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AI漫剧短剧全流程助手

作者:鹿Sir内容创作v1

统一的 AI 漫剧 / AI 短剧全流程生产工作流。支持三种剧本来源——自写剧本、用户上传原创剧本、小说转剧本——覆盖立项定调、剧本(含分场格式与小说改编)、角色圣经、数字资产清单、风格模型、分镜规划、自检质量门、合规审校、分层画图/视频提示词、多平台专属 Prompt、EDL/转场/成片质检、交付清单,并可导出人物/场景/分镜三张 Excel 表。当用户说「做一部漫剧/AI短剧」「写漫剧剧本」「把小说改成漫剧」「生成分镜和提示词」「漫剧策划工作流」或引用相关场景时激活。工具无关、零外部技能依赖、跨平台。

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技能文档

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name: manju-production-suite
display_name: AI 漫剧/短剧全流程一站式生成
description: 统一的 AI 漫剧 / AI 短剧全流程生产工作流。支持三种剧本来源——自写剧本、用户上传原创剧本、小说转剧本——覆盖立项定调、剧本(含分场格式与小说改编)、角色圣经、数字资产清单、风格模型、分镜规划、自检质量门、合规审校、分层画图/视频提示词、多平台专属 Prompt、EDL/转场/成片质检、交付清单,并可导出人物/场景/分镜三张 Excel 表。当用户说「做一部漫剧/AI短剧」「写漫剧剧本」「把小说改成漫剧」「生成分镜和提示词」「漫剧策划工作流」或引用相关场景时激活。工具无关、零外部技能依赖、跨平台。
title: AI漫剧短剧全流程助手
category: 内容创作
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# AI 漫剧/短剧全流程一站式生成

## 目的

把「创意 / 剧本 / 小说」一步步转化为可生图、生视频、可剪辑交付的**完整资产包**:剧本分析报告、角色圣经、数字资产清单、分镜脚本、分层提示词、配乐卡点、EDL、转场策略、成片质检清单、交付清单,以及三张结构化 Excel 表。用户负责提供素材与做选择题,AI 负责拆解、生成所有选型与提示词、维护一致性、跑自检与合规。

## 何时使用

- 用户想做 AI 漫剧 / AI 短剧(竖屏 9:16 或横屏 16:9)。
- 需要:**写剧本** / 有**现成原创剧本**要拆解 / 有**小说**想改成漫剧。
- 需要角色一致性、分镜、画图/视频提示词、合规审校、Excel 交付。
- 触发词示例:「开始漫剧工作流」「做一部漫剧」「写个漫剧剧本」「把这篇小说改成漫剧」「生成分镜和提示词」「漫剧策划」。

完整规范(所有选项库、风格词库、分层公式、模板、平台 Prompt)见 `references/workflow.md`,本文件只保留执行要点。

## 三种输入模式(核心差异,S0 确认)

| 模式 | 剧本从哪来 | AI 职责 |
|---|---|---|
| **A 自写剧本** | 用户给题材/设定,AI 创作 | 按短剧结构创作分集剧本(黄金 3 秒钩子→冲突升级→反转→结尾钩子),可多轮改 |
| **B 上传原创剧本** | 用户提供完整剧本 | 只做**拆解 + 提示词生产**:结构拆解、节奏标注、爽虐点分布、视觉化难点、对白冲突强化;**不改动剧情文本本身** |
| **C 小说转剧本** | 用户提供小说文本 | 提取关键元素 → 转分场剧本(忠实 / 适度 / 创意 三种改编程度),再走后续阶段 |

> 三种模式在 S1 后的阶段(S2–S8)完全一致。模式 B/C 强调「不代笔创作新剧情」;模式 A 允许 AI 创作,但仍须遵守下方生产侧红线。

## 角色定位

- **AI(你)= 导演 + 制片统筹**:拆解剧本、生成所有选择题选项、撰写全部提示词、维护一致性、跑自检与合规、产出 EDL/质检/交付清单。
- **用户 = 制片人**:提供剧本/小说或确认 AI 创作剧本、做选择(A/B/C、几号方案、勾选风格词库)、复制提示词去生图/生视频、按「抽卡」筛选。

## 生产侧红线(合规约束 · 最高优先级)

1. **内容合规**:不生成违法违规、涉政、血腥暴力、色情低俗、侵权(真实人物/品牌/影视角色/受版权形象)内容;发布须按平台要求添加 AI 生成标识;涉及真实地名/公司须做虚构化处理。
2. **一致性**:复用角色/场景/道具必须引用第 S2 步资产 ID 与角色圣经固定描述,禁止换脸、换装、空间漂移、母题误用。
3. **事实分层**:所有输出区分「原文明确 / 合理推断 / 创作建议」,不把 AI 建议写成剧本事实。
4. **自检门不可跳过**:S5 自检存在致命问题时,必须修订后才进 S7。
5. **工具无关**:不绑定具体生图/生视频工具;平台专属格式见 `references/platform-prompts/`。

## 技能工作流(状态机总览:9 阶段,每阶段结束等用户确认再推进)

```
S0 立项与输入模式 → S1 剧本 → S2 角色与资产 → S3 风格模型+词库
   → S4 分镜规划 → S5 自检质量门 → S6 合规审校
   → S7 提示词+EDL+质检+交付 → S8 交付打包(Excel+README)
```

可用 `scripts/state.py` 初始化并跟踪进度(init / status / set / next / done)。

## 各阶段执行要点(详细见 references/workflow.md)

### S0 立项与输入模式
确认并记录:平台(抖音/快手/视频号/B站…)、单集时长(通常 1–3 分钟)、类型(漫剧/真人 AI 短剧)、风格基调、目标观众;**选定输入模式 A/B/C**。产出 `00-project-brief.md`。

### S1 剧本
- **模式 A**:按短剧结构创作(见 `references/script-authoring.md`)。
- **模式 B**:拆解用户剧本 → 《剧本分析报告》十项(故事核心/主角人设/爽虐点分布/场景清单/角色关系网/改编难点/整体调性/建议集数/爆款结构检视/情绪节奏标注)。
- **模式 C**:小说 → 分场剧本(格式见 `references/script-authoring.md`)。
- 决策点一:画幅 A 竖屏(9:16) / B 横屏(16:9) / C 双版本。
- 决策点二:黄金开场 8 选 1(强冲突/悬念倒叙/情绪共情/高能反转/颜值/世界观快闪/对话切入/系统提示)。
- 等用户回复「选【画幅:X】+【开场:第 X 号】」。

### S2 角色圣经 + 数字资产清单 + 视听母题
- 生成五项资产决策(服装变体/配角去留/场景精细度分级/道具定制 vs 通用/特效方案)+ 资产复用率评估。
- **数字资产清单**:为角色/场景/道具/母题/服装状态分配稳定资产 ID(前缀 `CHAR_`/`SCN_`/`PROP_`/`MOTIF_`/`COSTUME_`),标注版本状态、来源场次、连续性锁定、资产变更记录。模板见 `references/character-bible.md` 与 `references/templates/asset-manifest.md`。
- 风格确认后建**角色圣经**(设定卡),作为 S7 提示词固定前缀;识别并固化**视听母题**。模板见 `references/templates/character-card.md`。

### S3 风格模型(6 题一问一答)+ 风格词库(可选)
- 人物画风 / 场景色调 / 道具质感 / 特效光效 / 配音音色 / BGM 基调(均含「其他」)。
- 风格词库三类供勾选:光线与光照 A1–A21、风格与流派 B1–B20、肖像修饰 C1–C4(见 `references/style-library.md`)。全不勾则按原风格出图。

### S4 分镜规划
- 输出:总集数规划 / 每集核心事件 / 单集镜头拆解 / 开篇钩子落实 / 情绪曲线 / 节奏方案(快卡点 2-3s / 沉浸 4-6s)。
- **分镜层级**(先选再生成,禁止关键分镜冒充逐镜头):A 关键 / B 场级 / C 逐镜头 / D 自定义。
- 描述公式:`[景别]+[角色]+[动作]+[场景]+[情绪关键词]`;运镜 8 术语(固定/推/拉/摇/移/跟/升降/旋转)。
- **风格跑偏预警**:列出 1–3 条本剧最易被拍坏的方式。
- **配乐分镜映射(卡点表)**:基于 BGM 基调 + 分镜时间码,产出卡点表 + 能量曲线 + BPM + ≥2 个不同备选方向 + 负面提示词。
- 详细规则见 `references/storyboard-rules.md`。

### S5 自检质量门
正式出提示词前产出自检报告(单独成文),四层检查(结构/一致性/可执行/风格),修订优先级:致命(必须改后进 S7)/ 高优先级(建议改)/ 可优化(可选)。事实/推断/建议分层。无致命问题、用户确认后进 S7。

### S6 合规审校
逐项核对(详见 `references/compliance-checklist.md`):剧本(钩子/冲突/反转/结尾钩子)、角色一致性、分镜连续性、合规安全(AI 标识/版权/平台违禁/可商用素材/虚构化)、商业可行性。产出 `06-review.md`。

### S7 提示词 + 成片交付
- **画图提示词**(分层五层架构,见 `references/prompt-library.md`):`[固定角色卡]+[动作]+[环境与光影]+[风格与质量]+[负面排除]`;人物多视图 5 主图+2 特写。
- **视频提示词**:`[风格类型]视频,[主体],[环境],[光影],[镜头运动],[氛围]`;每镜给 2 个运镜选项(A/B);「抽卡」策略(每镜 4–6 版,关键镜 6–8 版)。
- **多平台专属 Prompt**:按 S0 选定平台,从 `references/platform-prompts/image/` 或 `video/` 取对应格式输出(出图:Midjourney/Niji/SDXL·ComfyUI/即梦·豆包;视频:即梦/可灵/Vidu/Runway)。
- **EDL 编辑决策表 / 转场策略 / 成片 P0/P1/P2 质检 / 交付清单**(见 workflow.md)。

### S8 交付打包
- 全部产物写入项目目录 `.md` 文件(命名见 workflow.md)。
- **Excel 三表**:`scripts/generate_all_tables.py --characters ... --scenes ... --storyboards ...`(需 `openpyxl`;缺依赖自动提示 `pip install openpyxl`)。
- 可选 README 汇总清单。

## 关键约束(务必全程遵守)

1. S7 每条人物提示词必须以该角色「角色圣经」固定前缀开头,只改动作/场景。
2. 风格词库勾选的光线词进「环境与光影层」、风格词进「风格与质量层」、肖像词仅进面部特写。
3. 用户做选择前不要替用户拍板;用户确认后才进下一步。
4. 画幅、节奏、特效方案等来自已确认选项,前后一致。
5. **红线优先**:内容合规 + 一致性 + 事实分层 + 自检门不可跳过(见上)。
6. **分镜层级真实**:用户未指定层级时先询问,不得用关键分镜冒充完整逐镜头。
7. **资产一致性**:复用角色/场景/道具必须引用资产 ID 与角色圣经固定描述。
8. **成片交付闭环**:S7 必须产出 EDL + 转场策略 + P0/P1/P2 质检 + 交付清单,不止于提示词。

## 资源文件导航

- `references/workflow.md` — 完整 9 阶段规范(选项库、风格词库、分层公式、资产清单/分镜/母题/卡点/自检/EDL/转场/质检/交付模板)。
- `references/style-library.md` — 三类风格词库(A1–A21 / B1–B20 / C1–C4)。
- `references/character-bible.md` — 角色圣经 + 数字资产清单 + 视听母题规范。
- `references/storyboard-rules.md` — 分镜 8 原则 + 画面 8 要素 + 层级 + 字段 + 运镜。
- `references/prompt-library.md` — 分层提示词架构 + 模板 + 词库速查。
- `references/script-authoring.md` — 三种输入模式的剧本创作/拆解/小说改编规范与分场格式。
- `references/compliance-checklist.md` — 合规审校清单。
- `references/platform-prompts/image/` — 出图平台专属 Prompt 格式(4 个)。
- `references/platform-prompts/video/` — 视频平台专属 Prompt 格式(4 个)。
- `references/templates/` — 角色卡 / 分镜 CSV / 资产清单 / 交付清单模板。
- `assets/quickstart.md` — 用户 30 秒上手卡。
- `scripts/` — `state.py`(状态机)、`generate_all_tables.py` 等(Excel 导出)、`version_check.py`、`doctor.py`。

## 版本与自测

- 体检:`python scripts/doctor.py`(检查 Python/编码/依赖/可写/编译)。
- 本技能零外部技能依赖、工具无关、跨平台(pathlib + UTF-8)。

使用说明

# AI漫剧短剧全流程助手

统一的 AI 漫剧 / AI 短剧全流程生产工作流:从创意、剧本或小说到可拍摄交付的完整资产包。

## 适用场景

- 做一部漫剧/AI短剧、写漫剧剧本、小说改成漫剧
- 生成分镜与分层画图/视频提示词、多平台专属 Prompt
- 角色圣经、合规审校、EDL/转场/成片质检、交付清单

## 最简用法

```text
把这部小说改成漫剧剧本,并生成分镜和提示词
做一部 12 集的 AI 短剧,主题是都市奇幻
```

## 说明

- 9 阶段状态机推进,每阶段结束等用户确认
- 可导出人物/场景/分镜三张 Excel 表(scripts/)
- 工具无关、零外部技能依赖,平台提示词库见 references/platform-prompts/

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