镜头大师 · Master Shot v1.8.2

Que fait 镜头大师 · Master Shot v1.8.2 ?

Ce qu'il fait : à partir d'une image source (mode / personne), il produit un ensemble de photos qui semblent issues de la même séance photo : même visage, mêmes vêtements, même lumière, mais avec des angles, des plans, des poses et des décors différents, et dès la première version, l'âme de l'image source est conservée — les poses ne sont pas rigides, les plans larges ont de l'inspiration.

Deux couches :

• Couche rédactionnelle (la valeur de ce skill) : lire l'image source → écrire la fiche de trois vues → écrire le plan des neuf plans → auto-vérification avec shot_lint. Tout agent capable de voir une image et d'écrire peut le faire.
• Couche d'exécution : envoyer les instructions au modèle de génération d'images et sauvegarder les résultats. Par défaut, via la page web de ChatGPT (references/执行_ChatGPT网页.md), avec l'API OpenAI comme alternative (même fichier, section finale).

Comment savoir si c'est juste : le réviseur sélectionne la plupart des plans dès la première version, et ne dit plus « pose figée », « créativité timide », « décor monotone », « donne-moi plus d'options » ; mis côte à côte, les visages, les motifs des vêtements, les couleurs et la lumière montrent qu'ils viennent de la même séance.

Comment s'appeler (décider dès la première utilisation, puis utiliser toujours)

• Demander comment appeler l'utilisateur : la première fois que vous utilisez ce skill, demandez « Comment dois-je vous appeler ? » et écrivez la réponse dans le dossier parent immédiat du répertoire de travail dans un fichier studio.json (si le répertoire de travail est work/feather/, écrivez dans work/studio.json ; créez donc le répertoire de travail sur au moins deux niveaux pour qu'il ne tombe pas dans le dossier de quelqu'un d'autre) ({"director": "<son nom>", "assistant": "<votre nom>"}). Si l'appelant vous a déjà dit comment l'appeler ou a dit de ne pas poser de questions, alors ne demandez pas et écrivez directement. S'il y a déjà un studio.json dans le dossier parent : conservez les noms qu'il contient, ne les écrasez pas. Dans les bons de commande, les tableaux de livraison, les pages de révision et les rapports, utilisez toujours ce nom pour désigner la personne, n'écrivez pas « utilisateur » ou « réviseur ».
• Donnez-vous un nom : vous êtes l'assistant photographe sur ce plateau. La première fois, donnez-vous un nom court (2 à 4 caractères chinois ou un mot anglais), dites-le à la personne, écrivez-le dans studio.json ; en tête des tableaux de livraison, indiquez « Photographe assistant : ». La personne peut le changer si elle le souhaite.
• Ci-dessous, « la personne » fait référence à la personne désignée par studio.json.

Première utilisation : testez d'abord avec les images d'exemple

Le dossier examples/ contient trois images sources d'exemple (fourrure et cuir en studio, robe de soirée en extérieur au coucher du soleil, portrait en gros plan d'une personne chauve avec une plume), chacune représentant un cas différent : studio pur → déduire un décor des vêtements, décor existant à conserver, portrait en demi-corps à compléter en plan large. Si vous n'avez pas votre propre image, choisissez-en une, copiez-la dans un nouveau répertoire de travail (ex : work/fur/source.jpg), puis parcourez les étapes 1 à 8 du chemin principal ci-dessous. Avant de commencer à écrire, lisez au moins references/写单_三视图.md et references/写单_九镜.md — les règles strictes et la table des onze fonctions de cadrage se trouvent dans ces deux fichiers ; lire uniquement cette page vous fera manquer des informations.

Vérifications avant de commencer (une minute)

• Pouvez-vous voir l'image ? : utilisez votre outil de visualisation d'images pour dire « qu'y a-t-il dans l'image ? ». En cas d'échec, passez à un autre canal de modèle capable de voir des images ; si rien ne fonctionne, arrêtez et dites-le à la personne, ne devinez pas à partir du nom du fichier. De nombreux outils de visualisation ne reconnaissent que les chemins absolus.
• Pouvez-vous exécuter Python 3 ? : python scripts/shot_lint.py --help doit afficher l'aide (utilise uniquement la bibliothèque standard). Utilisez le chemin absolu du répertoire du skill pour l'appel, afin de ne pas le perdre si le répertoire de travail change.
• Écrire uniquement les bons de commande, sans générer d'images est également une livraison valide : allez jusqu'à l'étape 5, en laissant les questions oui/non de l'étape 3 comme tâches à faire à la fin du bon (voir 写单_三视图.md section « Vérification structurelle (barrière stricte) »).

Chemin principal (utilise uniquement GPT)

1. Lire l'image source (suivez d'abord le « Protocole de lecture d'image source » au début de references/写单_三视图.md : une fois l'image entière + découpage en zones, écrivez « gauche » / « droite » de l'image, en cas de contradiction, posez une question oui/non), écrivez deux choses (les modèles sont au début de references/写单_三视图.md) :
   • Liste de verrouillage : personne (forme du visage, teint, coiffure, maquillage), vêtements (coupe, motifs, échelle des motifs, éléments structurels comme ailes / pointes / manches), chaussures, accessoires, lumière, couleurs. Écrivez uniquement ce qui est visible ; pour les parties non visibles, écrivez « non visible », elles seront complétées uniformément par la fiche de trois vues.
   • Vocabulaire de mouvements de 3 à 5 phrases : ce que le corps fait sur l'image source (déséquilibre, torsion, asymétrie des membres…), à quelle distance se trouve l'objectif et comment le cadre est découpé, d'où vient la tension visuelle ; vous pouvez également décrire les gestes (pour les gros plans macro) et les moments immobiles (pour les visages, les dos). Les mouvements des neuf plans sont tous dérivés de ces phrases.
2. Trois vues : suivez references/写单_三视图.md pour écrire trois messages (avant/profil/arrière 3:2, vignettes faciales 3:2, plan rapproché 2:3), dans une nouvelle conversation, une image par message.
3. Vérification structurelle (barrière stricte) : suivez la section « Vérification structurelle (barrière stricte) » dans references/写单_三视图.md, mettez côte à côte l'image source et les trois vues, et répondez aux 4 à 6 questions oui/non (échelle des motifs, nombre de couches, côté de l'élément structurel unilatéral, nombre d'accessoires, etc.). Si un seul élément est « non », recommencez d'abord les trois vues, n'écrivez pas les neuf plans. Les trois vues « embellissent » souvent l'image source : les petits carreaux deviennent de gros losanges, les ailes semi-transparentes deviennent des ailes d'ange pleines, les motifs deviennent de la dentelle.
4. Neuf plans : suivez references/写单_九镜.md pour écrire le plan + les onze instructions de plan (pour les plans larges S3, les premières sorties fournissent déjà S3a S3b S3c trois concepts différents, sans réutiliser la formule S3 du groupe précédent), dans une nouvelle conversation, chaque instruction est accompagnée des trois images (image source / vignettes faciales / trois vues avant-profil-arrière, ordre fixe). Les règles pour écrire les descriptions de plans se trouvent dans references/动作与创意.md. Les exemples spécifiques dans les fichiers references proviennent d'autres images sources, ils servent uniquement à montrer la méthode d'écriture, ne copiez pas les objets et les poses ; les éléments du décor et les mouvements doivent naître de cette image source (si l'image source est un pur studio, déduisez le décor de la matière, de la couleur, des contours et de l'émotion des vêtements).
5. Auto-vérification avant d'envoyer le bon : python scripts/shot_lint.py <bon_commandes_neuf_plans.md> (utilise uniquement la bibliothèque standard Python). Les ✗ doivent être corrigés ; examinez chaque ⚠ avant de décider (⚠ est un avertissement, pas une barrière). Le linter vérifie uniquement le format (cadrage, tableaux, vocabulaire de mécanique corporelle, copie d'exemples) ; les points « S3 trois solutions différentes les unes des autres », « humeurs non répétitives », « chaque instruction accompagnée de trois images » ne sont gérés que par la liste de vérification à la fin du bon. ✗0 ⚠0 ne signifie pas que le bon est parfait.
6. Exécution : suivez references/执行_ChatGPT网页.md. Dès la sortie, écrivez immédiatement le tableau de livraison et faites un rapport, n'attendez pas que la personne demande ; lorsque vous confiez la génération d'images à un autre agent, l'agent qui confie doit lui-même surveiller le répertoire de sortie. Tableau de livraison : pour chaque image, succès ou non, à quoi elle ressemble, colonne Mouvements (ce que le corps fait, si c'est plus figé que l'image source, si cela répète un autre plan), et les écarts par rapport aux trois vues (visage / cheveux / accessoires / motifs et échelle des motifs / chaussures / lumière et couleur).
7. Révision et retouches : laissez la personne choisir — après avoir sorti les trois vues et après chaque lot de neuf plans, utilisez review/serve.py pour ouvrir une page de révision locale (references/审片页.md), la personne clique sur ♥ / ✗, écrit des commentaires, clique sur « Révision terminée », vous lisez review_feedback.json ; les ♥ sont placés dans final/, puis, selon les commentaires de révision, écrivez un bon de retouche —
   • Nouvelle conversation, joignez uniquement l'image source et les trois vues ; la version ratée ne sert pas d'image de référence, les bonnes images nommées non plus, écrivez ce que vous voulez en texte (testé : utiliser une bonne image pour emprunter la composition n'a pas dépassé la version originale).
   • Changer de pose : décrivez la nouvelle pose en détail et utilisez une phrase NOT … pour exclure la pose de la version précédente.
   • Si le réviseur demande « plus d'options » : pour une même direction, proposez 3 solutions différentes (changer d'angle / changer de lumière / changer d'ombre), pas 3 fois la même solution.
   • Si vous avez trouvé une composition impressionnante, ne la changez plus, ajoutez seulement du raffinement.
8. Créer le pack final : après avoir récolté les ♥, exécutez python scripts/export_pack.py <répertoire_de_travail> (references/成品包.md) : recadrez aux formats Instagram 4:5, 1:1, 9:16, ordonnez pour la publication, créez un aperçu de la grille 3x3 et un modèle de légende. Vérifiez chaque recadrage ; si le sujet est coupé, relancez cette image avec --focus. Ne publiez pas automatiquement, la publication est faite manuellement par la personne.

La cohérence repose sur ces éléments (validés, ne les modifiez pas pour la créativité)

• Les trois vues d'abord, puis chaque instruction accompagnée de l'image source + vignettes faciales + trois vues ;
• Le premier message ne contient que le plan, pas d'image ; ensuite, un message = une image, ne laissez pas le modèle créer une planche à découper (découper une image revient à la redessiner, ce qui la dénature) ;
• À la fin de chaque description de plan, écrivez le format de cadre (Portrait 2:3.), sinon le modèle choisira lui-même ;
• La structure des vêtements et l'échelle des motifs priment sur la créativité : placez la créativité dans le mouvement, l'angle, la lumière et le décor.

Cas non prévus par le skill (deux personnes, personne, plateforme ne permettant qu'un seul emplacement de référence, révision en contradiction avec les modèles…)

N'appliquez pas les modèles de manière rigide : demandez d'abord « Quel est le but de cette étape dans l'ensemble et comment savoir si c'est réussi ? », puis suivez les huit règles de references/判断_没写到的情况.md. Version la plus courte : les modifications explicitement demandées par l'appelant sont la nouvelle source ; en cas de conflit entre l'usage et l'objectif, expliquez le coût, proposez un compromis, et suivez sa décision ; les verrous d'identité ne sont pas négociables, placez la créativité dans le mouvement / l'angle / la lumière / le décor ; n'écrivez que ce dont vous pouvez tracer l'origine ; la portée est celle définie par l'appelant ; n'utilisez pas d'image ratée comme référence ; ne modifiez pas les pratiques approuvées ; ce qui est proposé au choix doit être comparable et une recommandation doit être faite ; si personne ne révise, filtrez vous-même selon le critère « même séance photo ». Ne demandez à l'appelant que si le verrou d'identité ne peut pas être satisfait, ou si la portée est floue et que cela risque de consommer du crédit ; sinon, faites par défaut et mentionnez dans le tableau de livraison « J'ai pris la valeur par défaut pour X ».

Avancé (optionnel)

• Midjourney pour récupérer des compositions : references/进阶_MJ洗图.md. Non nécessaire sur le chemin principal.

Fichiers

Fichier	Description
references/写单_三视图.md	Modèles de liste de verrouillage + vocabulaire de mouvements, modèles de messages pour les trois vues
references/写单_九镜.md	Modèle de plan pour les neuf plans + les onze instructions, méthode d'écriture pour chaque plan
references/动作与创意.md	Dix règles et exemples positifs/négatifs pour l'écriture des descriptions de plans
references/执行_ChatGPT网页.md	Étapes pour que l'agent utilise la page web ChatGPT ; API OpenAI en alternative
references/进阶_MJ洗图.md	Chemin MJ optionnel
references/判断_没写到的情况.md	Huit règles d'évaluation + quatre questions d'auto-test pour les cas non prévus
scripts/shot_lint.py	Auto-vérification avant envoi des neuf plans
review/serve.py, review/review.html	Page de révision locale : voir les images, ♥ / ✗, commentaires ; résultat dans review_feedback.json du répertoire de travail
references/审片页.md	Quand ouvrir la page de révision, comment lire les résultats
scripts/export_pack.py, references/成品包.md	Pack final de l'étape 8 : recadrage aux formats plateforme, ordre, aperçu, modèle de légende
examples/	Trois images sources d'exemple pour le premier test
CHANGELOG.md	Journal des versions
references/本机执行_*.md (si présent)	Chemins propres à une machine, pages de révision, répartition du travail ; ne sont pas distribués avec le skill, exclus lors de la distribution