promptschat
Gives Claude Code access to the prompts.chat library, letting you search, retrieve and improve AI prompt templates, and find and install Agent Skills from its registry.
2 skills2 agents2 commands1 MCP+3+2+2+2+1+1+1+1177k
@gh-fContent
Plugin
onlyshot
A Claude Code skill for producing AI short dramas, taking a rough idea through scriptwriting, storyboard images, video segments and an editing package. Aimed at creators making short-form video content.
Plugin Signal38/100Fair
maintained46
capable14
documented50
adopted54
Claude Code
$ npx -y skills add A-cat-with-carrots/OnlyShot --agent claude-code
Codex
$ npx skills add A-cat-with-carrots/OnlyShot -a codex
Cursor
$ npx skills add A-cat-with-carrots/OnlyShot -a cursor
Gemini CLI
$ npx skills add A-cat-with-carrots/OnlyShot -a gemini-cli
GitHub Copilot
$ npx skills add A-cat-with-carrots/OnlyShot -a github-copilot
OpenCode
$ npx skills add A-cat-with-carrots/OnlyShot -a opencode
Windsurf
$ npx skills add A-cat-with-carrots/OnlyShot -a windsurf
Stats
410
Stars
43
Forks
Active
Maintenance
Python
Language
MIT
License
Last commit
Created
What's inside
README
OnlyShot-ai-short-drama-skill
Industrial-grade AI Short Drama Production Skill for Claude Code 一句"粗糙想法" → 工业级 5 步流程 → 可发红果/抖音的完整短剧（剧本 + 分镜图 + 视频段 + 剪辑包）
它是什么
把你扔过去的一句话——
"996 程序员重生为哮天犬，开局触发反 PUA 系统"
——变成可以直接发红果/抖音的整套短剧成品：
Phase 1：创作
- 市场情报扫描（搜近 30 天红果/番茄/抖音热什么、避开衰退题材）
- IP 简报 + 故事架构 + 设定圣经（角色弧光 + 视觉母题 + 反差点）
- 节奏地图（每 grid 精确到秒：cold_open / twist / satisfaction / cliffhanger）
- 逐集脚本（24 集精华 / 36 grid × 4-10s 变奏 / 中文对白 + 潜台词）
- 工业级 ref 库（80-150 张：每角色 5-8 张含动作/表情，每场景 3-5 张多角度，关键道具 30-50 张）
Phase 1.5：分镜图（v0.3.0 工业级核心）
- 每 grid 1-4 张候选关键帧（text2image，3 积分/张）
- 静态图先确认构图 → 满意才出视频（修改成本是视频的 1/18）
- 关键 grid（爆点/反派/心声）生首尾帧 → frames2video 锁死过渡
Phase 2：出片
- 4 模视频生成（auto 按文件存在自动选）
image2video（默认主用 80%）：分镜图首帧 + 动作 promptframes2video（关键爆点 10%）：首帧 + 尾帧 → AI 插值multiframe2video（复杂动作 5%）：2-20 关键帧一镜到底multimodal2video（fallback 5%）：9 image + 3 video + 3 audio
- dreamina CLI 集成（multimodal2video 全能参考 / Seedance 2.0 Fast VIP / 9:16 / 720p）
不是"AI 编剧助手"。是 爆款短剧产品经理 + 编剧 + 分镜师 + 制片 + 出片工程师 的合体角色。
为什么做它
短剧赛道月活 1.7 亿、人均 101 分钟/天（红果 2026 数据）。AI 短剧的真正瓶颈不在剧本，在出片质量。
市面上的 AI 短剧 skill 普遍存在：
| 通病 | 本 skill 改进 |
|---|---|
| 跳过市场扫描直接写剧本 | 强制阶段 0 市场情报扫描（WebSearch + 反同质化建议） |
| 节奏全凭感觉 | 节奏地图.json 精确到秒级，红果必爆 7 招校准（对抗式开场 / 30s 爆破 / 60s 爽点 / 90s 反转 / 120s 爽点 / 150s 钩子 / 180s 倒计时） |
| 全 5s 死板节奏 | 36 grid × 4-10s 变奏（4×11 + 5×14 + 6×5 + 7×3 + 8-10×3） |
| 只出剧本不出视频 | 集成 dreamina CLI，4 模视频生成自动按文件存在选 |
| 直接 prompt → 视频，构图随机 | 加 Phase 1.5 分镜图层：分镜图 = 视频首帧（image2video），构图固定 |
| 修改成本高（视频 55 积分/段） | 分镜图 3 积分/张 = 1/18 成本，先改图再出视频 |
| ref 库 5-20 张随便糊 | 工业级 80-150 张（动作/表情/场景多角度/道具细节） |
| 单 prompt 100 字泛泛而谈 | 300-500 字镜头级（动作物理/表情拆帧/灯光/字幕规格/物体材质） |
| bash 调 dreamina 中文 quoting 假死 | Python subprocess args list（避免 server 静默丢弃任务） |
| 角色档案空壳 | 弧光（起/拐/终）+ 视觉母题 + 反差点强制 |
| 一次出稿走人 | 阶段 5 6 维度自我批判 + 必改清单 |
| 路径写死 | 自动检测 cwd，可移植 |
安装
方法 1：克隆到 Claude Code 全局 skills 目录
# Windows
git clone https://github.com/A-cat-with-carrots/OnlyShot-ai-short-drama-skill "$env:USERPROFILE\.claude\skills\ai-short-drama"
# macOS / Linux
git clone https://github.com/A-cat-with-carrots/OnlyShot-ai-short-drama-skill ~/.claude/skills/ai-short-drama
方法 2：作为项目本地 skill
cd <your-project>
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/A-cat-with-carrots/OnlyShot-ai-short-drama-skill .claude/skills/ai-short-drama
依赖
- Claude Code（Windows / macOS / Linux）
- dreamina CLI（即梦官方 AGENT 工具，用于 ref 图 + 视频生成）：
Windows 用户在 Git Bash 跑（不是 PowerShell）curl -fsSL https://jimeng.jianying.com/cli | bash dreamina login
重启 Claude Code（或新开会话），技能自动加载。
用法
在 Claude Code 里说一句：
> 我想做一部短剧：996 程序员重生为哮天犬，开局触发反 PUA 系统
技能自动触发，按工业级 5 步流程跑：
┌─ Phase 1：创作（成本低，反复迭代）─────────────────┐
│ 阶段 0：市场情报扫描 │
│ 阶段 1：IP 简报（5 子步） │
│ 阶段 2：故事架构 + 节奏地图（4 子步） │
│ 阶段 3：设定圣经（4 子步） │
│ 阶段 3.5：ref 图自动生成（dreamina text2image） │
│ 阶段 5：批判 refine │
└──────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─ Phase 1.5：分镜图（v0.6.0 工业级核心）⭐ ──────────┐
│ 3A：写该集分镜.json（v0.3.0 字段：video_mode + │
│ first_frame_path + last_frame_path） │
│ 3B：python scripts/ref完备性检查.py │
│ 3C：python scripts/生成分镜图.py（每 grid │
│ 1-4 张候选关键帧 = 视频首帧） │
│ 3D：人工选图（grid01_候选3.png → grid01.png） │
│ 3E：关键 grid 生首尾帧（gridXX_首.png + 尾.png） │
└──────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─ Phase 2：出片（成本高，按集解锁）────────────────┐
│ 4A：python scripts/生成分集视频.py │
│ auto 模式按文件存在自动选 4 模 │
│ 4B：用户在剪映拼接 + 配音 + BGM + 字幕 │
└──────────────────────────────────────────────────┘
每阶段产出独立文件，最终目录：
SD-001_<slug>/
├── 01_市场情报.md
├── 02_IP简报.md ← 含视觉指纹（ref 阶段 append；v0.6.0 起分镜图阶段用 --no-fingerprint 关闭）
├── 03_完整剧本.md ← 24 集精华 + v2.1 7 招校准
├── 04_节奏地图.json ← 每集 beats + 7 招节点
├── 05_角色圣经.md
├── 06_场景圣经.md
├── 07_道具圣经.md
├── 08_自我批判.md
├── ref图/ ← 工业级 80-150 张
│ ├── 角色/ (5-8 张/角色：基础 + 动作 + 表情)
│ ├── 场景/ (3-5 张/场景：多角度 + 多光线)
│ └── 道具/ (30-50 张：关键道具全角度)
└── 分集/
├── 第01集_<集名>/
│ ├── 剧本.md
│ ├── 分镜.json ← 含 video_mode + first_frame_path + last_frame_path
│ ├── 镜头清单.md
│ ├── 即梦批量包.md
│ ├── 分镜图/ ← v0.3.0 新增（Phase 1.5 产物）
│ │ ├── grid01_候选1.png
│ │ ├── grid01_候选2.png
│ │ ├── grid01.png ← 用户选定（视频首帧）
│ │ ├── grid05_首.png ← 关键 grid 首帧
│ │ ├── grid05_尾.png ← 关键 grid 尾帧
│ │ └── ...
│ └── 视频段/ ← Phase 2 产物
│ ├── 段01.mp4
│ └── ...
└── ... (EP02-EP24)
即梦 / Seedance 2.0 出片对接
每个分镜的 jimeng_prompt 已按 v0.6.0 工业级 8 段 SOP 拼好（CHARACTER / BACKGROUND / ACTION / SCENE / CAMERA / LIGHT / TEXT / STYLE），开箱即用：
- ✅ prompt 字数自动控制 ≤ 1500 字符（即梦 5.0 实测上限；ref 段 300-500 字，分镜图段 1200-1500 字）
- ✅
(@角色_ref.png)引用 + 全角中文）regex 兼容（v0.2.0 修） - ✅ 视觉指纹分阶段隔离（ref 阶段 append
neutral/flat；分镜图阶段用--no-fingerprint关闭，防 ref 风格词污染 dramatic 光，v0.6.0） - ✅ NOT humans 子句自动加（每个主角单独 STYLE 段，防即梦 5.0 拟物化 → chibi 人体偏置）
- ✅ 敏感词预检（
--check-sensitive扫反派词 / 暧昧词 / 中文敏感词，命中 warn，v0.6.0） - ✅ ref 完备性预检（生视频前自动扫描，缺图就 exit 1）
- ✅ 9:16 竖屏强制 + 字幕中文括号 + AIGC 标识
- ✅ multimodal2video stuck 自动检测（提交后 check
queue_status=Generating，否则 fallback list_task 找回 submit_id）
每集额外产 即梦批量包.md：36 段 prompt 顺序排好 + ref 引用清单 + 剪映拼接规范 + 故障排查表（v0.6.0 共 17 失败模式：v0.2.0 基础设施 13 + v0.6.0 即梦内容 4）。
工业级 5 步流程速览
Step 1：剧本（LLM）
红果必爆 7 招校准 + 36 grid × 4-10s 变奏 + 24 集精华版
Step 2：分镜（grid + 动作 + 对白）
每 grid 含 _duration / video_mode / first_frame_path / last_frame_path
Step 3：分镜图（v0.6.0 工业级核心）
# 标准跑（推荐）
python scripts/生成分镜图.py <项目目录> 01 --candidates=1 --no-fingerprint --check-length --auto-pick-first
# 36 grid × 1 候选 = 36 张 × 3 积分 = 108 积分 ≈ ¥7.7
# 关键爆点单 grid 4 候选
python scripts/生成分镜图.py <项目目录> 01 13 --candidates=4 --no-fingerprint
v0.6.0 必加 flag：
--no-fingerprint：防 ref 风格词neutral/flat/NOT cinematic污染分镜图 dramatic 光--check-length：跑前 prompt > 1500 字 warn（即梦 5.0 硬上限）--check-sensitive：扫反派词 / 暧昧词 / 中文敏感词
人工选图：mv grid01_候选3.png grid01.png
Step 4：视频段（4 模 auto 选）
python scripts/生成分集视频.py <项目目录> 01 5 # B 试水前 5 段
python scripts/生成分集视频.py <项目目录> 01 # 全跑
Step 5：剪辑
剪映 9:16 / 1080×1920 / 30fps + 配音（豆包 TTS）+ BGM（Suno）+ SFX（剪映音效库）+ AIGC 标识
4 模视频生成选择矩阵
| 模式 | 触发条件 | 占比 | 用途 |
|---|---|---|---|
| image2video | 分镜图/gridXX.png | 80% | 默认主用 - 分镜图作首帧 + 动作 prompt |
| frames2video | 分镜图/gridXX_首.png + gridXX_尾.png | 10% | 关键爆点 - 首帧 + 尾帧锁定过渡 |
| multiframe2video | 分镜图/gridXX_帧1.png ~ 帧N.png（≥2） | 5% | 复杂动作 - 一镜到底 |
| multimodal2video | 无分镜图 fallback | 5% | 多 ref 综合（角色 + 场景 + 道具同时锁定） |
红果必爆 7 招（每集必上）
| 招 | 节点 | 落地 |
|---|---|---|
| 招 1：对抗式开场 | 0-3s | 角色被外力施压（甩咖啡/耳光/砸杯/推搡），不要自残式（吐血/晕倒） |
| 招 2：30s 爆破点 | 25-32s | 视觉/物理冲击（踢飞 / 玻璃碎 / 雷劈）+ 必爆鼓点 |
| 招 3：60s 第 1 爽点 | 55-65s | 小赢（点头 / 表扬 / 反派愣 / 模块解锁） |
| 招 4：90s 第 2 反转 | 85-95s | 隐藏信息揭露（伏笔显形 / 反派起疑） |
| 招 5：120s 第 2 爽点 | 115-125s | 大赢（升职 / 反派打脸 / 联盟成立） |
| 招 6：150s 终极钩子 | 145-160s | 反派狠话 / 主角神秘瞳孔 / 心声穿透 |
| 招 7：180s 倒计时 | 终结前 4-9s | 屏幕红色倒计时数字 + 字幕「未完待续」 |
详见 references/v21-97-percent-rules.md（24 集校准模板）。
文件结构
ai-short-drama/
├── SKILL.md # 主入口（5 步流程编排）
├── README.md
├── LICENSE
├── references/
│ ├── market-pulse.md # 阶段 0 深度
│ ├── ip-strategy.md # 阶段 1 深度
│ ├── archetype-catalog.md # 短剧角色 / 题材原型库
│ ├── story-architecture.md # 阶段 2 深度
│ ├── character-design.md # 阶段 3 深度
│ ├── scripting-craft.md # 阶段 4A 深度
│ ├── storyboard-craft.md # 36 grid × 4-10s 变奏（v0.2.0，v0.6.0 prompt 模板部分废弃）
│ ├── storyboard-frames-craft.md # 分镜图工艺 + 4 模选择（v0.3.0）
│ ├── storyboard-frame-industrial.md # ⭐ v0.6.0 分镜图 8 段 SOP（CHARACTER/BACKGROUND/ACTION/SCENE/CAMERA/LIGHT/TEXT/STYLE）
│ ├── ref-prompt-industrial.md # ⭐ v0.6.0 ref 工艺 6 段 identity block
│ ├── jimeng-failure-modes.md # ⭐ v0.6.0 即梦 5.0 故障排查 + 敏感词清单
│ ├── jimeng-cli-guide.md # dreamina CLI 集成指南（v0.6.0 加 --no-fingerprint flag 说明）
│ ├── jimeng-handoff.md # 即梦 / Seedance 2.0 对接
│ ├── visual-consistency-sop.md # 视觉一致性方法论（v0.6.0 已大幅瘦身归档）
│ ├── critic-checklist.md # 阶段 5 深度
│ ├── cliche-detector.md # 反套路检测器
│ ├── genre-flavors.md # 6 流派定调（v0.4.0 加 F 抽象拟人流，v0.6.0 加古建筑铁律）
│ ├── red-fruit-data.md # 红果实战数据
│ ├── v21-97-percent-rules.md # 红果必爆 7 招 + 24 集校准
│ ├── troubleshooting.md # 13 失败模式 + 解法
│ └── schemas.md # 所有 JSON 结构
├── scripts/
│ ├── 生成分镜图.py # Phase 1.5 - 每 grid 1-4 张候选 ⭐ v0.3.0
│ ├── 生成分集视频.py # Phase 2 - 4 模 auto 选 ⭐ v0.3.0
│ ├── ref完备性检查.py # 生视频前预检 ⭐ v0.2.0
│ ├── 派生分集文件.py # 从分镜.json 派生即梦批量包/镜头清单
│ ├── extract_prompts.py # 视觉指纹抽取
│ ├── setup-jimeng.sh # dreamina CLI 安装
│ ├── 生成分集视频.sh # 旧 bash（deprecated）
│ └── 生成参考图.sh # ref 图批量生成
├── assets/templates/ # 12 份模板（项目元数据 + 分镜.json + 9 圣经/剧本）
└── evals/evals.json # 测试用例 + 18 条断言
默认参数（v0.6.0）
| 项 | 默认值 | 来源 |
|---|---|---|
| 单集时长 | 180-195s | 红果实测最优（不严卡 180） |
| 集数 | 24 集精华 / 72 集（常规） | 24 集省成本 + 紧凑爆点 |
| 单集分镜数 | 36 grid × 4-10s 变奏 | multimodal2video 最低 4s |
| 时长变奏分布 | 4×11 + 5×14 + 6×5 + 7×3 + 8-10×3 | v2.1 红果必爆铁律 |
| 视频比例 | 9:16 竖屏 | 红果/抖音/快手统一 |
| 视频默认模式 | image2video（基于分镜图） | v0.3.0 工业级核心 |
| 字幕 | 开（中文括号包 + AIGC 标识） | 红果强制 |
| ref 库目标 | 80-150 张（工业级） | 含动作/表情/场景多角度/道具细节 |
| 单 prompt 字数 | ref 段 300-500 字 / 分镜图段 1200-1500 字 | v0.6.0 区分（即梦硬上限 1500） |
| 分镜图候选数 | 关键 grid 4 / 标准 1-2（v0.6.0 实测单跑通过率高） | v0.6.0 |
| 流派 | 互动选 | 红果纯爽 / 精品悬疑 / 漫剧奇观 / 沙雕轻喜 / 年代爽剧 / F 抽象拟人流（v0.4.0 新） |
17 失败模式（已沉淀解法）
v0.2.0 基础设施层（13 模式）：
| # | 问题 | 解法 |
|---|---|---|
| 1 | bash eval 中文/特殊字符 quoting → multimodal task 假死 | Python subprocess args list |
| 2 | awk seg_num UTF-8 字节切错（"段 �"） | substr 整段 + gsub 去非数字 |
| 3 | multimodal stuck 任务无报错 | 提交后 check queue_status，fallback list_task |
| 4 | ref 引入新元素无新 ref | ref完备性检查.py 强制预检 |
| 5 | regex 漏全角中文 ） | 加 ） 到 stop 字符 |
| 6 | Python stdout UTF-8 截断 | sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8') |
| 7 | Win Store python3 stub | python || python3 + verify |
| 8 | --poll exit code 异常 | 不依赖 exit code，看文件落盘 |
| 9 | 风格漂移（ref 阶段） | 视觉指纹自动 append（仅 ref 阶段，分镜图阶段用 --no-fingerprint） |
| 10 | 多视图重复（ref 阶段） | "4 distinct angles, no duplicate views"（仅 ref 阶段适用） |
| 11 | 文字 vs 乱码混淆 | 文字 OK，乱码才是问题，去无意义数字 |
| 12 | 角色名误删 | 工牌 / 字幕 / 对白点名 |
| 13 | 网页端 multimodal 不可见 | 在「视频生成 → 全能参考 → 历史」tab |
v0.6.0 即梦内容层（4 模式） — 详见 references/jimeng-failure-modes.md：
| # | 问题 | 解法 |
|---|---|---|
| 14 | prompt > 1500 字 → ret=1046 InvalidNode | 严守 ≤ 1500，理想 1200-1400 |
| 15 | 反派词 / 暧昧词 → generation failed（内容审核） | sinister → moody / blush on cheeks → rose tint |
| 16 | 视觉指纹 neutral/flat 污染分镜图 dramatic 光 | 分镜图阶段 --no-fingerprint |
| 17 | ref 库工艺偏置（古建筑必出 chibi 人体） | 前期 IP 设计阶段避坑：选玻璃塔 / 简单几何，避复杂古建筑 |
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