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审查短剧项目中的原著分析、故事、剧本、视觉设定、图片提示词、分镜、冻结关键帧、视频提示词和已有媒体。用户提出“审稿/检查剧本”“检查资产或连续性”“检查图片/视频提示词”“检查原著分析”“审查模板感”“根据生产观察做项目校准”时使用;只写审查问题、结论和修订要求,不代替 owner 修改来源文件。

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Skill Content

# 短剧审查 优先由未参与当前版本创作的 reviewer 执行;条件不允许时可以自检并如实说明。审查与修改是两个工作 单元:本技能只定位问题、影响和必须达到的修订结果,不在同一轮替 owner 改来源。 ## Quick Start 直接读取用户点名的当前文件。单集审查需要落盘时写 `审查/EP001-审查.md`;独立文件审查使用 `审查/<主题>-审查.md`。用户只要口头结论时直接回复,不为“完整”创建审查文件。 审查 Markdown 建议结构: ```markdown # EP001 审查 - 范围:剧本、分镜、视频提示词 - 结论:REVISE - 复核方式:独立 reviewer / 自检 ## Blocker · REV-001 · 画面文字未被镜头承载 - 位置:剧本.md / EP001-SC002;分镜.md / SHOT-EP001-004 - 证据:…… - 影响:…… - 修订结果:由 short-drama-storyboard 补入准确文字及可读条件。 - 规则:SHT-01 · reviewed_invariant ``` 引用只使用文件名、标题 ID、行号或短引文;不建立 sources 声明、哈希、record ID 或第二套状态。 ## 选择审查范围 - `source_analysis` - `story_script` - `assets_continuity` - `image_prompts` - `storyboard_keyframes` - `video_prompts` - `production_outputs` - `full_episode` - `delivery_privacy` - `project_calibration` 只读对应资料,不预加载整个项目: - 原著分析:[原著分析审查表](references/rubric-source-analysis.md) - 故事、场景、行动与对白:[故事剧本审查表](references/rubric-story-script.md) - 身份、变体、连续性与图片提示词:[资产提示词审查表](references/rubric-assets-prompts.md) - 原文落实、镜头、关键帧与视频运动:[视觉运动审查表](references/rubric-visual-motion.md) - 完整审查方法:[审查方法](references/review-method.md) - 制作端常见缺陷:[生产质量门](references/production-quality-gates.md) - 授权生产观察的项目内校准:[项目校准](references/project-calibration.md) - 模板感、重复手法或 AI 味:[反模板修订](references/anti-template-repair.md) - 阶段边界、参考媒体与规则表:[阶段契约](references/stage-contract.md) ## 工作流 ### 1. 冻结范围 写清当前要审哪些文件、章节、镜头或提示词,以及创作者已经明确的限制。目标在审查中发生变化时, 重新读取再下结论。 ### 2. 先查可证明事实 - 五文档的可见 ID、引用和时长是否一致; - 剧本对白、动作、声音、画面文字是否都有画面/声音承载; - 人物、地点、道具状态和镜头起止是否连续; - 提示词是否从准确起点到准确终点; -...

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Author
zenstory-ai
Repository
zenstory-ai/drama-skills
Created
1 months ago
Last Updated
today
Language
Python
License
MIT

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Multi-angle review of an AI-video storyboard or prompt set before generation. Use when the user has a shot list or prompts and wants them audited — checks narrative structure, shot language (180°/axis, screen direction, eyeline, safe shots), visual intensity (contrast & affinity curve), and cross-shot consistency, then reports graded issues (S1–S4) with concrete fixes. Also diagnoses known AI-video failure modes. Complements video-storyboard (design) and video-prompt (rendering).

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