zenstory drama-skills：11 个技能，把一部原著做成剪好的 AI 短剧

AI 短剧制作通常散落在聊天窗口、生成网站和剪辑软件里，各环节之间没有任何东西把它们连起来。drama-skills——来自 ZenStory AI 的 2k 星、MIT 协议技能合集——把整条链装进你已经在用的编程 agent，而且它出自产线：README 说团队的工作室产线自 2025 年以来已累计跑过上千个 AI 短剧/漫剧项目。

为什么这个 Skill 重要

十一个技能覆盖全流程：项目初始化与路由、原著分析、故事开发、分集剧本、人物与场景资产、图片提示词、带冻结关键帧的分镜、视频提示词、带确认闸门的生产、剪辑成片，以及审查。把这一切串起来的是一套文件纪律：每集维护五份 Markdown 文档——剧本、视觉设定、分镜、图片提示词、视频提示词——剪辑时再多一份剪辑单。没有并行的数据库；你改哪份文件，就是改哪一层决定。

人物一致性也用同样的方式处理。需要跨镜保持的视觉特征会以「连续性锁」的形式写进视觉设定文档——一条能原样贴进提示词的短语。校验脚本 creator_markdown_check.py 负责交叉核对各文档，并且报的是原因而不只是失败：README 展示了它指出某个关键帧提到了本镜视觉依据从未覆盖的人物，以及分镜时长与视频提示词不一致的情形。

商业上最要紧的是那道闸门：确认之前不生成任何东西。每个图片、视频、TTS 或音乐任务都先在文件里预览确切的数量、参数和适配器；你明确确认后才执行生产，供应商凭据不进入项目。

安装

一条命令全局安装全部十一个技能（去掉 -g 则只装当前目录）；重新执行同一命令即完成更新：

npx skills add zenstory-ai/drama-skills -y -g

脚本需要 Python 3.9+（macOS 自带的版本即可），剪辑成片还需要 PATH 上有 ffmpeg/ffprobe。调用方式：Claude Code 用 /short-drama，Codex 用 $short-drama，或者直接用自然语言说明你想做什么。

实战：从一部小说到渲染出的第一集

从你拥有版权或获准改编的作品出发。可选的第一步是改编快评：让原著分析技能先抽样读一遍，告诉你这本书值不值得全量拆解。然后初始化项目——README 自己的示例建的是一个竖屏 9:16 的都市打脸短剧。

用剧本技能写第一集，然后依次拆资产、写参考图提示词、做带冻结关键帧的分镜、产出逐镜视频提示词。当你点名目标视频模型——README 示例里是 MiniMax H3——视频提示词技能会把项目里已有的角色图、场景图、道具图逐镜绑成参考；缺哪张图就明确列出来，而不是退回文生视频。

生产环节正是闸门发挥作用的地方：/short-drama-produce 预览这一批任务的准确内容，等你确认，然后调用外部适配器——README 点名的是 Seedance、GPT Image 2、MiniMax H3 视频与 MiniMax Music。最后，/short-drama-edit 把生产出的镜头写成剪辑单：每段的入出点附上取舍理由，字幕逐字取自剧本，统一响度，再用 ffmpeg 渲染。

技巧

• 套件自带一个本地面板（README 称为「创作台」）：/short-drama dashboard 打开项目概览，含分集进度和已有媒体。README 说明它只监听本机，项目内容不上传。
• 视频任务提交后进程断了，不要重投——任务在提交那一刻就已计费。先跑 audit，它把这次尝试报为 orphaned_provider_job，再用 collect --job-id <id> 取回结果，不必再花一次钱。
• MiniMax H3 视频提示词分六段输出；README 的常见问题说全部复制——它们属于同一条提示词、一次提交。
• 静态漫剧（关键帧切换加配音）可以完全跳过视频提示词这一层；分镜关键帧与图片提示词直接进入生产预览。

何时不用这个 Skill

媒体生成在供应商侧产生真实费用，用的是你自己配置的凭据——套件负责规划和预览，账单归你。工作流假定你对原著拥有版权或获准改编。而如果你想要的是一键文生视频产品，而不是 agent 驱动的产线，应用是更轻的路径；这套套件用便利换取的是对剧本到渲染之间每一层的控制。

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