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给 AI 短剧写剧本:把 novel-outline 的分集梗概落成结构化的场次 + 节拍流(动作节拍与台词行交替), 台词逐句带说话人与语气,时长逐集按语速确定性折算。产出 script.json + Markdown + 单页评审报告 (时长仪表 / 分集剧本 / 场次总表 / 按角色聚合的台词本,含导出 JSON)。 剧本管戏,分镜管拍——本 skill 不分镜头、无镜号、不写生成提示词,那些是下一层分镜 skill 的活。 10 道质量门全部由脚本确定性检查(每集时长 ±15%、单句 ≤35 字、说话人合法、钩子悬念落纸、 钩子具象前 3

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shuohao-skills
4.3k6 skills
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$ npx -y skills add eternityspring/shuohao-skills --skill novel-script --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/novel-script

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The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

给 AI 短剧写剧本:把 novel-outline 的分集梗概落成结构化的场次 + 节拍流(动作节拍与台词行交替), 台词逐句带说话人与语气,时长逐集按语速确定性折算。产出 script.json + Markdown + 单页评审报告 (时长仪表 / 分集剧本 / 场次总表 / 按角色聚合的台词本,含导出 JSON)。 剧本管戏,分镜管拍——本 skill 不分镜头、无镜号、不写生成提示词,那些是下一层分镜 skill 的活。 10 道质量门全部由脚本确定性检查(每集时长 ±15%、单句 ≤35 字、说话人合法、钩子悬念落纸、 钩子具象前 3

SKILL.md

novel-script.SKILL.md
name: novel-script
version: 2.0.0
description: |
  给 AI 短剧写剧本:把 novel-outline 的分集梗概落成结构化的场次 + 节拍流(动作节拍与台词行交替),
  台词逐句带说话人与语气,时长逐集按语速确定性折算。产出 script.json + Markdown + 单页评审报告
  (时长仪表 / 分集剧本 / 场次总表 / 按角色聚合的台词本,含导出 JSON)。
  剧本管戏,分镜管拍——本 skill 不分镜头、无镜号、不写生成提示词,那些是下一层分镜 skill 的活。
  10 道质量门全部由脚本确定性检查(每集时长 ±15%、单句 ≤35 字、说话人合法、钩子悬念落纸、
  钩子具象前 3 拍内兑现(hookBeat 认领冷开场)、每场至少一个动作节拍、爽点认领、
  角色/场景/光照/道具对账上游……)。
  有 outline.json 就用 seed 预填每集骨架;给 --art 连光照状态一起对账。
  零依赖、零 API key,用当前会话额度。
  Use when asked to 写剧本、出剧本、台词、场次、写戏、screenwriting for AI short drama。
allowed-tools:
  - Read
  - Write
  - Bash
  - Task
  - Glob
triggers:
  - novel-script
  - 剧本
  - 写剧本
  - 出剧本
  - 写台词
  - 场次
  - 写戏
  - screenplay
  - script
metadata:
  license: Apache-2.0
  requires:
    bins:
      - node          # >= 18,只用标准库,无 npm 依赖
  runtimes:
    - claude-code
    - codex

novel-script

给 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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Agent-agnostic skills for AI short-drama production — from a novel to shoot-ready material: character bibles, adaptation outlines, scene & prop bibles, screenplays, storyboards.

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