精细化 AI 短剧 IP 创作技能(v0.6.0)。三阶段架构:Phase 1 创作(剧本+ref图,反复迭代)→ Phase 1.5 分镜图(每 grid 1-4 张候选静态图 = 视频首帧,工业级核心层)→ Phase 2 出片(按集解锁,4 模自动选)。v0.6.0 关键升级:① ref 库工艺偏置铁律(现代摩天楼易拟物,古建筑必出 chibi 人体,前期 IP 设计阶段就要避坑)② 即梦 5.0 失败模式 + 敏感词清单(3 类 fail 区分 / prompt 1500 字硬上限 / 反派词替换表 / 暧昧词清单)③ 分镜图 8 段 prompt 模板(CHARACTER/BACKGROUND/ACTION/SCENE/CAMERA/LIGHT/TEXT/STYLE)+ NOT humans 子句必加。沿用 v0.3.0 升级:Phase 1.5 分镜图层、4 模视频、ref 5-8 最优。v0.2.0:bash → Python subprocess、36 grid × 4-10s 变奏、红果必爆 7 招、工业级 ref 库 80-150 张、单 prompt 300-500 字。务必触发:用户提到短剧、微短剧、竖屏剧、AI 短剧、AI 漫剧、剧本创作、分镜、即梦/Seedance 出片、红果/番茄/抖音 IP 改编、爽剧、重生、穿越、赘婿、追妻、神医相师、AI 漫剧奇观、或"帮我做一部短剧"类请求。
npx skills add https://github.com/A-cat-with-carrots/OnlyShot --skill ai-short-drama
> SD-002《城市恋综》EP01 36 grid × 3 轮(v2.5/v2.6/v2.7)跑 + 全审反推。从「16/36 灾难级一致性破损」修到「0 灾难 / 60% ≥4 分」+ 沉淀 2 个工业级 SOP。
references/storyboard-frame-industrial.md v0.3.0:分镜图工艺 SOPXxx body IS [arch] architecture NOT a human wearing X NOT a human with headpiecereferences/jimeng-failure-modes.md v0.1.0(新):即梦 5.0 失败模式 + 敏感词全清单--no-fingerprint flagref 工艺是分镜图工艺的上游。
ref 不纯(chibi 人体),分镜图加 NOT humans 也救不回来。
前期 IP 设计阶段就要避坑:选玻璃塔 / 简单几何,避复杂古建筑。
> SD-001 实战 + 工业级方法论调研沉淀。新增 Phase 1.5 分镜图层 + 4 模视频生成。
scripts/生成分镜图.py:每 grid 1-4 张候选关键帧(text2image)image2video:分镜图首帧 + 动作 prompt(默认主用 80%)frames2video:首帧 + 尾帧锁定(关键爆点 10%)multiframe2video:2-20 关键帧一镜到底(复杂动作 5%)multimodal2video:9 image + 3 video + 3 audio fallback(5%)references/storyboard-frames-craft.md(分镜图工艺 + 4 模选择)scripts/生成分镜图.py(新,Step 3)scripts/生成分集视频.py(改,支持 4 模 auto 选)assets/templates/分镜.json(新增 video_mode / first_frame_path / last_frame_path / multiframe_paths 字段)> SD-001「重生穿越为哮天犬」实战沉淀。13 个失败模式 → 13 个修复 + 工业级标准。
) stop 字符(r'@([^\s),)]+_ref\.png)')queue_status == 'Generating',否则 fallback 到 list_task 找回 submit_idreferences/v21-97-percent-rules.md)references/troubleshooting.md(13 失败模式 + 解法)references/v21-97-percent-rules.md(7 招 + 24 集校准模板)references/storyboard-craft.md 为 36 grid 4-10s 变奏references/jimeng-cli-guide.md 加 v0.2.0 升级 + 网页端可见性┌─ Phase 1:创作(成本低,反复迭代)─────────────────┐
│ 阶段 0:市场情报扫描 │
│ 阶段 1:IP 简报(5 子步) │
│ 阶段 2:故事架构(4 子步) │
│ 阶段 3:设定圣经(4 子步) │
│ 阶段 3.5:ref 图自动生成(dreamina CLI) │
│ 阶段 5:批判 refine │
└──────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─ Phase 1.5:分镜图(v0.3.0 工业级核心)⭐ 新增 ─────┐
│ ⚠️ 写 prompt 前必读: │
│ - storyboard-frame-industrial.md §5(8 段模板) │
│ - jimeng-failure-modes.md §1+§2(字数+敏感词) │
│ 对每一集独立运行: │
│ 3A:写该集分镜.json(v0.3.0 字段:video_mode + │
│ first_frame_path + last_frame_path) │
│ 3B:python scripts/ref完备性检查.py │
│ 3C:python scripts/生成分镜图.py(每 grid 1-4 │
│ 张候选关键帧 = 视频首帧) │
│ 3D:人工选图(grid01_候选3.png → grid01.png) │
│ 3E:关键 grid(爆点/反派/心声)生首尾帧 │
│ (gridXX_首.png + gridXX_尾.png) │
└──────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─ Phase 2:出片(成本高,按集解锁)────────────────┐
│ 4.A:python scripts/生成分集视频.py │
│ auto 模式按文件存在自动选 4 模: │
│ - frames2video(首尾帧锁定) │
│ - image2video(分镜图首帧 + 动作) │
│ - multiframe2video(2-20 帧一镜到底) │
│ - multimodal2video(fallback 多 ref) │
│ 4.B:用户在剪映拼接 + 配音 + BGM + 字幕 │
└──────────────────────────────────────────────────┘
为什么这么拆:
下列任意一个都触发:
不触发的反例:
| 项 | 默认值 | 来源 |
|----|--------|------|
| 单集时长 | 180-195s | 红果实测最优(不严卡 180)|
| 集数 | 24 集(精华)/ 72 集(常规) | 24 集省成本 + 紧凑爆点 |
| 单集分镜数 | 36 grid × 4-10s 变奏 | multimodal2video 最低 4s,变奏防机械感 |
| 时长变奏分布 | 4s×11 + 5s×14 + 6s×5 + 7s×3 + 8-10s×3 | v2.1 红果必爆铁律 |
| 视频比例 | 9:16 竖屏 | 红果/抖音/快手统一 |
| 视频模式 | multimodal2video(全能参考) | Seedance 2.0 Fast VIP,多 ref 输入最稳 |
| 字幕 | 开(中文括号包 + AIGC 标识)| 红果强制 |
| ref 库目标 | 80-150 张(工业级)| 含动作/表情/场景多角度/道具细节 |
| 单 prompt 字数 | 300-500 字 | 含动作物理 + 表情拆帧 + 灯光 + 字幕规格 |
| 平台 | 红果(默认)+ 抖音(次选)| 月活 3 亿 + 引流 |
| 流派 | 互动选 | 红果纯爽 / 精品悬疑 / 漫剧奇观 / 沙雕轻喜 / 年代爽剧 |
| 付费模式 | 互动选 | 免费(广告)/ 付费(解锁)|
| ref 图生成 | dreamina text2image 4-grid(多角度) | Phase 1 阶段 3.5 |
| 视频出片 | dreamina multimodal2video(含视觉指纹自动 append)| Phase 2 阶段 4.C |
| 跑视频前预检 | 必跑 python scripts/ref完备性检查.py | 防 ref 漏 → AI 自由生成 → 一致性破 |
每次启动都要问用户是否调整这些。
关于 AI 优势(用户提示,不强推但要点出):
AI 生视频真正的护城河 = 真人难拍的奇观(修仙 / 末世 / 西游 / 玄幻 / 异能)。如果用户题材是奶奶觉醒 / 都市追妻这种真人易拍的,告诉用户:"虽然 AI 也能做,但 AI 真正优势在漫剧奇观流。要不要考虑切换流派?"——给 1 次提示,用户决定。
搜索 1:红果短剧 排行榜 <YYYY-MM>
搜索 2:番茄小说 改编 IP <近 30 天>
搜索 3:抖音短剧 <用户题材关键词> 热度
搜索 4:DataEye 短剧观察 / QuestMobile 月报
搜索 5:短剧 平台 审核 <当前年> 红线
WebFetch 1-2 部爆款的剧情解说 / 业界拆解文章。优先源:woshipm / 36 氪 / 腾讯新闻 / 21 经济网。
如果全部 403 → fallback 到内置 references/red-fruit-data.md。
让用户挑差异化角度。
01_市场情报.md详见 references/market-pulse.md。
5 选项让用户挑:A 红果纯爽流 / B 精品悬疑流 / C 漫剧奇观流 / D 沙雕轻喜流 / E 年代爽剧流。
v0.1.2 新增提示:在选项 C 旁加注:「真人难拍 = AI 优势。如果你计划用 AI 出片,C 是最有性价比的选择,因为修仙/末世/玄幻类真人剧组成本极高,AI 直接生」。但不强推,让用户判断。
详见 references/genre-flavors.md。
详见 references/archetype-catalog.md。
02_IP简报.md详见 references/ip-strategy.md。
03_完整剧本.md + 04_节奏地图.json详见 references/story-architecture.md。
05_角色圣经.md + 06_场景圣经.md + 07_道具圣经.md
详见 references/character-design.md。
这是 Phase 1 的最后一步,也是 Phase 2 的前置依赖。
which dreamina && dreamina --version
如果未装 → 引导安装:
curl -fsSL https://jimeng.jianying.com/cli | bash
详细装机指引见 references/jimeng-cli-guide.md。
dreamina user_credit
如果未登 → 引导:dreamina login(浏览器授权)
如果余额不足 → 提示用户充值(不能继续)
读 3 份圣经末尾的「即梦角色/场景/道具参考图生成包」段,提取所有 prompt:
预计 N+M+K 张图,每张 2k 分辨率约 ¥0.5-1,总成本约 ¥5-15。
每张图独立提交:
dreamina text2image \
--prompt="<从 05_角色圣经.md 提取>" \
--ratio=9:16 \
--resolution_type=2k \
--download_dir="<项目>/ref图/角色/" \
--poll=60
落到项目子目录:
SD-XXX_<拼音>/
├── ref图/
│ ├── 角色/
│ │ ├── 周翠英_ref.png
│ │ └── ...
│ ├── 场景/
│ │ └── scene_01_四宫格.png
│ └── 道具/
│ └── prop_01_三视图.png
或用项目自带脚本:scripts/生成参考图.sh
ref 图生成后必须让用户看一眼:
不对 → 改 prompt → 重跑(成本低,单图重跑约 ¥1)
OK → 标记 项目元数据.json 的 ref_done = true,进阶段 5 批判。
归档/v1.X_<日期>/Phase 1 完成判定:
详见 references/critic-checklist.md。
前置条件:Phase 1 完成 + ref 图齐 + 用户明确说"开始出片"。
每集独立运行 4.A → 4.D。
Phase 1 已完成 ✅。准备进 Phase 2 按集出片。
成本提醒:每集 60 段视频,约 ¥X-XX(按当前 dreamina 单价计算)。
要先出哪一集?建议顺序:
1. 第 1 集(开篇,最关键,先出测试 ref 图效果是否符合预期)
2. 第 8 集(一卡 / 一爆,付费短剧首付费点)
3. 第 27 集(二卡)
4. 第 50 集(三卡 / 终极反转)
5. 第 72 集(结局)
6. ...
挑 1 集开始。出完该集,确认效果再决定下一集。
默认建议:先出第 1 集试水,看 ref 图在视频里效果如何。如果不好 → 回阶段 3.5 改 ref → 重出第 1 集。第 1 集 OK 后再批量出后续。
如果该集 分集/第XX集_<集名>/ 还不存在 → 按 references/scripting-craft.md(剧本)+ references/storyboard-frame-industrial.md(分镜图 8 段 prompt + ref 工艺偏置)+ references/jimeng-failure-modes.md(敏感词 / 字数上限 / 并发限流)写:
剧本.md分镜.json(60 grid)镜头清单.md即梦批量包.md(60 段 prompt)读 分集/第XX集_<集名>/即梦批量包.md 的 60 段 prompt,逐段调用 dreamina image2video:
dreamina image2video \
--image="ref图/角色/周翠英_ref.png" \
--prompt="<段 N 的 prompt>" \
--duration=3 \
--ratio=9:16 \
--download_dir="分集/第XX集/视频段/" \
--poll=60
每段约 5-15 秒生成(dreamina 服务端排队)。60 段约 30-90 分钟。
或用项目自带脚本:scripts/生成分集视频.sh <集编号>
视频段落落到:
分集/第01集_<集名>/
├── 剧本.md
├── 分镜.json
├── 镜头清单.md
├── 即梦批量包.md
└── 视频段/
├── 段01.mp4
├── 段02.mp4
├── ...
└── 段60.mp4
skill 不调剪映,但给完整指引:
项目元数据.json 的 episodes_video_done.append(集号)然后进 4.A 选下一集。
> v0.6.0 update:原 v0.1.4 8 条 SOP 已被 SD-002 三轮实战推翻 / 拆分到 3 个工业级文档。新手只看这一节 + 3 个 references 即可。
分镜图 prompt 工艺 → references/storyboard-frame-industrial.md
ref 图 prompt 工艺 → references/ref-prompt-industrial.md
即梦 5.0 故障排查 + 敏感词 → references/jimeng-failure-modes.md
v0.1.4 老 SOP 被推翻的 3 条(必须知道):
--no-fingerprint 关闭(ref 风格词会污染分镜图 dramatic 光)详见 references/visual-consistency-sop.md(v0.1.4 老文档已大幅瘦身,只保留成本 / 流程部分)。
skill 创建短剧项目时,项目根目录按以下顺序确定:
aiForShortDrama / short-drama / 短剧 等关键词,或已存在 SD-XXX_*/ 子目录)→ 直接在 cwd 下创 SD-XXX_<拼音>/D:\hrdai\aiForShortDrama\SD-XXX_<拼音>/(用户的标准短剧工作区,本机已建)默认创作工作区:D:\hrdai\aiForShortDrama\
每次新建短剧项目都落到这个目录下,便于集中管理 + 复用 ref 图 / 角色资产。
D:\hrdai\aiForShortDrama\ ← 用户标准短剧工作区
├── 即梦 CLI 体验指南.pdf ← 用户参考文档
├── README.md ← 工作区 README
│
├── SD-001_<拼音>/ ← 第 1 部短剧
│ ├── README.md ← 项目首页
│ ├── 项目元数据.json
│ │
│ ├── 01_市场情报.md
│ ├── 02_IP简报.md
│ ├── 03_完整剧本.md
│ ├── 04_节奏地图.json
│ ├── 05_角色圣经.md
│ ├── 06_场景圣经.md
│ ├── 07_道具圣经.md
│ │
│ ├── ref图/ ← 阶段 3.5
│ │ ├── 角色/
│ │ │ ├── <角色>_ref.png
│ │ │ └── ...
│ │ ├── 场景/scene_01_四宫格.png
│ │ └── 道具/prop_01_三视图.png
│ │
│ ├── 分集/ ← Phase 2 按集解锁
│ │ ├── 第01集_<集名>/
│ │ │ ├── 剧本.md
│ │ │ ├── 分镜.json
│ │ │ ├── 镜头清单.md
│ │ │ ├── 即梦批量包.md
│ │ │ └── 视频段/ ← 阶段 4.C 产出
│ │ │ ├── 段01.mp4
│ │ │ └── ...
│ │ └── 第08集_<集名>/...
│ │
│ ├── 08_自我批判.md
│ ├── 09_修订记录.md
│ │
│ └── 归档/ ← 大改前 snapshot
│ └── v1.0_<日期>/
│
├── SD-002_<拼音>/ ← 第 2 部短剧
│ └── ...
│
└── SD-003_<拼音>/ ← 第 N 部
项目元数据.json 关键字段{
"project_id": "SD-001",
"project_name": "<>",
"skill_version": "v0.1.2",
"version": "v1.0",
"phase": "Phase1_创作 | Phase1_完成 | Phase2_出片 | 完成",
"stage_progress": {
"0_市场": "completed",
"1_IP": "completed",
"2_故事": "completed",
"3_设定": "completed",
"3.5_ref图": "completed",
"5_批判": "completed",
"Phase2": "in_progress"
},
"ref_done": true,
"episodes_video_done": [1, 8],
"next_action": "出第 27 集(二卡)"
}
详见 references/jimeng-cli-guide.md。要点:
curl -fsSL https://jimeng.jianying.com/cli | bash(Mac/Linux/Windows Git Bash)dreamina login(浏览器授权)dreamina user_creditdreamina text2image --prompt=... --ratio=9:16 --resolution_type=2k --poll=60dreamina image2video --image=... --prompt=... --duration=3 --poll=60dreamina query_result --submit_id=<ID>skill 通过 Bash 工具直接调 dreamina 命令,不需要 API key 管理。
用户可能这样触发:
启动后第一句话回应模板:
收到。本技能 2 阶段架构:
Phase 1 创作(成本低,反复迭代)
- 市场情报 + IP 简报 + 故事架构 + 设定圣经 + ref 图自动生成 + 批判
- dreamina text2image 生 ref 图,成本约 ¥5-15
Phase 2 出片(成本高,按集解锁)
- dreamina image2video 单集 60 段,按集生成
先 Phase 1,跟你 5 阶段互动确认。3 个最关键问题:
1. 流派:A 红果纯爽 / B 精品悬疑 / C 漫剧奇观(AI 优势)/ D 沙雕轻喜 / E 年代爽剧
2. 集数:默认 70,要改吗?
3. 付费:免费(广告)/ 付费(解锁,第 8 集首付费)
回答后启动阶段 0。
Phase 1 完成时给一份「创作完成清单」:
✅ 《XXX》Phase 1 创作完成
📋 IP 信息
- 流派、集数、平台、对标、钩子、爽点公式
📊 创作产出
- 9 个编号文件(市场情报 → 自我批判)
- N 张 ref 图(角色 / 场景 / 道具)
- 72 集大纲 + 节奏地图
🎬 下一步
准备进 Phase 2?告诉我先出哪一集(建议第 1 集试水)。
Phase 2 每集完成时给一份「该集出片完成清单」。
Generate breadboard circuit mockups and visual diagrams using HTML5 Canvas drawing techniques. Use when asked to create circuit layouts, visualize electronic component placements, draw breadboard diagrams, mockup 6502 builds, generate retro computer schematics, or design vintage electronics projects. Supports 555 timers, W65C02S microprocessors, 28C256 EEPROMs, W65C22 VIA chips, 7400-series logic gates, LEDs, resistors, capacitors, switches, buttons, crystals, and wires.
> Use when a HyperFrames composition needs seek-safe 2D/3D keyframes, GSAP timelines, CSS keyframes, Anime.js, WAAPI, FLIP, paths, masks, SVG morph/draw, text trails, 3D depth, or `hyperframes keyframes` diagnostics. Don't use for broad scene strategy, brand design, media sourcing, captions, or general video planning.
Analyze images, websites, and Figma files to extract their design and generate a `design.md` with token system, component inventory, and reconstruction notes. Use this skill whenever the user wants to understand, document, replicate, or audit the design of something visual: a screenshot, a URL, a Figma link, a Pinterest reference, a mockup, a competitor's site, a component, a dashboard, a landing page. Also when they ask 'extract the design system from X', 'document the style of Y', 'analyze this visually', 'convert this image into tokens', 'help me replicate this design', 'what palette does this site use', 'how is this built'. Also for single elements: 'copy this navbar', 'recreate this illustration', 'give me a prompt to regenerate this graphic' — element mode outputs a focused element.md, with token-grounded image-model prompts when the element is visual art. If the user brings any visual source and wants to understand it at a design level — this skill should activate.
Premium brand-kit image generation skill for creating high-end brand-guidelines boards, logo systems, identity decks, and visual-world presentations. Trained for minimalist, cinematic, editorial, dark-tech, luxury, cultural, security, gaming, developer-tool, and consumer-app brand systems. Optimized for intentional logo concepting, refined composition, sparse typography, strong symbolic meaning, premium mockups, art-directed imagery, and flexible grid layouts.
Elite mobile app image-generation skill for creating premium, app-native screen concepts and flows. Designed for iOS, Android, and cross-platform mobile products. Prioritizes clean hierarchy, comfortably readable text, strong multi-screen consistency, controlled color palettes, non-generic creative direction, textured surfaces, image-led composition, tasteful custom iconography, and clean phone mockup framing. By default, screens should be shown inside a subtle premium iPhone or similar phone mockup with a visible frame, while the main focus stays on the app content itself. This skill generates images only. It does not write code.
Optimize web performance: bundle size, images, caching, lazy loading, and overall page speed. Use when site is slow, reducing bundle size, fixing layout shifts, improving Time to Interactive, or optimizing for Lighthouse scores. Triggers on: web performance, bundle size, page speed, slow site, lazy loading. Do NOT use for Core Web Vitals-specific fixes (use core-web-vitals), running Lighthouse audits (use perf-lighthouse), or Astro-specific optimization (use perf-astro).
| Premium brand-kit image generation skill for creating high-end brand-guidelines boards, logo systems, identity decks, and visual-world presentations. Trained for minimalist, cinematic, editorial, dark-tech, luxury, cultural, security, gaming, developer-tool, and consumer-app brand systems. Optimized for intentional logo concepting, refined composition, sparse typography, strong symbolic meaning, premium mockups, art-directed imagery, and flexible grid layouts.
| Official GSAP skill for performance — prefer transforms, avoid layout thrashing, will-change, batching. Use when optimizing GSAP animations, reducing jank, or when the user asks about animation performance, FPS, or smooth 60fps.
Take a-cat-with-carrots/ai-short-drama from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.