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Agent Skill · 开发

submit-anime-project(提交动漫项目)

submit-anime-project 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。

submit-anime-project 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 20,705。

总安装 214周安装 9GitHub Stars 115下载 75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:submit-anime-project(提交动漫项目)
来源仓库:https://github.com/zhaihao118/micro-drama-skills
仓库路径:skills/submit-anime-project
安装命令:
npx skills add https://github.com/zhaihao118/micro-drama-skills --skill submit-anime-project
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/zhaihao118/micro-drama-skills --skill submit-anime-project

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

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。当前顶部介绍:submit-anime-project 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。当前底部简介为空,暂无补充说明。

来源仓库内路径:skills/submit-anime-project

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/zhaihao118/micro-drama-skills --skill submit-a…;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

submit-anime-project 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/zhaihao118/micro-drama-skills --skill submit-anime-proje…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

submit-anime-project 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。

submit-anime-project 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

submit-anime-project 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。

submit-anime-project 用的人多吗?

公开数据是累计安装 214 次,近一周安装 9 次,下载 75 次,GitHub 115 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。

submit-anime-project 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。

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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
submit-anime-project

提交动漫项目 · 本页

214115需要联网未明确通过

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

整部作品提交技能 (Submit Project)

概述

本技能用于将一整部短剧项目的分镜任务(通常 50 条)批量提交到 Seedance 任务服务。

输入来源:

  • seedance_project_tasks.json(项目根目录下的唯一任务文件)

输出结果:

  • 提交成功的 taskCodes
  • 失败任务清单
  • submission_report.json

依赖协议

遵循 seedance-video-task-submit 协议(详见 skill-task-submit.md):

  • 服务地址默认:http://localhost:3456
  • 核心接口:POST /api/tasks/push
  • 支持单任务或批量(tasks 数组)

任务对象关键字段:

  • prompt (必填,使用 (@fileName) 语法引用参考图)
  • description
  • modelConfig(model / referenceMode / aspectRatio / duration)
  • referenceFiles (对象数组,每项包含 fileName / base64 / fileType)
  • realSubmit (默认 false)
  • priority (默认 1)
  • tags (建议包含 project_id,EPxx,A|B)

referenceFiles 存储与展开

存储格式(seedance_tasks.json 中):referenceFiles 为相对路径字符串数组,相对于项目根目录。包含分镜参考图、角色参考图、场景参考图和道具参考图。

"referenceFiles": [
  "episodes/EP01/DM-002-EP01-A_storyboard.png",
  "characters/林策_ref.png",
  "characters/沈璃_ref.png",
  "scenes/scene_01_ref.png",
  "props/prop_01_ref.png"
]

提交时展开:提交前将每个路径展开为对象,读取文件转 base64:

"referenceFiles": [
  {
    "fileName": "DM-002-EP01-A_storyboard.png",
    "base64": "data:image/png;base64,iVBOR...",
    "fileType": "image/png"
  }
]

展开逻辑(Python 伪代码):

import base64, os, mimetypes

def expand_reference_files(ref_paths, project_dir):
    result = []
    for rel_path in ref_paths:
        abs_path = os.path.join(project_dir, rel_path)
        file_name = os.path.basename(rel_path)
        mime_type = mimetypes.guess_type(abs_path)[0] or "image/png"
        with open(abs_path, "rb") as f:
            b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
        result.append({
            "fileName": file_name,
            "base64": f"data:{mime_type};base64,{b64}",
            "fileType": mime_type
        })
    return result

目录约定

目标项目目录(示例 DM-002_tjkc/)应包含:

DM-002_tjkc/
├── seedance_project_tasks.json          # 必须,唯一任务文件
├── episodes/
│   ├── EP01/
│   │   ├── dialogue.md
│   │   └── storyboard_config.json
│   └── ...
└── submission_report.json               # 本技能生成

执行流程

第一步:定位项目

  1. 若用户指定项目编号(如 DM-002),定位对应目录
  2. 若未指定,使用 projects/index.json 最新项目

第二步:加载任务

  1. 优先读取 seedance_project_tasks.json
  2. 若不存在,遍历 episodes/EP01-EP25/seedance_tasks.json 聚合
  3. 若用户指定单集(如 EP01),只读取该集的 seedance_tasks.json
  4. 校验任务结构:

- 每个任务必须有 prompt - modelConfig 缺失时补默认值 - realSubmit 缺失时默认 false

第三步:展开 referenceFiles

对每个任务的 referenceFiles(相对路径字符串数组),执行 base64 展开:

  1. 拼接绝对路径:项目根目录 + 相对路径
  2. 读取文件二进制内容
  3. 转换为 {fileName, base64: "data:mime;base64,...", fileType} 对象
  4. 替换原 referenceFiles 数组

第四步:批量提交

  1. 按批次提交(推荐每批 20~50 条)到 /api/tasks/push
  2. 请求体格式:
{
  "tasks": [
    {
      "prompt": "...",
      "description": "...",
      "modelConfig": {
        "model": "Seedance 2.0 Fast",
        "referenceMode": "全能参考",
        "aspectRatio": "16:9",
        "duration": "15s"
      },
      "referenceFiles": [
        {
          "fileName": "DM-002-EP01-A_storyboard.png",
          "base64": "data:image/png;base64,...",
          "fileType": "image/png"
        },
        {
          "fileName": "林策_ref.png",
          "base64": "data:image/png;base64,...",
          "fileType": "image/png"
        },
        {
          "fileName": "scene_01_ref.png",
          "base64": "data:image/png;base64,...",
          "fileType": "image/png"
        }
      ],
      "realSubmit": true,
      "priority": 1,
      "tags": ["DM-002", "EP01", "A"]
    }
  ]
}
  1. 收集返回的 taskCodes
  2. 记录失败批次与错误信息

第五步:生成报告

在项目根目录生成 submission_report.json,格式示例:

{
  "project_id": "DM-002",
  "submitted_at": "2026-02-16T12:00:00Z",
  "api_base": "http://localhost:3456",
  "total_tasks": 300,
  "submitted_tasks": 300,
  "failed_tasks": 0,
  "task_codes": ["SD-20260216-0001"],
  "failed_items": []
}

推荐默认值

当字段缺失时,按以下默认值补齐:

{
  "modelConfig": {
    "model": "Seedance 2.0 Fast",
    "referenceMode": "全能参考",
    "aspectRatio": "16:9",
    "duration": "15s"
  },
  "referenceFiles": [],
  "realSubmit": false,
  "priority": 1,
  "tags": []
}

运行指令

可通过以下表达触发:

  • "提交整部作品任务"
  • "把 DM-002 全部分镜提交到 Seedance"
  • "batch submit drama tasks"
  • "提交所有 seedance_tasks"

可附带参数:

  • 项目编号:如 DM-002
  • realSubmit:true/false
  • 批次大小:如 batch=30
  • API 地址:如 api_base=http://localhost:3456

检查清单

  • 已定位正确项目目录
  • 任务来源文件存在(项目级或分集级)
  • 每个任务包含 prompt
  • 批量提交到 /api/tasks/push 成功
  • 已收集全部 taskCodes
  • 失败项已记录并可重试
  • submission_report.json 已生成

输出示例

✅ 整部作品任务提交完成

项目:DM-002
总任务数:300
成功提交:300
失败:0

报告文件:/data/dongman/projects/DM-002_tjkc/submission_report.json

平台分布

Codex

34.34%
按下载量换算26

Claude

31.09%
按下载量换算23

Cursor

17.46%
按下载量换算13

Gemini CLI

8.79%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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