，腰间系着同色丝带，显得端庄而不失灵动。"
横版 16:9 四格设计稿，纯白背景：左侧约 40% 宽度的胸像特写，右侧三个 A-Pose 全身视图（正面 / 四分之三侧面 / 背面）。 所有面板中角色面部、发型、服装、配饰需保持完全一致。
用户填写 description 时只需关心外貌 / 服装等内容；布局由 builder 注入。
用连贯段落描述形态、光线、氛围，突出能跨场景识别的独特特征。
示例：
"村口的百年老槐树，树干粗壮需三人合抱，树皮龟裂沧桑。主干上有一道明显的雷击焦痕，从顶部蜿蜒而下。树冠茂密，夏日里洒下斑驳的树影。"
主画面占四分之三区域展示环境整体外观与氛围，右下角嵌入关键细节小图。
用连贯段落描述形态、质感、细节，突出能跨场景识别的独特特征。
示例：
"一块翠绿色的祖传玉佩，约拇指大小，玉质温润透亮。表面雕刻着精致的莲花纹样，花瓣层层舒展。玉佩上系着一根红色丝绳，打着传统的中国结。"
三视图水平排列于纯净浅灰背景：正面全视图、45° 侧视图、关键细节特写。
入队走 MCP 工具：
| 操作 | 工具 |
|---|---|
| 列出所有/某类 pending | mcp__arcreel__list_pending_assets({"type": "character"})（type 可省略） |
| 生成所有 pending（三类各一轮） | mcp__arcreel__generate_assets({}) |
| 生成某类全部 pending | mcp__arcreel__generate_assets({"type": "character"}) |
| 生成指定多个 | mcp__arcreel__generate_assets({"type": "prop", "names": ["玉佩", "密信"]}) |
| 生成单个 | mcp__arcreel__generate_assets({"type": "scene", "names": ["村口老槐树"]}) |
返回 is_error: true 时，文本里包含失败明细，按需重试或反馈给开发者。
*_sheet 的资产lib.prompt_builders 注入布局 / 防崩 / 反向character_sheet / scene_sheet / prop_sheet 路径把一个 PRD 的全部子 issue（或一组显式 issue）组建团队无人值守跑到全部合并：依赖调度、实现→本地审查→AI 审查循环三段接力、lead 串行合并与裁决、健康检查、收尾发 QA 验收清单。用户要"把某个 PRD 跑完 / AFK 消化这批 issue / 组团队批量执行 / 把这几个 issue 跑掉"时使用——即使只给一个 PRD 编号说"干完它"、未提团队或 AFK，也应触发。
无人值守驱动 CodeRabbit、Gemini Code Assist、OpenAI Codex 与 GitHub Code Quality / Advanced Security(CodeQL)的 review → 修复 → push → 再 review 循环,直到全部通过或触发收敛退出。主动调用:用户刚 push PR 或跑完 /commit-push-pr;提到 review / coderabbit / gemini / codex / codeql / code quality / code security / 审查 / AI review 等 bot 回复;CodeRabbit paused 需 resume;reviewer 有 actionable comments。即使用户只说"PR 怎么样了""review 回了吗"也应触发。
为剧本场景生成视频片段。当用户说"生成视频"、"把分镜图变成视频"、想重新生成某个场景的视频、或视频生成中断需要续传时使用。支持整集批量、单场景、断点续传等模式。
为剧本场景生成分镜图。当用户说"生成分镜"、"预览场景画面"、想重新生成某些分镜图、或剧本中有场景缺少分镜图时使用。自动保持角色和画面连续性。
调用项目配置的文本模型生成 JSON 剧本（同时产出每个分镜的 image_prompt 与 video_prompt）。由 create-episode-script subagent 调用。读取 step1 中间文件和 project.json，输出符合 Pydantic schema 的剧本。