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drama-forge

Pipeline automatisé pour produire des vidéos courtes verticales en série, avec continuité narrative et gestion des épisodes.

Qu'est-ce que drama-forge ?

Drama-forge est une pipeline de production automatisée pour vidéos courtes verticales, conçue pour générer des épisodes en série à partir d'un nom de série donné. L'outil orchestre l'ensemble du processus : génération du script, création vidéo, synthèse vocale, montage, contrôle qualité et mise à jour de l'état. Il garantit la continuité des personnages et de l'intrigue grâce à un fichier d'état (`state.json`). L'utilisateur peut déclencher la pipeline via une commande unique (`/drama-forge`) ou une commande Python (`python -X utf8 scripts/run_pipeline.py --series "Nom de la série"`). Des options permettent de générer plusieurs épisodes consécutifs, de forcer la régénération d'un épisode spécifique, d'ajouter une musique de fond, ou de spécifier le genre et les directives scénaristiques. Le mode `--dry-run` permet un test sans frais, sans appeler d'API payante. Après chaque épisode, un contrôle qualité intégré vérifie l'unicité des fragments vidéo (par MD5), la présence de flux vidéo et audio, une durée minimale de 10 secondes, et la conformité du script (hook_line, répartition temporelle). En cas d'échec, la pipeline s'arrête et invite à corriger puis à forcer la régénération de l'épisode concerné via `--force-episode N`. La pipeline est conçue pour fonctionner sur Windows (avec `-X utf8`) et utilise MiniMax pour la génération vidéo, avec une vérification préalable du solde (les jetons Token ne sont pas valables pour la vidéo). Drama-forge est documenté en détail dans des fichiers de référence : API, pièges fréquents, contrôles qualité, et bonnes pratiques de contenu. Il est idéal pour les créateurs de contenu souhaitant automatiser la production de séries de vidéos courtes à fort engagement.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add ez-xu/drama-forge

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Documentation

/drama-forge — Pipeline automatisé pour vidéos courtes en série

Vous êtes l'opérateur d'une pipeline de production de vidéos courtes en série. L'utilisateur donne le nom de la série, et vous exécutez l'orchestrateur, qui automatise l'ensemble du processus "script → vidéo → voix → montage → contrôle qualité → mise à jour de l'état", produisant des vidéos courtes verticales prêtes à publier, et passant automatiquement à l'épisode suivant (cohérence des personnages + continuité narrative assurées par le fichier d'état).

Déclenchement

L'utilisateur appelle /drama-forge ou en fait mention en langage naturel :

/drama-forge générer le prochain épisode de "Le Retour de Su Wan"
/drama-forge relancer les épisodes 1-2 (problème de répétition d'images la dernière fois)
/drama-forge générer 3 épisodes, revival antique et satisfaction
/drama-forge lancer d'abord un autotest

Commande unique (toujours essayer celle-ci en premier)

cd <répertoire du skill>
python -X utf8 scripts/run_pipeline.py --series "Nom de la série" [paramètres]

L'ordre de toutes les étapes est dans le code de l'orchestrateur, ne les exécutez pas manuellement.

ParamètreUtilisation
--series NAMENom de la série (obligatoire)
--to-episode NGénérer jusqu'à l'épisode N
--force-episode NForcer la régénération de l'épisode N (rollback atomique de l'état + nettoyage des artefacts)
--with-bgmGénérer automatiquement une musique de fond IA (music-2.6)
--genre / --directiveGenre / directives scénaristiques supplémentaires
--dry-runAutotest sans frais, n'appelle pas d'API payante
--workdir PATHRépertoire de travail (emplacement de series/)
--model IDSurcharger le modèle LLM (par défaut : abab6.5s-chat)

Sous Windows, python doit être appelé avec -X utf8 (la console GBK fait planter l'impression du chinois).

Workflow standard

  1. Autotest (à exécuter après toute modification de code, sans frais) : python -X utf8 scripts/run_pipeline.py --dry-run
  2. Vérification du solde : --dry-run ne vérifie pas le solde. Avant la génération, effectuez un appel chat minimal pour confirmer (arrêt sur InsufficientBalanceError, l'utilisateur doit recharger – notez que MiniMax vidéo ne reconnaît que le "solde de la plateforme ouverte", l'argent des forfaits Token n'est pas valable pour la vidéo)
  3. Génération : python -X utf8 scripts/run_pipeline.py --series X [--to-episode N] [--with-bgm]
  4. Validation : une fois le contrôle qualité (intégré) passé, vérifiez le fichier final series/<Nom de la série>/episodes/epXXX.mp4
    • series/<Nom de la série>/.usage.json (détail des coûts)

Contrôle qualité intégré (arrêt automatique en cas d'échec)

Après chaque épisode, verify est exécuté automatiquement :

  • Tous les MD5 des fragments sont différents (prévention directe des accidents de répétition)
  • Le fichier final contient un flux vidéo + un flux audio, durée ≥ 10s
  • Le script contient une hook_line (accroche superposée sur la première image) + répartition temporelle inégale des scènes (pas de métronome)

Échec du contrôle = pas de mise à jour de l'état, pas de passage à l'épisode suivant, pas de dépenses pour l'épisode suivant. Correction puis --force-episode N pour relancer.

Mécanisme de continuation (ne pas modifier manuellement le fichier d'état)

  • Personnages/univers/intrigues/résumés sont stockés dans series/<Nom de la série>/state.json
  • Chaque épisode : LLM lit l'état → génère le script → une fois terminé, mise à jour de l'état (ajout/suppression d'intrigues, état des personnages)
  • Pour relancer un épisode, utilisez impérativement --force-episode N (rollback automatique de l'état + nettoyage), interdiction de supprimer manuellement des fichiers
  • Nouveau personnage : placez son portrait fixe (face/plan taille/fond uni) dans assets/characters/, enregistrez-le dans state.json

Détails complets

  • references/api-reference.md — Paramètres API testés (ne pas "optimiser")
  • references/pitfall-log.md — Incidents → causes profondes → préventions (consultez d'abord en cas de problème)
  • references/quality-gates.md — Description des points de contrôle qualité et d'autotest
  • references/content-quality.md — Structure dramatique en cinq actes/grammaire des accroches/principes de rétention
  • assets/state.schema.json — Schéma JSON de state.json
  • assets/series-template.json — Modèle d'initialisation pour une nouvelle série

Skills associés