storyboard-pipeline
漫橙映画制作流水线——智能编排层,串联编剧大师、导演大师、分镜师、Seedance生成器四个技能。 自动识别输入类型(小说/剧本/大纲),路由到正确的技能链,在技能间传递数据。 当用户说"帮我做分镜""从小说开始""我有一个剧本""开始制作""制作流水线""全流程" 或任何涉及从原始素材到最终AI可用分镜的完整流程时,务必使用此技能。
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name storyboard-pipeline description 漫橙映画制作流水线——智能编排层,串联编剧大师、导演大师、分镜师、Seedance生成器四个技能。 自动识别输入类型(小说/剧本/大纲),路由到正确的技能链,在技能间传递数据。 当用户说"帮我做分镜""从小说开始""我有一个剧本""开始制作""制作流水线""全流程" 或任何涉及从原始素材到最终AI可用分镜的完整流程时,务必使用此技能。 漫橙映画制作流水线 智能编排层:识别输入 → 路由技能链 → 传递数据 → 输出AI可用分镜 架构总览 用户输入 │ ├─ 小说/原文 ──→ [编剧大师] ──→ 完整剧本 ─┐ │ │ ├─ 故事大纲 ──→ [编剧大师] ──→ 完整剧本 ─┤ │ │ └─ 完整剧本 ─────────────────────────────────┤ │ ▼ ┌───── 平台选择 ─────┐ │ │ ▼ ▼ 需要专业分镜表 直接AI视频生成 (人工拍摄用) (巨日禄/Seedance) │ │ ▼ ▼ [导演大师] [分镜师] 5步→九列分镜表xlsx 4步→AI平台分镜 │ ┌────┴────┐ ▼ ▼ 巨日禄模式 Seedance模式 三列Excel 时间轴Markdown │ │ │ [Seedance生成器] │ (可选精细化) ▼ ▼ 最终交付物 STEP 0:输入识别与路由 当用户提供素材时,按以下规则判断输入类型和路由: 输入类型判断 信号 判定为 路由 大段叙述文本,有"第X章"、人物描写、心理活动、场景叙述 小说/原文 路线 A 有"第X集"、场景标记(日/夜/内/外)、对白格式、△镜头 完整剧本 路线 B 几段话概述故事梗概、人物关系、主要情节 故事大纲 路线 A 已有分镜但需要转平台格式 分镜改造 路线 C 路由决策 路线 A:小说/大纲 → 完整流程 编剧大师(改编为剧本)→ 分镜师(拆分镜+AI提示词) 路线 B:完整剧本 → 直接拆分镜 分镜师(理解剧本 → 拆分镜+AI提示词) 路线 C:已有分镜 → 平台适配 分镜师 Step 4(资产清单+AI提示词生成) 确认问题(必须问) 在开始执行前,必须向用户确认: 「你的素材是什么类型?」 — 小说原文 / 剧本 / 故事大纲 / 已有分镜 「目标平台是?」 — 巨日禄(三列Excel分镜表)/ Seedance(首尾帧时间轴)/ 通用(△格式脚本) 「预计几集?每集多长?」 — 默认15秒/集,可调整 路线 A:小说/大纲 → 完整流程 Phase 1:编剧改编(调用编剧大师) 触发条件: 输入为小说原文或故事大纲 执行: 加载 screenwriting-master skill 根据总时长自动选格式: ≤3分钟(1-12集×15秒)→ 概念超短片格式 3-10分钟(12-40集×15秒)→ 短片格式 更长 → 剧集格式 按编剧大师八步流程执行,但 加速模式 ——聚焦以下核心步骤: Step 1 破题(锁定核心梗) Step 3 人物设计(建立Character Bible,含英文描述词——为后续AI生成准备) Step 5 结构大纲(按集拆分) Step 7 场景写作(输出完整对白+动作的剧本) 关键交接数据(传给Phase 2): → 完整剧本文本(含所有台词、动作描述、场景标记) → 人物小传(视觉形象+性格弧线+金句) → 核心梗(2-4字) → 情绪基调 → 集数规划 质量关卡: 剧本完成后,执行编剧大师自检清单。确认所有台词完整、场景可拍摄、无心理描写。通过后进入 Phase 2。 Phase 2:分镜拆解(调用分镜师) 触发条件: Phase 1 完成,或用户直接提供剧本(路线 B) 执行: 加载 storyboard-director skill 跳过 Step 1 (如果从 Phase 1 来,故事破题已完成)——直接继承: 核心梗、情绪基调 → 分镜师 Step 1 输出 人物小传 → Character Bible(补充英文固定词组如尚未有) 执行 Step 2 导演定调(六维定调+色彩规划+音响设计) 执行 Step 3 分镜拆解 — 按目标平台分流 : 巨日禄 → 严格三列格式(分镜编号/分镜描述/台词),遵守剧本模板.xlsx规范 Seedance → △格式脚本 + 时间轴格式 执行 Step 4 资产清单+AI提示词 巨日禄模式核心规则(从剧本模板.xlsx继承): 表格结构:三列,不可增减 A列:分镜编号(分镜1、分镜2...) B列:分镜描述(叙事语言,非AI提示词) C列:台词(剧本原文一字不改,无则写"无") 集数分隔:合并行写"第N集" 整本上传:每集以合并单元格标题为分界 单集上传:只取第二个合并单元格前面的内容 台词铁律:剧本全部台词必须100%保留到C列 Seedance模式: 如需进一步精细化,可调用 seedance-storyboard-generator 的 Step 5 生成精确的时间轴提示词。 关键交接数据(最终输出): → 故事破题文档(核心梗+Character Bible+视觉母题) → 导演定调文档(六维定调+色彩+音响) → 分镜脚本(△格式 或 平台格式) → 资产清单(C/S/P编号+AI提示词+防崩约束) → 平台专用文件(巨日禄Excel 或 Seedance Markdown) 路线 B:完整剧本 → 直接拆分镜 剧本理解阶段(自动执行,不需要单独调用编剧大师) 当用户直接提供剧本时,分镜师自行完成以下预处理: 快速提取 :核心梗、角色列表、集数结构、情绪走向 建立Character Bible :为每个主要角色建立英文固定描述词 台词完整性扫描 :确认所有台词已标注角色名,无遗漏 然后直接进入 Phase 2(分镜拆解) ,从 Step 2 导演定调开始。 路线 C:已有分镜 → 平台适配 当用户已有分镜内容(如从导演大师生成的九列分镜表),只需转换为AI平台格式: 读取现有分镜数据 执行分镜师 Step 4:资产清单+AI提示词 按目标平台输出格式文件 技能间数据传递规范 编剧大师 → 分镜师 数据项 格式 说明 完整剧本 Markdown(场景标记+对白+动作) 所有台词完整保留 人物小传 结构化文本 视觉形象/身份/标签/性格弧线/金句 核心梗 2-4字 如"绝境反杀""复仇爽剧" 情绪基调 一个词 如"压抑→爆发" 集数规划 数字+时长 如"5集×15秒" 视觉母题 1-3个意象 如"风雪=命运""长枪=转变" 分镜师 → 最终交付 交付物 巨日禄模式 Seedance模式 分镜脚本 三列Excel(分镜编号/描述/台词) △格式Markdown 资产清单 C/S/P编号+MJ提示词 C/S/P编号+MJ提示词 平台提示词 叙事语言(平台自处理) 时间轴格式+@图片引用 连续性文件 集间衔接备注 尾帧描述(6维度) 防崩约束 附在资产提示词末尾 附在资产提示词末尾 快速响应模式 用户只说"帮我做分镜": → 问三个问题(素材类型/目标平台/集数),然后开始 用户直接丢一段文本: → 自动判断类型,确认平台后立即开始 用户说"用巨日禄"或"用Seedance": → 平台已锁定,只需确认素材类型和集数 用户说"从上次继续": → 读取系统中已有的剧本/分镜数据,从断点继续 质量关卡(每个Phase完成后自检) Phase 1 完成自检(编剧阶段) 所有台词用口语化对白,非书面语 无心理描写、无括号暗示 每个场景有明确的视觉动作 人物弧线完整(Want/Need/Arc) 集数划分合理 Phase 2 完成自检(分镜阶段) 每个镜头有叙事目的 台词100%保留,一字未改 运镜使用具体术语 巨日禄:严格三列,分镜编号格式为"分镜N" Seedance:时间轴覆盖完整15秒 Character Bible英文词组跨集一致 所有AI提示词末尾有防崩约束 70/30法则(70%支撑镜头+30%亮点镜头) 与Toonflow系统的集成 此编排层的输出可直接存入Toonflow的storyboardAgent数据库: 分镜数据 → o_storyboard_shot 表(shotNumber/content/dialogue/cameraMovement/scale/duration/sound/narrativePurpose/platformMode) Character Bible → o_character_bible 表 导演定调 → o_director_alignment 表 资产提示词 → o_asset_prompt 表 storyboardAgent通过 add_storyboard_shot / batch_add_shots 等工具写入数据库后,前端自动刷新显示。
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| format | Format tag (skill/v1) |
| skill_id | Unique skill ID |
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| model_config | Model config: provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
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| install_guide | Import guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks |
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