把一本小说丢给AI 智能体，它先把角色、大纲、美术、剧本、分镜这套制作材料给你拆出来。

短剧火了，很多人手里有小说存稿，想改成短剧。但真正卡住的，往往不是最后的视频生成，而是前面那一堆制作材料还没拆出来：谁是主角、人物关系如何、剧情怎么砍线合人、每集爽点排在哪、场景和道具怎么设定、台词怎么写、分镜怎么切……这些活儿又碎又费时，还容易前后不一致。

开源项目shuohao-skills（GitHub：eternityspring/shuohao-skills），专为 Claude Code、Codex 这类 AI 编程智能体设计了一条完整的短剧制作管线：丢一本小说进去，依次跑 5个技能，就能产出可直接喂给生成工具的前期制作材料。它以 Apache-2.0 协议开源，发布后在 GitHub 上快速走红。

核心定位：shuohao-skills 不是"一键出片"的神器，而是一套把小说转成短剧前期制作材料的智能体技能库。它用   5 个各司其职的技能和   50 道左右脚本化质量门，把"拆角色、排大纲、定美术、写剧本、切分镜"变成可复现、可检查、可交付的流水线。

本文看点 小说转短剧，到底卡在哪 shuohao-skills  是什么、怎么安装 5 个技能各做什么、产出什么 大纲"五件套"是什么 50 道质量门：为什么确定性校验比 AI 自评靠谱 分镜时长、台词节奏的硬约束 怎么对接 TTS 配音和视频生成 局限、边界与开源协议

01 小说转短剧，卡在哪

小说和短剧是两种完全不同的媒介。小说可以几十万字慢慢铺陈，短剧却要求一集一两个钩子、节奏极快、人物精简。把小说改成短剧，要做大量"减法"和"重组"。

环节	要做的事	容易出的问题
角色	分清主角配角、合并同类人物、定形象音色	人物太多、关系混乱、角色漂移
大纲	砍线、合人、排爽点、做分集结构	剧情散、爽点间隔太久、不像短剧
美术	统一场景、关键道具设定	风格不统一、资产遗漏
剧本	场次、动作、台词，开场钩子和结尾悬念	台词太长、时长算不准、节拍乱
分镜	切成可生成的镜头任务	镜头时长不合理、与剧本脱节

这些环节如果全靠人工或一次次对话让 AI 帮忙，既容易遗漏，也难以保证每一步的质量。shuohao-skills 正是把这套流程固化成了技能和质量门。

02 项目是什么

shuohao-skills 是一个开源的智能体技能集合，由 5 个标准 Skill 组成，给 Claude Code 和 Codex 使用，报告支持中英双语。

•技能化：每个技能是一个标准 SKILL，可整套使用、也可单独取用其中一环；

•质量门：每个技能都带脚本化质量门，不过门就打回重改，是确定性校验、不是 AI 自评；

•顺序依赖：大纲是后续一切的锚，前面没拍板，后面不走下一步；

•面向交付：可一键导出投产包，产物直接对接出图、TTS 和视频生成。

03 怎么安装

bashgit   clone https://github.com/eternityspring/shuohao-skills   # 将 skills/ 目录下的五个 skill 装入   # Claude Code / Codex 的 skills 目录

装好后，把小说文本交给智能体，按技能顺序推进即可。也可以只装、只用其中一个技能（例如已有设定，只想用novel-script 写剧本）。

04 五个技能，一条管线

小说进入后，依次经过大纲、角色、美术、剧本、分镜，每一步都有独立产物。

整条管线的核心设计是：大纲收敛结构，剧本、场景、角色三者同步迭代，分镜只做输出、不做新决定。推荐从大纲开始，而不是一上来就写剧本。

技能	职责	主要产物
novel-outline	不是总结小说，而是改写成短剧分集结构	大纲五件套（后详）
novel-characters	拆人物、关系、别名、形象与音色	角色设定集、画像/形象提示词、音色提示词、设定图
novel-art	统一场景与叙事道具设定	美术设定集（场景 + 关键道具）
novel-script	把梗概写成场次、动作、台词	结构化剧本、按角色聚合的台词本
novel-storyboard	把剧本切成可生成的镜头	分镜包、分镜图与切点

大纲五件套

novel-outline 是整条管线的起点，一次产出五份材料：

1.改编说明：先定改编幅度（忠实原著 / 抽象重构），说明怎么砍线、合人；

2.人物表：精简后的人物清单（主角数量受控）；

3.爽点表：逐集的钩子、爽点清单，是一张节奏地图；

4.分集梗概：只写叙述、不写台词的分集结构；

5.资产清单：需要出图、建模的场景道具工单，用来管预算。

大纲还支持"体检模式"——把已有的人工大纲丢进去，它能帮你找出结构漏洞。

剧本与台词本

novel-script 依据分集梗概写结构化剧本，每集都设计开场钩子和结尾悬念。它还内置了节奏换算：台词按约 4.5 字/秒、动作按约 2.5 秒/拍折算，控制时长误差。台词本按角色聚合、带音色提示词，可直接批量喂给 TTS 做配音。

05 质量门：把质量交给确定性校验

每个技能都设了关卡，不合格的结果被拦截、打回，合格才进入下一步。

shuohao-skills 最有工程味道的设计，是每个技能都带脚本化质量门。这些检查是确定性的脚本校验，不是让AI 自己评价自己，因此结果可复现、可信赖。

•各技能的质量门数量在 10–16 道不等（公开资料中大纲、美术、剧本、分镜分别约为 13、11、10、16 道，随版本更新，以官方为准）；

•一旦某道门没过，结果就被打回重改，不会"带病"进入下一环节；

•报错时从第一道失败的门开始修——后面的失败常常是连锁反应。

技能	质量门重点检查
角色	主角数量是否受控、人物信息是否完整、关系是否闭合
大纲	爽点间隔是否过久、分集结构是否成立、改编说明是否清晰
美术	场景与道具是否齐全、风格是否统一
剧本	台词与动作折算时长是否超限、每集是否有钩子和悬念
分镜	镜头时长是否在区间、切点是否准确、是否越权改剧情

一些硬规则直接写在质量门里：比如主角不能过多、爽点间隔不能拖太长、分镜必须落在 2–5 秒，不满足就直接报错。

06 分镜：只做输出，不做新决定

novel-storyboard 是管线的末端，它把剧本切成可以直接交给生成工具的镜头包，并有明确的时长硬门：

•段：一次生成的片段不超过 15 秒；

•分镜：每个镜头 2–5 秒（硬门）；

•分镜图：主图钉在 0.00 秒、子图钉各自的切点，逐字核对切点时刻。

一条重要原则是：分镜阶段不允许改剧情。如果在分镜时想推翻剧本，改动要回到novel-script 层去做，分镜层保持"纯输出"。这样分层，避免了越到后面越乱、反复返工的问题。

这种"分层决策 + 确定性质量门"的做法很值得借鉴：把创作决策集中在前面的环节，末端只负责格式化输出，并用脚本把质量卡死。它不仅适用于短剧，也适用于任何多阶段的内容生产流水线。

07 从制作材料到真正成片

角色档案、人物表、分集大纲、分镜脚本、台词本——一套可交付的前期制作材料。

shuohao-skills 的终点是"制作材料"，但这些材料已经为后续生产做好了对齐，可直接对接下游工具。

下游环节	怎么对接
出图 / 视频	分镜图拿 novel-art 的设定图当参考图，保持角色和风格统一；提示词与 MiniMax 等生成工具对齐
配音 TTS	台词本按角色聚合、带音色提示词，直接批量生成配音
交付	用 export 一键打包投产包，从小说到可交付素材一条龙

边界要讲清楚：shuohao-skills 本身不直接生成最终视频，也不是"一键出片"。它解决的是最耗时的前期制作，最终画面仍需衔接外部图像/视频生成工具。理解这个边界，才不会有错误预期。

08 适合谁、用在哪

人群 / 场景	价值
AI 短剧创作者 / 工作室	大幅压缩前期拆书、改稿、出设定的时间
网文改编短视频团队	把长篇快速压成可生产的分集结构
MCN / 内容工厂	用质量门和投产包做标准化、可复用的工业化流程
研究 AI 内容工业化的人	学习多智能体技能协作与确定性质量门的工程范式

09 局限与常见坑

局限

•官方明确支持 Claude Code 和 Codex，标准 SKILL 形态对其他智能体大概率兼容，但未逐一保证；

•最终出图、视频依赖外部生成工具，本项目只产出前期制作材料；

•实际成本是 Claude Code/Codex 的订阅费用加上出图工具费用，并非完全零成本；

•管线针对短剧叙事优化，广告、MV 等其他短内容需自行调整；

•项目迭代较快，质量门数量与具体规则以官方最新仓库为准。

几个典型坑

坑	后果	解决
跳过大纲直接写剧本	剧本散架、角色漂移	严格按大纲→角色/美术→剧本→分镜顺序
分镜阶段改剧情	反复推翻、越改越乱	改动回到剧本层，分镜保持纯输出
长篇一次喂入	大纲质量下降	按卷/章分段，先做分册再合并
出图不用设定图参考	角色与分镜风格脱节	分镜显式携带美术设定图作参考

写在最后

shuohao-skills 给我们展示的，是 AI 内容生产的一种成熟形态：不是让 AI 一次吐个结果，而是把创作流程拆成有顺序、有分工、有质量门的流水线。它让智能体像一个有经验的制作团队一样，先把故事和人物理清楚、把结构和爽点定下来，再写剧本、切分镜；每个环节都用确定性检查把质量卡死，产物还能直接对接配音和生成工具。

当很多人还在追逐"一键出片"时，这套项目把功夫下在了真正决定质量、也最耗费人力的前期。对于想把短剧这件事做成、做大、做标准的团队和创作者，它很值得装进自己的工作流。