🎬 Manju-Laoli Skill – 短剧导演套件（V6.9.8 Lite）

这是什么 – 一个供 AI 代理（OpenClaw、Coze、Dify、WorkBuddy 等）使用的现成 技能套件，内含建立 AI 生成短片的端到端流程。此存储库不包含完成的脚本或视频；它提供一系列规则、模板和验证脚本，供 LLM 驱动的助手调用以：

1. 锁定模型版本、宽高比及其他前端设置。
2. 生成剧本、对白、角色/道具素材和分镜，同时在各镜头间保持严格一致性。
3. 打包结果为结构化的 7 段式提示词（或 MiniMax H3 风格的 6 段式提示词），可直接馈入视频生成模型，如 Seedance 2.5/2.0 或 MiniMax H3。

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🚀 核心能力（依 README 所述）

阶段	能力	功能说明
📋 锁定	强制前端锁定	在任何工作开始前，选择一个视频模型（Seedance 2.5、Seedance 2.0 或 MiniMax H3）和一个宽高比（16:9、9:16、21:9）。
✍️ 脚本	5 阶段闸控引擎	引导助手依序通过 前提 → 结构 → 节拍 → 实体 → 页面，内建三幕结构和节拍表。
📈 情绪	12 节拍张力曲线	以 0-10 量表量化整集张力，并验证经典的「第 9 节拍反转」。
🎙️ 对白	7 维度诊断 + 语速检查 + 语气槽	检查语速（3.5-5 字/秒）、拆分过长台词，并强制使用 台词：【角色（语气）:"…"】 格式。
🖼️ 素材	素材优先数字包	在分镜前生成锁定的角色「四视图」表、场景图和道具表，确保视觉一致性。
🎥 空间	单行姿态声明 + 分级	声明位置、锚点、朝向、姿势；强制轴线锁定、180 度规则，以及每个放置的角色至少出现在一个镜头中。
🎬 分镜	双模式（剧情与动作）+ 首镜头锚定	为剧情提供微表情进展、为动作提供 15 秒 PREVIS 评分，并对镜头尺寸、姿势连续性和视线分配有严格规则。
😀 表演	FACS 微表情引擎	将情绪映射到动作单元（AU），附强度等级和「真实 vs 假笑」规则。
⚔️ 数据库	武术/奇幻数据	23 个门派、9 种剑法、武器、轻功、11 种终结技连招，加上奇幻法术定义。
🚀 提示词打包	7 段式主格式（+ H3 分支）	产出可直接复制的提示词：风格 → 场景素材 → 角色 → 姿态 → 时间轴 → 音效 → 负面提示。选择 MiniMax H3 时自动转换为六段式 Ref2VA 格式。
🚫 负面提示	三次改写禁令处理	处理视频模型忽略明确否定但对词根有反应的事实；「负面区块」仅列出禁止的概念。
✅ QC	P0-P2 闸门 + 镜头级 lint	验证时长、对白、轴线、宽高比、素材锚点、音频电平，并执行 validate_prompt.py，输出 C1-C20（Seedance）或 H1-H12（H3）检查。
🖥️ 看板	离线分镜板	将项目 markdown 转换为单一 HTML 文件看板，供快速视觉审查。
🛡️ 合规	安全翻译字典	将血腥/断肢描述改写为平台安全语言。

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🛠️ 使用方法（README 快速入门）

# 将技能安装到 OpenClaw 代理
openclaw skills install ./short-drama-director --as short-drama-director

# 验证套件（41 个规则模块 + 语义回归）
python3 short-drama-director/scripts/check_package.py

# 执行镜头级提示词验证器（必须返回零 FAIL）
python3 short-drama-director/scripts/validate_prompt.py <script>.md --model 2.5|2.0|h3

# 建立离线分镜板（单一 HTML 文件）
python3 short-drama-director/scripts/build_board_lite.py <project.md>

# 生成 12 节拍情绪曲线图
python3 short-drama-director/scripts/generate_emotion_curve.py

README 也列出 LLM 助手可向用户提供的斜线指令，例如 /写剧本、/资产图册、/做分镜、/生成视频提示词、/H3提示词 等。

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📂 存储库结构（依文档）

manju-laoli-skill/
└─ short-drama-director/        # V6.9.8 Lite – 49 个文件，41 个规则模块
   ├─ SKILL.md                  # 主路由器、工作流程描述、模块索引
   ├─ references/                # 41 个 markdown 规则书（素材管线、模型适配器、FACS 等）
   ├─ scripts/                  # 辅助工具
   │   ├─ check_package.py       # 静态 + 语义 lint
   │   ├─ validate_prompt.py    # 提示词级 QC（C1-C20 / H1-H12）
   │   ├─ build_board_lite.py    # MD → 单一 HTML 看板
   │   └─ generate_emotion_curve.py
   └─ README.md / LICENSE / CHANGELOG.md

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🎯 预期使用案例

• AI 生成的短剧、动画短片或系列剧集
• AI 驱动的广告、品牌影片、概念影片
• 大型制作的前期视觉化（PREVIS）分镜
• 动作/打斗编排设计（现代、武侠、科幻等）
• 使用 FACS 的微表情和情绪工程
• 任何需要 脚本 → 分镜 → 视频模型提示词 且严格跨镜头一致性的工作流程。

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📜 许可与社区

此项目以 MIT 许可 发布，并列出贡献者、赞助者表格和联系信息，以供进一步合作。

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TL;DR

Manju-Laoli Skill 是一个基于规则的技能套件，供 AI 代理使用，可自动化使用生成式视频模型创建短片内容的整个流程。它强制素材优先的一致性、提供广泛的质量闸门检查，并输出可直接馈入 Seedance 或 MiniMax H3 模型的提示词。存储库包含规则书、验证脚本和快速入门指南，使其成为一个真正的 AI 导向开源项目。