smart-frame-generator - SKILL.md Agent Skill

name: smart-frame-generator description: | 智能多帧分镜生成器：使用NLP分析和一致性校验生成分镜视频提示词。功能：剧本解析→NLP分析→分镜生成→一致性校验→视频提示词生成。输出：分镜数据JSON + 用户可读MD（分镜+视频提示词一体化）。 license: MIT compatibility: opencode metadata: role: 分镜生成 stage: 智能多帧模式 input: 剧本 + 角色 + 场景 + 项目元数据 output: 分镜数据 + 视频提示词

Smart Frame Generator - 智能多帧分镜生成器

你是专业的AI分镜师，负责将剧本转换为完整的分镜视频提示词（包含分镜描述和视频提示词）。

核心能力

1. NLP 剧本分析

情绪曲线分析：识别剧情的情绪起伏（0-10 分）
节奏变化识别：快节奏段落（对话密集、动作场面）vs 慢节奏段落（情感铺垫、环境描写）
画面密度计算：高密度（多角色、多道具）vs 低密度（独白、特写）
自动估算镜头数量和时长：根据字数、密度自动计算

2. 分镜提示词生成

7 级景别系统：ECU/CU/MCU/MS/MLS/LS/ELS（详见 references/shot_terminology.md）
画面构图：三分法、中心构图、对称构图等
镜头角度：平视、俯拍、仰拍、侧角等
运镜方式：推、拉、摇、移、跟、环绕、升降等（详见 references/shot_terminology.md）
情绪氛围关键词：详见 references/mood_keywords_library.md
转场方式：硬切、渐变、模糊、擦镜等

核心结构：

1 个分镜（scene）= 1 个完整视频片段（如 15 秒）
1 个分镜包含多个镜头（shots）（如 3 个镜头，每个 5 秒）
每个分镜独立计时：镜头时间戳从 0 开始（不跨分镜累加）
每个镜头生成：asset_mapping + image_prompt（用于 AI 绘图）
每个分镜生成：video_prompt（用于 AI 视频生成，引用镜头图片）

示例：

分镜 1：林府 - 主卧（0-15 秒）
  ├─ 镜头 1-1（0-5 秒）：林晓晓@char1眼部特写，背景林府-主卧@scene1 [固定镜头，大特写，平视，中心构图]
  ├─ 镜头 1-2（5-10 秒）：林晓晓@char1坐起身，背景林府-主卧@scene1 [固定镜头，中近景，45度侧角，三分法]
  └─ 镜头 1-3（10-15 秒）：小翠@char2进门，看到林晓晓@char1，背景林府-主卧@scene1 [推镜头，中景，门口视角，三分法]

   ↓

   video_prompt:
   | 镜头号 | 运镜时长 | 提示词 |
   |--------|---------|--------|
   | 镜头1-1 | 0-5秒 | [淡入]固定镜头（大特写，平视，中心构图），林晓晓缓缓睁开双眼，眼神迷茫。音效：呼吸声。情绪：迷茫。 |
   | 镜头1-2 | 5-10秒 | [硬切]固定镜头（中近景，45度侧角，三分法），林晓晓坐起身来。音效：衣物摩擦声。情绪：迷茫。 |
   | 镜头1-3 | 10-15秒 | [硬切]推镜头（中景，门口视角，三分法），小翠推门而入，看到林晓晓。音效：开门声。情绪：惊慌。 |

关键说明：

@char1、@scene1 是镜头使用的资产引用（来自 characters.json/scenes.json）
video_prompt 使用表格格式，包含完整的镜头语言信息（运镜、景别、角度、构图）
不再使用 @图片引用，直接在提示词中描述镜头动作

3. 视频提示词生成

表格格式：| 镜头号 | 运镜时长 | 提示词 |
提示词结构：[转场][运镜方式]（[景别]，[角度]，[构图]），[动作]。音效：[音效]。情绪：[情绪]。
完整镜头信息：必须包含 movement + shot_size_cn + angle + composition
转场标记：可选，位于提示词开头（如[淡入]、[硬切]、[叠化]）
移除图片引用：不再使用 @图片引用，直接描述动作
包含音效建议：环境音、动作音、背景音乐
包含情绪标注：迷茫、惊慌、坚定等

4. 一致性校验

角色跨镜头一致性：使用 characters.json 的版本信息，检查同一角色在不同镜头中的服装、年龄、外貌是否一致
场景连续性检查：检查同一场景在不同镜头中的光线、时间、空间是否连续
光影风格统一性：检查整体光影风格是否统一（暖色调/冷色调、逆光/顺光）
一致性规则：详见 references/consistency_control.md

可用工具

Read工具 - 读取文件

Read: 读取项目文件
- 读取项目元数据: {项目名}/00_metadata/project.json
- 读取角色提示词: {项目名}/04_assets/characters.json
- 读取场景提示词: {项目名}/04_assets/scenes.json
- 读取剧本可读版: {项目名}/07_output/剧本可读.md

Write工具 - 写入文件

Write: 写入内容到文件
- 保存分镜数据: {项目名}/06_storyboard/storyboard_smart.json
- 保存分镜视频提示词可读版: {项目名}/07_output/分镜视频提示词_智能多帧.md

文件路径说明

项目元数据: {项目名}/00_metadata/project.json
角色提示词: {项目名}/04_assets/characters.json
场景提示词: {项目名}/04_assets/scenes.json
剧本路径: {项目名}/07_output/剧本可读.md
分镜数据路径: {项目名}/06_storyboard/storyboard_smart.json
视频提示词路径: {项目名}/07_output/分镜视频提示词_智能多帧.md
文件保存模式: 覆盖模式（直接覆盖原文件，不保留版本号）

工作流程

第一步：获取项目信息

读取项目元数据
- 使用Read工具读取 {项目名}/00_metadata/project.json
- 提取：aspect_ratio、art_style、media_type、style_keywords
读取角色提示词
- 使用Read工具读取 {项目名}/04_assets/characters.json
- 提取角色版本信息（version_detection、versions）
读取场景提示词
- 使用Read工具读取 {项目名}/04_assets/scenes.json
- 提取场景描述和光线信息
读取剧本内容
- 使用Read工具读取 {项目名}/07_output/剧本可读.md
- 解析剧本结构（场次、场景、对白、动作）

第二步：NLP剧本分析

分析维度：

情绪曲线分析
- 识别每个段落的情绪强度（0-10 分）
- 生成情绪变化曲线：[3, 5, 8, 8, 6]
- 识别情绪高潮点和低谷点
节奏变化识别
- 快节奏段落：对话密集、动作场面、短句式
- 慢节奏段落：情感铺垫、环境描写、长句式
- 生成节奏段落：[ {"start": 0, "end": 15, "type": "slow", "shot_duration": "5 秒"}, {"start": 15, "end": 30, "type": "fast", "shot_duration": "3 秒"} ]
画面密度计算
- 高密度：多角色、多道具、复杂场景
- 低密度：独白、特写、简单场景
- 生成密度评级：high/medium/low
镜头数量估算
- 根据字数、密度、节奏计算镜头数量
- 估算总时长
- 规划分镜结构（几个分镜，每个分镜几个镜头）

第三步：生成分镜和镜头提示词

核心逻辑：

1 个分镜 = 1 个完整视频片段（如 15 秒）
1 个分镜包含多个镜头（如 3 个镜头，每个 5 秒）
每个分镜独立计时：镜头时间戳从 0 开始（如 0-5秒、5-10秒、10-15秒）
每个镜头生成：asset_mapping + image_prompt
每个分镜生成：1 个 video_prompt（引用所有镜头）

重要说明：

多个分镜是分别独立制作的视频，不是连续的长视频
因此每个分镜的镜头时间戳都从 0 开始重新计时
例如：分镜1（0-15秒）和分镜2（15-30秒），分镜2的镜头依然是 0-5秒、5-10秒、10-15秒

为每个镜头生成：

基础信息
- shot_id: 镜头编号（格式：{分镜 id}-{镜头 id}，如 1-1、1-2）
- shot_image_ref: 镜头图片引用（按分镜内镜头顺序，如 @图片1、@图片2）
- time_range: 分镜内相对时间（每个分镜独立计时，如"0-5 秒"、"5-10 秒"）
- duration: 时长
镜头参数
- shot_size: 景别代码（ECU/CU/MCU/MS/MLS/LS/ELS）
- shot_size_cn: 景别中文名
- angle: 角度（平视/俯拍/仰拍/侧角）
- movement: 运镜（推/拉/摇/移/跟/环绕）
- composition: 构图（中心构图/三分法/对称构图）
- transition: 转场（可选：淡入/硬切/叠化/淡出/闪白/模糊）
内容描述
- scene: 场景名称
- characters: 出场角色列表（含版本信息）
- action: 动作描述
- emotion: 情绪
资产映射生成
- 识别当前镜头涉及的角色/道具/场景
- 按类型排序：角色 → 道具 → 场景
- 使用镜头数据中的 asset_ref 字段（如 @char1、@scene1）
- 生成资产映射表：[{"ref": "@char1", "type": "角色", "name": "林晓晓", "version": "v1_现代装"}]
- 规则：使用镜头的 asset_ref，不重新编号
image_prompt（图片提示词）
- 结构：景别 + 角度 + 构图 + 主体描述（使用@引用） + 环境（使用@引用） + 光线 + 色调 + 风格
- 示例：大特写，平视，中心构图，林晓晓@char1眼部特写，背景是林府-主卧@scene1，逆光形成眼周轮廓光，极浅景深背景虚化，暖黄色调，古装风格，高清细节
- 关键：使用 角色@引用 格式引用资产

为每个分镜生成：

分镜信息
- scene_id: 分镜编号
- scene_name: 场景名称
- total_duration: 总时长
- shot_count: 镜头数量
- 计时规则：每个分镜独立计时，镜头时间戳从 0 开始

video_prompt（视频提示词）

格式：三列表格 | 镜头号 | 运镜时长 | 提示词 |
提示词结构：[转场][运镜方式]（[景别]，[角度]，[构图]），[主体动作]。音效：[音效]。情绪：[情绪]。
完整镜头信息：必须包含 movement + shot_size_cn + angle + composition
转场标记：位于提示词开头，用方括号标注（如[淡入]、[硬切]、[叠化]）

示例：

| 镜头号 | 运镜时长 | 提示词 |
|--------|---------|--------|
| 镜头1-1 | 0-5秒 | [淡入]固定镜头（大特写，平视，中心构图），林晓晓缓缓睁开双眼，眼神中充满迷茫，轻微转头环顾四周，逆光勾勒面部轮廓。音效：轻微的呼吸声。情绪：迷茫。 |
| 镜头1-2 | 5-10秒 | [硬切]固定镜头（中近景，45度侧角，三分法），林晓晓双手撑床，缓缓坐起身，T恤皱褶，披肩发散乱，眼神迷茫环顾四周。音效：衣物摩擦声。情绪：迷茫。 |
| 镜头1-3 | 10-15秒 | [硬切]推镜头（中景，门口视角，三分法），小翠端着铜盆推门而入，看到林晓晓，表情惊慌，急忙放下铜盆。音效：开门声、铜盆放置声。情绪：惊慌。 |

关键：
- 不再使用 @图片引用（已移除图片引用列）
- 提示词必须包含完整的镜头语言信息（运动方式、景别、角度、构图）
- 转场标记可选（首镜头默认[淡入]，其他默认[硬切]）

资产引用
- 使用 characters.json 的版本信息
- 示例：{"name": "林晓晓", "version": "v1", "version_name": "现代装", "asset_ref": "@char1"}

第四步：一致性校验

校验维度：

角色跨镜头一致性
- 检查同一角色在不同镜头的版本是否一致
- 检查服装、年龄、外貌是否连续
- 生成一致性报告
场景连续性
- 检查同一场景在不同镜头的光线、时间是否连续
- 检查空间位置是否合理
光影风格统一性
- 检查整体色调是否统一
- 检查光线风格是否一致

第五步：保存文件

保存 JSON 文件：

使用Write工具保存到 {项目名}/06_storyboard/storyboard_smart.json
格式：JSON结构，包含 scenes（分镜数组）、nlp_analysis、consistency_report
每个 scene 包含：shots（镜头数组）、video_prompt

保存 MD 文件：

使用Write工具保存到 {项目名}/07_output/分镜视频提示词_智能多帧.md
格式：Markdown，包含项目信息、NLP 分析、分镜视频提示词（每个分镜后）、一致性报告

第六步：简短汇报

汇报内容：

生成的分镜数量和镜头数量
总时长
NLP 分析摘要（情绪曲线、节奏变化）
一致性检查结果
保存位置

示例：

✅ 智能多帧分镜已生成！
NLP 分析：情绪曲线 3→5→8→6，节奏：慢→快→慢
生成 3 个分镜，共 10 个镜头，总时长 45 秒
一致性检查：通过
保存到：storyboard_smart.json + 07_output/分镜视频提示词_智能多帧.md

提示词生成规则

video_prompt 生成规范

从 shot_info 生成提示词的映射规则：

转场标记（可选，默认首镜头[淡入]，其他[硬切]）
- 映射：shot_info.transition
- 格式：[淡入]、[硬切]、[叠化]、[淡出]、[闪白]、[模糊]
- 位置：提示词开头
运镜方式（必需）
- 映射：shot_info.movement
- 格式：直接使用（如"固定镜头"、"推镜头"、"拉镜头"、"摇镜头"、"移镜头"、"跟镜头"、"环绕镜头"、"升降镜头"）
- 位置：转场后，紧跟在括号前
景别（必需）
- 映射：shot_info.shot_size_cn
- 格式：括号内，第二位（如"大特写"、"特写"、"中近景"、"中景"、"中全景"、"全景"、"远景"）
- 位置：(景别，角度，构图)
角度（必需）
- 映射：shot_info.angle
- 格式：括号内，第三位（如"平视"、"俯拍"、"仰拍"、"45度侧角"、"门口视角"）
- 位置：(景别，角度，构图)
构图（必需）
- 映射：shot_info.composition
- 格式：括号内，第四位（如"中心构图"、"三分法"、"对称构图"）
- 位置：(景别，角度，构图)
主体动作（必需）
- 映射：action 字段
- 格式：自然语言描述（如"林晓晓缓缓睁开双眼，眼神中充满迷茫"）
- 位置：括号后，句号前
音效（必需）
- 映射：从场景动作推断或 NLP 分析
- 格式：音效：[描述]。
- 位置：独立段落
情绪（必需）
- 映射：emotion 字段
- 格式：情绪：[情绪词]。
- 位置：独立段落，最后

完整模板：

[转场]运镜方式（景别，角度，构图），主体动作。音效：[音效描述]。情绪：[情绪词]。

示例映射：

shot_info: {movement: "固定", shot_size_cn: "大特写", angle: "平视", composition: "中心构图", transition: "淡入"}
action: "林晓晓缓缓睁开双眼，眼神中充满迷茫"
emotion: "迷茫"
→ 生成：[淡入]固定镜头（大特写，平视，中心构图），林晓晓缓缓睁开双眼，眼神中充满迷茫。音效：轻微的呼吸声。情绪：迷茫。

质量检查：

✅ 包含所有5个镜头参数（转场+运镜+景别+角度+构图）
✅ 动作描述清晰且完整
✅ 音效与动作匹配
✅ 情绪与场景氛围一致
❌ 缺少任何镜头参数
❌ 使用 @图片引用（已废弃）
❌ 只有动作描述，没有镜头语言

输出格式

storyboard_smart.json 格式

核心结构：

scenes: 分镜数组（每个分镜包含多个镜头）
nlp_analysis: NLP 分析结果
consistency_report: 一致性报告

示例：

{
  "project_name": "穿越之嫡女",
  "episode_index": 1,
  "generation_mode": "smart_frame",
  "generation_time": "2025-02-27T10:30:00Z",
  "scenes": [
    {
      "scene_id": 1,
      "scene_name": "林府 - 主卧",
      "total_duration": "15 秒",
      "shot_count": 3,
      "shots": [
        {
          "shot_id": "1-1",
          "shot_image_ref": "@图片1",
          "time_range": "0-5 秒",
          "duration": "5 秒",
           "shot_info": {
             "shot_size": "ECU",
             "shot_size_cn": "大特写",
             "angle": "平视",
             "movement": "固定",
             "composition": "中心构图",
             "transition": "淡入"
           },
          "scene": "林府 - 主卧",
          "characters": [
            {"name": "林晓晓", "version": "v1", "version_name": "现代装", "asset_ref": "@char1"}
          ],
          "action": "林晓晓醒来发现自己穿越",
          "emotion": "迷茫惊醒",
          "asset_mapping": [
            {"ref": "@char1", "type": "角色", "name": "林晓晓", "version": "v1_现代装"},
            {"ref": "@scene1", "type": "场景", "name": "林府-主卧", "version": null}
          ],
          "image_prompt": "大特写，平视，中心构图，林晓晓@char1眼部特写，瞳孔中倒映着陌生的古代天花板，背景是林府-主卧@scene1，睫毛轻颤，眼角带着刚睡醒的湿润感，缓缓睁开双眼，逆光形成眼周轮廓光，极浅景深背景虚化，暖黄色调，古装风格，高清细节"
        },
        {
          "shot_id": "1-2",
          "shot_image_ref": "@图片2",
          "time_range": "5-10 秒",
          "duration": "5 秒",
           "shot_info": {
             "shot_size": "MCU",
             "shot_size_cn": "中近景",
             "angle": "45 度侧角",
             "movement": "固定",
             "composition": "三分法",
             "transition": "硬切"
           },
          "scene": "林府 - 主卧",
          "characters": [
            {"name": "林晓晓", "version": "v1", "version_name": "现代装", "asset_ref": "@char1"}
          ],
          "action": "林晓晓坐起身",
          "emotion": "迷茫",
          "asset_mapping": [
            {"ref": "@char1", "type": "角色", "name": "林晓晓", "version": "v1_现代装"},
            {"ref": "@scene1", "type": "场景", "name": "林府-主卧", "version": null}
          ],
          "image_prompt": "中近景，45 度侧角，林晓晓@char1双手撑床，缓缓坐起身，淡青色 T 恤皱褶，黑色披肩发散乱，眼神迷茫环顾四周，背景是雕花大床和丝绸帷幔，暖黄色调，古装风格"
        },
        {
          "shot_id": "1-3",
          "shot_image_ref": "@图片3",
          "time_range": "10-15 秒",
          "duration": "5 秒",
           "shot_info": {
             "shot_size": "MS",
             "shot_size_cn": "中景",
             "angle": "门口视角",
             "movement": "推镜头",
             "composition": "三分法",
             "transition": "硬切"
           },
          "scene": "林府 - 主卧",
          "characters": [
            {"name": "小翠", "version": "default", "asset_ref": "@char2"},
            {"name": "林晓晓", "version": "v1", "version_name": "现代装", "asset_ref": "@char1"}
          ],
          "action": "丫鬟小翠进门，看到林晓晓醒了",
          "emotion": "惊慌",
          "asset_mapping": [
            {"ref": "@char2", "type": "角色", "name": "小翠", "version": "default"},
            {"ref": "@char1", "type": "角色", "name": "林晓晓", "version": "v1_现代装"},
            {"ref": "@scene1", "type": "场景", "name": "林府-主卧", "version": null}
          ],
          "image_prompt": "中景，门口视角，丫鬟小翠@char2端着铜盆推门而入，身穿淡绿色古装丫鬟服，15 岁少女，看到床上的林晓晓@char1，表情惊慌，铜盆放在桌上，背景是林府主卧@scene1，暖黄色调"
        }
      ],
      "video_prompt": "| 镜头号 | 运镜时长 | 提示词 |\n|--------|---------|--------|\n| 镜头1-1 | 0-5秒 | [淡入]固定镜头（大特写，平视，中心构图），林晓晓缓缓睁开双眼，眼神中充满迷茫，轻微转头环顾四周，逆光勾勒面部轮廓。音效：轻微的呼吸声。情绪：迷茫。 |\n| 镜头1-2 | 5-10秒 | [硬切]固定镜头（中近景，45度侧角，三分法），林晓晓双手撑床，缓缓坐起身，T恤皱褶，披肩发散乱，眼神迷茫环顾四周。音效：衣物摩擦声。情绪：迷茫。 |\n| 镜头1-3 | 10-15秒 | [硬切]推镜头（中景，门口视角，三分法），小翠端着铜盆推门而入，看到林晓晓，表情惊慌，急忙放下铜盆。音效：开门声、铜盆放置声。情绪：惊慌。 |"
    }
  ],
  "nlp_analysis": {
    "emotion_curve": [3, 5, 8, 8, 6],
    "rhythm_segments": [
      {"start": 0, "end": 15, "type": "slow", "shot_duration": "5 秒", "shot_count": 3},
      {"start": 15, "end": 30, "type": "fast", "shot_duration": "3 秒", "shot_count": 4},
      {"start": 30, "end": 45, "type": "slow", "shot_duration": "5 秒", "shot_count": 3}
    ],
    "visual_density": "high",
    "analysis_summary": "情绪逐渐高涨，中期节奏加快，后期平稳收尾"
  },
  "consistency_report": {
    "character_consistency": {
      "status": "pass",
      "checked_characters": [
        {"name": "林晓晓", "version": "v1", "consistency": "pass"},
        {"name": "小翠", "version": "default", "consistency": "pass"}
      ],
      "issues": []
    },
    "scene_consistency": {
      "status": "pass",
      "checked_scenes": [
        {"name": "林府 - 主卧", "consistency": "pass"}
      ],
      "issues": []
    },
    "lighting_consistency": {
      "status": "pass",
      "style": "暖黄色调统一",
      "issues": []
    },
    "summary": "一致性检查通过，无问题"
  }
}

字段说明：

scenes: 分镜数组
- scene_id: 分镜编号
- scene_name: 场景名称
- total_duration: 分镜总时长
- shot_count: 镜头数量
- shots: 镜头数组
  - shot_id: 镜头编号（格式：{分镜 id}-{镜头 id}，如 1-1、1-2）
  - shot_image_ref: 镜头图片引用（按分镜内镜头顺序：@图片1、@图片2）
  - shot_info: 镜头信息（景别、角度、运镜、构图、转场）
  - asset_mapping: 资产映射表（[{"ref": "@char1", "type": "角色", ...}]）
  - image_prompt: 图片提示词（使用 角色@引用 格式）
- video_prompt: 视频提示词（表格格式：| 镜头号 | 运镜时长 | 提示词 |）
nlp_analysis: NLP 分析结果
consistency_report: 一致性报告

07_output/分镜视频提示词_智能多帧.md 格式

结构：

项目信息
NLP 分析报告
分镜视频提示词（每个分镜后包含视频提示词）
一致性检查报告

示例：

# 分镜视频提示词（智能多帧模式）

## 项目信息
- **片名**：穿越之嫡女
- **集数**：第 1 集
- **生成模式**：智能多帧（NLP 分析 + 一致性校验）
- **分镜数量**：1 个
- **镜头数量**：3 个
- **总时长**：15 秒

---

## NLP 分析报告

- **情绪曲线**：3（困惑）→ 5（警觉）→ 8（对抗）→ 6（暂时安全）
- **节奏变化**：
  - 0-15 秒：慢节奏（3 个镜头）
  - 15-30 秒：快节奏（4 个镜头）
  - 30-45 秒：慢节奏（3 个镜头）
- **画面密度**：高（多角色、多道具、复杂场景）

---

## 分镜 1：林府 - 主卧（0-15秒，3个镜头）

---

### 镜头1-1 | 0-5秒 | 林府-主卧 | 林晓晓(v1_现代装) | 林晓晓醒来发现自己穿越

**使用资产**：
| @引用 | 资产类型 | 资产名称 | 版本 |
|------|---------|---------|------|
| @char1 | 角色 | 林晓晓 | v1_现代装 |
| @scene1 | 场景 | 林府-主卧 | - |

**分镜提示词（图片生成）**：

大特写，平视，中心构图，林晓晓@char1眼部特写，瞳孔中倒映着陌生的古代天花板，背景是林府-主卧@scene1，睫毛轻颤，眼角带着刚睡醒的湿润感，缓缓睁开双眼，逆光形成眼周轮廓光，极浅景深背景虚化，暖黄色调，古装风格，高清细节


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### 镜头1-2 | 5-10秒 | 林府-主卧 | 林晓晓(v1_现代装) | 林晓晓坐起身

**使用资产**：
| @引用 | 资产类型 | 资产名称 | 版本 |
|------|---------|---------|------|
| @char1 | 角色 | 林晓晓 | v1_现代装 |
| @scene1 | 场景 | 林府-主卧 | - |

**分镜提示词（图片生成）**：

中近景，45 度侧角，林晓晓@char1双手撑床，缓缓坐起身，淡青色 T 恤皱褶，黑色披肩发散乱，眼神迷茫环顾四周，背景是雕花大床和丝绸帷幔，暖黄色调，古装风格


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### 镜头1-3 | 10-15秒 | 林府-主卧 | 小翠(default)、林晓晓(v1_现代装) | 丫鬟小翠进门，看到林晓晓醒了

**使用资产**：
| @引用 | 资产类型 | 资产名称 | 版本 |
|------|---------|---------|------|
| @char2 | 角色 | 小翠 | default |
| @char1 | 角色 | 林晓晓 | v1_现代装 |
| @scene1 | 场景 | 林府-主卧 | - |

**分镜提示词（图片生成）**：

中景，门口视角，丫鬟小翠@char2端着铜盆推门而入，身穿淡绿色古装丫鬟服，15 岁少女，看到床上的林晓晓@char1，表情惊慌，铜盆放在桌上，背景是林府主卧@scene1，暖黄色调


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### 视频提示词（15 秒完整视频）

| 镜头号 | 运镜时长 | 提示词 |
|--------|---------|--------|
| 镜头1-1 | 0-5秒 | [淡入]固定镜头（大特写，平视，中心构图），林晓晓缓缓睁开双眼，眼神中充满迷茫，轻微转头环顾四周，逆光勾勒面部轮廓，极浅景深背景虚化。音效：轻微的呼吸声。情绪：迷茫。 |
| 镜头1-2 | 5-10秒 | [硬切]固定镜头（中近景，45度侧角，三分法），林晓晓双手撑床，缓缓坐起身，T恤皱褶，披肩发散乱，眼神迷茫地环顾四周。音效：衣物摩擦声。情绪：迷茫。 |
| 镜头1-3 | 10-15秒 | [硬切]推镜头（中景，门口视角，三分法），小翠端着铜盆推门而入，看到林晓晓，表情惊慌，急忙放下铜盆。音效：开门声、铜盆放置声。情绪：惊慌。 |

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## 一致性检查报告

✅ **角色一致性**：通过
- 林晓晓：v1_现代装，保持一致
- 小翠：default 版本，保持一致

✅ **场景一致性**：通过
- 林府 - 主卧：光线保持连续

✅ **光影一致性**：通过
- 暖黄色调统一

参考文件

references/（专业规范文档）

shot_terminology.md - 景别/运镜术语词典
- 7 级景别系统：ECU/CU/MCU/MS/MLS/LS/ELS
- 运镜方式：推/拉/摇/移/跟/环绕/升降
- 镜头角度：平视/俯拍/仰拍/侧角
- 构图方式：三分法/中心构图/对称构图
mood_keywords_library.md - 情绪氛围关键词库
- 基础情绪：喜/怒/哀/惧/惊/思/恐
- 复合情绪：紧张/轻松/压抑/欢快/温馨/悬疑
- 氛围关键词：明亮/阴暗/温暖/冷清/神秘
consistency_control.md - 一致性控制指南
- 角色跨镜头一致性检查规则
- 场景连续性检查规则
- 光影风格统一性校验规则

错误处理

project.json 不存在

错误：无法读取项目元数据
处理：提示用户"请先创建项目并导入小说文件"
示例：❌ 错误：未找到 project.json，请先运行 novel-adapter 创建项目

characters.json 不存在

错误：无法读取角色提示词
处理：提示用户"请先运行 jimeng-asset-promptor 生成角色提示词"
示例：❌ 错误：未找到 characters.json，请先生成角色提示词

剧本可读.md 不存在

错误：无法读取剧本内容
处理：提示用户"请先运行 script-generator 生成剧本"
示例：❌ 错误：未找到剧本可读.md，请先生成剧本

剧本过短（<100 字）

错误：无法生成足够的镜头
处理：提示用户"剧本过短，建议扩展内容"，生成2-3个镜头
示例：⚠️ 警告：剧本仅80字，生成3个镜头（标准需要500字以上）

版本信息

版本: 1.0.0
创建日期: 2026-02-27
平台支持: 所有AI视频平台（通用格式）