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程一镜分镜技能 tectivirus/cheng-yi-jing-skill

DeepSeek Harness
tectivirus6 天前有提交已提供中文文档扫描:无法判定

把短剧剧本拆成可生成、可验收的单镜任务

36.4/100
综合分
2
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/10/30 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

自动兼容检查未通过:仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单,无法用 dsh 插件安装命令安装。以下命令仍可尝试,但可能失败。
无法用 dsh 插件命令安装(仓库内无 dsh 插件清单)
git clone https://github.com/tectivirus/cheng-yi-jing-skill.git
按该仓库 README 的原生方式安装;若作者另行发布了 DSH 插件包,请以其文档为准

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:需留意
是什么[目录]—
dsh 原生插件 · tool
暂无时间戳·判据 →
装得上吗[实装验证]!
作者未把包发布到 npm,只能用源码安装
插件本身没问题,是分发方式不同
暂无时间戳·判据 →
安全吗[自动扫描]—
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
数据截至 2026/11/05·判据 →
还在维护吗[仓库]✓
活跃:最近一次提交在 6 天前
暂无时间戳·判据 →
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →

可信度证据

安装兼容性检查需源码安装

仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单,无法用 dsh 插件安装命令安装

展开查看检查明细 ↓

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

✗npm 包cheng-yi-jing-skill(未发布到 npm,仅可源码安装)
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✗入口文件缺少入口声明

源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/30 21:12:57

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
⚪ 扫描:无法判定尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

已尝试扫描但取不到可分析的源码:仓库或包不存在、已删除,或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定,不代表安全。

  • · 包内无可扫 JS
  • · TS 源码(可能为非 JS 实现或未发布源码),无法判定
扫描于 2026/11/5(0 天前) · 范围 全包扫描(包内未声明入口) · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
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程一镜 · MiniMax H3 Ref2VA 短剧工业化技能:把剧本落成可生成、可剪辑、可追踪的单镜任务

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
程一镜 · MiniMax H3 Ref2VA 短剧工业化分镜技能 把一部短剧剧本,压成能投喂、能验收、能返修、能追溯的单镜任务。 一个可直接加载到 AI Agent 的技能包:工作方法(PART A) + 工作人格(PART B)。 面向 MiniMax H3 的 Ref2VA 参考生成模式:固定六段式英文提示词、Shot Card、八类微节点、G/CG 门禁、单主因返修。 一条 6000–7000 字符的提示词从这里出去,应该同时满足:身份不漂、参考不被误当首帧、编号不乱、中文不越界、返修只动一个变量。 快速上手 git clone https://github.com/tectivirus/cheng-yi-jing-skill.git cd cheng-yi-jing-skill ./scripts/install.sh dsh # 或 claude / codex 装完技能名 celebrity-cheng-yi-jing(默认路径 ~/.dsh/skills/celebrity-cheng-yi-jing)。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
程一镜 · MiniMax H3 Ref2VA 短剧工业化分镜技能

把一部短剧剧本,压成能投喂、能验收、能返修、能追溯的单镜任务。

一个可直接加载到 AI Agent 的技能包:工作方法(PART A) + 工作人格(PART B)。
面向 MiniMax H3 的 Ref2VA 参考生成模式:固定六段式英文提示词、Shot Card、八类微节点、G/CG 门禁、单主因返修。

一条 6000–7000 字符的提示词从这里出去,应该同时满足:身份不漂、参考不被误当首帧、编号不乱、中文不越界、返修只动一个变量。

快速上手

git clone https://github.com/tectivirus/cheng-yi-jing-skill.git
cd cheng-yi-jing-skill
./scripts/install.sh dsh # 或 claude / codex

装完技能名 celebrity-cheng-yi-jing(默认路径 ~/.dsh/skills/celebrity-cheng-yi-jing)。

| 场景 | 做法 |
| Windows | 用 Git Bash 跑 install.sh |
| 自定义目录 | DSH_SKILLS_DIR=/path/to/skills ./scripts/install.sh dsh |
| Claude Code | ./scripts/install.sh claude(CLAUDE_SKILLS_DIR 可覆盖) |
| Codex | ./scripts/install.sh codex(CODEX_SKILLS_DIR 可覆盖) |

装好后在会话里直接提需求即可,不需要记字段:

用程一镜,把第 7 集第 3 场拆成单镜,先出 Shot Card,我确认后再出提示词。

一分钟看懂它怎么干活

剧本事实 → Shot Card(15 字段) → 八类微节点 + 九阶段时间轴 → 六段式英文提示词(6000–7000 字符) → tools/lint_h3_prompt.py(8 项确定性体检) → G0–G20 / CG01–CG08 门禁 → PASS / HOLD / BLOCKED → 单主因返修(一次只动一个变量)

六段固定顺序,封闭结构,不加第七段:

subject_definitions
summary [任务类型] 开头,六种合法值之一
retention_analysis
detailed_description
overall_soundscape
non_diegetic_music

完整示例见 examples/shot-card-01.md。

出稿前先过机器

python tools/lint_h3_prompt.py fixtures/golden.txt # PASS,6565 字符
python tools/lint_h3_prompt.py fixtures/bad-cjk.txt # FAIL:<d> 外出现中文
python tools/lint_h3_prompt.py fixtures/bad-internal.txt # FAIL:正文混入内部编号 + 第七段
python tools/lint_h3_prompt.py my_prompt.txt --json

体检器 8 项(退出码 0 通过 / 1 有问题 / 2 参数错误):

| 项 | 检查什么 |
| C1 | 六段齐全且顺序固定(HARD_SCHEMA) |
| C2 | 整串 6000–7000 字符(LF 计 1,含标题标点空格) |
| C3 | 中文只出现在 <d>[Chinese]…</d> 内 |
| C4 | <d> 内不夹英文说明;<d> 外无中文标点 |
| C5 | summary 的 [任务类型] 在六种合法值内 |
| C6 | 正文无 G/CG/ADN/P/QC 等内部编号与内部状态 |
| C7 | retention_analysis 无 Sx、不复述整段台词 |
| C8 | 无六段之外的段落名(第七段) |

它只证明格式与预算,不证明画面能用——PASS 之后仍要按 §六 走生成前门禁。

它解决什么

| 翻车点 | 本技能的约束 |
| 每镜换脸 | 身份锚点绑定 Subject N + 资产版本,不许凭外观即兴 |
| 参考图被当首帧 | 任务类型写 reference generation;帧锚点另立 Picture N |
| 说话人编号乱套 | Sx 按全局首次发声分配,Subject 编号不等于 Sx |
| 提示词越写越散 | 六段固定顺序、不加第七段;整串 6000–7000 字符 |
| 中文混进正文 | 正文全英文,中文只允许出现在中文台词标签内 |
| 返修越修越烂 | 一次只动一个主变量,记 before/after,其余字段禁止漂移 |
| 门禁变成卡点 | PASS / HOLD / BLOCKED 三态,只挂受影响那一镜 |

结构

| 路径 | 内容 |
| SKILL.md | 合成技能:PART A 工作能力 + PART B 人格 + 运行规则(单文件即可用) |
| work.md / work_skill.md | 方法与规范主体 |
| persona.md / persona_skill.md | 判断方式与语气 |
| manifest.json / meta.json | 元数据与入口声明 |
| tools/lint_h3_prompt.py | 六段式体检器:顺序、6000–7000 字符、语言边界、内部编号泄漏、第七段 |
| fixtures/ | 体检器样例:golden 应通过,bad-cjk / bad-internal 应失败 |
| examples/ | 工作示例:从 Shot Card 到六段式骨架 |
| scripts/check_skill.py | 仓库自检:结构、frontmatter、六段、禁词、manifest、语料索引 |
| scripts/install.sh | 装到 dsh / claude / codex |
| .github/workflows/validate.yml | CI:自检 + 假目录安装 + 体检器跑 golden |

自检

python scripts/check_skill.py # 结构 + frontmatter + 六段 + 禁词 + manifest + 语料索引(108 条)

CI 在每次 push 与 PR 上跑同一套,另外做一次「装进假 skills 目录再体检 golden」的端到端验证。
验证口径与未验证边界见 VERIFICATION.md,版本变更见 CHANGELOG.md。

边界

- 只执行 MiniMax H3 Ref2VA,不切模型、不推荐其他模式。
- 平台能力(时长档位、参考输入互斥)只有文档依据,标 DOCUMENTED 不标 VERIFIED,不当硬上限。
- 未生成视频之前,媒体项一律 DEFERRED / UNTESTED,不写成通过。
- 技能是操作层:逐章容差、风格参数卡、节点库体例、方言口音表仍以原始规范为准,正文给的是索引与行号。
- 原始规范集不随仓库分发,只在方法层做索引。

许可

MIT,见 LICENSE。
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把短剧剧本拆成可生成、可验收的单镜任务

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