为已确认的短剧角色、造型、场景、视角、道具和状态编写或修改可复制的通用资产图片提示词。用户提到角色设定图、三视图、人物参考图、场景设定图、场景空镜、场景板、道具图、造型或状态变体、局部编辑提示词,或要求用自然语言修改现有图片提示词时直接使用;只产出结构化规格与 Markdown 文本,不生成图片,也不调用模型或供应商接口。
npx skills add https://github.com/worldwonderer/drama-skills --skill short-drama-image-prompts
把已接受的资产事实写成“能认出、能复用、能区分状态”的参考图提示词。这里的产物是提示词,不是图片。
从本技能目录读取 suite-ref.json,按其中相对 core_manifest 定位唯一同级主技能与
套件清单;确认声明的 core、contract、recipe 和清单 hash 一致后再读写项目。
随后执行 阶段契约 的运行时预检:先恢复事务、读取状态,再进入本阶段。
该文件同时给出本阶段的所有权边界、需要从制作形态取得哪些输入,以及本阶段规则表;本技能不读取其他技能的文件。
short-drama.json 和版本一致的主技能。stale 或项目状态不清时,读阶段契约 的所有权边界;需要定位规则 ID
或解释审查问题时,读同一文件的本阶段规则表。
CHAR/LOOK、LOC/VIEW 或 PROP/PSTATE 精确 ID 与快照引用。未决指代、冲突变体或未知状态退回 $short-drama-assets,不代猜。short-drama.json#/creator_authority/{visual_direction,production_profile} 中状态为accepted 的视觉方向与制作形态:它决定本阶段可执行的形状语言、线条/表面处理、材质对光的
响应与层拆;若状态为 unset,就向创作者给出选择,不从对话记忆补造,也不用默认审美冒充
已接受形态。形态只决定可执行词汇,不决定身份、地理、持物、可读文字政策与故事状态。
unresolved 问题的资产提案写candidate 提示词;来源引用加 authority:candidate,文档标明 provisional 和
not delivery-ready,不得声称已经 accepted。
changes 和保留项 preserve;身份、地理和资产状态仍由资产技能负责。| 任务 | 必读资料 |
|---|---|
| 新建任意资产提示词 | 通用配方与视觉锚点 |
| 人物设定图 | 加读 人物与造型 |
| 造型、视角或道具状态的版本 | 加读 造型与状态变体 |
| 场景空镜或不同观察方向 | 加读 场景与地理 |
| 道具或 道具状态 | 加读 道具、尺度与文字 |
| 局部修改或自然语言改提示词 | 加读 编辑与修订 |
| 自检、复核、失败诊断 | 审查量表与合成案例 |
| 生产端三视图/场景方位/物品版式配方 | 生产资产图配方 |
| 参考图只决定身份、构图或尺度等指定内容 | 阶段契约 的参考媒体与补拍 |
写规格时使用 结构化规格模板,交付文本使用 Markdown 模板。只加载当前类型所需资料。
先回答:这张参考图以后要帮助谁保持什么一致?选择一种主类型:
character_sheet:识别同一人物的一套已接受造型;location_plate:固定一个地点的观察方向和地理;prop_plate:固定道具的尺度、形制、功能和当前状态;look_state_variant:在同一身份上突出有因果与有效范围的差异;edit_delta:对精确目标做有边界的修改,同时声明保留集。一个规格只承担一个主要复用目的。需要不同造型、观察方向或状态时分开写,不把互相冲突的状态揉成“大全图”。
从接受快照记录:
artifact/hash/field;创作者/参考图权利人的说明,或经过授权的输入参考图检查,才能给出像素/文字结论;
前者写 creator_described,后者写 visually_inspected,都没有时保持 unverified 并列出风险;
只带入当前操作必需的信息。私有引用在文本中仅写 REF-*,不泄露本地路径、网址或原始内容。
按“用途/主体 → 识别点 → 状态差异 → 构图/方向/尺度/空间关系 → 材质/色彩/光线 → 背景 → 文字政策 → 排除/保留”组织。身份、地理、尺度和可读文字等重要事实先于“精致、电影感”等空泛审美词。
structural_invariant:绑定准确的已接受 ID/版本;局部修改写清 target/hash/region、changes、preserve 和连续性影响;readable 不得与全局 no-text 并存。reviewed_invariant:人物在一个规格中保持同一身份和一套连贯造型;场景保持清楚的地理;道具保持可辨尺度、形制与功能。reviewed_invariant:参考图只决定已经声明的内容;构图、尺度或效果参考不得顺带改写身份、文字、人数或故事状态。craft_default:用少量可观察、彼此不重复的识别点;负面约束只防止当前风险,不写长篇万能禁词。taste_option:写实/绘制、镜头审美、色彩浓度、文风密度由创作者决定;一旦被写入creator_authority 并接受,它就不再是本阶段可自选的口味,而是必须投影的形态约束。
逐项检查:锚点是否互相打架;临时状态是否污染身份;空间关系是否能画在同一画面;构图是否服务参考用途;文字政策是否可执行;排除项是否误杀必需事实。语义质量用证据复核,不用词数、形容词数或固定提示词长度硬判。
先展示人能读懂的预览:绑定对象、关键选择、警告与可复制提示词。接受后写:
剧集/<EP>/assets/image-prompt-specs.jsonl:权威规格;剧集/<EP>/assets/image-prompts.md:由已接受规格和配方 hash 重新生成的文本版本。跨文件发布遵循主技能的提交与恢复流程;不得以半成品覆盖已接受版本。
用户可直接说“外套保持不变,只把袖口变湿”“场景里不要出现演员”。不要让用户编辑 JSONL。
before → after、受影响的绑定和连续性,以及无法对应或会丢失的内容;若 Markdown 文本被手改:restore 先预览恢复;adopt 只把能完整对应字段的改动变成
规格提案。无法对应的文句会阻断 adopt,绝不让派生文本反向成为事实来源。详见
编辑与修订。
$short-drama-review 结合来源资料审查内容;Create beautiful visual art in .png and .pdf documents using design philosophy. You should use this skill when the user asks to create a poster, piece of art, design, or other static piece. Create original visual designs, never copying existing artists' work to avoid copyright violations.
Creating algorithmic art using p5.js with seeded randomness and interactive parameter exploration. Use this when users request creating art using code, generative art, algorithmic art, flow fields, or particle systems. Create original algorithmic art rather than copying existing artists' work to avoid copyright violations.
Improves the quality of images, especially screenshots, by enhancing resolution, sharpness, and clarity. Perfect for preparing images for presentations, documentation, or social media posts.
Downloads videos from YouTube and other platforms for offline viewing, editing, or archival. Handles various formats and quality options.
Lightweight WSI tile extraction and preprocessing. Use for basic slide processing tissue detection, tile extraction, stain normalization for H&E images. Best for simple pipelines, dataset preparation, quick tile-based analysis. For advanced spatial proteomics, multiplexed imaging, or deep learning pipelines use pathml.
Microscopy data management platform. Access images via Python, retrieve datasets, analyze pixels, manage ROIs/annotations, batch processing, for high-content screening and microscopy workflows.
Python library for working with DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) files. Use this skill when reading, writing, or modifying medical imaging data in DICOM format, extracting pixel data from medical images (CT, MRI, X-ray, ultrasound), anonymizing DICOM files, working with DICOM metadata and tags, converting DICOM images to other formats, handling compressed DICOM data, or processing medical imaging datasets. Applies to tasks involving medical image analysis, PACS systems, radiology workflows, and healthcare imaging applications.
This skill should be used when working with pre-trained transformer models for natural language processing, computer vision, audio, or multimodal tasks. Use for text generation, classification, question answering, translation, summarization, image classification, object detection, speech recognition, and fine-tuning models on custom datasets.
Take worldwonderer/short-drama-image-prompts 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.