screen-creative-skills
VanGong1999/screen-creative-skills
screen-creative-skills 是 GitHub 上 VanGong1999 的 agent skill 项目：影视策划与评估：小说/IP 评估、情节点拆解、人物小传与关系、大纲、小说改编短剧或长剧。覆盖选题、改编、人物、集纲阶段。目前 460 星，最近更新于 2026-10-12，许可证 MIT。
31 个 skill 在仓库里有两份副本
编者说明
31 个 skill 分为小说初筛、故事分析、评估筛选、创作策划、剧集分析等十类，可单独调用，也可由 drama-workflow、plot-workflow 两个编排 skill 串起来。评估类直接给分，例如 drama-evaluator 从核心爽点、故事类型等 5 个维度打分，8.5 分及以上为优秀。category/ 下是中文版，english-version/ 下是英文版，安装脚本可装到 Claude Code、Cursor 或 Codex。web-search 需要联网，mind-map-generator 依赖外部的 generateTreeMind 工具。
- 类型
- 上游：IP 评估与故事拆解
- 创作阶段
- 选题 · 改编 · 人物 · 集纲
- 形式
- 标准 skill
- 正文语言
- 中文
- GitHub 星数
- ★ 460
- 最近更新
- 2026-10-12
- 许可证
- MIT
- SKILL.md 数量
- 31
- 人工核对
- 2026-10-13
仓库自述
Skills for Film and Television Creation Agents|31 个影视创作评估策划Agent Skills｜AI影视自动化工作流｜竖屏短剧长剧IP改编｜情节题材提炼｜剧本小说IP创作策划评估｜人物小传｜拉片人物剧集故事五元素分析｜大纲生成｜
仓库里的 skill（31 个）
名字和说明取自各 SKILL.md 的 frontmatter。
- character-profile
基于故事文本分析人物特征，生成详细人物小传。适用于理解人物设定、为演员塑造角色提供参考、为剧本创作建立人物档案； 当用户提到人物小传、角色档案、人设分析时使用。
- character-relationships
分析故事人物关系网络：类型、特点、发展变化及对情节的推动。 适用于梳理关系网、设计冲突与情感线；提到人物关系、关系图谱时使用。
- drama-creator
创作与优化竖屏短剧剧本：宏观建构、分集撰写、节奏台词优化、打脸/悬念创意。 适用于从零写短剧、改剧本、设计大纲与钩子时使用。
- drama-planner
制定竖屏短剧专业策划方案，含情绪价值分析、黄金三秒钩子设计、三幕式结构规划等。适用于短剧项目前期策划、商业化方案设计、创作指导
- drama-evaluator
依据竖屏短剧评估标准，从核心爽点、故事类型等维度评估打分。适用于评估故事改编为竖屏短剧的潜力、分析市场竞争力
- ip-evaluator
结合网络公开信息与作品内容，评估小说/漫画等 IP 的影视改编价值。 适用于版权采购尽调、立项前市场评估；需要热度、作者履历、改编先例、平台表现时使用。 若仅有文本、无法或不需联网，改用 novel-evaluator。
- script-evaluator
从思想性、艺术性、观赏性三维度评估影视剧本并打分。适用于剧本开发质量评估、修改方向确定、项目立项前审查
- story-outline-evaluator
专业评估故事大纲，从市场潜力、创新属性、内容亮点维度判断评分。适用于故事大纲质量评估、IP改编潜力判断、项目立项决策
- knowledge-query
专注于竖屏短剧知识库查询和信息检索，提供专业知识服务。适用于查询剧本桥段、高能情节、创作技巧、商业运营等专业知识
- web-search
使用联网搜索获取最新市场信息和行业动态。适用于获取竖屏短剧市场趋势、热门题材分析、成功案例研究
- novel-evaluator
仅依据用户提供的故事文本做多维度初筛打分（市场潜力、创新属性、内容亮点）。 适用于小说/故事文本初筛、无外网信息时的质量判断；不要在需要联网查热度、作者履历、版权数据时使用（那时用 ip-evaluator）。
- novel-summarizer
阅读理解小说文本，总结成流畅的故事大纲。适用于小说初筛选、生成500-800字故事大纲
- novel-truncator
智能截断文本，保持内容完整性。适用于小说文本预处理、确保文本不超过指定长度限制
- score-analyzer
分析多轮评估结果评分数据，统计各项指标，计算评级等级。适用于分析评分趋势、计算S/A/B评级
- output-formatter
整合智能体输出结果为结构化最终输出，支持多种格式。适用于整合分析报告、生成结构化报告
- result-integrator
整合多情点分析结果为综合报告，通过去重、分类、排序、总结生成高质量分析。适用于整合多分析源、生成统一报告
- series-analyzer
分析已播剧集，包括信息获取、拉片分析、五元素分析及联网搜索。适用于深度分析剧集创作技法、学习情节设计
- detailed-plot-analyzer
基于大情节点，深入分析并生成详细情节点描述及情节发展说明。适用于细化故事大纲、指导剧本写作、分析情节内在逻辑
- drama-analyzer
分析故事文本，提炼主要情节点并分析戏剧功能。适用于分析小说、剧本大纲、故事梗概等文本，识别关键转折点和情感节点
- plot-keypoints
梳理故事主线，提炼并按发展阶段排列主要情节点。适用于快速掌握故事结构、制作大纲及剧本改编结构梳理
- plot-points-analyzer
分析故事情节点，识别关键情节与转折点。适用于深度分析情节结构、评估情节发展有效性
- story-five-elements
全面分析故事五元素：题材类型、故事梗概、人物小传、人物关系、大情节点。适用于深度分析故事、剧本改编准备、故事开发文档制作
- story-outliner
阅读理解故事文本，总结人物、关系、情节，整理成流畅大纲。适用于快速了解故事核心、为剧本创作提供大纲基础
- story-summarizer
基于故事文本提炼主要情节与要点，生成完整故事梗概。适用于快速了解故事内容、剧本改编、项目推介
- story-type-analyzer
分析故事题材类型，提炼创意元素与故事特色。适用于识别题材定位、提炼创意、分析市场受众
- file-reference
处理和分析用户上传的文件引用，提取关键信息并提供应用建议。适用于解析@符号引用、自然语言引用、提取短剧策划相关信息
- mind-map-generator
调用generateTreeMind工具创建可视化思维导图，返回图片URL和编辑链接。适用于故事结构可视化、情节关系图谱展示
- text-splitter
将文本分割成指定大小的块，保持语义完整性。适用于长文本批处理、将文本分割为可处理的片段
- text-truncator
智能截断文本，保持内容的完整性和语义连贯性。适用于长文本预处理、确保文本不超过指定长度限制
- drama-workflow
编排长文本情节点与戏剧功能分析全流程：预处理、分段分析、结果整合。 适用于长篇小说/剧本需要结构化戏剧分析报告时；提到戏剧工作流、情节点分析流水线时使用。
- plot-workflow
编排大情节点与详细情节点一键生成：预处理、提取、细化、格式化。 适用于需要完整情节骨架与逐点展开时；提到情节工作流、情节点流水线时使用。
安装
npx skills add VanGong1999/screen-creative-skills
# 只装其中一个 skill
npx skills add VanGong1999/screen-creative-skills --skill character-profile
# 指定 agent（claude-code / codex / cursor / opencode / gemini-cli / openclaw）
npx skills add VanGong1999/screen-creative-skills -a claude-code -a codex默认命令基于 skills CLI，未逐个验证，以仓库 README 为准。安装前先读一遍 SKILL.md。 安装指南 →
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