laohan-fenjingtishici
io.github.hanzhcn/laohan-skills/laohan-fenjingtishici
生成专业分镜图片提示词,适配扩散模型(FLUX/SDXL/Gemini)。校验质量后拆分为独立文件,或直接生成带产品描述的 Gemini 提示词模板。Use when 用户说"生成分镜提示词""校验分镜""拆分镜""分镜""分镜图"或提到视频分镜/镜头提示词/产品分镜模板。
“分镜” 共 5 个结果
io.github.hanzhcn/laohan-skills/laohan-fenjingtishici
生成专业分镜图片提示词,适配扩散模型(FLUX/SDXL/Gemini)。校验质量后拆分为独立文件,或直接生成带产品描述的 Gemini 提示词模板。Use when 用户说"生成分镜提示词""校验分镜""拆分镜""分镜""分镜图"或提到视频分镜/镜头提示词/产品分镜模板。
io.github.eternityspring/shuohao-skills/novel-storyboard
给 AI 短剧出分镜:三层结构——段(一次视频生成,≤15 秒)→ 分镜(段内 2–5 秒的剪切,认领剧本节拍) → 分镜图(每切一张关键帧:主分镜图钉 0.00 秒,子分镜图钉各自切点)。 每段自带一条 MiniMax H3 视频提示词(官方口径默认英文、逐镜换行,promptLang 可切中文):对齐指令和 [Shot k] 切点时刻由分镜结构推导、逐字对账,台词逐字进 <d> 块(写法规范已内化为 references/h3-prompt.md,不依赖外部 skill)。 产出 storyboard.json + Markdown + 单页评审报告(分镜节奏带 / 分集分镜表 / 生成批次单 / 配音对齐单,含导出 JSON)。不出图——交付的是每格的画面提示词和它该挂哪些参考图。 18 道质量门全部由脚本确定性检查(第 18 道 shot-recipe 可选:挂上 shot-recipes 卡库才查,不挂就明说跳过); export 一键导出 H3 投产包(每段提示词 + 按 Picture 序的分镜图清单)。零依赖、零 API key,用当前会话额度。 Use when asked to 分镜、出分镜、镜头表、切镜、storyboard for AI short drama。
io.github.eternityspring/shuohao-skills/novel-staging
给 AI 短剧的每一场排开场站位:先从场景图里认出能站能坐的东西(推算到俯视平面上), 再按剧本给每一场排谁在哪件东西的哪一侧、坐还是站、面朝哪、有没有群演, 程序写出每一场的开场走位句,分镜这一场第一段照抄它。 默认交付能拖动调整站位的 HTML 工具报告,页面内可导出 staging.json;JSON 同时作为工作数据保存,Markdown 按需导出。 8 道质量门全部由脚本确定性检查(认图件数、东西在图上、出场人物不多不少、在场的人落在认出来的东西上、 同一侧不叠人、群演写明在哪……)。吃 novel-script 的 script.json 和 novel-art 的 art.json 预填骨架。 零依赖、零 API key。 Use when asked to 站位、开场站位、群戏站位、谁坐在哪、排座位、走位、blocking、staging for AI short drama。
io.github.eternityspring/shuohao-skills/novel-script
给 AI 短剧写剧本:把 novel-outline 的分集梗概落成结构化的场次 + 节拍流(动作节拍与台词行交替), 台词逐句带说话人与语气,时长逐集按语速确定性折算。产出 script.json + Markdown + 单页评审报告 (时长仪表 / 分集剧本 / 场次总表 / 按角色聚合的台词本,含导出 JSON)。 剧本管戏,分镜管拍——本 skill 不分镜头、无镜号、不写生成提示词,那些是下一层分镜 skill 的活。 10 道质量门全部由脚本确定性检查(每集时长 ±15%、单句 ≤35 字、说话人合法、钩子悬念落纸、 钩子具象前 3 拍内兑现(hookBeat 认领冷开场)、每场至少一个动作节拍、爽点认领、 角色/场景/光照/道具对账上游……)。 有 outline.json 就用 seed 预填每集骨架;给 --art 连光照状态一起对账。 零依赖、零 API key,用当前会话额度。 Use when asked to 写剧本、出剧本、台词、场次、写戏、screenwriting for AI short drama。
io.github.ConardLi/garden-skills/gpt-image-2
面向 GPT Image 2 的图像生成 / 编辑技能。可在 3 种环境下使用:(A) Garden 本地模式,通过 OpenAI 兼容接口直接出图并落盘;(B) Host-Native 模式,把本 Skill 当作提示词工程指引,把渲染好的 prompt 交给宿主 Agent 自带的图像工具出图;(C) Advisor 模式,宿主无任何图像工具时退化为高质量 prompt 顾问。涵盖 18 大类、80+ 个结构化模板,覆盖海报 / UI / 产品 / 信息图 / 学术图 / 技术架构图 / 漫画 / 头像 / 流程板 / 电影分镜 / IP 周边 / 编辑工作流等场景。