# Novel Storyboard > 给 AI 短剧出分镜：三层结构——段（一次视频生成，≤15 秒）→ 分镜（段内 2–5 秒的剪切，认领剧本节拍） → 分镜图（每切一张关键帧：主分镜图钉 0.00 秒，子分镜图钉各自切点）。每段自带一条 MiniMax H3 视频提示词（官方口径默认英文、逐镜换行，promptLang 可切中文）：对齐指令和 [Shot k] 切点时刻由分镜结构推导、逐字对账，台词逐字进块（写法规范已内化为 references/h3-prompt.md，不依赖外部 skill）。产出 storyboard.json + Markdown + 单页评审报告（分镜节奏带 / 分集分镜表 / 生成批次单 / 配音对齐单，含导出 JSON）。分镜图出图拿场景与角色设定图当参考图走 codex $imagegen（可选）。 17 道质量门全部由脚本确定性检查（第 17 道 shot-recipe 可选：挂上 shot-recipes 卡库才查，不挂就明说跳过）； export 一键导出 H3 投产包（每段提示词 + 按 Picture 序的分镜图清单）。零依赖、零 API key，用当前会话额度。 Use when asked to 分镜、出分镜、镜头表、切镜、storyboard for AI short drama。 - Skill: `eternityspring/novel-storyboard` (Agent Skill, multi-file: 14 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add eternityspring/novel-storyboard` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/eternityspring/novel-storyboard/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: AI & ML - Author: eternityspring (https://skillmd.com/u/eternityspring) - Updated: 2026-09-09 - Page: https://skillmd.com/skills/eternityspring/novel-storyboard --- ## novel-storyboard 给 AI 短剧出**分镜**——管线里第一个直接面对视频模型的层。**前提刻在骨子里：镜头是生成出来的，多切一镜的成本几乎为零**，所以这里不心疼镜头数量，上限只有一个：视频模型单段生成的时长（默认 15 秒）。 **核心机制：镜头认领节拍。** 每个镜头声明它覆盖剧本某场的哪几个连续节拍（`sceneIndex` + `beats: [起, 止]`），镜头不许跨场次——换景必换镜。这让分镜和剧本的关系变成可机械对账的： | 交付 | 解决什么 | | --- | --- | | 节拍认领 | 每个节拍被恰好一个镜头认领、顺序不乱——剧本改了重跑 validate，失效的镜头当场点名 | | 单镜头 ≤ 15 秒 | AI 视频单段生成上限，长对话在这里被强制拆镜（`params.maxShotSeconds` 按模型改） | | 台词装得下 | 认领节拍的台词秒数 ≤ 镜头秒数——逐镜检查，不是拍脑袋 | | 首帧 + 运动双提示词 | 首帧给图像模型（配合参考图），运动是模型无关的过程描述；景别、运镜是枚举，英文短语必须写进对应提示词 | | **H3 视频提示词（每镜一段）** | MiniMax H3 的 I2VA 结构：固定对齐指令 + integrated_multimodal_description + overall_soundscape + non_diegetic_music。**认领节拍的台词逐字进 `[Chinese] …` 块**——对白、声景、配乐一段提示词全带上 | | 生成批次单 | 同场景 + 同光照的镜头归一批，共用同一张环境参考图——AI 版的顺场表，脚本自动汇总 | | 配音对齐单 | 每句台词对到镜号——TTS 音频贴到哪一段视频，脚本自动汇总 | `{baseDir}` = 本文件所在目录。脚本 `{baseDir}/scripts/novel-storyboard.mjs`，零依赖，`node` 直接跑。 **边界（不做的事）**：不写戏不改台词（`novel-script` 的活）、不出场景/角色/道具设定图（`novel-art` / `novel-characters` 的活）、不做视频生成与剪辑合成。口型/唇形同步暂不管——那是生成管线的事。 --- ### Step 0 — 定输入与范围 **script.json 是硬前提**——分镜离开剧本没有意义，validate/render 都必须给 `--script`。其余上游按有则用： - `--outline` / `--cast`：提示词禁人名检查 + 报告里 C01 显示成人名 - `--art`：报告里 S01 显示成场景名 + 批次单嵌场景设定图 - `--shots <卡片目录>`：**可选**挂载 shot-recipes 的镜头配方卡库（指向 `shot-recipes/references/cards`，只接受目录不接受导出的 JSON），开第 17 道 `shot-recipe` 门。没装 shot-recipes 就别给——本 skill 自包含，不依赖它 **一次切几集**：跟剧本的批次走（剧本写到哪就分到哪），默认一批 ≤ 3 集。 ### Step 1 — seed 工作底稿 ```bash node {baseDir}/scripts/novel-storyboard.mjs seed --eps 1-3 > /storyboard.json ``` 确定性展开：每场的节拍清单（编号、动作/台词、每拍秒数、说话人）进 `seedScenes`，这就是切镜时的工作底稿。**每拍几秒是算出来的，不要让模型重新估。** shots 留空，切镜才是模型的活。 ### Step 2 — 逐集分段切镜每集一份任务，能并发就并发。每份任务拿到： - `{baseDir}/references/storyboard-pass.md` 和 `{baseDir}/references/schema.md`（读它们，照着做） - 该集的 seedScenes 底稿 + 场景卡（art.json 的锚点与光照提示词）+ 角色卡（cast.json 的形象要点）流程：**先按剧情单元分段**（每段 9–15 秒、不跨场），**段内切 2–5 秒的分镜**（对话正反打、关键动作插入特写、进场三件套——切镜语法都在 storyboard-pass.md），每切写一条分镜图提示词。 **每段写一条 `h3Prompt`**，照 `{baseDir}/references/h3-prompt.md` 写（官方方法论的内化版，**不依赖任何外部 skill**）。官方口径默认英文（`promptLang` 可切中文），**每个镜头独立一行**。要点：首行对齐指令和 `[Shot k]` 切点时刻**由分镜秒数推导，一个字符都不许漂**（validate 逐字对账）；认领台词**逐字**进 `[Chinese] …`；每切的运镜词写进自己那一行；声景与配乐分进后两个字段——**声景也是动作指令，画面改了声景一起改**。切完把 `seedScenes` 删掉。 ### Step 3 — 校验 ⛔ 不能跳 ```bash node {baseDir}/scripts/novel-storyboard.mjs validate \ --script --outline --cast \ [--shots ] ``` 17 道质量门全是代码：节拍全覆盖（分镜级，恰好一次、按顺序、连续）、段 0 < 总秒 ≤ 15、**每切 2–5 秒**、台词装得进分镜、每集总时长在剧本目标 ±15% 内、同框 ≤ 3 人（超了必须带拆解说明）、段号 E01-01 格式连号、景别短语在分镜图提示词里、**风格短语统一**（`style` 预设 realistic/ghibli 与角色/场景 skill 同名对齐，同剧分镜图不许画风漂）、运镜用 H3 词表且在自己的 [Shot k] 段落里、**H3 对齐指令由分镜结构推导逐字对账 + 切点时刻逐个对**、**认领台词逐字进 `` 块**、**提示词语言与 promptLang 一致**（双向查：中文写成英文、英文混进中文都拦）、分镜图提示词全英文非空、英文提示词不含角色名（中文 H3 提示词放行）、场次/人物/道具对账剧本、**镜头配方对账**（可选门，见下）。 **有违规逐条修，改完重跑，直到通过。** **第 17 道 `shot-recipe`（可选挂载）**：给了 `--shots` 才查，不给就明说跳过。cut 上可以写一个可选的 `recipe`（配方卡 id，**cut 级不是 segment 级**，**多格配方靠连续同 id 的分镜表达**，不是数组），门查三条——id 在卡库里、卡片的每条 `must_phrases` 出现在该切的 `frame` 里（两边小写化后 `includes`）、卡片 `cuts` 下限 ≥ 2 时连续同 id 的分镜数不得低于该下限。卡片的**建议景别与运镜不设门**，只在报告的「配方」列和 `checkup` 末尾提示偏离：配方是语汇不是法条，可选挂载的东西一旦变严就没人挂。 ### Step 4 — 出分镜图（可选）一切一张 16:9 关键帧，走 codex 内置 `$imagegen`，读 `{baseDir}/references/frame.md` 照契约做。要点： - **没有 codex 就整步跳过**，只交提示词，报告显示占位不装有 - **参考图是命根子**：`-i` 挂上该段场景设定图（该光照状态）+ 画内角色的设定图 + 涉及道具的设定图，提示词只负责取景和此刻的姿态 - 一格一次调用绝不批量；输出 `./<段号>/f<切序>.png`（f1 = 主分镜图，每段一个文件夹） - **默认先出第一段的整套分镜图给用户看效果**（3–5 张），确认画风和正反打构图再往后补——一集约 30–40 格，错了浪费的是整批 - 单个失败跳过不阻断，最后汇总说明 ### Step 5 — 输出与汇报 ```bash cd <输出目录> node {baseDir}/scripts/novel-storyboard.mjs render <剧名>-storyboard.json --md \ --script --outline --art > <剧名>-storyboard.md node {baseDir}/scripts/novel-storyboard.mjs render <剧名>-storyboard.json --html \ --script --outline --art > storyboard-report.html ``` 报告界面语言用 `--lang zh|en` 指定（优先级 `--lang` > JSON 顶层 `lang` 字段 > 默认中文）——只切界面标签，与 `promptLang`（H3 提示词语言）互相独立。`render` 自动去 `images/<镜号>-frame.png` 找首帧（批次单还会找场景设定图），**先出图再 render**。报告含：KPI 带、分镜节奏带（粗分隔 = 段边界、片宽 = 分镜时长占比、颜色深浅 = 景别远近、点击跳段卡）、分集分镜表（主分镜图 + 子分镜条 + 逐切分镜行 + 分镜图/H3 提示词复制按钮）、生成批次单、配音对齐单、质量门、导出 JSON。Markdown 版每段附完整 H3 提示词，直接复制可用。汇报一句话说清：几集几镜、总时长 vs 目标、几个生成批次、出了几张首帧、报告路径；没过的门和没出的图明说。最终落地： ``` <输出目录>/ ├── <剧名>-storyboard.json ├── <剧名>-storyboard.md ├── storyboard-report.html ← 双击就能开 ├── manifest.json ← export 生成 └── E01-01/ ← 一段一个文件夹 = 一次 H3 生成的全部材料 ├── f1.png ← 主分镜图（有 codex 才有） ├── f2.png … ← 子分镜图 └── prompt.md ← H3 提示词（export 生成） ``` --- ## 五个 skill 的接力（管线到此闭环） ``` novel-outline → outline.json （什么：结构与分集） novel-characters → cast.json （谁：角色设定图） novel-art → art.json （哪里：场景/道具设定图） novel-script → script.json （戏：场次、节拍、台词） novel-storyboard → storyboard.json （怎么拍：镜头、首帧、批次） ``` 分镜是消费端：seed 吃 script.json，分镜图出图吃 art 和 characters 的设定图当参考，H3 提示词直接下单给视频模型，配音对齐单接 script 台词本的 TTS 产物。五份 JSON 各自的报告都带导出按钮，改完都能喂回各自的 render/validate。 ## 边界 - 报告界面内置中英（`--lang`，默认中文）；提示词语言由 `promptLang` 单独控制（默认英文） - 秒数是**下给视频模型的生成时长**不是估算——段上限按你的模型改 `params.maxSegmentSeconds`，切的节奏区间改 `min/maxCutSeconds` - 口型/唇形同步暂不管——那是生成管线的事 - 分镜图不追求一次到位——它是给视频模型的构图锚，构图对、资产对就够，微调交给重生成 ## 门失败会累积 `validate` 与 `checkup` 每次都把门的结果追加到**当前目录**的 `.gates.jsonl`；跑 `stats` 汇总： ```bash node {baseDir}/scripts/novel-storyboard.mjs stats ``` 回答三件事：**哪道门最常响**（那条规则模型最常无视，该改的是措辞）、**哪道门从没响过**（可能是死门，也可能规则已被内化）、**失败详情长什么样**（反复出现却没有门的那类问题，只能靠人看）。不想记加 `--no-log`；写不进去静默跳过，不影响校验。 ## 自测 ```bash node {baseDir}/scripts/selftest.mjs ``` 254 项断言，不调模型、不花额度。17 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-storyboard.json`：《渡口》第 1 集完整分镜——10 段 34 切认领剧本全部 35 拍，平均 3.5 秒一切，共 119 秒 / 目标 120 秒，2 个生成批次，每段带完整的 H3 视频提示词（多图对齐 + 切点时刻全部对账通过）。当质量基准，也是自测夹具。