dvcrn 剧情生成管道流 Skill
功能说明
本技能实现一个完整的剧情生成管道：
- 连续剧集生成 - 基于前集内容自动生成下一集
- 图谱管理 - 人物、场景、钩子的关联存储与查询
- 双确认控制 - AI质检通过后，等待人工确认
- 状态持久化 - 支持暂停、恢复、多剧本并行
核心工作流程
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│ 生成第N集 │ -> │ AI质检 │ -> │ 图谱存储 │ -> │ 等待人工确认 │
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查询图谱 通过/重试 存储关联 继续/修改/结束
使用方法
启动新管道
用户：开始一个新的剧情管道，主题：中国小女孩逆袭，目标集数：10集
继续管道
用户：继续剧情管道 [pipeline_id]
用户确认操作
用户：通过，继续下一集
用户：修改：[具体意见]
用户：暂停
用户：结束
双确认控制机制
第一层：AI 质量检查
每集生成后，AI 自动检查：
| 检查项 | 说明 |
|---|---|
| 剧情连贯性 | 与前集衔接是否自然 |
| 人物一致性 | 角色行为是否符合设定 |
| 钩子处理 | 新增/闭环钩子是否合理 |
| 节奏控制 | 剧情推进是否恰当 |
| 情感曲线 | 情绪起伏是否合理 |
评分标准： 0-10分，低于7分触发重试（最多3次）
第二层：人工确认
AI 审核通过后，展示预览并等待用户确认：
📋 第N集预览
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【剧情摘要】
...
✅ AI 评分：8.5/10
✅ 钩子状态：新增1个，闭环1个
请选择：
1️⃣ 通过，继续下一集
2️⃣ 需要修改（请说明）
3️⃣ 暂停
4️⃣ 结束
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图谱管理
图谱查询
生成第N集前，查询第N-1集的图谱：
graph_manager.query_graph(pipeline_id, episode=N-1)
返回：
- 上一集的完整内容
- 人物列表及其状态
- 未闭环的钩子
- 关键场景
- 关系网络
图谱存储
用户确认后，存储当前集的完整内容：
graph_manager.save_graph(pipeline_id, episode=N, content)
存储内容：整集的生成结果（不拆分要素）
状态管理
状态文件：data/pipeline_state.json
{
"pipelines": {
"pipeline_2026-03-05-001": {
"theme": "中国小女孩逆袭",
"target_episodes": 10,
"current_episode": 3,
"status": "waiting_user_confirm",
"created_at": "2026-03-05T15:00:00",
"updated_at": "2026-03-05T15:30:00",
"ai_review": {
"score": 8.5,
"checks": {...}
},
"last_output": {
"episode": 3,
"summary": "...",
"content": "完整内容..."
}
}
}
}
状态类型
| 状态 | 说明 |
|---|---|
generating |
正在生成 |
ai_reviewing |
AI 审核中 |
waiting_user_confirm |
等待人工确认 |
paused |
已暂停 |
completed |
已完成 |
error |
错误状态 |
脚本说明
pipeline.py - 主控循环
- 初始化管道
- 协调各模块
- 处理用户指令
- 管理循环状态
ai_reviewer.py - AI 质量检查
- 执行质量评分
- 生成审核报告
- 判断是否通过
episode_generator.py - 剧集生成
- 基于图谱上下文生成新剧集
- 处理钩子的延续与闭环
- 处理重试逻辑
graph_manager.py - 图谱管理
- 图谱查询（调用远程接口）
- 图谱存储（调用远程接口）
- 本地缓存管理
接口说明
图谱接口
URL: https://framedream.art/n8n/webhook-test/open_frame_construct
查询接口：
{
"action": "query",
"pipeline_id": "pipeline_2026-03-05-001",
"episode": 2
}
存储接口：
{
"action": "save",
"pipeline_id": "pipeline_2026-03-05-001",
"episode": 3,
"content": "第3集的完整生成内容..."
}
剧集生成逻辑
第一集生成
基于用户提供的主题和目标，生成：
- 主要人物设定
- 初始场景
- 核心冲突
- 开放钩子
后续剧集生成
基于图谱查询结果：
- 读取上一集内容和未闭环钩子
- 延续剧情主线
- 处理钩子（延续/闭环/新增）
- 推进人物成长弧
- 调整情感曲线
结局生成
当达到目标集数或用户要求结束时：
- 闭环所有剩余钩子
- 完成人物成长弧
- 生成总结性结局
注意事项
- 重试机制 - AI 审核不通过时，最多重试 3 次
- 暂停恢复 - 暂停后可通过 pipeline_id 恢复
- 多管道 - 支持同时运行多个不同主题的管道
- 图谱一致性 - 确保人物、钩子的关联关系正确
- 钩子管理 - 追踪每个钩子的创建和闭环状态
完整工作流程
步骤 1：创建管道
用户：开始一个新管道，主题：修仙少年，目标20集
AI：好的，创建管道 pipeline_20260305160000
主题：修仙少年
目标：20集
风格：写实电影感
状态：已初始化，准备生成第1集
步骤 2：生成剧集
AI 调用 start_generation(pipeline_id) 获取生成提示词，然后根据提示词生成剧集内容。
步骤 3：提交AI审核
AI 调用 submit_episode(pipeline_id, episode, content) 提交生成的内容，然后执行AI审核。
步骤 4：处理审核结果
AI 调用 process_ai_review(pipeline_id, episode, ai_result, content) 处理审核结果。
如果审核不通过（得分<7），自动重试（最多3次）。
步骤 5：等待用户确认
审核通过后，展示预览并等待用户确认：
📋 第1集预览
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【修仙之路开启】
少年李云在山中发现一块神秘玉佩，
从此踏上了修仙之路...
✅ AI 评分：9.0/10
✅ 新增钩子：H-001 神秘玉佩来历
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请选择：
1️⃣ 通过，继续下一集
2️⃣ 需要修改（请说明）
3️⃣ 暂停
4️⃣ 结束
步骤 6：处理用户确认
用户确认后，AI 调用 user_confirm(pipeline_id, action, note)：
- approve：存储图谱，准备下一集
- modify：根据意见重新生成
- pause：暂停管道
- end：结束管道
步骤 7：循环生成
重复步骤 2-6，直到达到目标集数或用户结束。
API 接口说明
创建管道
create_pipeline(theme: str, target_episodes: int, style: str = "写实电影感")
# 返回：{"success": True, "pipeline_id": "...", "message": "..."}
开始生成
start_generation(pipeline_id: str)
# 返回：{"success": True, "episode": N, "prompt": "生成提示词"}
提交剧集
submit_episode(pipeline_id: str, episode: int, content: str)
# 返回：{"success": True, "review_prompt": "审核提示词"}
处理AI审核
process_ai_review(pipeline_id: str, episode: int, ai_result: str, content: str)
# 返回：{"success": True, "passed": True/False, ...}
用户确认
user_confirm(pipeline_id: str, action: str, note: str = None)
# action: "approve" / "modify" / "pause" / "end"
# 返回：{"success": True, "status": "...", ...}
获取状态
get_status(pipeline_id: str)
# 返回：管道当前状态信息
列出管道
list_pipelines()
# 返回：所有管道列表
恢复管道
resume_pipeline(pipeline_id: str)
# 返回：恢复结果
示例对话
用户：开始一个新管道，主题：修仙少年，目标20集
AI：好的，创建管道 pipeline_20260305160000
正在生成第1集...
📋 第1集预览
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【修仙之路开启】
少年李云在山中发现一块神秘玉佩...
✅ AI 评分：9.0/10
✅ 新增钩子：H-001 神秘玉佩来历
请确认：通过/修改/暂停/结束
用户：通过
AI：正在存储图谱...
开始生成第2集...
注意事项
- 重试机制：AI审核不通过时，最多重试3次
- 状态持久化：所有状态保存在
data/pipeline_state.json - 图谱存储：通过远程接口存储，需要网络连接
- 暂停恢复：暂停后可通过
resume_pipeline恢复 - 多管道：支持同时运行多个不同主题的管道