剧本转分镜SKill

SKILL内容创作
内容创作 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

将小说/剧本文案自动转换为分镜脚本,并提取角色特征卡与场景特征卡,辅助影视/漫画/短视频制作。

一句话选型结论

按资料字段整理

剧本转分镜SKill是内容创作类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类内容创作 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_5b12983f/novel-to-storyboard
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

内容创作
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_5b12983f仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791737212
正文体量9.9 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
写文章与脚本

按主题产出初稿与分镜脚本。

改稿与润色

把草稿改顺、统一语气。

多平台文案改写

同一内容按平台改成长短不同的版本。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在内容创作场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
剧本转分镜SKill当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
AI 视频生成 调用外部服务 GitHub 仓库 431.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
视频帧 联网访问 ClawHub 市场 262.1 万 OpenClaw 有
Markdown 转换器 写入文件 ClawHub 市场 135.3 万 OpenClaw 有
哔哩哔哩全合一 接触敏感数据 ClawHub 市场 64.1 万 OpenClaw 有
Remotion video toolkit 命令行 浏览器控制 ClawHub 市场 63.9 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

9.9 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

小说剧本转分镜脚本 Skill v1.0

功能概述

模块 说明
分镜脚本生成 自动将每段叙事/对白拆解为带镜头类型、摄影机运动、光线、色调、音效的分镜
角色特征卡 提取角色名、外貌描述、性格描述、出场次数、代表台词、AI 绘图提示词
场景特征卡 提取地点类型、时间、氛围、色调、出场人物、AI 场景提示词
统计摘要 总镜头数、场景数、角色数一览

触发条件

当用户提出以下需求时,立即加载并执行本 Skill:

  • "把这篇小说/剧本转成分镜脚本"
  • "帮我分析剧本的角色特征/场景特征"
  • "我有一段文案,帮我出分镜"
  • "根据脚本生成角色卡"
  • "小说转分镜"、"剧本分镜"

工作流程

用户提供文案(粘贴文本 or 文件路径)
        ↓
[步骤 1] 读取 & 清洗文本
        ↓
[步骤 2] 段落切分 & 类型标注(叙事/对白/动作/场景标头)
        ↓
[步骤 3] 场景聚合 → 场景特征分析(地点/时间/氛围/色调)
        ↓
[步骤 4] 角色提取 → 角色特征分析(外貌/性格/对白统计)
        ↓
[步骤 5] 分镜脚本生成(镜头类型/摄影机运动/光线/音效)
        ↓
[步骤 6] 输出 Markdown 报告 + 可选 JSON 数据

使用方式

方式一:直接粘贴文案

用户将小说/剧本文字粘贴到对话框,AI 直接处理,无需文件。

用户:帮我把下面这段剧本转成分镜脚本:
[粘贴文案内容]

此时 AI 无需调用脚本,直接按照分镜模板在对话中输出结构化内容。


方式二:文件处理(调用 Python 脚本)

当用户提供 .txt 或 .md 文件时,调用核心脚本处理:

# 基础用法(输出 Markdown)
python "C:\Users\drago\.workbuddy\skills\novel-to-storyboard\scripts\parse_novel.py" "C:\path\to\novel.txt"

# 指定输出目录 + 同时输出 JSON
python "C:\Users\drago\.workbuddy\skills\novel-to-storyboard\scripts\parse_novel.py" "C:\path\to\novel.txt" -o "C:\output" -f both

# 只输出 JSON(供程序化使用)
python "C:\Users\drago\.workbuddy\skills\novel-to-storyboard\scripts\parse_novel.py" "C:\path\to\novel.txt" -f json

命令参数说明:

参数 说明 默认
input 输入文件路径(.txt / .md) 必填
-o / --output 输出目录 当前目录
-f / --format 输出格式:markdown / json / both markdown

输出内容说明

1. 分镜脚本(Storyboard)

每个镜头包含:

字段 说明
镜头编号 全局唯一编号
所属场景 场景 ID + 场景标头
镜头类型 远景 / 全景 / 中景 / 近景 / 特写 / 大特写 等
画面内容 当前镜头的叙事/动作描述
出场角色 该镜头中的角色列表
摄影机运动 静止 / 推镜头 / 跟拍 / 慢推 等
光线 自然光 / 月光 / 低光冷调 等
色调 暖橙 / 冷蓝绿 / 去饱和等
音效/配乐 基于场景氛围推断
对白 该镜头内的角色台词
动作提示 括号内的舞台/动作指令

2. 角色特征卡(Character Cards)

每个角色包含:

字段 说明
总出场次数 全文提及次数
对白条数 有台词的行数
出镜镜头数 出现在多少个分镜中
外貌特征 从文本中自动提取
性格特征 从文本中自动提取
代表台词 前 3 条对白示例
AI 绘图提示词 供即梦/Midjourney 等工具使用

3. 场景特征卡(Scene Cards)

每个场景包含:

字段 说明
地点类型 室内 / 室外 / 特殊
时间 白天 / 黄昏 / 夜晚 / 未知
氛围 紧张 / 温馨 / 压抑 / 激烈 / 神秘 / 平静
色调方案 基于氛围自动推断
光线方案 基于时间+氛围推断
音效方案 基于氛围推断
出场人物 场景内出现的角色
AI 场景提示词 供即梦/Midjourney 等工具生成场景图

文本格式建议(获得最佳效果)

为了让 AI 更准确地识别场景、角色和对白,建议文案遵循以下格式:

推荐格式:剧本格式

第一场 旧街道 黄昏

街道上行人稀少,橙红色的夕阳把影子拉得很长。

林默(站在路口,望着远处):我知道你一直在这里。

阿九(从阴影中走出,声音低沉):你终于来了。

(两人对视,沉默片刻)

---

第二场 咖啡馆内 夜晚

咖啡馆里灯光昏黄,角落里只剩最后一桌客人。

也支持:小说叙事格式

林默站在旧街道的路口,夕阳把他的影子拉得很长。他是一个三十岁出头的男人,眼神里总带着一丝不动声色的警惕。

"我知道你一直在这里。"他开口说,声音平静。

阿九从阴影中走出来。她的脸容姣好,但眉宇间有一种说不清的压抑。"你终于来了。"

AI 直接输出模式(无文件时)

当用户粘贴文案时,AI 直接在对话中输出以下结构:

输出模板

## 统计摘要
- 总镜头数:XX
- 场景数:XX
- 角色数:XX

---

## 分镜脚本

### 场景 1:[场景名]
地点:室内/室外  时间:白天/夜晚  氛围:紧张/温馨...

#### 镜头 1  `全景`
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 画面内容 | ... |
| 出场角色 | ... |
| 摄影机运动 | ... |
| 光线 | ... |
| 色调 | ... |
| 音效 | ... |
| 对白 | ... |

...(后续镜头)

---

## 角色特征卡

### 林默
| 属性 | 内容 |
|------|------|
| 总出场次数 | 15 |
| 对白条数 | 8 |
| 外貌特征 | 三十岁出头,眼神警惕 |
| 性格特征 | 沉稳,不动声色 |
| 代表台词 | 「我知道你一直在这里。」 |
| AI 绘图提示词 | `林默,三十岁男性,警惕眼神,电影级写实风格` |

---

## 场景特征卡

### 场景 1:旧街道 黄昏
| 属性 | 内容 |
|------|------|
| 地点类型 | 室外 |
| 时间 | 黄昏 |
| 氛围 | 神秘 |
| 色调 | 深蓝紫暗调 |
| 光线 | 暖橙逆光 |
| AI 场景提示词 | `旧街道黄昏,室外,暖橙逆光,神秘氛围,8K电影分镜概念图` |

镜头类型推断规则

文本特征 推断镜头类型
环境/全景描写("远处"、"一片"、"俯瞰") 远景
人物进入/全身动作("走进"、"站在"、"坐在") 全景
对白/交流场景("说"、"问"、"笑道") 近景
细节/表情/眼神("眼睛"、"嘴角"、"微微") 特写
心理活动/意识("心中"、"脑海"、"意识到") 大特写
追逐/动作(action 段落) 跟拍
其他叙事 中景(默认)

氛围色调映射表

氛围 色调方案 光线 音效
紧张 高对比冷蓝绿 低光·冷调 低频警报·急促心跳声
温馨 暖黄橙低饱和 暖橙逆光/自然光 轻柔钢琴·背景人声
压抑 去饱和冷灰 低光·冷调 沉默·低沉弦乐
激烈 高饱和红橙 强光/混乱 打击乐·音效爆破
神秘 深蓝紫暗调 低光·冷调 环境音·诡异回响
平静 中性自然色 自然光·散射 自然环境音

快速使用示例

用户输入:

帮我把下面这段文案转成分镜脚本:

林默推开门,走进昏暗的地下室。角落里坐着一个人,背对着他。

"你找到我了。"那人没有回头,声音沙哑。

林默慢慢走近,手放在腰间的枪上。"游戏结束了。"

(两人对峙,空气凝固)

AI 输出:
- 统计:4 个镜头,1 个场景,2 个角色
- 分镜:建立镜头(全景,推镜头)→ 对白镜头1(近景)→ 对白镜头2(近景)→ 对峙特写
- 角色卡:林默(动作主导)、未知角色(对白出场)
- 场景卡:室内·地下室·夜晚·紧张氛围·高对比冷蓝绿


文件结构

novel-to-storyboard/
├── SKILL.md                  ← 本文件(技能文档)
├── skill.json                ← 技能元数据
└── scripts/
    └── parse_novel.py        ← 核心处理脚本(文件模式使用)

注意事项

  1. 中文剧本格式 支持最佳,英文剧本(INT./EXT. 格式)同样支持
  2. 对白识别 依赖 角色名:台词 格式,如格式不规范可能漏识别
  3. 场景切分 优先识别 第X场、INT.、EXT.、场景X 等标头;无标头则按双空行自动切分
  4. 特征提取 基于关键词规则,复杂隐晦的描述可能需要 AI 进一步人工补充
  5. 长文本 建议使用文件模式(.txt),对话模式适合 5000 字以内的文案

novel-to-storyboard Skill v1.0 — 2026-04

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
剧本转分镜SKill怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_5b12983f/novel-to-storyboard。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

剧本转分镜SKill支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

剧本转分镜SKill权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

剧本转分镜SKill收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

剧本转分镜SKill用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。