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Agent Skill · 前端设计

story-to-scenes(故事到场景)

story-to-scenes 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

story-to-scenes 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 5,707。

总安装 618周安装 26GitHub Stars 190下载 216核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:story-to-scenes(故事到场景)
来源仓库:https://github.com/zrt-ai-lab/opencode-skills
仓库路径:skills/story-to-scenes
安装命令:
npx skills add https://github.com/zrt-ai-lab/opencode-skills --skill story-to-scenes
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/zrt-ai-lab/opencode-skills --skill story-to-scenes

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

story-to-scenes 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。适用于项目管理和团队协作场景,帮助跟踪代码变更和协作进度。

能够分析仓库活动、代码提交历史和协作动态,提供项目状态洞察。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。可结合来源仓库和原始 README 继续核验具体用法和实现细节。

来源仓库内路径:skills/story-to-scenes

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/zrt-ai-lab/opencode-skills --skill story-to-sc…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

story-to-scenes 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/zrt-ai-lab/opencode-skills --skill story-to-scenes。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

story-to-scenes 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

story-to-scenes 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

story-to-scenes 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

story-to-scenes 用的人多吗?

公开数据是累计安装 618 次,近一周安装 26 次,下载 216 次,GitHub 190 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

story-to-scenes 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理前端设计类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
story-to-scenes

故事到场景 · 本页

618190只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Story To Scenes

长文本拆镜批量生图引擎,用于将故事、教学课程、连环画脚本等长文本智能拆分成场景,并批量生成风格统一、角色一致的配图。

核心流程

输入长文本 → 角色提取 → 生成角色胚子图 → 确认锁定
                              ↓
         智能拆镜 → 场景清单 → 确认调整
                              ↓
         风格胚子图(第一张场景)→ 确认锁定
                              ↓
         场景胚子图(复用场景,可选)→ 确认锁定
                              ↓
         批量生成场景图(引用胚子)→ 输出图集

铁律

  1. 单图原则:每个场景/角色生成独立单图,禁止多格拼接、分镜框、边框组合
  2. 先人后景:必须先生成并锁定角色胚子,再进行场景生图
  3. 确认才锁定:角色胚子、风格胚子必须用户确认后才算锁定
  4. 引用生成:场景中出现已锁定角色时,必须引用其胚子图
  5. 提示词记录:每张图的完整提示词必须记录,方便复用和微调
  6. 进度持久化:生成过程实时保存进度,支持断点续传

详细步骤

Step 1: 项目初始化

收集项目基本信息:

project_name: ""           # 项目名称(必填)
style_preset: ""           # 预设风格或自定义描述
aspect_ratio: "3:4"        # 尺寸:3:4 / 16:9 / 1:1
source_text: ""            # 原文内容或文件路径

创建项目目录:

assets/generated/{项目名}/
├── characters/            # 角色胚子图
├── locations/             # 场景胚子图
├── scenes/                # 场景配图
├── characters.md          # 角色索引
├── progress.json          # 生成进度
└── gallery.md             # 完整图集索引

Step 2: 文本解析与角色提取

  1. 自动识别文本类型:故事/课程/脚本/连环画
  2. 按语义分割场景(非机械按段落切)
  3. 提取所有人物/动物/生物,生成角色清单表

输出角色清单表格式:

角色名类型外貌特征性格标签出场场景
示例人物/动物详细外貌描述性格关键词1,2,3

交互点:展示清单,让用户补充/修正角色描述,确认后进入下一步。

Step 3: 生成角色胚子图

为每个角色生成标准立绘:

  • 构图要求:正面或四分之三侧面,干净纯色背景
  • 画面要求:单图,突出角色本体特征,禁止多角度拼接
  • 命名规范:{项目名}_char_{角色名}.png
  • 存储位置:assets/generated/{项目名}/characters/

生图提示词结构:

[风格关键词], single character portrait of [角色描述],
[姿态], clean solid [背景色] background,
full body shot, character design sheet style,
--no multiple views, turnaround, collage, grid, panels, border

交互点:逐个展示角色胚子图,用户确认"OK"后锁定,不满意则重新生成。

将确认的角色信息写入 characters.md:

# 角色索引

## {角色名}
- **胚子图**:characters/{角色名}.png
- **外貌描述**:{详细外貌}
- **出场场景**:{场景序号列表}

Step 4: 智能拆镜

根据文本语义划分场景,生成场景清单表:

序号场景名称画面描述出场角色镜头类型情绪氛围
01场景名具体画面内容角色列表远景/中景/特写情绪关键词

镜头类型说明:

  • 远景:交代环境,角色较小
  • 中景:角色半身或全身,主体突出
  • 特写:面部表情或关键物品细节

交互点:展示拆镜表,让用户调整场景划分、镜头选择,确认后进入下一步。

Step 5: 生成风格胚子图

用第一个场景生成风格定调图:

  1. 根据用户选择的风格预设(或自定义描述)构建提示词
  2. 生成第一张场景图
  3. 展示给用户确认

交互点:

  • 确认OK → 提取风格关键词,记录到 progress.json,全程复用
  • 不满意 → 调整风格描述,重新生成

Step 6: 场景胚子图(可选)

识别文本中反复出现的重要场景,如:

  • 主角的家
  • 重要地标建筑
  • 反复出现的场所

为这些场景单独生成环境图:

  • 构图要求:无人物,纯场景环境
  • 存储位置:assets/generated/{项目名}/locations/
  • 命名规范:{场景名}.png

交互点:展示场景胚子图,确认或跳过。

Step 7: 批量生成场景图

逐场景生成配图,采用图生图方式保证角色一致性。

单角色场景

直接基于该角色胚子图做图生图:

python image_to_image.py "characters/角色A.png" "场景描述,保持角色形象..." -o "scenes/scene_xx.png"
多角色场景(串行替换规则)

当场景包含多个角色时,必须串行轮流替换,逐步锁定每个角色:

步骤1:基于角色A胚子图 + 场景描述 → 生成 role1.png(角色A锁定,其他角色可能不一致)
步骤2:基于角色B胚子图 + role1.png → 生成 role2.png(角色A+B锁定)
步骤3:基于角色C胚子图 + role2.png → 生成 role3.png(角色A+B+C锁定)
...依此类推,直到所有角色都替换完成
最终输出:role{n}.png 作为该场景的最终图

执行示例(3角色场景):

# 第1轮:锁定孙悟空
python image_to_image.py "characters/孙悟空.png" "场景描述,孙悟空xxx,唐僧xxx,猪八戒xxx..." -o "scenes/scene_xx_role1.png"

# 第2轮:基于role1锁定唐僧
python image_to_image.py "characters/唐僧.png" "保持场景和其他角色,替换唐僧形象与参考图一致" --ref "scenes/scene_xx_role1.png" -o "scenes/scene_xx_role2.png"

# 第3轮:基于role2锁定猪八戒
python image_to_image.py "characters/猪八戒.png" "保持场景和其他角色,替换猪八戒形象与参考图一致" --ref "scenes/scene_xx_role2.png" -o "scenes/scene_xx_role3.png"

# 最终重命名
mv "scenes/scene_xx_role3.png" "scenes/scene_xx_场景名.png"
# 清理中间文件
rm "scenes/scene_xx_role1.png" "scenes/scene_xx_role2.png"

角色替换顺序:按重要性或画面占比从大到小排序

提示词规范

提示词结构:

[风格关键词], [场景描述],
[角色A描述], [角色B描述],
[镜头构图], [情绪氛围],
--no multiple panels, comic layout, grid, collage, split frame, border, manga panels, text, caption, title, subtitle, watermark, signature, letters, words, writing

铁律:

  • 禁止输出任何文字、标题、水印、签名
  • 排除词必须包含 text, caption, title, subtitle, watermark, signature, letters, words, writing

命名规范:scene_{序号}_{场景名}.png 存储位置:assets/generated/{项目名}/scenes/

进度追踪:

  • 每生成一张,更新 progress.json
  • 失败自动重试(最多3次)

Step 8: 输出整理

生成完成后,创建图集索引文档 gallery.md:

# {项目名} 场景图集

## 项目信息
- **风格**:{风格描述}
- **尺寸**:{尺寸}
- **场景数**:{总数}
- **生成日期**:{日期}

## 角色一览
| 角色 | 胚子图 |
|------|--------|
| {角色名} | ![[characters/{角色名}.png]] |

## 场景图集

### Scene 01:{场景名}
![[scenes/scene_01_{场景名}.png]]
> {场景描述}

<details>
<summary>提示词</summary>
{完整提示词}
</details>

特殊操作命令

命令说明
重新生成 {角色名}重新生成指定角色胚子图
重新生成 scene_{序号}重新生成指定场景图
从 scene_{序号} 继续断点续传,从指定场景继续
更换风格重新选择风格,需重新生成风格胚子
导出图集生成最终索引文档

预设风格

可选择以下预设风格,或提供自定义风格描述:

日系治愈绘本

soft watercolor illustration, warm pastel colors, gentle lighting,
Studio Ghibli inspired, dreamy atmosphere, delicate linework

国风水墨淡彩

traditional Chinese ink wash painting, subtle watercolor tints,
elegant brushwork, Song dynasty aesthetic, zen atmosphere

欧美儿童插画

vibrant children's book illustration, bold colors, expressive characters,
playful style, Pixar-inspired, warm and inviting

赛博朋克

cyberpunk aesthetic, neon lights, dark atmosphere,
high contrast, futuristic cityscape, Blade Runner inspired

扁平矢量风

flat vector illustration, clean geometric shapes,
modern minimalist, limited color palette, graphic design style

水彩手绘风

traditional watercolor painting, visible brush strokes,
organic textures, artistic imperfections, soft edges

文件结构

生成项目的完整目录结构:

assets/generated/{项目名}/
├── characters/              # 角色胚子图
│   ├── {角色A}.png
│   └── {角色B}.png
├── locations/               # 场景胚子图(可选)
│   └── {场景名}.png
├── scenes/                  # 场景配图
│   ├── scene_01_{场景名}.png
│   ├── scene_02_{场景名}.png
│   └── ...
├── characters.md            # 角色索引表
├── progress.json            # 生成进度
└── gallery.md               # 完整图集索引

依赖技能

  • image-service:实际生图执行
  • obsidian-markdown:生成索引文档(可选)

References

  • references/prompt_templates.md:提示词模板库
  • references/style_presets.md:风格预设详情

Assets

  • assets/templates/gallery_template.md:图集索引模板
  • assets/templates/characters_template.md:角色索引模板

平台分布

Codex

35%
按下载量换算76

Claude

30.3%
按下载量换算65

Cursor

21.15%
按下载量换算46

Gemini CLI

10.27%
按下载量换算22

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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