独立校验与审查文件系统短剧项目中的故事、剧本、资产、连续性、资产图片提示词、分镜、关键帧和视频提示词。用户提出“审稿/检查剧本”“检查资产或连续性”“检查图片/视频提示词”“审查或诊断模板感”,或判断一集能否交付文本或 JSON 时使用;只发布审查问题、审查结论和修订要求,不代替负责人修改来源文件。
npx skills add https://github.com/worldwonderer/drama-skills --skill short-drama-review
独立审查并引用产物证据。只写审查问题、审查结论和按负责人分组的修订要求;
不在同一次审查中替负责人修改创作来源,也不接受负责人自审。默认使用创作者语言;
中文项目的审查问题、影响和修订要求使用中文,稳定的规则编号和 ID 保持原样。
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。
声明一个或多个范围:
story_scriptassets_continuityimage_promptsstoryboard_keyframesvideo_promptsfull_episodedelivery_privacy只读对应的审查表。完整审查先读
review-method.md,再读三份审查表;制作端常见缺陷
与各环节判据见 production-quality-gates.md。
涉及参考图权限、遮挡式揭示或补拍版与替代版关系时加读
阶段契约 的参考媒体与补拍一节。
不预先加载所有创作资料。
证据来自项目产物和已接受限制,而非负责人的自我解释。
只有审查问题涉及“模板感、重复手法或 AI 味”时才读
anti-template-repair.md,用其诊断、修订示范与误报反例。
若当前上下文参与过任一目标产物的创作或修订,优先启动一个 fresh reviewer agent/context,
只传目标路径与 hash、已接受限制、当前范围需要的审查表和输出模板。不要传负责人的自检结论、
预期答案或打算采用的修法。新审查者必须确认自己没有创作这些目标,重新读取当前字节后再判断。
在结论中记录 requested_review_mode 与 effective_review_mode。只有运行环境实际提供 fresh
context,且审查者没有写过目标产物时,effective_review_mode 才能写 fresh_agent,并记录该
context 的运行时标识。若当前运行环境不能启动 agent、启动失败或上下文已经受创作过程污染,
可以做所有者自检和列问题,但必须写 self_check 或 unattested,保持 independent:false,
结论只能是 PROVISIONAL,不能签发 APPROVE / APPROVE_WITH_NOTES。
project_tool.py 只能复验这些声明的结构、目标 hash 与证据文件,不能从 JSON 密码学证明
某个上下文真的 fresh。实际隔离必须由宿主在启动 reviewer 时建立;状态记录使用
verification_scope: declared_provenance_structure,不得把结构通过描述成运行时身份已验证。
记录产物路径和 hash、创作者限制、审查范围与上游 hash。目标文件变化后,
旧审查问题变为 stale。状态为 provisional 或尚未接受的输入不能获得最终批准。
先检查可证明事实:
hash;缺少前置资料而无法审查目标时,停止后续内容审查;其他互不依赖的结构问题可以一次汇总。
重新查看当前资料,不采用负责人的自我辩解。每个审查问题包含:
hash;target_ref 以及来源端和使用端的 evidence_refs[];分类必须使用:
structural_invariant:能够直接证明的结构错误;reviewed_invariant:证据成立时给出 REVISE;craft_default:说明影响的警告,可由创作者明确改写;taste_option:备选意见,不能单独阻断。优先守住剧本原意与连续性,而不是奖励华丽提示词。追踪:
剧本事实 -> 资产决定 -> 镜头目的与边界
-> 冻结关键帧 -> 有序动作 -> 下一状态
造型版本错误、遗漏对白、改变动机、发明动作或破坏下一镜衔接时,提示词写得再详细也不能弥补。
APPROVE:没有阻断问题,常用做法符合已接受的创作意图;APPROVE_WITH_NOTES:没有阻断问题,只有可选改进;REVISE:存在结构错误、内容错误或违反已接受限制;PROVISIONAL:缺少独立审查者或已接受的前置资料。按故事开发、剧本、资产、图片提示词、分镜和视频提示词分组。负责人修改后列出所有
变为 stale 的下游产物,并审查新 hash;审查者不编辑来源文件。
审查结论必须以结构化方式绑定准确的 reviewed_artifacts、当前 findings_ref、审查者
独立性和未关闭阻断问题数量。findings_ref 的 JSONL 中,每个未关闭的致命、错误或阻断
问题 ID 必须且只能出现一次,并与审查结论中的 blocking_findings 和数量完全一致。
隐藏未关闭问题、列入已关闭问题或引用不存在的 ID 都不能批准。没有这些证据时只能给
PROVISIONAL;一个状态字符串本身不能放行交付。模板故意以 unattested / independent:false
开始;fresh 审查者完成工作后才填写准确的运行时 provenance、被排除的负责人并改为
independent:true。只写一个审查者名称或手改布尔值都不能证明独立性。
rubric-story-script.md
rubric-assets-prompts.md
rubric-visual-motion.md
从 finding-template.jsonl 建立审查问题,从
verdict-template.json 建立审查结论。问题目录提供编号、类别、
默认检查方式、严重程度和负责人;审查问题记录本次目标的证据和状态。
fatal:不安全或非公开内容被交付、事务损坏、缺少授权;error:阻断当前检查的结构或内容错误;warning:有具体影响的常用做法问题;note:创作选择、问题或不阻断交付的润色建议。没有证据不要打分。不能只说“AI 味”;必须定位重复手法、用套话代替具体内容,或没有铺垫的文句模式,
并解释它伤害什么。
网址或机器路径。
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-review 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.