shuohao-skills 完全指南：5 个 AI 短剧制作 Skill，把一本小说直接变成角色设定、剧本与分镜投产包

shuohao-skills 完全指南：5 个 AI 短剧制作 Skill，把一本小说直接变成角色设定、剧本与分镜投产包

【免费下载链接】shuohao-skillsAI 短剧制作的 skill 集合：拆角色、排大纲、出场景与道具设定、写剧本、切分镜 | Agent skills for AI short-drama production — character bibles, adaptation outlines, art bibles, screenplays, storyboards. Runs in Claude Code & codex.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shuohao-skills

shuohao-skills 是一套 AI 短剧制作 skill 集合：丢进一本小说，AI agent（Claude Code 和 codex 都能跑）自动完成拆角色、排短剧大纲、出场景与道具美术设定、写剧本、切分镜，五套产出物全部是可直接喂给 AI 生成管线的角色设定、改编大纲、美术设定、剧本与分镜投产包。本文讲清楚这 5 个 skill 各自做什么、怎么装、怎么跑通整条管线。

什么是 shuohao-skills：5 个 Skill 覆盖短剧生产全流程

小说改短剧最大的痛点是"散"：角色设定、大纲、美术、剧本、分镜通常由不同的人各做各的，标准对不上。shuohao-skills 把整条管线拆成 5 个可串联的 skill，上一层的 JSON 产出直接成为下一层的输入，中间产物全部经过脚本级质量校验：

三个前置特点值得先知道：

• 🚫不需要任何 API key——用当前会话的模型额度；脚本纯 Node 标准库，零 npm 依赖，不用 install
• 🌐报告全双语——五个报告默认中文界面，render --lang en一键出全英文界面（数据内容保持原文）
• 📄离线单文件报告——report.html 双击即开，零外部依赖，不发任何网络请求

一键安装：从克隆到跑起第一个 Skill 的 3 步

第一步：克隆仓库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shuohao-skills cd shuohao-skills

第二步：运行安装脚本

./scripts/install.sh

安装脚本会自动检测本机装了 Claude Code 还是 codex，把每个 skill软链到对应目录——因为是软链，git pull之后立刻生效，不用重装。也可以只装某一个、或指定目标：

./scripts/install.sh novel-characters # 只装某一个 ./scripts/install.sh --codex # 只装到 codex ./scripts/install.sh --uninstall # 取消软链

第三步：直接用

在 agent 会话里输入：

/novel-characters ./你的小说.txt

或者用自然语言："帮我拆一下这本书的角色"，再给出文件路径即可。

⚠️ 前置条件：Node ≥ 18（脚本零依赖，不需要 install）；想让角色设定图/分镜图真出图，再装一个 codex CLI（走它内置出图能力）。没有 codex 也能跑，只是跳过出图，其余产出照常。

Skill 1 · novel-characters：小说角色拆解与角色设定集生成

丢一本小说进去，出的是每个角色一张完整设定：

• 角色表——谁出场、主角还是龙套，跨章节的不同称呼归并到同一个人（"老周"和"老伯"会收敛成同一个节点）
• 人物画像——性别、年龄、身份、外貌、动机、人物弧光、关系网，每条附原文逐字引文，防止模型编造
• 形象提示词——双语出图 prompt + negative prompt，直接喂 Midjourney / SD / GPT-Image
• 音色提示词——音色、音高、语速、口音的情绪设计 prompt，直接喂 TTS
• 角色设定图——每角色一张 16:9 分三区图：左侧证件照式半身像、右上全身三视图、右下关键细节特写，白底方便抠图
• 关系图谱——谁和谁什么关系，一眼看完，悬停一个人亮出他的全部关系

自带样例《渡口》生成的角色设定图（三区布局、白底）：

出图风格与报告语言都能切：

/novel-characters ./book.txt --style ghibli # 吉卜力动画风 /novel-characters ./book.txt --lang en # 英文界面

内置realistic（半写实厚涂，默认）和ghibli（吉卜力赛璐璐）两套预设，详见 references/style-presets.md；仓库自带的 examples/渡口.txt 只有 4 个角色，适合新手先跑通一遍。

Skill 2 · novel-outline：短剧改编大纲五件套

给一本小说 + 目标参数，出改编大纲五件套：

1. 改编说明——一句话核心 + 保留/砍掉/合并三张表 + 风险对策，关键取舍附原文逐字依据
2. 人物表——角色分档管理：主角组 ≤ 5、重要配角 ≤ 10、功能性角色 ≤ 10
3. 爽点表——major/minor 分级、逐集落点，间隔 ≤ 3 集不允许出现真空区
4. 分集梗概——每集三栏：梗概 +【钩子】+【悬念】，缺一栏视为未完成
5. 资产清单——脚本自动汇总：场景/角色出现集与次数、生成难点预警、角色资产量折算

流程里最值钱的一条是先拍板再细化：骨架（砍哪条线、合哪些人、大爆点压在第几集）必须先出快版给你点头，之后才允许写分集梗概——这是质量门强制的流程，不是口头约定。

已经有大纲、只想要诊断书？用体检模式：

node skills/novel-outline/scripts/novel-outline.mjs checkup outline.json

质量门面板就是诊断书，未过的门不阻止渲染——要的就是把病灶直接摆出来。

Skill 3 · novel-art：AI 短剧美术设定集（场景 + 道具）

这个 skill 的前提刻在骨子里：这是 AI 生成，不是实拍——没有堪景、搭景、道具采买，环境和道具都是要被生成几十次还得长一样的资产。所以交付物不是置景清单，而是一套一致性方案。

场景层：

• 一致性锚点（每景 3–5 个）——每次生成必现的可辨识特征，观众靠它认场景，QC 靠它核对生成镜头有没有漂
• 光照时段变体——AI 换时段是重新生成不是重新打灯，每个状态落成完整英文提示词
• 变体机制——衍生场景挂在母场景上，出图拿母场景成图当参考

道具层（只收叙事道具：有特写、跨集、承载剧情，通常 3–8 件）：

• 戏剧功能——先说它在剧里干什么
• 状态变体——合上/打开、藏着/摊开，每个状态一张参考图
• 尺度参照——手持级/桌面级/家具级写死进提示词，防 AI 把手持道具画成家具尺寸
• 白底无手——道具图要贴进各种镜头，必须纯白可抠、不能出现拿着它的手

如果大纲已跑完，用seed确定性预填场景骨架，不让模型瞎编：

node skills/novel-art/scripts/novel-art.mjs seed outline.json > art.json

Skill 4 · novel-script：节拍流剧本与直连 TTS 的台词本

这一层的底线是剧本管戏，分镜管拍——剧本里没有镜号、没有首帧提示词，那些是下一层的活。

• 节拍流——每场戏是动作节拍与台词行的交替序列：动作一拍一件事，台词逐句带说话人与语气
• 逐集时长预算——台词按语速折算（默认 4.5 字/秒）、动作按节拍估时（默认 2.5 秒/拍），每集必须落在目标 ±15% 内，一集三分钟就是三分钟，写超写欠当场拦下
• 钩子前 3 拍兑现——钩子不是标签，是认领了具象位置的第一拍，必须冷开场兑现，这是门不是自觉
• 台词本——按角色聚合全部台词，带音色提示词，直接跑 TTS

报告里的"时长仪表"每集一行条形图，直观看出预估时长是否落在目标区间；给了--cast之后，台词本每个角色组头还带音色提示词按钮——台词和音色一页配齐，直接对接配音生成。

Skill 5 · novel-storyboard：分镜切分与 H3 提示词投产包

这是管线里第一个直接面对视频模型的层，结构固定为三层：

段（segment）＝ 一次视频生成调用，≤ 15 秒 ├─ 分镜（cut）× 3–5 ＝ 段内剪切，每切 2–5 秒（硬门） ├─ 分镜图 ＝ 每切一张关键帧：主图钉 0.00 秒，子图钉各自切点 └─ H3 提示词 ＝ 一段一条，对齐指令与切点时刻逐字对账

几个关键设计：

• 3 秒左右短剧节奏是硬门——每切 2–5 秒，不是建议
• 对齐指令是推导出来的——多图对齐句式和[Shot k]切点时刻全部由分镜秒数推导，validate逐字对账：改了秒数忘改提示词，当场拦
• 分镜图是资产合成——出图挂场景/角色/道具设定图当参考图，novel-art 和 novel-characters 产出的图在这一步真正被消费
• export一键投产包——每段一个文件夹，分镜图与prompt.md同住，根部manifest.json带图清单、切点时刻表和缺图标注

报告里的"分镜节奏带"是招牌图：每集一行色带，粗分隔 = 段边界，颜色深浅 = 景别远近——深浅相间、长短相间就是好节奏，点一片直接跳到那张段卡。H3 提示词写法规范内化在 references/h3-prompt.md，本 skill 自包含，不依赖任何外部 skill。

五个 Skill 如何接力：从小说到投产包的闭环流程

整条管线长这样——改编大纲收敛结构，剧本、场景、角色三者同步迭代，分镜只做输出不做新决定：

数据流是这样接力的：

novel-characters → cast.json （谁：角色设定图） novel-outline → outline.json （什么：结构与分集） 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：段、分镜、分镜图、H3 提示词）

上游 JSON 就是下游的 seed：outline.json预填美术场景骨架；script.json确定性展开分镜的节拍底稿——每拍几秒是算出来的，不让模型重新估。每一层的validate都会向上对账：剧本写了美术没登记的光照状态、分镜提示词混进角色名，都会当场被拦。

质量门与自测：它为什么能稳定产出

这个项目的核心主张是checklist 交给模型自觉是靠不住的——每一道质量门都是代码里的确定性检查，不是给模型读的文字：

每道门在自测里都有击穿用例——证明它真的会拦，而不是永远为真的假测试。每个 skill 都自带 selftest.mjs，不调模型、不花额度、1 秒跑完：

for f in skills/*/scripts/selftest.mjs; do node "$f"; done

常见问题速答

• 需要 API key 吗？不需要。用当前 agent 会话的额度；出图走 codex CLI 内置能力，同样零 API key
• 没装 codex 能跑吗？能。五套报告、提示词、JSON 数据全部照常，只是跳过"真出图"
• 小说很长怎么办？长文本自动切块/分卷并发处理；超上限会明确报truncated，不静默截断
• 报告想要英文版？默认中文，render --lang en输出全英文界面
• 怎么更新？git pull，软链安装无需重装

写在最后

shuohao-skills 是目前比较少见的"生产向"AI 短剧制作 skill 集合：从拆角色到分镜投产包，五层全部有脚本级质量门、双语评审报告和离线单文件 HTML。想上手的话，克隆仓库、跑一次./scripts/install.sh，然后把你的第一本小说丢进去试试。

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