技能介绍

AI 电影导演技能工具包（Visual Skills）

由 video 和 image 两个 Skill 组成：

• video 按导演、编剧和剪辑逻辑编写 AI 视频提示词；
• image 按艺术指导逻辑编写静态图提示词。

两者会根据任务选择对应模型语法，并输出可直接使用的提示词。

• 仓库：smixs/visual-skills｜许可：CC BY 4.0（复制或衍生内容需要保留原作者 Serge Shima 的署名）

核心方法

Visual Skills 先处理戏剧结构，再处理模型语法。视频场景会先明确：

• 当前欲望与阻碍
• 人物和物体的空间关系
• 观众视线落点
• 镜头节奏与剪辑原因
• 每个镜头可被拍到的环境细节、身体动作和声音或视觉锚点
• 整支内容的核心情绪、母题、关键物件、转折和最终画面

输出前会检查场景结构、镜头细节、镜头功能、运镜动机、空间可读性与五个统一锚点。缺少必要信息的提示词不会直接返回。

适用场景

• 为一个具体场景编写某款模型的视频提示词（Seedance / Kling / Veo 等）。
• 为短片制定围绕单一情绪和关键物件的分镜。
• 审计现有提示词，指出不可执行或缺失的部分并给出强化版本。
• 把脚本拆成多条带连续性约束的短视频提示词。
• 先生成产品片关键帧，再为每张关键帧编写动画提示词。

核心能力

video Skill

按顺序加载戏剧结构规则、跨模型通用规则、目标模型专用语法，以及任务所需的分镜、关键帧、类型和镜头模块。可产出：

• 单条视频提示词
• 带连续性约束的多片段提示词组
• 分镜表
• 提示词审计（问题、缺失项与强化版本）
• 导演阐述
• Veo JSON

支持的专用模型规则：

Runway Gen-4、Luma、Pika 和 Sora 使用通用视频规则层。

image Skill

可处理编辑与产品摄影、海报、UI mockup、信息图、局部编辑、系列角色一致性，以及视频制作所需的故事板和动态预演关键帧。

它会根据任务在 Nano Banana 与 GPT Image 之间选择：真实地点依据、极端画幅和低成本批量任务交给 Nano Banana；密集文字、品牌资产和高保真局部保留任务交给 GPT Image。

两者衔接

先由 image 生成角色设定与关键帧，再由 video 根据运动要求编写动画提示词。

效果预览

输出的是可直接复制使用的专业提示词：符合专业电影创作规范、适配指定 AI 模型。提示词强调摄像机能够记录的动作、物体、声音、光线与切点，不用抽象形容词代替可见细节。

模型支持信息与专用语法会随仓库更新；实际生成能力仍取决于所使用模型及其当前版本。

工作方式

1. 先补齐场景与镜头层面的必要约束（任务信息不足时）。
2. 处理戏剧结构：欲望与阻碍、空间关系、视线落点、镜头节奏与剪辑原因。
3. 再加载目标模型的专用语法与所需模块（分镜 / 关键帧 / 类型 / 镜头）。
4. 输出前做自检：场景结构、镜头细节、镜头功能、运镜动机、空间可读性、五个统一锚点——不达标不返回。

你需要提供

• 想要拍摄或生成的内容、目标时长或画幅、所用模型。
• 已有脚本、参考图、角色设定，或需要审计的原始提示词。
• 任务信息不足时，Skill 会先补齐场景和镜头层面的必要约束。

你会获得

适配指定 AI 模型、可直接复制使用的高质量提示词——含分镜表、连续性约束、审计结论或导演阐述等形式，全部基于专业电影剧作理论。

使用示例

帮我生成一个5秒的表达孤独饥饿情绪的厨房场景AI视频提示词，适配Seedance模型。

帮我生成一个适配可灵Kling 3.0 Turbo的15秒AI短片提示词，主题是雨天街头的偶遇。

为我创作一张符合AI绘图要求的电影质感场景图提示词，适配GPT Image 2.5。

其他典型用法：

• 为一个 5 秒、包含多镜头的夜间厨房场景编写 Seedance 提示词。
• 为一支 30 秒短片制定围绕单一情绪和关键物件的分镜。
• 审计现有提示词，指出不可执行或缺失的部分并给出强化版本。
• 把脚本拆成多条连续的短视频提示词。
• 先生成产品片关键帧，再为每张关键帧编写 Kling 动画提示词。