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novel-script

为 AI 短剧生成结构化剧本:将分集梗概转化为场次、动作节拍与对白台词,并执行 10 道确定性质量门校验,输出多个报告格式。

O que é novel-script?

novel-script 是一个专门为 AI 短剧创作提供支持的专业技能,它的核心使命是“剧本管戏,分镜管拍”。该技能能够将来自上游 `novel-outline` 的分集梗概,自动生成结构化的剧本框架,包括场次划分、动作节拍流(动作与台词交替排列)、逐句带说话人和语气的台词,并根据语速将时长精确折算。它强调剧本的数据化——每句台词都是独立条目,而非散文,这为后续 TTS 生成和确定性校验奠定了坚实基础。 技能内置了 10 道硬性的质量门,全部通过代码确定性执行,无需调用外部模型或 API。这些门覆盖了每集时长偏差(±15%)、单句台词字数(≤35字)、说话人合法性、钩子悬念落纸及兑现位置(hookBeat 在前 3 拍内)、每场至少包含一个动作节拍、爽点认领、以及针对上游艺术设定(`art.json`)和角色设定(`outline.json`)的对账检查。其设计哲学是“不绑镜头”、不写生成提示词,所有分镜相关的任务都留给下游技能,自身专注于剧本的迭代与打磨。零依赖、零 API key,完全利用当前会话的计算额度运行,并提供了标准化的 seed、validate、render 流程。

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/eternityspring/shuohao-skills/tree/HEAD/skills/novel-script

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Documentação

O que novel-script faz?

为 AI 短剧写剧本。前提刻在骨子里:剧本管戏,分镜管拍——「爽不爽」和「怎么拍」是两种迭代节奏,台词要反复推翻重写,绑上镜头分解每改一句都得重排镜头。所以这层只有集、场次、节拍流,没有镜号;镜头、首帧提示词、生成批次都是下一层分镜 skill 的活。

但有一条底线:台词必须是结构化数据,不能写成散文。每句台词是独立条目(说话人 + 台词 + 语气),动作是独立节拍——这是全部确定性检查的地基:

交付解决什么
逐集时长预算一集三分钟就是三分钟:台词按语速折算、动作按节拍估时,写超写欠当场拦下,不流到生成环节才发现
节拍流(动作 ⇄ 台词)台词直接对接 TTS 逐句生成;动作节拍就是画面要发生的事。混成散文两头都喂不进管线
每场至少一个动作节拍纯对白的场是广播剧——AI 生成时没有画面可写
开场钩子 + 结尾悬念短剧的生死线,每集都要落在纸面;钩子不是标签是第一拍——hookBeat 认领具象位置,必须落在全集前 3 拍内(冷开场)
爽点认领大纲说这一集有大爆点,剧本必须有戏认领它——防止改着改着把爆点改丢
上游对账场景/光照/道具对 art.json、角色对 outline.json,写了美术没登记的光照状态当场报

{baseDir} = 本文件所在目录。脚本 {baseDir}/scripts/novel-script.mjs,零依赖,node 直接跑。

边界(不做的事):不分镜头、无镜号、不写画面生成提示词、不出图、不配乐——分镜层的活一件不碰。不改大纲结构(砍线合人是 novel-outline 的活);不做角色和场景设定(novel-characters / novel-art 的活)。


Step 0 — 定输入与范围

outline.json 是剧本的直接上游(分集梗概、爽点落点、单集时长都在里面),标准流程从它开始。没有的话先问用户是否跑 novel-outline;用户坚持直接写,就问清集数与单集分钟数,手建骨架,对账门会明说跳过。

一次写几集:默认一批 ≤ 3 集。剧本是全管线改得最凶的一层,小批量出、快拍板、再往下写。用户明确要全剧也分批产出,每批过一次校验。

顺手带上(都可选,给了才对账/显示名字):

  • --outline:角色引用对账 + 爽点认领检查 + 报告里 C01 显示成人名
  • --art:场景/光照状态/道具对账 + 报告里 S01 显示成场景名

Step 1 — seed 骨架

node {baseDir}/scripts/novel-script.mjs seed <outline.json> --eps 1-3 > <workdir>/script.json

确定性搬运:目标秒数(单集分钟 × 60)、钩子、悬念、该集爽点认领、候选场景与人物(进 seedNote)。这些事实不要让模型重新想一遍。 scenes 留空,那才是写戏的活。

Step 2 — 逐集写戏

每集一份任务,能并发就并发。每份任务拿到:

  • {baseDir}/references/script-pass.md 和 {baseDir}/references/schema.md(读它们,照着做)
  • 该集的 seed 骨架 + 大纲里这一集的梗概/爽点/人群方案
  • 该集用到的场景卡(art.json 里的锚点、光照状态)与角色信息(性情、说话方式——有 cast.json 更好)
  • 前一集的结尾悬念(这一集的开场要接得上)

核心要求都在 script-pass.md 里,最重的四条:动作节拍只写常见动作(挑担上船、搭手卸担这种 AI 见过千万次的;伸篙一挡、睫毛颤这种精巧动作生成必崩);时长预算先于一切(三分钟一集约 50 个节拍,写完自己跑一遍 validate 看秒数);台词口语、单句一口气、谁的话像谁(有 cast.json 就吃角色的性情与说话方式);每集第 1 拍冷开场给钩子的具象(hookBeat 认领,门查位置),结尾一拍必须是悬念。

写完把 seedNote 删掉。

Step 3 — 校验 ⛔ 不能跳

node {baseDir}/scripts/novel-script.mjs validate <script.json> \
  --outline <outline.json> --art <art.json>

10 道质量门全是代码:每集时长在目标 ±15% 内(台词按 4.5 字/秒折算、动作按 2.5 秒/拍,params 可调)、单句台词 ≤ 35 字、说话人在本场人物里或标 VO、每集钩子悬念落纸、钩子具象在全集前 3 拍内兑现(hookBeat 认领,params.hookWindow 可调)、每场至少一个动作节拍、动作叙述体不混引号台词、爽点认领、角色对账、场景/光照/道具对账。

有违规逐条修,改完重跑,直到通过。 写超了先砍动作节拍再压台词;写欠了补戏不注水——加冲突不加寒暄。需要一个美术没登记的光照状态时,去 art.json 里补状态再回来,不要绕过门。

Step 4 — 输出与汇报

cd <输出目录>
node {baseDir}/scripts/novel-script.mjs render <剧名>-script.json --md \
  --outline <outline.json> --art <art.json> > <剧名>-script.md
node {baseDir}/scripts/novel-script.mjs render <剧名>-script.json --html \
  --outline <outline.json> --art <art.json> --cast <cast.json> > script-report.html
# 英文界面:加 --lang en(默认中文,也可跟 script.json 顶层的 lang 字段)

报告含:KPI 带(含台词占比)、时长仪表(每集条形打在目标区间带上,超欠标红)、分集剧本(一排两集,场次信息超过 300px 渐隐截断、点开展开)、场次总表、台词本(一排两个,按角色聚合、列表六行高可滚动、整组复制;给了 --cast 每个角色组头带音色提示词按钮——台词和音色一页配齐直接跑 TTS)、质量门面板、导出 JSON(下载的就是 script.json 原样)。

汇报一句话说清:几集几场几句台词、预估总时长 vs 目标、哪几集贴着容差边、报告路径;没过的门明说。

最终落地:

<输出目录>/
├── <剧名>-script.json
├── <剧名>-script.md
└── script-report.html             ← 双击就能开

四个 skill 的接力

novel-outline    → outline.json (什么:结构与分集)
novel-characters → cast.json    (谁:角色资产)
novel-art        → art.json     (哪里 + 手里拿的:美术资产)
novel-script     → script.json  (戏:场次、节拍、台词)

seed 吃 outline.json;validate/render 的 --outline --art 负责对账和显示名字。四份 JSON 各自的报告都带导出按钮,改完都能喂回各自的 render/validate。往下一层是分镜:镜号、单镜头时长、首帧提示词、生成批次单都在那边。

边界

  • 报告界面内置中英(--lang,默认中文、或跟 script.json 的 lang 字段);台词语言跟剧走
  • 时长是估算不是秒表——容差 ±15% 就是为此留的;params.charsPerSecond 按配音语速可调
  • VO 是画外音统一记号,谁的心声写在 delivery 里;台词本里 VO 单独成组
  • 不设每集场次上限——AI 换景不要钱,换景次数只进 KPI 统计不设门

自测

node {baseDir}/scripts/selftest.mjs

154 项断言,不调模型、不花额度。10 道质量门每一道都有击穿用例。改完脚本先跑这个。

自带样例

{baseDir}/examples/渡口-script.json:《渡口》全 6 集完整剧本(9 场 123 句台词,每集冷开场兑现钩子、都落在 120 秒 ±15% 内),对着 novel-outline 与 novel-art 的样例全部质量门通过。当质量基准,也是自测夹具。

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