Skill v2.0.0

name: novel-storyboard version: 2.0.0 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）。不出图——交付的是每格的画面提示词和它该挂哪些参考图。 18 道质量门全部由脚本确定性检查（第 18 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 # >= 18，只用标准库，无 npm 依赖

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：

{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 18 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（中文，直呼角色名）、一段镜头正文 shot（中文，通用身份）和六个构图字段；每段写 blocking、soundscape，有配乐再写 music。

每段的镜头正文照 `{baseDir}/references/shot-writing.md` 写（协议无关：一切一个运镜、动作要做得完、台词逐字、声音分层、不写画风）。发给哪个视频服务，就再套哪份协议语法：MiniMax H3 见 {baseDir}/references/h3-prompt.md，Seedance 见 {baseDir}/references/seedance-prompt.md。

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。

Seedance 提示词不用写：render 报告的提示词面板和 export --protocol seedance 都会从上面这些字段现拼。视觉风格由调用方提交时附加，全局约束用 --constraints <文件> 给。

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 </path/to/cards>]

18 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、中文景别词在分镜图提示词里、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）、分镜图提示词中文非空、视频提示词不含角色名（H3 正文不分语言、Seedance 镜头正文都查；分镜图提示词直呼其名放行）、构图量化字段齐全、Seedance 镜头正文合规（中文非空，不写时间、镜头编号、图片引用和协议符号）、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 18 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 — 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 用 --frames <目录> 找分镜图（<目录>/<段号>/f<切序>.png，默认当前目录）、用 --images <目录> 找批次单的场景设定图（<目录>/<场景 slug>-sheet.png，默认 ./images），两个都可以指到任意路径——本 skill 不产生这些文件，下游出完图重跑一次 render 就能嵌进报告。export --frames <目录> 会把找得到的分镜图拷进投产包，不用手动往包里放。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、报告路径；没过的门明说。

不要说「已出图」——这一步不存在了，交付的是提示词和挂图清单。

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（下游出完放这儿）
    ├── 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（在下游）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

323 项断言，不调模型、不花额度。18 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。