ai-short-drama

AI 短剧精细化 IP 创作 v0.6.0

v0.6.0 changelog（2026-05-16）

SD-002《城市恋综》EP01 36 grid × 3 轮（v2.5/v2.6/v2.7）跑 + 全审反推。从「16/36 灾难级一致性破损」修到「0 灾难 / 60% ≥4 分」+ 沉淀 2 个工业级 SOP。

关键升级

• ⭐ references/storyboard-frame-industrial.md v0.3.0：分镜图工艺 SOP

  • 8 段 prompt 模板（CHARACTER/BACKGROUND/ACTION/SCENE/CAMERA/LIGHT/TEXT/STYLE）
  • NOT humans 子句必加：每个主角单独 Xxx body IS [arch] architecture NOT a human wearing X NOT a human with headpiece
  • ref 库工艺偏置铁律：现代摩天楼易拟物 / 古建筑必出 chibi 人体
  • 多角色 SOP：1 主角 ref + N 文字 silhouette + bokeh blur
  • 戏剧光词库（25+ 关键词）+ 红果级首帧 10 条 checklist
  • 11 节完整文档（含 EP01 v2.7 实测验证 grid13/21/22 全 5/5）

• ⭐ references/jimeng-failure-modes.md v0.1.0（新）：即梦 5.0 失败模式 + 敏感词全清单

  • 3 类 fail 完全区分：InvalidNode（字数超） / generation failed（审核） / 无 image_url（网络）
  • prompt 字数硬上限：1500 字符（实测分布表）
  • 反派词替换表：sinister/menacingly/dark intent → moody/leaning/quiet
  • 暧昧词清单：blush/cheeks/extreme close-up → rose tint/medium shot
  • 并发 vs 串行限流：长 prompt + 并发 = fail，长 prompt 必单跑
  • 4 个 grid 实战诊断 case + 工艺校验 checklist

• ⭐ scripts/生成分镜图.py 加 --no-fingerprint flag

  • 防 02_IP简报.md 的 ref 风格视觉指纹（neutral / flat / NOT cinematic）污染分镜图 dramatic 光
  • max_workers 8 → 4（降并发防限流）
  • timeout 300 → 420s + 重试 2 次（防长 prompt 超时）

最大教训

ref 工艺是分镜图工艺的上游。
ref 不纯（chibi 人体），分镜图加 NOT humans 也救不回来。
前期 IP 设计阶段就要避坑：选玻璃塔 / 简单几何，避复杂古建筑。

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v0.3.0 changelog（2026-05-08）

SD-001 实战 + 工业级方法论调研沉淀。新增 Phase 1.5 分镜图层 + 4 模视频生成。

关键升级

• ⭐ Phase 1.5 分镜图层（工业级 5 步流程核心）
  • scripts/生成分镜图.py：每 grid 1-4 张候选关键帧（text2image）
  • 分镜图 = 视频首帧（image2video / frames2video 输入）
  • 修改成本 3 积分/张 vs 视频 55 积分/段 = 18 倍便宜
  • 视频构图 = 静态图（不再随机）
• ⭐ 4 模视频生成（auto 按文件存在自动选）
  • image2video：分镜图首帧 + 动作 prompt（默认主用 80%）
  • frames2video：首帧 + 尾帧锁定（关键爆点 10%）
  • multiframe2video：2-20 关键帧一镜到底（复杂动作 5%）
  • multimodal2video：9 image + 3 video + 3 audio fallback（5%）
• ⭐ ref 5-8 最优（不塞 9 → 注意力分散）
• ⭐ @ 指令显式职责语法（@图片1 作为角色参考 / @视频1 参考运镜）
• ⭐ 关键 grid 首尾帧（爆点/反派/心声/卡点必锁）

文档新增

• references/storyboard-frames-craft.md（分镜图工艺 + 4 模选择）

脚本新增 / 改

• scripts/生成分镜图.py（新，Step 3）
• scripts/生成分集视频.py（改，支持 4 模 auto 选）
• assets/templates/分镜.json（新增 video_mode / first_frame_path / last_frame_path / multiframe_paths 字段）

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v0.2.0 changelog（2026-05-08）

SD-001「重生穿越为哮天犬」实战沉淀。13 个失败模式 → 13 个修复 + 工业级标准。

关键修复

• ⭐ scripts/生成分集视频.py（替代 bash）：subprocess args list 直接调 dreamina，避 bash eval 在中文/特殊字符 prompt 下 quoting 出错（旧 bug 导致 multimodal2video 任务被 server 静默丢弃，list_task 假活 30+ 分钟）
• ⭐ scripts/ref完备性检查.py：生视频前强制扫所有 (@xxx_ref.png) 引用，本地缺失就 exit 1
• ⭐ scripts/派生分集文件.py：从分镜.json 一键派生即梦批量包.md / 镜头清单.md
• regex 修复：含全角中文 ） stop 字符（r'@([^\s),）]+_ref\.png)'）
• multimodal2video stuck 自动检测：提交后 check queue_status == 'Generating'，否则 fallback 到 list_task 找回 submit_id

节奏升级

• 36 grid × 4-10s 变奏 替代 60 grid × 3s 死板（multimodal2video 最低 4s，3s 不合法）
• 红果必爆 7 招（详 references/v21-97-percent-rules.md）
• 时长分布：4s × 11 + 5s × 14 + 6s × 5 + 7s × 3 + 8-10s × 3 = 36 段 / ~190s

素材标准升级

• ref 库目标 80-150 张（vs v0.1.x 22 张）
• 单 prompt 300-500 字（vs v0.1.x 100-200 字）
• ref 分层：① master 风格 ② 角色基础多角度 ③ 角色表情库 ④ 关键动作 ⑤ 场景多角度 ⑥ 道具细节

文档

• 新增 references/troubleshooting.md（13 失败模式 + 解法）
• 新增 references/v21-97-percent-rules.md（7 招 + 24 集校准模板）
• 改 references/storyboard-craft.md 为 36 grid 4-10s 变奏
• 改 references/jimeng-cli-guide.md 加 v0.2.0 升级 + 网页端可见性

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核心架构：2 Phase

┌─ Phase 1：创作（成本低，反复迭代）─────────────────┐
│  阶段 0：市场情报扫描                              │
│  阶段 1：IP 简报（5 子步）                         │
│  阶段 2：故事架构（4 子步）                        │
│  阶段 3：设定圣经（4 子步）                        │
│  阶段 3.5：ref 图自动生成（dreamina CLI）          │
│  阶段 5：批判 refine                              │
└──────────────────────────────────────────────────┘
                      ↓
┌─ Phase 1.5：分镜图（v0.3.0 工业级核心）⭐ 新增 ─────┐
│  ⚠️ 写 prompt 前必读：                            │
│   - storyboard-frame-industrial.md §5（8 段模板）  │
│   - jimeng-failure-modes.md §1+§2（字数+敏感词）   │
│  对每一集独立运行：                               │
│  3A：写该集分镜.json（v0.3.0 字段：video_mode +    │
│       first_frame_path + last_frame_path）         │
│  3B：python scripts/ref完备性检查.py              │
│  3C：python scripts/生成分镜图.py（每 grid 1-4    │
│       张候选关键帧 = 视频首帧）                    │
│  3D：人工选图（grid01_候选3.png → grid01.png）    │
│  3E：关键 grid（爆点/反派/心声）生首尾帧           │
│       （gridXX_首.png + gridXX_尾.png）           │
└──────────────────────────────────────────────────┘
                      ↓
┌─ Phase 2：出片（成本高，按集解锁）────────────────┐
│  4.A：python scripts/生成分集视频.py              │
│       auto 模式按文件存在自动选 4 模：             │
│       - frames2video（首尾帧锁定）                │
│       - image2video（分镜图首帧 + 动作）          │
│       - multiframe2video（2-20 帧一镜到底）       │
│       - multimodal2video（fallback 多 ref）       │
│  4.B：用户在剪映拼接 + 配音 + BGM + 字幕           │
└──────────────────────────────────────────────────┘

为什么这么拆：

• 剧本 / ref 不满意 → Phase 1 反复改，不烧视频钱
• 分镜图 = 视频首帧 → Phase 1.5 静态图先确认（3 积分/张），不满意改 prompt 重生 → 视频构图固定（不再随机）
• 修改成本：分镜图 3 积分 vs 视频段 55 积分 = 18 倍便宜，省视频试错 50%+
• 视频出片成本高 → Phase 2 按集解锁，每集都让用户验收
• AI 短剧的真正成本不是创作，是出片。用 Phase 1 + 1.5 把构图打磨到位，Phase 2 才值得花钱

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触发条件

下列任意一个都触发：

• 用户说"做/写/帮我做 ... 短剧"
• 提到红果/番茄/抖音/快手 IP 改编
• 提到即梦/Seedance/可灵/Vidu 出片，并谈到剧本
• 提到分镜、storyboard、shot list、镜头脚本
• 提到爽剧、虐剧、追妻、复仇、重生、穿越、赘婿、奶奶觉醒、神医相师、AI 漫剧奇观

不触发的反例：

• 用户已有完整剧本，只想改某句台词 → 直接改
• 用户问"短剧行业前景如何" → 普通问答
• 用户问"什么是 AI 短剧" → 普通问答

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默认参数（v0.6.0）

项	默认值	来源
单集时长	180-195s	红果实测最优（不严卡 180）
集数	24 集（精华）/ 72 集（常规）	24 集省成本 + 紧凑爆点
单集分镜数	36 grid × 4-10s 变奏	multimodal2video 最低 4s，变奏防机械感
时长变奏分布	4s×11 + 5s×14 + 6s×5 + 7s×3 + 8-10s×3	v2.1 红果必爆铁律
视频比例	9:16 竖屏	红果/抖音/快手统一
视频模式	multimodal2video（全能参考）	Seedance 2.0 Fast VIP，多 ref 输入最稳
字幕	开（中文括号包 + AIGC 标识）	红果强制
ref 库目标	80-150 张（工业级）	含动作/表情/场景多角度/道具细节
单 prompt 字数	300-500 字	含动作物理 + 表情拆帧 + 灯光 + 字幕规格
平台	红果（默认）+ 抖音（次选）	月活 3 亿 + 引流
流派	互动选	红果纯爽 / 精品悬疑 / 漫剧奇观 / 沙雕轻喜 / 年代爽剧
付费模式	互动选	免费（广告）/ 付费（解锁）
ref 图生成	dreamina text2image 4-grid（多角度）	Phase 1 阶段 3.5
视频出片	dreamina multimodal2video（含视觉指纹自动 append）	Phase 2 阶段 4.C
跑视频前预检	必跑 python scripts/ref完备性检查.py	防 ref 漏 → AI 自由生成 → 一致性破

每次启动都要问用户是否调整这些。

关于 AI 优势（用户提示，不强推但要点出）：

AI 生视频真正的护城河 = 真人难拍的奇观（修仙 / 末世 / 西游 / 玄幻 / 异能）。如果用户题材是奶奶觉醒 / 都市追妻这种真人易拍的，告诉用户："虽然 AI 也能做，但 AI 真正优势在漫剧奇观流。要不要考虑切换流派？"——给 1 次提示，用户决定。

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Phase 1：创作（5 阶段 + 阶段 3.5）

阶段 0：市场情报扫描（4 子步）

0.1 联网搜当下 Top 5 剧名

搜索 1：红果短剧 排行榜 <YYYY-MM>
搜索 2：番茄小说 改编 IP <近 30 天>
搜索 3：抖音短剧 <用户题材关键词> 热度
搜索 4：DataEye 短剧观察 / QuestMobile 月报
搜索 5：短剧 平台 审核 <当前年> 红线

0.2 真读 1-2 部爆款的业界拆解（核心）

WebFetch 1-2 部爆款的剧情解说 / 业界拆解文章。优先源：woshipm / 36 氪 / 腾讯新闻 / 21 经济网。

如果全部 403 → fallback 到内置 references/red-fruit-data.md。

0.3 给用户 3 选项菜单（不要直接出报告）

让用户挑差异化角度。

0.4 写入 01_市场情报.md

详见 references/market-pulse.md。

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阶段 1：IP 定位（5 子步）

1.1 流派选择（关键）

5 选项让用户挑：A 红果纯爽流 / B 精品悬疑流 / C 漫剧奇观流 / D 沙雕轻喜流 / E 年代爽剧流。

v0.1.2 新增提示：在选项 C 旁加注：「真人难拍 = AI 优势。如果你计划用 AI 出片，C 是最有性价比的选择，因为修仙/末世/玄幻类真人剧组成本极高，AI 直接生」。但不强推，让用户判断。

详见 references/genre-flavors.md。

1.2 题材原型（1 主 + 1 副）

详见 references/archetype-catalog.md。

1.3 核心钩子（草拟 3 版让用户挑）

1.4 重复爽点公式（草拟 2 版让用户挑）

1.5 写入 02_IP简报.md

详见 references/ip-strategy.md。

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阶段 2：故事架构（4 子步）

2.1 三幕结构骨架

2.2 关键反转节点（让用户挑）

2.3 72 集大纲（先给关键 25 集让用户确认）

2.4 写 03_完整剧本.md + 04_节奏地图.json

详见 references/story-architecture.md。

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阶段 3：设定圣经（4 子步）

3.1 角色清单（≤ 6 人）

3.2 5 特写镜头人格锚定

3.3 视觉母题 + 反差点 + 服装表 + 即梦 ref prompt

3.4 写 3 份圣经

05_角色圣经.md + 06_场景圣经.md + 07_道具圣经.md

详见 references/character-design.md。

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阶段 3.5：ref 图自动生成（v0.1.2 新增，关键）

这是 Phase 1 的最后一步，也是 Phase 2 的前置依赖。

3.5.1 检测 dreamina CLI

which dreamina && dreamina --version

如果未装 → 引导安装：

curl -fsSL https://jimeng.jianying.com/cli | bash

详细装机指引见 references/jimeng-cli-guide.md。

3.5.2 检测登录态

dreamina user_credit

如果未登 → 引导：dreamina login（浏览器授权）

如果余额不足 → 提示用户充值（不能继续）

3.5.3 提取 ref prompt

读 3 份圣经末尾的「即梦角色/场景/道具参考图生成包」段，提取所有 prompt：

• N 个角色 → N 张角色 ref（9:16 半身像）
• M 个场景 → M 张场景四宫格
• K 个道具 → K 张道具三视图

预计 N+M+K 张图，每张 2k 分辨率约 ¥0.5-1，总成本约 ¥5-15。

3.5.4 批量调用 dreamina text2image

每张图独立提交：

dreamina text2image \
  --prompt="<从 05_角色圣经.md 提取>" \
  --ratio=9:16 \
  --resolution_type=2k \
  --download_dir="<项目>/ref图/角色/" \
  --poll=60

落到项目子目录：

SD-XXX_<拼音>/
├── ref图/
│   ├── 角色/
│   │   ├── 周翠英_ref.png
│   │   └── ...
│   ├── 场景/
│   │   └── scene_01_四宫格.png
│   └── 道具/
│       └── prop_01_三视图.png

或用项目自带脚本：scripts/生成参考图.sh

3.5.5 检验 + 用户确认

ref 图生成后必须让用户看一眼：

• 角色脸型对吗？
• 服装颜色对吗？
• 场景整体氛围对吗？

不对 → 改 prompt → 重跑（成本低，单图重跑约 ¥1）

OK → 标记 项目元数据.json 的 ref_done = true，进阶段 5 批判。

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阶段 5：批判 refine（4 子步）

5.1 6 维度自评 + 反套路检测 + 平台审核扫描

5.2 命中 → 必改 → 在原文件打补丁 → 09_修订记录.md

5.3 大改 → 自动归档 归档/v1.X_<日期>/

Phase 1 完成判定：

• 6 维度总分 ≥ 50/60
• 反套路一级黑名单 0 处命中
• 平台审核全过
• ref 图全部 OK
• 用户确认"可以出片"

详见 references/critic-checklist.md。

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Phase 2：出片（按集解锁）

前置条件：Phase 1 完成 + ref 图齐 + 用户明确说"开始出片"。

每集独立运行 4.A → 4.D。

阶段 4.A：选要出片的集

Phase 1 已完成 ✅。准备进 Phase 2 按集出片。

成本提醒：每集 60 段视频，约 ¥X-XX（按当前 dreamina 单价计算）。

要先出哪一集？建议顺序：

1. 第 1 集（开篇，最关键，先出测试 ref 图效果是否符合预期）
2. 第 8 集（一卡 / 一爆，付费短剧首付费点）
3. 第 27 集（二卡）
4. 第 50 集（三卡 / 终极反转）
5. 第 72 集（结局）
6. ...

挑 1 集开始。出完该集，确认效果再决定下一集。

默认建议：先出第 1 集试水，看 ref 图在视频里效果如何。如果不好 → 回阶段 3.5 改 ref → 重出第 1 集。第 1 集 OK 后再批量出后续。

阶段 4.B：写该集分镜 + 剧本 + 即梦批量包

如果该集 分集/第XX集_<集名>/ 还不存在 → 按 references/scripting-craft.md（剧本）+ references/storyboard-frame-industrial.md（分镜图 8 段 prompt + ref 工艺偏置）+ references/jimeng-failure-modes.md（敏感词 / 字数上限 / 并发限流）写：

• 剧本.md
• 分镜.json（60 grid）
• 镜头清单.md
• 即梦批量包.md（60 段 prompt）

阶段 4.C：dreamina image2video 自动出片

读 分集/第XX集_<集名>/即梦批量包.md 的 60 段 prompt，逐段调用 dreamina image2video：

dreamina image2video \
  --image="ref图/角色/周翠英_ref.png" \
  --prompt="<段 N 的 prompt>" \
  --duration=3 \
  --ratio=9:16 \
  --download_dir="分集/第XX集/视频段/" \
  --poll=60

每段约 5-15 秒生成（dreamina 服务端排队）。60 段约 30-90 分钟。

或用项目自带脚本：scripts/生成分集视频.sh <集编号>

视频段落落到：

分集/第01集_<集名>/
├── 剧本.md
├── 分镜.json
├── 镜头清单.md
├── 即梦批量包.md
└── 视频段/
    ├── 段01.mp4
    ├── 段02.mp4
    ├── ...
    └── 段60.mp4

フェーズ 4.D：剪映での結合（手動）

skill は剪映を操作しませんが、完全な手順を案内します：

• 剪映で 9:16 / 1080×1920 / 30fps のプロジェクトを新規作成
• セグメント 1～60 を順番にインポート
• セグメント間のトランジション：「クロスディゾルブ 0.3s」（見せ場のセグメントでは「白フラッシュ 0.2s」）
• ナレーション：剪映 TTS または人間の声
• BGM：02_IP简报.md のキーワードを使って、剪映の音楽ライブラリを検索
• 字幕：すべてのセリフに字幕を付け、フォントサイズ 60、黒縁の白文字
• AIGC 表記（紅果 2026 で必須）：オープニングとエンディングに各 5s
• MP4 H.264 / 1080P で出力

Phase 2 エピソード完成の判定条件

• 60 セグメントの動画が揃っている
• ユーザーが剪映で初回編集版を確認済み
• ユーザーが「OK、このエピソードで大丈夫」と言っている
• 项目元数据.json の episodes_video_done.append(集号) にマークする

その後、4.A に進み、次のエピソードを選びます。

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⭐ v0.6.0 ビジュアル一貫性 SOP（必読）

v0.6.0 アップデート：従来の v0.1.4 の 8 項目の SOP は、SD-002 の 3 回にわたる実戦で覆され、3 つの工業レベルのドキュメントに分割されました。初心者はこの節と 3 つの references だけを確認すれば十分です。

絵コンテ画像 prompt の手法 → references/storyboard-frame-industrial.md

• 8 セクションのテンプレート（CHARACTER/BACKGROUND/ACTION/SCENE/CAMERA/LIGHT/TEXT/STYLE）
• 主役の ref 1 つ + N 個のシルエットによる複数キャラクターの SOP
• ドラマチックな照明の用語集 + 紅果レベルの最初のフレーム用 10 項目チェックリスト
• ref ライブラリの手法による偏り（現代の超高層ビルは擬人化されやすい / 古建築では必ず chibi 人体が生成される）

ref 画像 prompt の手法 → references/ref-prompt-industrial.md

• 6 セクションの identity block（IDENTITY/BODY/FACE/ATTIRE/LAYOUT/STYLE）
• ビジュアル・フィンガープリントは prompt の冒頭 200 token 以内に記載
• 物体を擬人化する IP には「IS the object NOT humanoid」を必ず追加
• 4 視点ラベルの透かしに関する落とし穴

即夢 5.0 のトラブルシューティング + センシティブワード → references/jimeng-failure-modes.md

• 3 種類の失敗を区別：InvalidNode / generation failed / image_url なし
• prompt の文字数上限：1500 文字（v0.6.0 の実測条件下）
• 悪役ワード / 曖昧なワード / 中国語のセンシティブワードの置換表
• 長い prompt は必ず単独で実行する（4 件以上を並列実行しない）

覆された v0.1.4 の旧 SOP 3 項目（必ず把握してください）：

1. ❌ 旧 SOP「scripts がビジュアル・フィンガープリントを自動 append」 → v0.6.0 では --no-fingerprint で無効化（ref のスタイルワードが絵コンテ画像のドラマチックな照明に影響するため）
2. ❌ 旧 SOP「4 distinct angles」 → ref の段階でのみ適用し、絵コンテ画像 prompt には記載しない
3. ❌ 旧 SOP「prompt を変更したら必ず古い画像を削除して再生成」 → これは引き続き有効ですが、スクリプトは既存の画像を自動的にスキップします。prompt を変更したら、必ず古いファイルを手動で削除してから実行してください

詳しくは references/visual-consistency-sop.md を参照してください（v0.1.4 の旧ドキュメントは大幅に簡略化され、コスト / プロセスに関する内容のみが残っています）。

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プロジェクトディレクトリの配置ルール（v0.1.2）

skill がショートドラマのプロジェクトを作成するとき、プロジェクトのルートディレクトリは次の順序で決定します：

1. ユーザーが明示的にパスを指定している → 指定されたパスを使用
2. 現在の cwd がショートドラマのワークスペースである（aiForShortDrama / short-drama / 短剧 などのキーワードを含む、または SD-XXX_*/ サブディレクトリがすでに存在する）→ cwd の下に直接 SD-XXX_<拼音>/ を作成
3. 現在の cwd がユーザーのホームディレクトリまたは汎用ワークスペースである → デフォルトで D:\hrdai\aiForShortDrama\SD-XXX_<拼音>/ を推奨（ユーザーの標準ショートドラマワークスペース。本機にはすでに作成済み）
4. いずれにも該当しない → ユーザーにパスを確認し、勝手に決めない

デフォルトの制作ワークスペース：D:\hrdai\aiForShortDrama\

新しいショートドラマのプロジェクトは毎回このディレクトリに配置し、まとめて管理しやすくするとともに、ref 画像 / キャラクター素材を再利用できるようにします。

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プロジェクトのファイル構成（v0.1.2）

D:\hrdai\aiForShortDrama\                       ← 用户标准短剧工作区
├── 即梦 CLI 体验指南.pdf                       ← 用户参考文档
├── README.md                                    ← 工作区 README
│
├── SD-001_<拼音>/                              ← 第 1 部短剧
│   ├── README.md                                ← 项目首页
│   ├── 项目元数据.json
│   │
│   ├── 01_市场情报.md
│   ├── 02_IP简报.md
│   ├── 03_完整剧本.md
│   ├── 04_节奏地图.json
│   ├── 05_角色圣经.md
│   ├── 06_场景圣经.md
│   ├── 07_道具圣经.md
│   │
│   ├── ref图/                                   ← 阶段 3.5
│   │   ├── 角色/
│   │   │   ├── <角色>_ref.png
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 场景/scene_01_四宫格.png
│   │   └── 道具/prop_01_三视图.png
│   │
│   ├── 分集/                                    ← Phase 2 按集解锁
│   │   ├── 第01集_<集名>/
│   │   │   ├── 剧本.md
│   │   │   ├── 分镜.json
│   │   │   ├── 镜头清单.md
│   │   │   ├── 即梦批量包.md
│   │   │   └── 视频段/                          ← 阶段 4.C 产出
│   │   │       ├── 段01.mp4
│   │   │       └── ...
│   │   └── 第08集_<集名>/...
│   │
│   ├── 08_自我批判.md
│   ├── 09_修订记录.md
│   │
│   └── 归档/                                    ← 大改前 snapshot
│       └── v1.0_<日期>/
│
├── SD-002_<拼音>/                              ← 第 2 部短剧
│   └── ...
│
└── SD-003_<拼音>/                              ← 第 N 部

项目元数据.json の主なフィールド

{
  "project_id": "SD-001",
  "project_name": "<>",
  "skill_version": "v0.1.2",
  "version": "v1.0",
  "phase": "Phase1_创作 | Phase1_完成 | Phase2_出片 | 完成",
  "stage_progress": {
    "0_市场": "completed",
    "1_IP": "completed",
    "2_故事": "completed",
    "3_设定": "completed",
    "3.5_ref图": "completed",
    "5_批判": "completed",
    "Phase2": "in_progress"
  },
  "ref_done": true,
  "episodes_video_done": [1, 8],
  "next_action": "出第 27 集（二卡）"
}

---

ユーザーとのやり取りのルール

1. 各フェーズを 3～5 個のサブステップに分割し、各サブステップでユーザーが選べる選択肢メニュー（A/B/C）を提示します。すべてをまとめた文書を読ませるのではありません
2. 毎回、開始時に市場情報を能動的にスキャンし、WebFetch で実際にヒット作を読みます
3. ユーザーの題材が衰退期 / レッドオーシャンにある場合は、正直に伝え、代替の方向性を提示します
4. ユーザーがジャンル / エピソード数 / 有料化を指定していない場合は、確認します
5. AI 動画制作の案内：ユーザーの題材が実写で撮影しやすい範囲（おばあちゃん / 嫁姑 / 追妻）にある場合、「マンガドラマの奇観系は AI が得意です」と一度案内しますが、強く勧めません
6. Phase 1 から Phase 2 への移行前に、必ず明確な確認を取ります：ユーザーが「動画制作を開始」と言ってから Phase 2 に進みます
7. Phase 2 はエピソード単位で順に解放し、一度に複数のエピソードを制作してはいけません
8. 大幅な変更の前に、毎回自動でアーカイブします

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dreamina CLI の統合

詳しくは references/jimeng-cli-guide.md を参照してください。要点：

• インストール：curl -fsSL https://jimeng.jianying.com/cli | bash（Mac/Linux/Windows Git Bash）
• ログイン：dreamina login（ブラウザーで認証）
• 残高の確認：dreamina user_credit
• テキストから画像を生成：dreamina text2image --prompt=... --ratio=9:16 --resolution_type=2k --poll=60
• 画像から動画を生成：dreamina image2video --image=... --prompt=... --duration=3 --poll=60
• 非同期で結果を確認：dreamina query_result --submit_id=<ID>

skill は Bash ツールを通じて dreamina コマンドを直接実行するため、API key の管理は不要です。

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起動時の指示

ユーザーは次のようにして起動できます：

• 「...のショートドラマを作って」
• 「...を題材にした爽快ドラマを書いて」
• 「アイデアがあるんだけど：...」
• 「この小説『...』をショートドラマに脚色して」

起動後の最初の応答テンプレート：

收到。本技能 2 阶段架构：

Phase 1 创作（成本低，反复迭代）
  - 市场情报 + IP 简报 + 故事架构 + 设定圣经 + ref 图自动生成 + 批判
  - dreamina text2image 生 ref 图，成本约 ¥5-15

Phase 2 出片（成本高，按集解锁）
  - dreamina image2video 单集 60 段，按集生成

先 Phase 1，跟你 5 阶段互动确认。3 个最关键问题：

1. 流派：A 红果纯爽 / B 精品悬疑 / C 漫剧奇观（AI 优势）/ D 沙雕轻喜 / E 年代爽剧
2. 集数：默认 70，要改吗？
3. 付费：免费（广告）/ 付费（解锁，第 8 集首付费）

回答后启动阶段 0。

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完了時の納品

Phase 1 の完了時に「制作完了チェックリスト」を提示します：

✅ 《XXX》Phase 1 创作完成

📋 IP 信息
- 流派、集数、平台、对标、钩子、爽点公式

📊 创作产出
- 9 个编号文件（市场情报 → 自我批判）
- N 张 ref 图（角色 / 场景 / 道具）
- 72 集大纲 + 节奏地图

🎬 下一步
准备进 Phase 2？告诉我先出哪一集（建议第 1 集试水）。

Phase 2 では、各エピソードの完了時に「該当エピソードの動画制作完了チェックリスト」を提示します。