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。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
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。
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
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。
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：
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：
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。
node {baseDir}/scripts/novel-characters.mjs chunk <book.txt> <workdir>
打印 {"chunks": N, ...}。
<workdir>/roster-00.jsontruncated: true：明确告诉用户尾部没扫到，别闷着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：
{baseDir}/references/roster-pass.md，照它执行<workdir>/chunk-NN.txt<workdir>/roster-NN.jsonnode {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：
{ "merges": [{ "keep": "陆行远", "absorb": ["陆", "陆先生"] }] }
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。
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」。
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）lang（Step 0 定的）name / aliases / notes / quotes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）：
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。
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。
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
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。
truncated，不静默截断--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.mdnode {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。
{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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概要と使いどころ
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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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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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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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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给 AI 短剧出分镜：三层结构——段（一次视频生成，≤15 秒）→ 分镜（段内 2–5 秒的剪切，认领剧本节拍） → 分镜图（每切一张关键帧：主分镜图钉 0.00 秒，子分镜图钉各自切点）。 每段自带一条 MiniMax H3 视频提示词（官方口径默认英文、逐镜换行，promptLang 可切中文）：对齐指令和 [Shot k] 切点时刻由分镜结构推导、逐字对账，台词逐字进 <d> 块（写法规范已内化为 references/h3-prompt.md，不依赖外部 skill）。 产出 storyboard.json + Markdown + 单页评审报告（分镜节奏带 / 分集分镜表 / 生成批次单 / 配音对齐单，含导出 JSON）。不出图——交付的是每格的画面提示词和它该挂哪些参考图。 18 道质量门全部由脚本确定性检查（第 18 道 shot-recipe 可选：挂上 shot-recipes 卡库才查，不挂就明说跳过）； export 一键导出 H3 投产包（每段提示词 + 按 Picture 序的分镜图清单）。零依赖、零 API key，用当前会话额度。 Use when asked to 分镜、出分镜、镜头表、切镜、storyboard for AI short drama。
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