Install
openclaw skills install @worldwonderer/short-drama-breakdown测量并拆解对标短剧,与本项目的计划或成片对照出差距,交给负责的技能补强
openclaw skills install @worldwonderer/short-drama-breakdown测量用 breakdown_tool.py,命令见第 2 步。安装、升级或排障时运行:
python3 {技能目录}/scripts/selftest.py
输入/对标/<REF-ID>/,不进交付或公开文件;报告与移交内容不写对标的剧名、人名、台词和独特桥段。owned 或 licensed 且记了依据时可离开对标目录。$short-drama-develop 提出并由创作者接受后才进项目节奏档案。阶段规则见 阶段契约。为每部对标分配 REF-ID,记录来源位置、允许用途(study / owned / licensed,后两种记依据)、是否允许上传外部模型服务、播放面(平台、横竖屏)与制作形态,并明确本轮要回答的问题(决定抽样集数与拆解维度;无明确问题时先向创作者确认)。
按 测量与观看 抽样,用脚本测时长、切点与镜长并生成代表帧拼图,挂接字幕或转写后按系列汇总(需 PATH 含 ffmpeg 与 ffprobe):
python3 {技能目录}/scripts/breakdown_tool.py measure <视频...> --out 输入/对标/<REF-ID>/measure
python3 {技能目录}/scripts/breakdown_tool.py transcript <某集.measure.json> <同集字幕.srt>
python3 {技能目录}/scripts/breakdown_tool.py profile <REF-ID>=输入/对标/<REF-ID>/measure --opening 3
结合拼图与带时间转写,按 拆解维度 逐项记录系列与集长结构、开场、信息载体、对白密度、镜头语法、集尾承接、画幅与形态,每项分列直接观察、解释与未知。
需查看对标剧本/物料/提示词或拿自有作品做续作重制时,按 整集与多集还原 在 输入/对标/<REF-ID>/还原/ 下还原为独立套件项目,并用原片核对字错率、漏句、节奏与画面幻觉。
多部对标共现且能说明解决观众什么问题的做法,提炼为机制候选(观众状态、戏剧问题、可选机制、可见效果、适用条件、失效边界、不得复制的部分);仅单部出现的标为单一来源。机制候选交 $short-drama-develop 整理,经创作者接受后进入写作上下文。
用 plan 量本项目计划(输出至 项目开发/对标拆解/plan/)或用 measure 量自家成片,按 差距对照与出片验证 与对标同尺并排生成差距表。每条差距由创作者确认是否有意为之;非有意的移交对应负责技能(新项目未启动时将实测值交 $short-drama-develop 作为节奏档案提出依据)。
改动落盘后,挑代表段落按 差距对照与出片验证 用同一模型生成前后两版(每版至少 2 次,盲测判画面、同尺复测)。将对标清单(仅写 REF-ID、播放面与形态)、实测汇总、机制候选、差距表与验证结果写入 项目开发/对标拆解.md。