iArt.ai
AI motion graphics software — the After Effects alternative anyone can use. Create animations and explainer videos from a text prompt in minutes.
翻訳待ち
Drama Skills is an eleven-skill workflow for AI short-drama and motion-comic creation in agent hosts such as Claude Code and Codex. Creators can enter at the stage their material needs: development, w
翻訳待ち
メディアPython · JavaScriptGitHub @zenstory-aiオンライン所有者未確認
Have you tried it? One tap is enough. No sign-in needed.
开源 AI 短剧/漫剧创作 skill 合集:剧本、角色资产、分镜 storyboard、图片/视频提示词、审查,适配 Claude Code 与 Codex | Open-source AI short drama / micro-drama skills for Claude Code & Codex: script, assets, storyboard, image & video prompts, review. MIT.
翻訳待ち
Loading the full README. The saved excerpt is shown below.
面向编剧、漫剧工作室和编导的 AI 短剧创作工作流:十一个技能,从一个点子或一部原著做到分集剧本、分镜、图片/视频提示词和成片。 上面这段 24 秒竖屏样片是一次完整实跑的最后一步:从一部 20 章的原著开始,经原著分析、剧本、视觉设定、 图片提示词、分镜(21 镜)、视频提示词,只为剧本第三场(SC003)逐镜生成八段素材,再按剪辑单剪成成片。 Drama Skills 覆盖 AI 短剧 / 漫剧从点子或原著到成片的全流程:原著分析 → 分集剧本 → 视觉设定 → 图片提示词与分镜 → 视频提示词 → 确认后生产 → 剪辑成片 → 审查。 它以 11 个 skill 的形式装进你已经在用的编程 Agent(Claude Code、Codex 及其他支持 Agent Skill 规范的环境), 写作用的模型就是该 Agent 的模型。Read the full README ↗
https://github.com/user-attachments/assets/640db65d-bd57-4924-83de-9c5852c1db26
上面这段 68 秒竖屏样片是《让你管账号》第 1 集开头:从一部 20 章的原著改编,分镜 20 镜,逐镜生成后剪成成片, 字幕、系统面板与音效在剪辑时叠加。视频生成成本约 40 元。
https://github.com/user-attachments/assets/f67e2e04-52e7-42a9-a4a0-e2864ff0f51e
Drama Skills 覆盖 AI 短剧 / 漫剧从点子或原著到成片的全流程:原著分析 → 分集剧本 → 视觉设定 → 图片提示词与分镜 → 视频提示词 → 确认后生产 → 剪辑成片 → 审查。 它以 12 个 skill 的形式装进你已经在用的编程 Agent(Claude Code、Codex 及其他支持 Agent Skill 规范的环境), 写作用的模型就是该 Agent 的模型。
剧本.md、视觉设定.md、分镜.md、图片提示词.md、
视频提示词.md,剪成片时增加 剪辑单.md;只做部分阶段就交付对应文档。创作决定以这些文档为准。这套技能来自我们自己的漫剧工作室产线:2025 年至今累计上千个 AI 短剧 / 漫剧项目, 中间换过几轮自建和开源工具。前后端加起来近 8 万行代码,在模型能力和需求的迭代速度 面前逐渐维护不动了。
后来干脆抛开自建的一体化图形工具,把历史项目工程和图片 / 视频提示词蒸馏成这套技能, 让制作人直接用 agent CLI 加文件维护工程、生成提示词,确认之后再送去生成——结果意外地顺手。 现在留在自建工具里的,只剩排队抽卡。
刻意把确认放在生产之前:提示词先落进文件,生产 skill 展示本次准确数量、内容、参考、 参数、输出和 adapter;用户看到预览并明确确认后才执行。供应商凭据不进入项目, 项目文件和其他 Skill 都不绑定供应商。
前提:你已经在用 Claude Code、Codex 或其他支持 Agent Skill 规范的编程 Agent;下面这条命令需要终端里能运行 npx(Node.js)。
npx skills add zenstory-ai/drama-skills -y -g
-g 全局安装,所有目录可用;去掉 -g 则只装到当前目录。更新时重新执行同一条命令即可。
脚本需要 Python 3.9 或更新版本,请先检查本机版本;剪辑成片另需 ffmpeg / ffprobe 在 PATH 上。
支持导入 GitHub 仓库或 skill 的平台(例如 WorkBuddy,见社区写的完整用法),也可以直接对 Agent 说:
安装这些技能 https://github.com/zenstory-ai/drama-skills
git clone https://github.com/zenstory-ai/drama-skills.git && cd drama-skills
# Claude Code
mkdir -p "$HOME/.claude/skills"
for skill in skills/*; do
ln -s "$PWD/$skill" "$HOME/.claude/skills/$(basename "$skill")"
done
# Codex
mkdir -p "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills"
for skill in skills/*; do
ln -s "$PWD/$skill" "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/$(basename "$skill")"
done
每个技能都是独立安装单元;只用写作、审查或生产等单一能力时,只链接对应目录即可。
short-drama 提供项目初始化、路由与 Dashboard。
ClawHub 分发条目由显式发布清单管理,可在 ClawHub 中查找。
调用写法随运行环境而变:Claude Code 用 /short-drama,Codex 用 $short-drama,
也可以直接用自然语言说明任务。下文以 $ 为例,Claude Code 用户按环境改用 /。
变更见 CHANGELOG.md 与 Releases; 升级既有项目要做什么,见常见问题「升级到新版本后要做什么」。
按实际项目修改下面的请求即可使用:
# 0. 有原著时(可选):先抽样快评,再决定要不要全量拆
用 $short-drama-novel-analyze 快评 输入/这本小说.txt,先告诉我值不值得拆
# 已有多集完整剧本时(可选):按文件实际结构索引,每次只读当前集,断点续做分集地图
用 $short-drama-develop 从 输入/剧本完整版.txt 生成分集地图;先识别这份文件的分集方式,不要整稿塞进上下文
# 1. 新建项目
用 $short-drama 初始化一个都市打脸题材的短剧项目,竖屏 9:16
# 2. 写第一集
用 $short-drama-write 写第 1 集:外卖员在高档餐厅被经理羞辱,亮出集团董事身份
# 3. 拆资产,写提示词与分镜(可在同一请求内连续完成)
用 $short-drama-assets 从第 1 集拆人物/场景/道具
需要统一视觉语言时,可选用 $short-drama 做 Look Development
用 $short-drama-image-prompts 为已接受的资产写参考图提示词
用 $short-drama-storyboard 给第 1 集做正式分镜与冻结关键帧
用 $short-drama-video-prompts 把分镜逐镜翻译成视频提示词
# 指定目标视频模型、并且要人物/场景/道具跨镜一致时,把参考图的事也说清楚:
用 $short-drama-video-prompts 按 MiniMax H3 写第 1 集视频提示词;先在项目里找已有的角色图、场景图、道具图和本镜起始帧绑成参考,缺哪张就列出来,不要改成文生视频
# 参考图在自己的界面里出、不进项目时,让技能写出逐镜挂图计划,视频提示词照常产出:
用 $short-drama-video-prompts 按 MiniMax H3 写第 1 集视频提示词;参考图我自己挂,逐镜告诉我挂哪几张、什么顺序、每张管什么
# 4. 明确确认后投产
用 $short-drama-produce 预览第 1 集已接受的图片、视频、TTS 或时间线音乐任务;等我确认后再执行
# 5. 把生产出来的素材剪成成片
用 $short-drama-edit 把第 1 集已生产的镜头剪成成片,逐段写清入出点理由
# 6. 需要时再审查
用 $short-drama-review 审查第 1 集的剧本与提示词
从原著出发、第一轮只要文本交接的写法:
用我有权改编的
输入/故事.txt,先列出必须保留的事实、人物动机与暂不可揭示的信息,再提出分集方案;章节数不要直接当集数。只写第一集,并交接其中三个镜头的起止动作、双手、持物和视线。区分IMG-*、待提供的PLAN-*与已实际检查的REF-*,止步于文本,不生成图片、视频、配音或音乐。
下面节选来自仓库里的文件或一次真实运行,省略处以「……」标出。完整版(原著快评的回填对照、改编契约、 剪辑实测与模型行为观察)在真实产出节选。
公开样例 《让你管账号》EP001 里,同一个镜头在四份文档里各管一层。剧本只写发生了什么:
[OS] 其他军团的人:火箭军?四个号,加起来四个粉吧。
笔记本的扬声器里一片哄笑。桌后,周薄森对着屏幕坐得笔直,脸绷着。桌前,江晨双手撑着桌沿,猛地回神。
视觉设定.md 给需要跨镜保持的造型上「连续性锁」,锁面是一条能原样贴进提示词的短语:
- 连续性锁:LOCK-JIANGCHEN-DRESS《江晨松枝绿常服》(镜头:SHOT-EP001-002、SHOT-EP001-003、SHOT-EP001-007、……;
图片提示词项:IMG-JIANGCHEN-SHEET)· 锁面:pine-green lapel service jacket
分镜.md 写这一镜的起点和终点、运镜为什么这样动,冻结关键帧只画起点那一格,锁面原样出现在里面:
## SHOT-EP001-002 · 四个号,四个粉
- 运镜:缓推,哄笑声最响时开始,越过笔记本背面推向桌后,停在周薄森绷紧的脸;这阵笑是冲他去的。
- 起点:周薄森面对笔记本坐得笔直,右手搭在茶杯旁;江晨双手掌心朝下撑在玻璃桌沿,眼神涣散。
- 终点:画面停在周薄森绷紧的脸与屏幕冷光;江晨仍撑着桌沿,留在画右边缘。
### 冻结关键帧提示词
> 9:16 vertical two-person medium shot in a present-day army arts-troupe office, framed at chest height: Jiangchen, a lean
> young man in a pine-green lapel service jacket, stands mid-ground on frame right …… with both palms flat on the glass and a
> dazed, unfocused look; Zhoubosen, a broad square-faced middle-aged officer, sits bolt upright behind the desk …… facing a
> thin silver laptop whose lid faces the camera, …… his right hand beside a double-walled glass tea tumbler on a dark round
> coaster; …… no text, no logo.
视频提示词.md 只写起点到终点之间模型要执行的动作,整段复制进生成界面就能用:
## MOTION-EP001-002 · 四个号,四个粉
### 可复制提示词
> …… Laughter keeps pouring out of the laptop's small speaker. The seated officer's jaw tightens and his back straightens a
> little more. The young man blinks once and his eyes snap into focus. At the loudest point of the laughter, the camera moves
> steadily forward past the back of the laptop and stops when the seated officer's tight face fills the middle of the frame,
> the young man remaining at the right edge. ……
四份原文:剧本.md ·
视觉设定.md ·
分镜.md ·
视频提示词.md。
creator_markdown_check.py 核对五份文档之间的引用。把样例故意改坏两处——删掉 SHOT-002 视觉依据里的周薄森、
把 MOTION-003 的时长从 2s 改成 3s——报错会指出对应镜头和原因:
This is the beginning of the README. Read the rest at the original. Read the full README ↗