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Agent Skill · 前端设计

video-replication-sop-cy(视频复制 SOP CY)

用于辅助视频生成、动画合成、脚本化剪辑或 Remotion 等视频项目开发。它适合让 Agent 组织镜头、生成素材说明、维护合成代码或排查渲染问题。使用时需要确认分辨率、时长、素材路径和导出格式;涉及外部素材、人物肖像或商业发布时,应先核对版权授权和内容审核要求。

video-replication-sop-cy 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,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 7,977。

总安装 324周安装 13GitHub Stars 29下载 105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:video-replication-sop-cy(视频复制 SOP CY)
来源仓库:https://github.com/cy-chenyue/video-replication-sop-cy
仓库路径:skills/video-replication-sop-cy
安装命令:
npx skills add https://github.com/cy-chenyue/video-replication-sop-cy --skill video-replication-sop-cy
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/cy-chenyue/video-replication-sop-cy --skill video-replication-sop-cy

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。

用于辅助视频生成、动画合成、脚本化剪辑或 Remotion 等视频项目开发。它适合让 Agent 组织镜头、生成素材说明、维护合成代码或排查渲染问题。使用时需要确认分辨率、时长、素材路径和导出格式;涉及外部素材、人物肖像或商业发布时,应先核对版权授权和内容审核要求。

安装方式:github,通过 npx skills add 命令添加指定仓库中的技能。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 等宿主环境。

来源仓库内路径:skills/video-replication-sop-cy

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/cy-chenyue/video-replication-sop-cy --skill vi…;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

    它需要接触敏感数据,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

video-replication-sop-cy 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/cy-chenyue/video-replication-sop-cy --skill video-replic…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

video-replication-sop-cy 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。

video-replication-sop-cy 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

video-replication-sop-cy 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。

video-replication-sop-cy 用的人多吗?

公开数据是累计安装 324 次,近一周安装 13 次,下载 105 次,GitHub 29 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。

video-replication-sop-cy 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
video-replication-sop-cy

视频复制 SOP CY · 本页

32429接触敏感数据未明确有提醒

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

视频复刻生产 SOP

基于参考视频稳定复刻,输出一段段固定 10 秒的分镜,用于 AI 生成分镜图片和对应视频。

核心原则

  • Gemini CLI 提取视频内容,本 SOP 定义完整生产流程 — 调用 Gemini CLI 直接看视频获取详细内容,再按本技能定义的 Step 0-6 流程输出生产级分镜脚本
  • 角色/风格/场景一致 — 所有产出必须贴合原视频视觉风格
  • 每段可独立生产 — 分镜脚本每个时间片都是一条完整的 AI 生成 prompt,拿出来就能直接用

总流程(固定顺序,不能跳步)

Step 0|环境检查与准备
→ Step 1|下载视频 + Gemini 全量分析
→ Step 2|角色卡文字版(基于 Gemini 分析,用户确认锁定)
→ Step 3|分镜脚本(核心产出,每个时间片 = AI 生成 prompt)
→ Step 4|角色卡图片版
→ Step 5|分镜图生成
→ Step 6|一致性质检

每一步完成后告知用户当前进度,等待确认后再进入下一步。


Step 0|环境检查与准备

在开始之前,检查所有必需工具是否已安装,缺少的自动安装。

0.1 工具检查与安装

逐个检查以下工具,未安装的提示用户并执行安装:

工具用途检查命令安装命令
yt-dlp视频下载which yt-dlpbrew install yt-dlp 或 pip install yt-dlp
ffmpeg截帧 / 拼联系图which ffmpegbrew install ffmpeg
whisper语音转写(ASR)which whisperpip install openai-whisper
gemini视频内容理解which gemininpm install -g @google/gemini-cli
# 一键检查脚本
for tool in yt-dlp ffmpeg whisper gemini; do
  if command -v "$tool" &>/dev/null; then
    echo "✅ $tool 已安装: $(command -v "$tool")"
  else
    echo "❌ $tool 未安装"
  fi
done

如果有工具未安装,告知用户缺哪些,并询问是否自动安装。

0.2 API Key 配置

Gemini CLI 需要 API Key 才能运行。检查是否已配置:

# 检查 Gemini API Key
if [ -n "$GEMINI_API_KEY" ]; then
  echo "✅ GEMINI_API_KEY 已配置"
else
  echo "❌ GEMINI_API_KEY 未配置"
  echo "请设置: export GEMINI_API_KEY=你的密钥"
  echo "获取地址: https://aistudio.google.com/apikey"
fi

如果未配置,引导用户获取并设置 API Key,设置完成后再继续。

0.3 工作目录

在当前目录下创建项目文件夹,所有产出文件统一放在这里:

mkdir -p ./video-replication && cd ./video-replication

所有工具就绪、API Key 配置完成后,告知用户环境准备完毕,进入 Step 1。


Step 1|下载视频 + Gemini 全量分析

这一步完成所有素材提取和内容分析,后续步骤全部基于这里的输出。

1.1 下载视频
# 用 yt-dlp 下载视频到本地
yt-dlp -o "./video.mp4" "视频链接"
1.2 Gemini 视频分析(核心)

用 Gemini CLI 直接分析视频文件,一次性提取所有内容:

gemini "$(cat <<'PROMPT'
你是一名专业分镜师,需要把视频画面描述到画师可以直接画出来的程度。

请对这个视频进行完整详细的分析,输出以下所有内容:

## 一、全局画面风格

- 画风类型:(3D动画 / 2D动画 / 写实 / 半写实 / 水彩 / 赛博朋克 等)
- 色调倾向:(冷色调 / 暖色调 / 高饱和 / 低饱和 / 偏青 / 偏橙 等)
- 光线特征:(自然光 / 室内暖光 / 顶光 / 侧光 / 逆光 / 阴天漫射 等)
- 画面质感:(细腻写实 / 卡通渲染 / 油画质感 / 胶片颗粒 等)
- 整体氛围:(古风 / 现代 / 奇幻 / 日常 / 末日 等)
- 画面比例:(16:9 / 9:16 / 4:3 / 1:1 / 2.35:1 等,基于视频实际画面判断)
- 参考关键词(英文,5-8个,可直接用于AI图片生成)

## 二、整体剧情

- 故事梗概:谁、在哪里、发生了什么、结果怎样(用具体画面描述)
- 叙事结构:开端/发展/高潮/结尾分别在哪个时间段
- 反转点:剧情走向变化的关键时刻
- 关键视觉元素:贯穿全片的重要道具、动作、场景

## 三、角色列表

为视频中出现的每个角色输出完整描述:
- 称呼/身份
- 性别、民族、年龄感
- 脸型、体型、气质
- 发型(长度、颜色、样式)
- 服装(材质、颜色、款式、磨损程度)
- 在剧情中的作用
- 情绪基调

## 四、逐段详细画面分析(每10秒一段)

将视频按每10秒切分为一段,对每一段输出以下内容。
⚠️ 这是最重要的部分,必须极其详细,让没看过视频的人读完能在脑中完整还原画面。

每段格式:

### S01(0:00-0:10)

按画面变化切分时间片(不固定时长),每个时间片用一段**连贯的叙事文字**描述画面,台词直接融入动作和剧情中,不要单独列出。

示例写法:
> 0-3.5s:男主(东亚男性,约25岁,短发约3cm,灰色粗布棉袄)蹲在雪地上,右手前伸持烤鸭(棕褐油亮,约30cm长)递向白狐(纯白皮毛,小型犬体型)。白狐低头咬住鸭腿。两人相距约半臂。无台词,环境音为风声。场景:雪地树林,白雪覆盖。镜头:中近景固定。光线:冷蓝灰漫射自然光。
>
> 3.5-7s:白衣女性(白色及踝长裙,黑色长发至腰,约20出头)从院门走入,目光直视男主方向,嘴型张开说出"你怎么又在这?",眉头微皱、步速偏快。男主站起转身面向她,双手自然下垂。两人相距约2米。场景:土墙院落。镜头:中景推至中近景。光线:自然侧光偏暖。

每个时间片必须包含以下所有要素,融合在连贯的描述中(不要分条列出):
- 角色完整外观(性别、年龄感、发型、服装材质颜色、体型)
- 台词融入动作(谁说了什么 + 说的时候什么表情动作,无台词写环境音)
- 动作具体到身体部位(哪只手、什么方向、什么角度)
- 空间关系(距离、朝向)
- 场景环境
- 镜头(景别、机位、运动方式)
- 光线色调
- 道具(材质、颜色、大小、状态)

**本段场景变化:**(如:雪地树林 → 土墙院落)
**本段出现角色:**(列出角色名称)
**本段关键道具:**(列出所有道具)
**本段画面风格:**(基于全局风格,结合本段实际画面描述色调/光线/氛围的变化)

---

请严格按以上格式逐段输出,每一段的详细程度必须一致,不能前面详细后面潦草。

@./video.mp4
PROMPT
)" -o json > gemini_analysis.json

⚠️ 关于 Gemini 提示词的使用说明:

  • 以上是标准提示词模板,实际执行时根据视频内容微调
  • -o json 输出 JSON 格式便于后续解析,也可以用 -o text 输出纯文本
  • 如果视频较长(>5分钟),可以分段让 Gemini 分析,每次分析一部分
  • Gemini 分析结果保存到文件,后续步骤全部基于这个文件
1.3 截图 + 联系图

用 ffmpeg 提取关键帧,按 10 秒分段拼联系图,帧带编号和时间点。供用户预览和后续校验使用。

# 1. 获取视频总时长(秒)
DURATION=$(ffprobe -v error -show_entries format=duration -of csv=p=0 ./video.mp4 | cut -d'.' -f1)
echo "视频总时长: ${DURATION}s"

# 2. 每秒抽 1 帧,输出到 frames/ 目录(帧文件名带时间戳)
mkdir -p frames
ffmpeg -i ./video.mp4 -vf "fps=1" -q:v 2 frames/frame_%04d.jpg

# 3. 按 10 秒分段拼联系图(每张联系图 = 10 帧,2行x5列网格)
mkdir -p contact_sheets
TOTAL_FRAMES=$(ls frames/*.jpg | wc -l | tr -d ' ')
SEGMENT=0

for START in $(seq 1 10 $TOTAL_FRAMES); do
  END=$((START + 9))
  [ $END -gt $TOTAL_FRAMES ] && END=$TOTAL_FRAMES
  COUNT=$((END - START + 1))
  SEGMENT=$((SEGMENT + 1))
  SEGMENT_START=$(( (SEGMENT - 1) * 10 ))
  SEGMENT_END=$(( SEGMENT_START + COUNT - 1 ))

  # 用 ffmpeg 的 tile 滤镜拼成 5列x2行 网格,每帧叠加时间戳文字
  ffmpeg -y \
    $(for i in $(seq $START $END); do printf -- "-i frames/frame_%04d.jpg " $i; done) \
    -filter_complex "
      $(for i in $(seq 0 $((COUNT-1))); do
        T=$((SEGMENT_START + i))
        echo "[${i}:v]drawtext=text='${T}s':fontsize=28:fontcolor=white:borderw=2:bordercolor=black:x=10:y=10[t${i}];"
      done)
      $(for i in $(seq 0 $((COUNT-1))); do printf "[t${i}]"; done)xstack=inputs=${COUNT}:layout=$(
        for i in $(seq 0 $((COUNT-1))); do
          COL=$((i % 5))
          ROW=$((i / 5))
          [ $i -gt 0 ] && printf "|"
          printf "${COL}*w0_${ROW}*h0"
        done
      )[out]" \
    -map "[out]" contact_sheets/S$(printf "%02d" $SEGMENT)_${SEGMENT_START}-${SEGMENT_END}s.jpg
done

如果上面的拼图命令太复杂或报错,可以用更简单的 ImageMagick 替代方案:

# 简化方案:用 montage(ImageMagick)拼联系图
for START in $(seq 1 10 $TOTAL_FRAMES); do
  END=$((START + 9))
  [ $END -gt $TOTAL_FRAMES ] && END=$TOTAL_FRAMES
  SEGMENT=$(( (START - 1) / 10 + 1 ))
  SEGMENT_START=$(( (SEGMENT - 1) * 10 ))
  FILES=$(for i in $(seq $START $END); do printf "frames/frame_%04d.jpg " $i; done)
  montage $FILES -tile 5x2 -geometry +2+2 -title "S$(printf '%02d' $SEGMENT) | ${SEGMENT_START}s-$((SEGMENT_START + END - START))s" \
    contact_sheets/S$(printf "%02d" $SEGMENT).jpg
done
1.4 ASR 台词时间线

用 Whisper 从音频中转录台词(精确到秒点),用于与 Gemini 结果交叉校验。如有出入,以 Gemini 为准(因为 Gemini 能结合画面理解上下文)。

# 1. 从视频提取音频(转为 16kHz wav,Whisper 处理最稳定的格式)
ffmpeg -i ./video.mp4 -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 ./audio.wav

# 2. 用 Whisper 转录(medium 模型平衡速度和精度,中文视频建议指定语言)
whisper ./audio.wav --model medium --language zh --output_format srt --output_dir ./

# 输出文件:./audio.srt(带时间戳的字幕文件)
# 如果是英文或多语种视频,去掉 --language zh 让 Whisper 自动检测
# 如果机器有 GPU,medium 模型几分钟就能跑完;纯 CPU 可能较慢,可换 small 模型

转录完成后,将 SRT 字幕与 Gemini 分析报告中的台词进行交叉校验。

输出物
  • Gemini 视频分析报告(包含:全局风格、画面比例、整体剧情、角色列表、逐段详细画面分析)
  • 截图 + 联系图(供用户预览和校验)
  • ASR 台词时间线(供交叉校验,与 Gemini 有出入时以 Gemini 为准)

将 Gemini 分析报告完整输出给用户(不做删减),等待确认后再进入下一步。


Step 2|角色卡文字版

基于 Step 1 Gemini 分析报告中的角色列表,提取并标准化每个角色的完整描述。这一步锁定角色外观,后续分镜脚本中所有角色描述都必须与这里保持一致。

字段说明
身份与剧情作用这个角色在故事里是谁、做什么
外观性别、民族、年龄感、脸型、体型、气质
发型长度、颜色、样式
服装材质、颜色、款式、磨损程度,贴合视频风格
情绪基调角色整体的情绪倾向
风格归属必须贴视频视觉风格,不能跑偏

如果 Gemini 分析中角色描述不够详细,可以针对特定角色让 Gemini 补充分析:

gemini "请仔细观察视频中这个角色的外观细节:[角色名]。描述其发型、服装材质和颜色、体型、面部特征。 @./video.mp4"

等待用户确认后再进入下一步。


Step 3|分镜脚本

这是整个 SOP 的核心产出。基于 Step 1 的 Gemini 分析结果和 Step 2 锁定的角色描述,输出每段 10 秒的分镜脚本。

目标:每个时间片就是一条完整的 AI 生成 prompt —— 人物外观、台词、动作、场景、光线、镜头、道具全部融合在一段连贯的描述文字中,拿出来就能直接交给 AI 生成图片或视频。

一次性输出全部段落,不逐段确认,整体输出完成后等待用户统一确认。

每段输出格式

⚠️ 关键规则:每段时间线从 0 开始(0-10s),不使用全局时间。因为每段会独立用于生成。

【S01】全局 0-10s | 段内 0-10s

【画面风格】写实古风 / 前段冷蓝灰雪地、后段中性偏暖院落 / 自然漫射光 / 画面质感细腻
【剧情作用】开篇建立人物关系 — 男主与白狐的温情互动,随即切入院落冲突
【段间衔接】承接:无(首段) → 引出:白衣女性与男主的正面对峙

0-5.5s:
男主(东亚男性,约25-30岁,短发耳上约3cm,中等偏结实体型,灰色粗布棉袄、
袖口有轻微磨损,深色棉裤)蹲在雪地上,左膝着地、右膝弓起,身体前倾约20度,
右手前伸持一整只烤鸭(棕褐色油亮表皮,约30cm长,完整熟食状态)递向面前的
白狐(纯白皮毛,小型犬体型,尾巴蓬松下垂)。白狐低头咬住烤鸭腿部,
头部贴近男主手掌。男主与白狐相距约半臂(0.4米),男主面朝白狐正前方。
此时无台词,环境音为风声和雪地踩踏声。
场景:雪地树林,地面白雪覆盖,背景有灰褐色树干,远处树林轻微虚化。
镜头:中近景,机位约胸口高度,固定不动,浅景深。
光线:雪地漫射自然光,整体偏冷蓝灰,雪面高亮反光打亮男主右脸。
道具:烤鸭(棕褐油亮,前臂长度,表皮完整)。

5.5-10s:
……(同样格式)
写作标准:让 AI 读完就能画出来

每个时间片是一段连贯的画面描述文字,必须融合以下所有要素(缺一不可):

  1. 角色 + 完整外观 — 每个出场角色都要写:民族/性别/年龄感、脸型、体型、发型(长度+颜色+样式)、服装(材质+颜色+款式+磨损程度)。必须引用 Step 2 角色卡的标准描述,每个时间片都完整写出,不能省略或写"同前"
  2. 台词 — 融入动作描述中,写明谁说了什么(如:嘴型张开说出"你敢还手?")。无台词时标注"无台词"或写环境音
  3. 动作 + 姿态 — 具体到身体部位:哪只手、朝什么方向、什么角度、什么幅度。用身体动作替代情感标签(不写"她很愤怒",写"她眉头紧锁、右手食指指向对方胸口、下颌微收")
  4. 空间关系 — 人与人/物的距离(用米数或步数)、朝向、接触方式
  5. 场景 — 地面材质、墙体、天空、植被、建筑等环境细节
  6. 镜头 — 景别(特写/近景/中近景/中景/全景)、机位高度、运动方式(固定/推/拉/摇/跟)、构图特点
  7. 光线与色调 — 光源方向、色温冷暖、明暗对比、整体色调倾向
  8. 道具 — 每个出现的道具都要写:材质、颜色、大小、状态(新/旧/破损等)
信息来源优先级
  1. Gemini 视频分析(主要来源)— 画面内容、动作、场景、道具
  2. Step 2 角色卡(角色描述锚点)— 确保角色外观一致
  3. ASR 台词时间线(交叉校验)— 有出入时以 Gemini 为准

禁用词表(出现即不合格):

动作性上升、动势、施压、收束、抬升、推进、前压、冲突启动、 对抗态、应答态、审问态、发问态、收束态、高压、紧绷、焦灼、 操作性道具、冲击性视觉元素、环境物件介入、场景线条压迫、 无强道具、道具弱化、背景弱化、主线人物、对方阵营、结果态度

等待用户确认后再进入下一步。


Step 4|角色卡图片版

生成角色卡图片,硬性规范:

  • 纯白底 — 不能有任何背景
  • 无文字/标签/边框/水印 — 干干净净只有角色
  • 全身图 — 头到脚完整呈现
  • 每个角色单独一张
  • 角色视觉必须贴视频风格 — 不能出现"影棚模特感"

执行顺序:先出主角色 → 用户确认 → 再出其他角色。

角色未定版之前,不推进后续大量出图。这是为了避免返工 — 角色形象一旦定了,后面所有分镜都以此为准,如果角色卡不对,后面全部要重做。


Step 5|分镜图生成(先文后图)

执行流程
  1. 先给该段文字脚本,用户确认后才生成图
  2. 按下方【生图提示词组装规则】拼接完整提示词
  3. 附带参考图一起发给 AI 生成工具
  4. 一段一张多宫格(见下方多宫格规范)
生图提示词组装规则

每段分镜图的提示词必须包含以下字段,按顺序拼接:

序号字段来源
1画面比例Step 1 全局画面风格中的「画面比例」
2画面风格关键词Step 1「参考关键词(英文)」+ 本段【画面风格】
3多宫格布局根据本段时间片数量决定几行几列,标注每格对应的时间编号
4各格内容(逐格描述)每格对应一个时间片,包含以下全部子项
4a└ 场景描述Step 3 分镜脚本中该时间片的场景环境
4b└ 角色描述Step 2 角色卡的标准描述(每个出场角色完整写出)
4c└ 角色动作与台词Step 3 分镜脚本中该时间片的动作描述
4d└ 镜头与构图Step 3 分镜脚本中该时间片的镜头信息
4e└ 光线与色调Step 3 分镜脚本中该时间片的光线描述
参考图附带规则
  • 角色参考图:该段分镜中出现的每个角色,都必须将其 Step 4 定版的角色卡图片作为参考图一起传给 AI 生成工具,确保人物外观一致
  • 上一段分镜图(按需):如果当前段与上一段属于同一场景或需要保持视觉连贯,附带上一段分镜图作为参考;如果场景完全切换,则不需要引用
多宫格规范
  • 每段(10s)一张多宫格图,里面按时间片分格(如 S01 有 2 个时间片就是 1x2 = 2 格)
  • 每格对应一个时间片,提示词中标注时间编号(如 [Left cell — 0-3.5s])
  • 整张多宫格的画面比例与原视频一致(如原视频 16:9,则多宫格整体也是 16:9)
  • 布局规则:2 格用 1x2,3 格用 1x3,4 格用 2x2,超过 4 格用 2xN
  • 提示词必须描述完整的多宫格布局:开头写明几行几列、每格比例,然后逐格描述内容

Step 6|一致性质检

逐段检查以下维度:

  • 角色(脸、性别、服装)是否漂移
  • 风格是否贴原视频
  • 台词与画面是否对位
  • 关键元素是否缺失

不合格的段落回炉重做,直到通过。


交付格式(完整包)

最终交付给用户的完整产出清单:

  1. Gemini 视频分析报告(全局风格 + 剧情 + 角色 + 逐段画面)
  2. 角色卡文字版
  3. 分镜脚本(每段每个时间片可独立用于 AI 生成)
  4. 角色卡图片版(纯白底、无字、全身)
  5. 分镜图(每段一张)
  6. 一致性质检结果

执行红线

以下是绝对不能违反的规则:

  1. 不跳过"先文字确认" — 每个需要确认的步骤,必须等用户说 OK 才继续
  2. 不把全局约束只写一次 — 分镜脚本每段都要写完整画面风格
  3. 台词必须融入时间片 — 不能单独列台词区,必须写在动作描述中(谁说了什么)
  4. 角色外观每个时间片都要写全 — 不能省略或写"同前",因为每个时间片是独立的生成 prompt
  5. 用身体动作替代情感标签 — 不写"她很愤怒",写具体的面部表情和肢体动作
  6. 不用非白底/带字角色卡 — 角色卡必须纯白底、无任何文字
  7. 不在角色未定版时推进后续大量出图 — 角色卡确认后才能批量生成分镜图
  8. 视频内容分析必须基于 Gemini CLI 直接看视频的结果 — 不能仅靠截图猜内容

平台分布

Codex

37.04%
按下载量换算39

Claude

27.39%
按下载量换算29

Cursor

17.61%
按下载量换算18

Gemini CLI

9.26%
按下载量换算10

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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