eternityspring/shuohao-skills · 上手攻略

  • 仓库：eternityspring/shuohao-skills
  • 链接：https://github.com/eternityspring/shuohao-skills
  • 分类：AI Agent 技能集 · 短剧制作
  • 作者：Tom
  • 更新：2026-08-26

是什么

shuohao-skills 是一套给 AI 编码 Agent 用的 AI 短剧制作技能集合。输入一本小说，输出从角色设定、大纲改编、美术资产、剧本到分镜的全套制作素材——整条管线专为 Claude Code 和 codex 设计，两个平台都能直接跑。

一句话说清：把小说一键变成 AI 短剧的制作包，不只是剧本，还包括角色图、场景设定、分镜和 TTS 台词本。

解决什么问题

AI 短剧制作的核心痛点不是"生成视频"，而是素材一致性管理——角色在 50 集里不能换脸，场景要能在不同机位保持一致，剧本分镜要能直接对接视频生成管线。手工维护这些对齐工作会抵消 AI 生成的速度优势。

shuohao-skills 用五段流水线 + 强制质量门解决这个问题：

Skill 职能 质量门数量
novel-outline 小说 → 短剧大纲（改编说明/人物表/爽点表/分集梗概/资产清单） 14 道
novel-characters 大纲 → 角色设定集（画像/形象提示词/音色提示词/角色设定图） —
novel-art 大纲 → 美术设定集（场景/叙事道具/一致性锚点/光效变体） 11 道
novel-script 大纲 → 分集剧本（场次节拍流/时长确定性折算/台词本） 10 道
novel-storyboard 剧本 → 分镜（≤15秒段落 → 2-5秒分镜 → 分镜图 + MiniMax H3 提示词） 17 道

⚠️ 版本注记：各 skill 的质量门数量来自 README 原生描述，OpenAgentSkill 平台质量评分 66/100，GitHub 截至 2026-08-16 最后推送，Stars 约 1.6K（来源：LinkedIn AI Agent Trends 2026-08-16 · OSS Insight）。

快速安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/eternityspring/shuohao-skills.git
cd shuohao-skills

# 一键软链到 Claude Code 和 codex（自动检测已安装的 CLI）
./scripts/install.sh

# 只安装某一个 skill
./scripts/install.sh novel-characters

# 只装到 codex
./scripts/install.sh --codex

# 取消软链
./scripts/install.sh --uninstall

软链原理：install.sh 把 skills/<name>/ 目录软链到 ~/.claude/skills/<name> 和 ~/.codex/skills/<name>，无需 npm install，git pull 后立即生效。

核心用法

前置条件

依赖 必需 说明
Node.js ≥ 18 必需 skill 脚本只用标准库，零 npm 依赖
Claude Code 或 codex 必需（其一） skill 在 agent 环境中运行
模型 API 额度 必需 用当前会话的额度，不需要额外 API key
codex CLI（出图用） 可选 走内置 $imagegen，没有就跳过出图，其余产出照常

⚠️ README 自述"只在 macOS + Node 24 上验过"，Linux 和更低 Node 版本理论上可跑但未经官方验证。

五段流水线

小说.txt
  └── novel-outline  → outline.json / -report.html
        ├── novel-characters → cast.json / -report.html
        ├── novel-art        → art.json / -report.html
        ├── novel-script     → script.json / -report.html
        └── novel-storyboard → storyboard.json / -report.html + 分镜图 + H3提示词

每段都吃前序的 JSON 输出，无需重复描述角色背景或资产清单。

典型工作目录结构

<demo>/
├── outline/        # novel-outline 产出
├── characters/     # novel-characters 产出
├── art/           # novel-art 产出
├── script/        # novel-script 产出
└── storyboard/    # novel-storyboard 产出（含 manifest.json + E01-01/ E01-02/ …）

⚠️ 已知坑：分镜报告 HTML 里的图使用相对路径 <段号>/f<切序>.png，HTML 文件必须与 E01-xx/ 段文件夹同级；不要额外再套一层目录，否则报告内图会静默变成"未生成"占位符。

五份报告合成为单页

# 把五段报告合成为一张可交互 HTML，左侧导航切换面板
node scripts/report.mjs --from <demo目录>

# 只跑角色 skill → 只有一个面板，不报错
node scripts/report.mjs --from <demo目录> \
  --outline outline/ \
  --cast characters/ \
  --art art/ \
  --script script/ \
  --storyboard storyboard/

质量自检

# 跑全部 selftest（不调用模型，不花额度）
for f in skills/*/scripts/selftest.mjs; do node "$f"; done

# 报告合成器自检（92 项断言）
node scripts/report-selftest.mjs

典型适用场景

  • AI 短剧制作工作室：从小说版权到完整制作包的全链路 agentic 制作流程
  • 短剧出海：五地字形对照（中文/英文/日文/韩文）+ TTS 台词本，支持多语言版本制作
  • 角色一致性要求高的连载内容：角色设定图 + 美术锚点 + 一致性规则，防止角色在多集间外观漂移
  • 视频生成管线前的内容预处理：分镜输出（MiniMax H3 提示词）可直接喂入视频生成工具

坑与注意

  1. 不是独立工具，是 skill 集合：需要在 Claude Code 或 codex 环境中由 agent 驱动，不能在普通终端直接运行（除了 install.sh 和 report.mjs 这类脚本工具）。

  2. Node 版本：README 自述只在 macOS + Node 24 上实测过，Linux 用户建议同样使用较新版本。

  3. 出图依赖 codex：角色设定图需要 codex CLI 的 $imagegen 内置功能；没有 codex 则跳过出图步骤，其余产出不受影响。

  4. 质量门是脚本检查，不是 AI 评分：14/11/10/17 道质量门都是正则或 JSON 结构校验，不调用模型，零额度消耗。

  5. 仓库约定是经验沉淀：README 花了大量篇幅描述工作目录结构（为什么段文件夹不能套层、为什么只提交 JSON 不提交 HTML），这些来自《渡口》端到端 demo 的真实踩坑经验，建议严格遵守。

  6. Stars 有水分风险：OSS Insight 显示约 1,903 Stars（截至 2026-08），OpenAgentSkill 平台安装量 0、浏览量 14，实用转化率存疑。

  7. 非自动端到端：五段流水线需要人工触发每一段，不是完全自动化的；没有内置调度或监控。

与同类对比

项目 核心功能 平台 质量门 出图
shuohao-skills 短剧全链路制作 Claude Code / codex 14+11+10+17 道脚本检查 ✅（codex only）
Midjourney + 脚本 角色图 + 场景图 独立工具 ❌ ✅
Runway Gen-3 + 剧本 视频生成 Web ❌ ✅
Leiapix /animate 图片动画化 Web ❌ ✅
ComfyUI 工作流 节点化生成管线 桌面 部分 ✅

shuohao-skills 的核心差异是结构化的多 skill 协作 + 强制质量门，不是单一工具；角色/场景一致性由资产清单和一致性锚点机制保证，而非靠手工挑选。

一句话推荐结论

如果你在做 AI 短剧内容管线，shuohao-skills 是目前 GitHub 上最完整的 agentic 制作素材生成方案——从小说到角色图、剧本、分镜，一套 skill 全搞定，但需要在 Claude Code 或 codex 环境里由 agent 驱动。

最小可跑命令

# 环境：macOS/Linux · Node ≥ 18 · Claude Code 或 codex 已安装
# 1. 克隆并安装
git clone https://github.com/eternityspring/shuohao-skills.git
cd shuohao-skills && ./scripts/install.sh

# 2. 跑全部质量自检（验证安装正确）
for f in skills/*/scripts/selftest.mjs; do node "$f"; done

# 3. 在 Claude Code 里，对着一本小说说：
#   "请使用 novel-outline skill 将这本小说改编为短剧大纲"
#  （后续段落由前序 JSON 驱动，自动衔接）

# 4. 五段跑完后，合成单页报告
node scripts/report.mjs --from <demo目录>

# 5. 报告自检
node scripts/report-selftest.mjs

⚠️ 硬件/CUDA/模型版本要求：无特殊要求；脚本只用 Node.js 标准库，出图步骤走 codex 内置 $imagegen（MiniMax H3 提示词）。

来源与引用

⚠️ 不确定处：质量门数量（14/11/10/17）来自 README 原生描述，未在代码中逐条核验；macOS + Node 24 是唯一实测环境，Linux 兼容性为理论推断。