shuohao-skills

图注：shuohao-skills 在 eternityspring/shuohao-skills 仓库的官方页面（Apache-2.0 协议）

shuohao-skills 是什么

shuohao-skills 是一套开源的 AI 短剧制作 Skill 集合，专为 Claude Code、OpenAI Codex 等 Agent 设计。它把短剧前期最繁琐的几件事——小说改编大纲、角色深度设定、美术风格锚定、剧本精细撰写、分镜切分导出——拆解为五个的 Skill 模块，再通过脚本化的质量检查贯穿起来，最终输出可直接交给下游视频生成管线的结构化投产包。

和”一键成片”型平台不同，shuohao-skills 不直接生成视频，而是专注于前期管线的工程化治理：每一个环节都配套了自测脚本（characters 355 项、outline 249 项、art 158 项、script 154 项、storyboard 254 项），把时长超标、提示词冲突、角色雷同、风格漂移这些常见错误拦在上线之前。它以 Apache-2.0 协议开源，纯 Node.js 标准库实现，可在 macOS / Linux 上完全离线运行，因此对短剧工作室、创作者与影视教学团队都具备较高的复用价值。

shuohao-skills 的主要功能

1. 小说改编大纲（novel-outline）：解析小说原文，梳理爽点节奏、人物关系表、分集梗概与所需资产清单，给出可被下游直接调用的结构化 JSON 与 HTML 报告。
2. 角色深度设定（novel-characters）：自动提炼角色特征，生成包含三视图、音色提示词、外貌描述的角色档案，并内置校验算法防止角色形象同质化与外形撞库。
3. 美术风格锚定（novel-art）：针对场景与叙事道具，统一视觉基调、光照变体与白底提示词，确保后续画面输出的风格一致性。
4. 剧本精细撰写（novel-script）：按节拍流进行剧本编排，台词与音色信息深度绑定，并基于语速与动作节拍的算式折算，精准控制每场戏的节奏，为 TTS 语音合成提供准确参数。
5. 分镜切分导出（novel-storyboard）：以秒为单位进行镜头切分，调用前期设定的图像作为视觉参考，输出包含 MiniMax H3 提示词的结构化投产包，下游视频生成环节可以直接接管。

如何使用 shuohao-skills

shuohao-skills 的使用方式是”在 Agent 里按顺序调用 Skill”。整体流程是克隆仓库 → 跑安装脚本 → 在对话中触发相应 Skill → 拿到 HTML 质量报告与投产包。具体步骤（命令以官方仓库 README 为准）：

1. 环境准备：安装 Node.js（≥18，推荐 macOS + Node24 已完整验证；Linux 与低版本 Node 理论兼容但未做完整测试；Windows 未做适配验证，可能出现软链接脚本异常），以及 Claude Code 或 OpenAI Codex 之一作为运行 Agent。
2. 克隆与安装：把仓库克隆到本地后，执行 ./scripts/install.sh，脚本会自动检测当前安装的是 Claude Code 还是 Codex，并把五个 Skill 软链接到对应目录；也可以只安装某一个模块（例如 ./scripts/install.sh novel-characters）。
3. 按顺序驱动五个 Skill：在与 Agent 的对话中按 novel-characters → novel-outline → novel-art → novel-script → novel-storyboard 的接力顺序依次调用，上一环的 JSON 输出会作为下一环的输入，能省一大半重复劳动。
4. 查阅质量报告：每个 Skill 都会实时反馈一份 HTML 质量报告，五个 Skill 的报告可以合并到一页里用数字键切换查看；超过 50 道校验脚本会自动拦截时长超标、提示词冲突、角色雷同等问题，校验不能跳。
5. 导出投产包：最终产出包含所有视频生成管线所需的元数据与参考素材，可交给下游视频模型继续生成；JSON、Markdown 是源文件，HTML 报告是附加拼装产物，便于团队浏览。

如果你想直接看到完整跑通的样例，仓库 examples/ 目录里提供了一部完整的《渡口》Demo，覆盖小说 → cast → outline → art → script → storyboard 全链路；建议你先用样例把流程跑通，再拿自己的小说试。对 AI 短剧工厂的横向对比，可参考 Jellyfish AI 短剧工厂、千鹿 AI 短剧助手 与 SkyReels AI 短剧 的产品定位；如果更关注剧本环节，则可与 AI 剧本创作工具 的工作流做对照。

shuohao-skills 的使用场景

1. 短剧工作室的工业化前期管线：把大纲、角色、美术、剧本、分镜交给统一流程，减少编剧、分镜师与美术之间反复沟通的损耗，缩短制作周期。
2. 网文 IP 改编的快速试错：网络小说动辄几百万字，靠 shuohao-skills 可以在几天内跑出一版可投产的分镜包，快速判断这本书值不值得改编。
3. 创作者的”个人制片厂”：无需完整的编剧团队与分镜师协助，一个人也能完成小说到大纲到分镜的全部前期工作。
4. 影视教学与广告预演：把视听语言拆解为可复用、可检查的步骤，对影视教学、短视频教学与广告脚本预演都是直观的拆解参考。
5. Agent 工作流的可复用样板：作为面向 Claude Code / Codex 设计的 Skill 集合，它本身也是一份”如何把 Agent 工作流拆成可校验模块”的工程范例。

图注：仓库 skills/ 目录下五个 Skill 模块（novel-art / novel-characters / novel-outline / novel-script / novel-storyboard）

shuohao-skills 的常见问题解答

shuohao-skills 与”一键成片”型 AI 短剧平台有什么本质区别？

一键成片型平台通常以”输入一句话、输出一段视频”为目标，把编剧、角色、分镜都隐藏在黑盒里；shuohao-skills 则明确只做”前期管线”，不做最终视频生成。它的核心价值在于把大纲、角色、美术、剧本、分镜拆成五个但相互校验的 Skill 模块，让创作者可以在任何一步介入、修改、重跑，因此迭代灵活性和可复现性远高于黑盒方案。

必须按顺序跑五个 Skill 吗？可以只用其中一个吗？

建议按 novel-characters → novel-outline → novel-art → novel-script → novel-storyboard 的顺序跑，因为上一环的结构化输出是下一环的输入，能省大量重复劳动；但五个模块全部支持拷贝运行，例如只调用 novel-script 做剧本改写，不需要先执行大纲与人物模块。

shuohao-skills 的部署与运行需要哪些环境？

它纯 Node.js 标准库实现，不依赖庞大的 npm 生态，安装只需克隆仓库并执行一条安装脚本；Skill 脚本只用标准库，不需要 npm install。运行环境需配合 Claude Code 或 OpenAI Codex 之一，整体可完全离线部署；完整验证环境为 macOS + Node24，Linux 与低版本 Node 理论兼容但未做完整测试，Windows 未做适配验证，可能出现软链接脚本异常。

shuohao-skills 官网网址

GitHub 仓库：https://github.com/eternityspring/shuohao-skills
项目主页：https://reelbench.79px.com/

OpenI AI时代点评

shuohao-skills 切中的是 AI 短剧赛道里”前期管线治理”这一被低估的环节：大部分团队把精力放在视频生成模型本身，却忽略了角色一致、风格统一、节奏可控这些前置条件。它用五个相互又彼此校验的 Skill 模块，把前期工作流拆成可观测、可回滚、可复用的工程步骤，并以 Apache-2.0 协议、纯 Node.js 实现的轻量化形态，把门槛压到了”装好 Claude Code / Codex 就能跑”。对短剧工作室、创作者与 Agent 工作流研究者来说，shuohao-skills 都是一份值得拆开来读的工程样板。