eternityspring/shuohao-skills

novel-characters

从小说或短故事里拆出角色表、人物画像、形象提示词、音色提示词, 其中形象提示词含一张角色设定图的完整版面指令(左半身像 + 右全身三视图 + 细节条), 产出 JSON + Markdown + 可交互的 report.html。 报告语言可指定(--lang),默认中文,任意语言都支持;零依赖、零 API key、不出图。 Use when asked to 拆小说角色、分析人物、生成角色卡、character sheets from a novel。

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How to use

  1. Copy the installation command and review the source package before installing it in your own agent environment.
  2. Check the source document for required tools, credentials and supported hosts.
  3. Describe your input and desired deliverable; review the output against the source material.
npx skills add https://github.com/eternityspring/shuohao-skills --skill novel-characters

Before you start

  • Installation does not include a model subscription, API allowance or permission to access your files.
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Rendered from the source repository. Headings, examples, code, tables, links, and referenced images are preserved.

novel-characters

输入一篇小说/短故事,输出每个角色的:人物画像、形象提示词、音色提示词、角色设定图的版面指令。

本 skill 不出图,只产提示词。出图是下游的事——它要选模型、选画风、选画幅,那三件事在这里一个都答不了。

{baseDir} = 本文件所在目录。脚本 {baseDir}/scripts/novel-characters.mjs,零依赖,node 直接跑。

运行环境:Claude Code 和 codex 都能跑,没有差别——这条管线全是 node 脚本加模型读写,不碰任何本机可执行文件。


Step 0 — 确定报告语言

用户可以指定语言,比如「用英文」「--lang en」「日本語で」。没说就是中文(`zh`)。

这个 lang 会一路传下去:第二趟生成角色卡时决定人类可读字段用什么语言,validate 和 render 也都要带上。

界面文案分两种情况:

  • zh / en / ja —— 内置,不用管
  • 其他任何语言 —— 你要现场翻一份。跑
bash
  node {baseDir}/scripts/novel-characters.mjs ui-template <lang>

它打印一份英文骨架,把每个值翻译成目标语言,整块放进 cast.json 顶层的 ui 字段。渲染时会合并进内置表。

不给 `ui` 的话 `validate` 会直接报错——否则报告会是「角色内容是法语、界面标签是英文」的半吊子状态。

支持的语言不受内置表限制,法语韩语西班牙语都能出完整报告。

Step 1 — 定位输入

用户给文件路径就直接用。直接粘正文的,先落到一个临时 .txt——后面校验「引文是否逐字」要拿原文比对,没有原文文件这步就没法做。

确定输出目录:用户指定就用;没指定就用原书同级目录。

有 `outline.json`(novel-outline 的产出)就一起要过来,走 seed——大纲是角色设定的上游,它的 characters 块已经定死了角色清单:

bash
node {baseDir}/scripts/novel-characters.mjs seed <outline.json> > <workdir>/seed.json

搬过来的是大纲已经拍板的事实,留空的是这一层才该做的设计:

outline 的字段seed 之后
id原样保留成角色码——下游 script / storyboard 用它引用角色
name角色表就照这份,不再自己判断谁该进
tier映射成 importance:lead → protagonist、support → supporting、functional → minor
arc直接落进 persona.arc
role / from进 seedNote——定位(女主 / 反派)与「由原著的谁合并而来」,扫原文时知道该收哪几条线的戏

留空待填:aliases(要读原文才知道)、oneLiner、persona 其余各项、image、voice。seed 出来的是骨架不是成品,直接跑 validate 会报一堆字段缺失,那是预期的——后面 Step 2–6 就是来填它的。

两处口径要守住:

  • 大纲定的分档不要推翻。谁重要是改编阶段拍板的事,这一层只负责把定下来的人做深。真觉得分档不对,回去改大纲,别在这里悄悄改一个不一样的
  • 主角组内部可以细分。outline 的 lead 是「男女主 + 主反派」一整组,对应 protagonist 与 major 两档,seed 一律给 protagonist;照 seedNote 里的定位把主角之外的改成 major,这不算推翻分档

没有 `outline.json` 也照常跑,本 skill 不依赖它——跳过 seed,从 Step 2 开始自己从原文拆角色表。

Step 2 — 分块

bash
node {baseDir}/scripts/novel-characters.mjs chunk <book.txt> <workdir>

打印 {"chunks": N, ...}。

  • N == 1:跳过 Step 3,直接在当前会话读原文做第一趟,结果自己写成 <workdir>/roster-00.json
  • N > 1:进 Step 3
  • truncated: true:明确告诉用户尾部没扫到,别闷着

Step 3 — 第一趟扫描(仅 N > 1)

当前环境支持子代理就并发(Claude Code 的 Task、codex 的 subagent):每块一个子代理,所有调用放在同一条消息里才是真并发。不支持就一块一块串行读,结果一样,只是慢。

每个子代理的任务:

  1. 读 {baseDir}/references/roster-pass.md,照它执行
  2. 读 <workdir>/chunk-NN.txt
  3. 把 roster JSON 写到 <workdir>/roster-NN.json
  4. 只回一句「done NN,抽到 X 个角色」

Step 4 — 归并 + 复核

bash
node {baseDir}/scripts/novel-characters.mjs merge <workdir> | tee <workdir>/merged.json

落到 merged.json 不只是留档:Step 6 的 assemble 靠它拿同档角色的戏份顺序。

按名字+别名精确收敛(某块把「陆」列成「陆行远」的别名,两条就并成一个人),notes 累加、quotes 去重,按出现块数降序——出现的块越多戏份越重。

输出是 { "characters": [...], "mergeCandidates": [...] }。`mergeCandidates` 要逐条复核:精确匹配只能收敛两块恰好写了相同称呼的情况,剩下的是语义判断,脚本做不了。候选来自名字包含关系(「陆」⊂「陆行远」)——是强信号不是判决,同姓的父子、兄弟就不能合。候选之外你自己看出来的同人(「陆先生」和「行远」没有包含关系,不会进候选)也要合。

要合并就写一份 merges.json 再落地:

json
{ "merges": [{ "keep": "陆行远", "absorb": ["陆", "陆先生"] }] }
bash
node {baseDir}/scripts/novel-characters.mjs merge <workdir> --apply merges.json | tee <workdir>/merged.json

keep/absorb 用名字或任一别名定位都行,找不到会直接报错。输出仍带 mergeCandidates,剩下的都确认是不同的人(或清空)再进下一步。没有要合的就直接往下走——但 merged.json 必须留着。

Step 5 — 选角

取前 N 位。默认 30,用户说了就听用户的。剩下的角色在最后汇报里提一句「还识别出 X 位没做画像」。

Step 6 — 第二趟出卡

每个角色一份,同样能并发就并发。

每份任务拿到:

  • {baseDir}/references/profile-pass.md 和 {baseDir}/references/schema.md(读它们,照着做)
  • 报告语言 `lang`(Step 0 定的)
  • 该角色归并后的 name / aliases / notes / quotes
  • 同批其他角色的名字(避免长相声线撞车)

按 profile-pass.md 完成身份—外观语义自检后再交卡:人物档案、形象提示词、本地译文与设定图主体不能各说一种身份。大纲决定名单和改编取舍,原文观察补足外形依据;不要只给大纲而跳过 Step 2–4 的原文扫描。

角色卡 JSON 写到 <workdir>/card-<slug>.json。断点续跑:card-<slug>.json 已存在的角色不必重跑。

同时写一段故事摘要:用 lang 指定的语言,3–5 句,交代时空背景、核心情境、这几个人聚在一起的由头。短篇直接从原文写;长篇从各块的 roster note 归纳。不剧透结局,不写成推荐语。写到 <workdir>/summary.txt。非内置语言的话,把 Step 0 翻好的 ui 整块存成 <workdir>/ui.json。

然后合成 cast.json——用 assemble,不要手拼(手拼会丢字段、写错顶层键):

bash
node {baseDir}/scripts/novel-characters.mjs assemble <workdir> \
  --source <书名> --lang <lang> \
  --out <输出目录>/<书名>-cast.json

坏卡会被逐个点名——哪份 card-*.json 坏了就只重跑那个角色,其他不用动。

同档角色的先后是戏份顺序,来自 Step 4 留下的 <workdir>/merged.json(assemble 自动读,也可用 --order 指别的文件)。报告左栏「按戏份排序」的序号就靠它——看到「同档角色将按文件名序」的警告说明 merged.json 丢了,回 Step 4 重新生成。

Step 7 — 校验 ⛔ 不能跳

bash
node {baseDir}/scripts/novel-characters.mjs validate <cast.json> <book.txt>

记得带上 --lang(Step 0 定的)。检查:结构、importance 枚举、引文逐字、出图提示词不含人名、语言分工(人类字段跟随 lang、出图/TTS 提示词永远英文)、以及非内置语言必须带 `ui`。

有违规就按报错逐条修,改完重跑,直到通过。 这四类错模型真的会犯——这套检查就是被真实输出打出来的。

Step 8 — 输出

bash
cd <输出目录>
node {baseDir}/scripts/novel-characters.mjs render <cast.json> --md   > <书名>-cast.md
node {baseDir}/scripts/novel-characters.mjs render <cast.json> --html > report.html

语言取 cast.json 里的 lang,要临时覆盖就加 --lang <code>。

render 默认去 cast.json 同级的 images/<slug>-sheet.png 找图;图在别处就用 --images <目录> 指过去(任意路径)。本 skill 不产生这些文件——下游出完图,重跑一次 render 就能把图嵌进报告。

report.html 的样式约定见 {baseDir}/references/report-style.md——要改样式先读它,别把它改回通用卡片墙。

最终落地:

<输出目录>/
├── <书名>-cast.json
├── <书名>-cast.md
├── report.html                    ← 双击就能开
└── images/                        ← 本 skill 不写这个目录
    └── <slug>-sheet.png           ← 下游出完图放这儿,render 会捡起来

Step 9 — 汇报

一句话说清:角色数、报告路径。校验一次没过的话,说明修了什么。原文被截断要明确说清楚。

不要说「已出图」或「已生成设定图」——这一步不存在了,交付的是提示词。


边界

  • 单次上限 24 块(净覆盖约 93 万字符),超了会明确报 truncated,不静默截断
  • 人类可读字段跟随 --lang(默认中文);出图和 TTS 提示词永远英文,那些引擎吃英文最稳
  • 本 skill 不出图。image.sheet 是给下游的版面指令,版面最容易崩的几处(一张图两个长相、

为了塞细节把人物压扁、左栏收口)靠提示词里写死的几句压住,见 references/sheet.md

  • 想要能实时编辑、边跑边看的交互界面,那是另一个东西,不在这个 skill 里

自测

bash
node {baseDir}/scripts/selftest.mjs

329 项断言,不调模型、不花额度,覆盖分块 / 归并 / 合成 / 多语言 / 校验 / 渲染的全部确定性逻辑。改完脚本先跑这个。

自带样例

{baseDir}/examples/渡口.txt 是一篇短故事,4 个角色,其中货郎全程只有绰号、船夫只被叫过「老伯」——专门用来验别名归并。对应产出 渡口-cast.json / 渡口-cast.md 可以当质量基准,也是校验的自检夹具。

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character-refs

给任何故事里的角色真出参考图(小说改编、自己原创的故事、单独设计一个角色都行,不需要小说原文): 一段话描述角色,拆成分层字段、补全后确认, 先出一张正面全身锚点,其余视图(大头照、90° 侧面、背面、细节、45° 大头照)都只参考这张锚点, 按需分档出图。每张图带标识、可单独重出,重出后自动标出哪些图过期。 支持 Qwen Image(ComfyUI)、codex 内置出图、OpenAI Images API(GPT Image 2)和自定义命令,主图与派生图可以使用不同模型。 产出 asset.json + 一组 PNG + 双击就能开的报告。零依赖。 只要提示词、不出图的话使用 novel-characters。 Use when asked to 出角色图、做角色参考图、给我的角色出图、定妆照、真出三视图、character reference images。

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novel-art

给 AI 短剧出美术设定集(场景 + 叙事道具):场景的设计意图、一致性锚点、光照时段变体、 空景提示词;道具的戏剧功能、状态变体、尺度参照、白底无手提示词。 产出 art.json + Markdown + 单页评审报告(含导出 JSON)。 为 AI 生成而设计,不是实拍——环境和道具都是生成资产,交付的是让它们跨集长一样的一致性方案; 10 道质量门全部由脚本确定性检查(锚点 3–5、无人无手、白底可抠、尺度短语、提示词英文……)。 有 novel-outline 的 outline.json 就用 seed 预填场景清单与出现集。 零依赖、零 API key、不出图——交付的是提示词,出图在下游。 Use when asked to 场景设定、出场景、环境设定集、场景一致性、scene bibles for AI short drama。

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novel-outline

把一本小说改编成短剧大纲五件套:改编说明、人物表、爽点表、分集梗概、资产清单, 产出 outline.json + Markdown + 单页评审报告(KPI 带、关键决策、爽点时间轴、调度矩阵、场景概览、质量门)。 14 道质量门全部由脚本确定性检查(角色分档上限、主场景上限随集数动态、爽点间隔≤3集、每集钩子悬念必填……),不靠模型自觉; 支持体检模式:贴一份现成大纲进来,只跑质量门给诊断。 零依赖、零 API key,用当前会话额度。 Use when asked to 改编大纲、短剧大纲、拆大纲、小说转短剧、adaptation outline。

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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。

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