livingghost/character-prompt-builder

Character Prompt Builder

引導委託創作的視覺呈現。

使用英文提示詞/檢索以及使用者所使用的語言。保留語意、修飾詞範圍、關係、否定與歧義，而不使用語言單詞列表。

強制執行環境

將 <skill-root> 解析為包含此已安裝 SKILL.md 的絕對目錄。在執行技能腳本之前，請先進入其完整的鎖定環境：

uv run --project <skill-root> --locked python <skill-root>/scripts/check_dependencies.py

首次執行會同步鎖定的套件。此檢查也會驗證 FFmpeg 與字型涵蓋範圍。在現有權限內完成任何回報的環境需求，然後重新執行檢查；Dependencies 包含安裝細節。

對於每個文件化的 python scripts/<name>.py ... 指令，請執行 uv run --project <skill-root> --locked python <skill-root>/scripts/<name>.py ...。保持 Studio 工作目錄不變：--project 會選擇此技能的環境，而腳本參數則保留其自身的路徑含義。按照原樣執行運行時提供的 argv；它保留了正在執行的直譯器與絕對腳本路徑。對所有路由（包括發佈工作）都使用此相同環境。

核心約定

閱讀 Production direction 以撰寫與判斷委託創作。將動作、狀態、關係與設計作為具有相關細節的意義整體來傳達。專業知識回答建構問題。保留精確的要求與有目的的細節。根據委託內容判斷所選方法，包括當渲染器遵循這些方法時。草稿指令的是其渲染器，而非其審閱者；計畫與標準不授予任何權限。建構預期的創作、選擇合適的方法並完成工作。遺漏不授予任何許可或排除。

保留錨點與適用的已採用定義。記錄變更及其原因於其所有者處；在委派範圍內解決開放選擇。保持創作者意圖與事實及心理狀態在各輸出中的區別。

將輸入、目標與計數綁定至實際授權。區分指導、編輯、提交、選擇與規範採用。在委派範圍內繼續進行，無需重複批准。

在所有類別與強度層級（從日常與健康的題材到敏感素材，例如暴力、醫療、怪誕、身體改造或成人知識）保留支援的生產知識及其完整特殊性，無一例外。相關時請閱讀 Prompt Knowledge and Execution Boundary。

在 Studio 文字、提示詞、JSON 與範例中使用 ASCII 標點符號。

保持判斷與自動化分離。代理擁有意義、歧義、方向、視覺權威、構圖與審閱的權責。腳本擁有狀態、檢索、驗證、具體實現、依賴檢查、驗證與調度的權責。不要將未解決的意義強行塞入關鍵詞。使用具有文件化觸發條件、輸入、輸出、失敗與測試的腳本。從已安裝的 SKILL.md 解析路徑。

提示詞建立創作、必要前提與參考使用。模型接收實際輸入；將僅限創作者使用的來源中的必要意義以文字形式攜帶。將範圍外的創作者決策、內部金鑰、路徑、來源與評估保留在其記錄中；被描繪的名稱與代碼則保留為內容。

當能夠解決重大不確定性時，使用可選的 competing-realization test。先觀察成品，再評估其標準；揭露審閱限制，並將不確定證據保留為未定。

渲染與模型控制

對於影像工作，請解析 Rendering and controls，特徵 render-contract。 明確選擇媒介、維度、線條、陰影、表面與細節，並獲得使用者的選擇或代理的理由。 保持呈現與主體身份分離。對混合媒介使用範圍限定覆蓋；絕不從成品效果虛構身體或年齡變化。 在 pack_cli.py ready 之後，閱讀所選模型的 prompt_input、使用案例指南與作者偏好。未列出的目標需要從獲得的提供者證據中取得該合約。 在調度器的 Production Specification 或應用於外部工作的來源中，將撰寫的渲染範圍綁定至 render_intent。 Generation Package 需要精確的介面設定檔與模式有效的控制項。將未列出的目標記錄在 Image Generation 下。image_input 綁定參考與精確的外部請求；編輯則加入 Semantic instruction editing。Model evidence 擁有模式、試驗、設定檔、適用性與故障診斷的權責。 將執行值放入宣告的控制項中，而非提示詞正文。影像形狀與構圖仍然是創作選擇。使用來歷解析所需的標量建議；在範圍內選擇。顯示不可用的控制項，但不發送它們。 在提交前顯示渲染選擇與完整的已驗證請求。使用其指定的提供者；絕不替換引擎。

知識使用與檢索記錄

通過能夠回答問題的來源來調查未解決的建構或措辭。按意義和範圍使用知識；不需要同時使用兩種查找系統，也不需要為每個視覺屬性進行查詢。

prompt_input 選擇模式。tag-based 需要真實的 dictionary search，即使是對熟悉術語或能處理散文的模型也是如此。優先選擇保留意義、範圍與程度的現有術語或近義詞；在比較候選項後，必要時保留作者的原創措辭。descriptive 僅在問題未解決時需要查找；unresolved 在取得證據前保持可移植；none 則沒有文字表面。缺失的方言元資料絕不暗示 descriptive 輸入。

記錄實際調查、檢查完整的所選記錄，並將每項記錄在 Prompt-only Core 下歸類為已採用、已組合或未使用。組合的措辭可以使用已檢查的知識。必要的檢索失敗則保持未解決；絕不虛構證據。

建構問題可能為空；標籤呈現需要已搜尋的詞彙選擇。將影像支援的措辭添加到其擁有資源中，而不包含會話歷史或運行參數。

強制運行時啟用閘門

在進行提示詞、參考、表單、生成或視覺狀態系列工作（非人物或故事草稿）之前，請執行 python scripts/pack_cli.py ready。對於明確的運行時，請在 ready 之前同時提供 --state-file、--cache-dir 與 --managed-root；重複的 --pack-root 選項會為該次調用添加發現根目錄。它會初始化狀態一次，保留現有選擇，列出活動的 pack 並維護其瀏覽器目錄。

• Exit 0：檢索可以繼續。告知使用者每個 warning: 行。
• Exit 1：每個 decide: 行都是作者的決定，並指定了解決它的指令。在繼續之前，先向使用者提出新的或無法使用的 pack；切勿僅憑 bundled commons 就繼續，而讓已發現的 pack 等待該決定。執行作者選擇的指令，然後再次執行 ready。作者停用的 pack 將保持停用狀態，並且不會再次詢問。
• 如果在檢索開始後啟用的 pack 發生更改，則丟棄先前的結果並從影像意圖重新開始。

承載成品的生產閘門

對於已儲存的交付成果，請執行 python scripts/execution_routes.py read ROUTE --root STUDIO，並根據情況使用 --feature NAME。對於 prompt-dialect，對於目錄目標請添加 --model MODEL，對於有證據的系列請添加 --dialect ID；對於未知目標則省略選擇器。該讀取會傳遞完整的 Production Execution 與所需文件，包括先決條件、權限、限制與例外。頁面預設為 16,384 個來源位元組；--page-bytes N 會更改此預算。在 reading-actions 中執行 continue，直到 reading-record 出現在所有頁面之後；replay 會重新讀取一個頁面。完成該路由；status 可在中斷後定位已儲存的草稿與運行操作。

選擇運行時路徑

每個項目指定一個路由或 --feature，其讀取會列印其文件。在對話中回答且無任何儲存的提示詞，不讀取任何路由：它只讀取 Prompt-Only Core 與適用的連結文件。選擇性地啟用：

• 世界觀、主題、代理或敘事：路由 development、Creative Development 與 Project Design；對於個性化行為，特徵 persona 與完整的 Persona Template；
• 角色陣容引入、重複出現的未命名參與者，或場景需要多少人物：路由 development；
• 重複使用已審閱的場景人物素材：特徵 scene-persona；
• 任何已選擇的故事時刻、並發狀態或記錄事件之間的創作：路由或特徵 story-context；
• 基於事實的連續性、狀態來歷或受限的消費者視角：路由 world-realization 或特徵 world-view；可重複使用的身份模式：特徵 portrayal-principles；
• 創作者的描繪目標與身份：特徵 authorial-intent、Authorial Intent；個性化的聲音或身體：路由或特徵 performance、Character Performance；
• 持久的世界或敘事文件，或場景衍生的情節：特徵 narrative-files；
• 無選定參考且無複雜建構風險的一般純提示詞工作：路由 prompt-only；特徵 subject-domain、Subject Domain，僅在主體領域未解決時使用；
• 複雜多軸提示詞組合：路由 composition、Composition；
• 開放的表達選擇、簡潔的簡報，或困難的目的、活動、關係或主題檢索：特徵 sparse-retrieval、Discovery；
• 針對開放軸或觀察到的失敗的工藝知識：特徵 craft-consultation、Craft consultation；
• 術語查詢、替代措辭或類別瀏覽：特徵 vocabulary、Vocabulary；
• 最終提示詞呈現、排序、加權、LoRA 標記法、否定語法或術語比較：特徵 prompt-dialect、Writing Guide；
• 連結的證據，或提示詞加參考（無生成）：路由 reference-artifacts 或特徵 references；
• 面向模型的參考傳輸：特徵 reference-delivery；
• 生成或模型傳輸：路由 generation 加上精確一個 gpt-image、midjourney（與 Niji）、sdxl（與 ComfyUI）、novelai、grok、instruction-edit 或 unlisted-interface 特徵（針對任何其他影像介面）；
• 連續性、時間狀態、螢幕外事件、跨場景身份，或即將到來的鏡頭請求：路由或特徵 state-series；
• 一次多張影像，跨模型或作為單一模型的並行變體：路由 batch；
• 已接受角色在新姿勢或共享場景中，包括階段性資產創建：路由 repose；
• 對固定靜止畫面進行確定性編輯：特徵 image-edit；使用者要求的對服裝、物體、環境或其他描繪內容的語意替換：特徵 semantic-instruction-edit、Semantic instruction editing；需要時使用遮罩：特徵 scene-mask-planning；
• 放大已完成影像：路由 upscale 並帶有活躍的超解析度模型記錄；
• 規範身份、角色表單、其面板、候選或參考板：路由 character-sheet、Sheet fills；已接受角色的新姿勢或場景則使用 repose 或 generation 代替；
• 表單、反覆迭代或已接受影像的工作，位於 studio 中：首先使用特徵 studio；
• 為規範所有者進行明確選擇：路由或特徵 adoption；
• 成品審閱：特徵 evidence-review 與 Production direction；變更：路由 revise 或特徵 revision-guidance；
• 報告或證據研究：特徵 evidence-review；原始材料、主機試驗或修復假設：特徵 source-material、agent-evaluation 或 repair-analysis；
• 公共狀態或鏡頭互換：特徵 protocol-exchange；
• 缺少 pack 狀態、自訂 pack 或 pack 之間的資源衝突：特徵 pack-runtime。

為重要的建構問題選擇專業知識：geometry 用於精確的多主體幾何、裁切、透視、重疊或接觸；body-plan 用於非人類或不熟悉身體、變形或特徵數量的宣告建構；recurring-identity 用於重複角色的身份合約；performance-language 用於細微情感、肢體語言、附肢動作、生理反應或機械表演；garment-growth 用於衣物建構、生長、修飾與局部身份，包括頭髮、毛髮、羽毛、剛毛、纖維、指甲、爪子、蹄與指板；production-spec 用於場景成品；finishing 用於指定或暗示的渲染媒介、攝影風格、3D 或玩具呈現、影像內文字或標誌、環境主導構圖，或重複的錯誤潤飾結果；visual-evidence 用於衍生的視覺證據、連結的 SVG 或語料庫匯入。

[Weighting grammar](references/runtime/prompt-weighting. …

[因長度截斷]