关于 seedance-production-workflow
Seedance production workflow 是用于规划、准备、生成和审查可追溯视频项目的 Skill。它帮助创作者整理提示词、参考素材、镜头计划、设置和质量检查,并区分进行中的工作与已完成成果。
主要功能
- 01项目状态跟踪
- 02准备简报、参考映射和计划
- 03镜头与故事板规划
- 04生成前验证计划
- 05视频质检与溯源记录
适用场景
- 01准备多镜头 Seedance 项目
- 02整理对身份敏感的参考素材
- 03审查生成视频并记录修复
- 04视频生成不可用时移交素材
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ learnprompt/ awesome-seedance --skill seedance-production-workflow安装后在 Claude Code 中输入/seedance-production-workflow确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
agents/openai.yamlreferences/deliverables.mdeditable-template.mdprovider-capabilities.mdqa-rubric.mdscripts/test_validate_plan.pyvalidate_plan.py详细介绍
Seedance 制作工作流
制作一套可追溯的视频交付包,而不只是润色后的提示词。明确区分 planned、assets-ready、submitted、generated 和 reviewed 状态。绝不要把提示词或尚未运行的分镜称为已完成的视频。
此 Skill 协调制作与审核。对于有案例支持的提示词结构,请在适用时使用仓库中的 时间线、参考图像身份或分镜网格模板。这些案例为提示词结构提供支持,但不能证明这套端到端工作流能提升最终视频质量。应将此作为待验证的问题。
规划项目路径
- 只收集缺少的必要信息:故事或产品、目标观众、时长、宽高比、期望风格、必须出现的动作、音频/对白、现有参考素材、目标 Seedance 入口,以及用户的时间或生成预算。如果用户尚未选定主体,试点时使用虚构主体并说明这一点。
- 选择最符合需求的简易控制结构:
- 单个连续镜头:可能只需安排有时间标记的动作和镜头计划。
- 多镜头且顺序或构图必须精确:使用镜头清单,加上编号分镜网格或逐镜头关键帧。
- 对身份/产品敏感:添加主参考素材,并明确列出继承/不继承映射。
- 复杂编舞:如果入口支持,使用经授权的动作视频或空间/黏土参考。
- 时长超过单次生成范围:优先规划原生扩展(如果可用);否则规划分段衔接,使用前一段视频或返回的最后一帧,并验证衔接处。
- 在确定时长、媒体数量、分辨率或 API 路由前,先查阅提供商能力,确认当前模型和入口限制。模型支持某项能力,并不能证明用户的账户也支持该能力。
准备输入
在项目目录中编写 brief.md、reference-map.md、plan.json 和所需的提示词。使用可编辑模板收集输入并起草原创提示词;使用交付物定义了解字段和状态交接。参考素材需要有稳定 ID、来源/权利状态、控制的属性,以及不得控制的属性。不要将创作者已发布的完整提示词复制到新的原创案例中;请引用一个锚点案例,并调整其结构。
对于多镜头项目,每个镜头都需要起始/结束时间、一个可见动作、镜头景别、进入状态、退出状态和音频。下一个镜头应从上一个镜头的退出状态开始。对于门槛或物体交互,还应在剪辑前后固定主体所在侧、摄影机所在侧、接触点和运动方向。生成或请求角色/产品参考图和分镜;发送给 Seedance 前,将每个分镜格与书面的进入/退出状态逐一核对。即使文本提示词正确,人物位于门的错误一侧的分镜格也可能起到覆盖作用。如果无法使用图像工具,请提供精确的图像提示词,并将图像标记为待处理。
使用绝对路径,将与此 SKILL.md 位于同一目录的 scripts/validate_plan.py 运行于 <project>/plan.json。在生成视频前,解决报告中的时长、顺序或缺少参考素材等错误。还要目视检查图像身份和分镜顺序;脚本无法判断这些内容。
生成与检查
返回一份可直接复制的 Seedance 提示词、一份有序的参考素材上传映射表,以及实际使用的设置。说明哪张图片控制身份,哪张控制分镜/布局,哪张控制动作、风格或音频。简单镜头可以不提供分镜网格。确保文字说明与视觉指令一致。
如果存在已获授权且可用的视频工具/API,请提交请求,将任务 ID 和设置保存到 run-manifest.json,获取结果并进行检查。生成可能消耗额度,也可能上传素材:在执行这一步之前,先获取对实际服务、素材和费用的授权。切勿读取或公开凭据。如果没有可用的视频工具,请提供准确的 UI 操作说明,并将项目标记为 assets-ready;用户提供输出后,再继续进行 QA。
根据QA 评估标准检查实际视频。记录失败项及其镜头/时间点、观察结果和针对性修复方案。尽可能使用本地剪辑或带时间戳的编辑;否则,仅修改有问题的参考素材、分镜面板或镜头提示词。评估改进时,使用相同模型/设置进行比较。遵守商定的重试或费用上限,并如实报告剩余问题。
如果选择本地裁剪或其他后期处理,请保留未经编辑的模型输出,并在运行清单中记录源文件哈希、编辑操作、生成文件和时间偏移。检查交付的编辑版及源文件;切勿将编辑后的预览说成模型直接生成的内容。
完成
交付视频或生成操作说明、输入清单、分镜/镜头列表、提示词、模型/设置、QA 记录和来源信息。个人源媒体和凭据不得放入公开 Git。如果用户之后要求提交案例 PR,请核实原始公开帖子、确切的已发布提示词、匹配的媒体、日期、创作者、模型和仓库提交规则。工作流 Skill PR 遵循不同流程;编辑之前,请查看仓库当前的 contributing.md。