AI短剧总是人设漂移?shuohao-skills把五段制作串成一条线

一、开篇：从踩坑到真香，只差这一个项目

把一本小说交给 AI 做短剧，最常见的翻车点不是模型不会写，而是角色、场景、台词和镜头各自生成，最后拼在一起却互相打架：小明在第一章穿蓝衣，第三集突然成了黑发；前文埋下的关键道具，后文只字不提；剧本已经推进到高潮，分镜却擅自改了结局。更麻烦的是，每一步都依赖人工复制格式、检查漏项，团队很快会陷入「生成很快，返工更贵」的循环。

shuohao-skills 抓住的正是这条断点：它把短剧制作拆成大纲、角色、美术、剧本、分镜五道工序，并用结构化 JSON 和质量门串联起来。项目目前获得 1736 Stars，核心语言为 JavaScript，兼容 Claude Code 与 codex，让创作者把精力放在叙事决策上，而不是反复催 AI 重写和校对。

二、项目简介：一句话说明它是什么

shuohao-skills 是一套面向 AI 编码 Agent 的短剧制作 Skills 集合，输入小说或已有大纲后，依次产出改编大纲、角色设定、场景与道具设定、剧本和分镜材料，最终可导出到生成管线。

项目的能力可以概括为四个关键词：全流程、结构化、可校验、双 Agent。它支持 6 个 Skill，其中 5 个组成短剧主流程，另有 shot-recipes 镜头语汇库。主流程各阶段通过 outline.json 传递角色与资产清单，避免上下游各自发挥。六个 Skill 的报告都支持中英文，英文模式可使用 render --lang en 切换内容语言。

三、核心功能深度解析

1. 先收敛大纲，再让后续步骤有据可依

novel-outline 负责把小说改编为短剧大纲五件套：改编说明、人物表、爽点表、分集梗概、资产清单，并附带叙事道具表。它不是简单压缩原文，而是先明确爽点、人物关系和每集钩子。项目用 14 道脚本质量门检查结构，支持已有大纲体检，团队可以在投入制作前发现角色线断裂、资产遗漏和集尾缺乏钩子等问题。

相较于直接让模型一次性生成剧本，这种方式把「创作」和「验收」分开了：大纲可以独立评审，角色和美术可以据此准备，剧本只需围绕既定结构展开。

2. 角色、场景与道具绑定同一份上下文

novel-characters 读取 outline.json 中的人物表，生成人物画像、形象提示词、音色提示词和角色设定图。novel-art 则围绕场景与叙事道具生成一致性锚点、光照和状态变体、尺度参照，以及适合生成图的无人无手白底提示词。

这套设计的价值在于统一资产上下文。比如关键道具在前置大纲中被标记为叙事资产，后续美术阶段会把它纳入清单；角色新增服装状态时，也能围绕已有设定迭代。相较于每次提示词都从零描述，资产复用可以减少「同一个人变脸」和「同一个房间换个景就消失」的返工。

3. 剧本把时长、节拍和 TTS 一起管了

novel-script 生成场次与动作、台词交替的节拍流，并按语速确定性折算分集时长。项目还把「钩子前 3 拍冷开场兑现」设为质量门，台词本按角色聚合，并附上音色提示词，直接衔接 TTS。

这意味着编剧不必在生成台词后，再手工估算每集分钟数，也不必逐段寻找角色台词。10 道质量门负责检查结构、时长和内容约束，适合需要批量生产但又不能接受明显逻辑漏洞的团队。

4. 分镜只做输出，不偷偷改剧情

novel-storyboard 将分镜拆成段和镜头，段一次生成不超过 15 秒，单个镜头控制在 2–5 秒，并提供主图钉、子图钉和 H3 提示词。它强调「分镜只做输出，不做新决定」：上游剧本和大纲已经确定剧情，分镜阶段负责把文字转换为可执行的镜头、时间和素材，避免镜头师在拆分时擅自改写结局。

项目还支持将设定图作为参考图真出图，并通过 export 一键生成投产包。对于需要批量出镜头的团队，这种边界比单纯追求提示词华丽更重要。

四、技术亮点与性能数据

这套项目没有依赖 npm 包，脚本主要使用 Node 标准库，降低了安装和迁移成本。仓库自测覆盖确定性逻辑，组装器 report-selftest.mjs 提供 92 项断言；各 Skill 的 selftest.mjs 同样不调用模型、不消耗额度。仓库说明整套自测约 1 秒完成，便于每次改规则后快速回归。

架构上，每个 Skill 都是自包含目录，拥有 SKILL.md、确定性工具、自测、参考文档和示例。报告合并器不导入 Skill 代码，而是调用各自的 render --html，因此某个 Skill 升级后，其他模块无需同步修改。合并器还会处理 CSS 作用域、脚本全局查询和图片相对路径，避免五份报告合成单页后样式串味、按钮失效或图片静默丢失。

五、适用场景与人群

小说转短剧团队：需要从长篇文本快速形成可评审的大纲、角色表和资产清单，再进入剧本与分镜制作。
AI 视频工作流开发者：需要一套可复用、可测试、可输出 JSON 和 HTML 报告的 Agent Skills，而不是每次重新编写提示词。
短剧编剧与导演：希望锁定叙事结构，减少模型在分镜阶段自行改剧情，同时快速检查时长、钩子和镜头节奏。
Claude Code 或 codex 用户：已经在使用编码 Agent，想把同一套短剧流程接入现有工作目录。

它更适合需要批量生产、重视一致性和可追溯性的团队。如果你只想用一次提示词生成几个镜头，或不接受先整理结构再创作，这套流程会增加前期配置成本；但对完整短剧项目而言，这种成本通常低于后续返工。

六、竞品对比

方案	主要优势	常见短板	适用选择
单次提示词生成	上手快，适合快速试镜	角色、场景和剧情容易漂移，缺少质量门	临时创意验证
通用视频生成模板	镜头提示词较灵活	不一定覆盖大纲、资产、TTS 和投产包	单镜头制作
自研 Agent 工作流	可按团队需求深度定制	开发、维护和回归成本高	有专门工程团队
`shuohao-skills`	五段流水线、结构化 JSON、质量门、双语报告、单页组装	仍需用户准备小说或大纲，并遵守工作目录约定	希望快速搭建完整短剧产线

选择它的核心理由不是「功能最多」，而是把每个阶段的输入、输出和校验边界写清楚，并允许单独安装、单独拷走某个 Skill。

七、如何快速上手

先准备 Node 18 或更高版本，克隆仓库后执行安装脚本：

git clone https://github.com/eternityspring/shuohao-skills.git

cd shuohao-skills

./scripts/install.sh

脚本会检测 Claude Code 或 codex，并软链全部 Skill；只安装角色 Skill，可使用 ./scripts/install.sh novel-characters；只安装到 codex，可添加 --codex；卸载使用 --uninstall。脚本无需 npm 依赖，出图时需要可选的 codex CLI 和模型额度，但纯文本产出不需要 API Key。

建议先建立五段目录：outline/、characters/、art/、script/、storyboard/。从 novel-outline开始，把小说改编说明、人物表、爽点表、分集梗概和资产清单落到 outline.json；随后依次运行角色、美术、剧本、分镜。完成各阶段后，可执行 node scripts/report.mjs --from <demo目录> --out report.html 合成单页报告。

在提交版本前，可运行 node scripts/report-selftest.mjs 检查报告组装逻辑；批量执行全部 Skill 自测则可运行：

for f in skills/*/scripts/selftest.mjs; do node "$f"; done