На самом деле сложность короткого драмы ИИ, возможно, никогда не была «позволить ИИ написать историю».
Сложно: когда история превращается в десятки эпизодов,Может ли персонажи оставаться последовательными, может ли сюжет продолжать продвигаться, могут ли сцены и реквизиты быть повторно использованы, может ли сценарий упасть до продолжительности, может ли зеркало непосредственно входить в процесс создания。
И это тоже. shuohao-skills хранилище GitHub места, заслуживающие внимания.
Вместо того, чтобы просто упаковать ИИ в «помощник писателя», он попытался разбить весь процесс адаптации романа в короткую серию ИИ на несколько навыков, которые могут быть выполнены, проверены и связаны агентом: от обзора, персонажей, изобразительного искусства до сценария, фрагментов и дальнейшего предоставления лексиковой библиотеки.В настоящее время склады уже сформировали относительно полный производственный трубопровод(GitHub)
Во-первых, речь идет не о "произведении", а о "производстве".
Идея многих инструментов создания искусственного интеллекта состоит в следующем:
Дайте мне историю, и я помогу вам генерировать контент.
В shuohao-skills мысли более близки:
Дайте мне историю, и я расщеплю ее на набор структурных активов, которые можно продолжать производить.
Эти две мысли кажутся лишь немного меньшими, но на самом деле совершенно разными.
Традиционное диалоговое творчество искусственного интеллекта часто создается в цепи:
Роман → Сценарий → Персонажи → Сцена → Зеркало
Проблема заключается в том, что каждый шаг может привести к повторному пониманию того, что было ранее.
Так что легко возникнуть:
- Первый эпизод отличается от десятой;
- одна и та же сцена в разных эпизодах появляется в совершенно разных визуальных настройках;
- Слишком много второстепенных героев в романе, и все переместились в короткую драму, и стоимость производства вышла из-под контроля;
- Сценарий замечательно написан, но фактическая продолжительность просто не поместится;
- Сценарий был пересмотрен для того, чтобы «хорошо выглядеть», что привело к отрыву от сценария.
Основная идея shuohao-skills заключается в том, чтобы сделать эти вопросы как можно более доступными.Уровень структуры и уровня правили не ждать, пока видео будет сгенерировано.
В настоящее время склады разобраны в процессе novel-outline、novel-characters、novel-art、novel-script、novel-storyboard Пять основных компонентов, а также shot-recipes Глоссарий объективов. (GitHub)
На самом деле, это очень близко к традиционному процессу «предварительная разработка - производство активов - сценарий - разделение», только исполнитель превратился в агента ИИ из части человеческой команды.
Первый шаг - не написание сценария, а адаптация плана.
Отправной точкой для всей системы является novel-outline。
Она отвечает за преобразование романа в структуру, необходимую для создания короткометражной драмы, в том числе:
- - описание адаптации;
- таблица персонала;
- - расслабление / ритм-таблика;
- диверсификация;
- перечень активов;
- Производственная информация, как сцены и повествовательные предметы.
Что еще важнее, он не полностью полагается на модель «сознательного поддержания качества».
Хранилище разработало множество определенных качественных проверок, таких как максимальное количество персонажей, интервал ритма, крюки первой серии, местоположение основных ритма, обязательные поля для разнообразия, многократное использование сцен, целостность ссылок и т. д. (GitHub)
Вот очень полезная идея:
Не позволяйте модели самостоятельно судить: «Я хорошо пишу», а, по возможности, позвольте программе судить.
Например, модель может сказать:
«В этом издании число персонажей является разумным».
Однако процедуры могут непосредственно проверить:
Превышает ли количество главных актеров?
Превышает ли ли лимит линий?
Существуют ли личности, которые были определены, но никогда не использовались?
Есть ли сценарии, которые цитируются, но не имеют определения?
Сколько эпизодов подряд не имеют важных ударов?
Первое относится к «язычному суждению», а второе - к «инженерной проверке».
Это очень важное разграничение для рабочих процессов ИИ.
Человек - это не описание, а производственный актив.
Второй навык - novel-characters。
Его цель - не просто обобщить характер персонажа, а превратить его в то, что можно использовать для последующих процессов создания.Активы ролей。
Человек может получить:
- личность и основные сведения;
- внешний вид;
- характера;
- мотивы;
- фигуры дуги;
- человеческие отношения;
- создание изображения подсказок;
- негативные слова;
- стиль этикетки;
- звуковые подсказки;
- Диаграмма настройки ролей.
Даже содержится диаграмма ролей и таблица моделей ролей для визуальной согласованности. (GitHub)
Это означает, что «роль» превращается из имени в тексте в объект данных, который может проходить через последующие процессы.
Например,:
Лесная ночь
Больше не просто:
Главная героиня, умная, сильная.
Это может стать еще более:
Лин Вань → Идентификация персонажа → Настройка внешнего вида → Одежда → Тело → Эмозии → Голос → Отношения персонажей → Количество эпизодов → Создание справочной карты
Как только это сделано, изобразительное искусство, сценарий и спектральные зеркала имеют общую «точку стыка».
Особенно это важно для видео.
Одна из самых больших проблем видео -Соответствие.。
Действительно доступная производственная система, не должна каждый раз задаваться вопросом:
«Как выглядит эта роль? »
Система должна знать, что
"Это идентификатор роли C-003, пожалуйста, создайте с помощью определенных активов роли."
Сцены и предметы также должны быть активамизированы.
novel-art Это еще одна проблема, которую легко игнорировать:
Сцена - это не фоновый картин, а производственный актив.
Он будет работать с сценами и повествовательными реквизитами и подчеркивает:
- точка согласованности;
- изменение освещения;
- изменения состояния;
- ссылку на масштабы;
- Установка без человека, без рук, белое фоно.
В то же время он может считывать перечень активов, составленный на основе предыдущих набросков, что уменьшает объем работы по реструктуризации потребностей. (GitHub)
В этом смысле есть основополагающая идея в киноиндустрии:
Одна и та же студия не может превратиться в пять совершенно разных мест только потому, что делает разные кадры.
Искусственный интеллект легче совершить эту ошибку.
При отсутствии унифицированных элементов сцены модель может воспроизводиться повторно при каждой генерации:
Во-первых, это были современные офисы, во-вторых - роскошные отели, а в-третьих - конференц-залы.
Одно изображение может выглядеть хорошо, но в одном и том же коротком сериале зрители сразу замечают, что мировоззрение нестабильно.
Таким образом, одна из основных проблем в ИИ-шоу заключается не в том, «достаточно ли создано красиво», а в том, что:
Можно ли создать результат в одном и том же мире.
Сценарий начинает переходить в «инжиниринг».
Пришло. novel-scriptВ результате, процесс переходит от творческого производства к этапу реализации.
Этот навык не просто требует, чтобы модель «писывала каждый эпизод», а разделила сценарий на сцены и ритмы и провела определенный перевод продолжительности.
Один из интересных дизайнов состоит в том, чтобы вычислить длину диверсификации по скорости речи, одновременно проверяяя холодные открытия и получение крюков в предыдущих ударах.Книги строк также могут быть агрегированы по ролям и сопровождаться фонографическими подсказками для дальнейшей стыковки с ТТС. (GitHub)
Это позволяет решить очень реальную проблему:
ИИ хорошо умеет писать то, что «выглядит длинным», но не обязательно хорошо умеет писать то, что «как раз до конца».
К примеру, требуется:
Серия длится 90 секунд.
Модель может написать вам фантастический сюжет в 2500 слов.
С литературной точки зрения, это может быть не проблемой.
С производственной точки зрения он провалился.
Таким образом, с учетом определённого расчета «скорость речи → продолжительность строк → общая продолжительность» сценарий превращается из литературного текста в производственный документ.
Это важный шаг в переходе инструмента создания ИИ от «демонстрации» к «производству».
Ключ к разделению зеркала: не позволяйте ему изобретать сюжет.
Последний главный элемент - novel-storyboard。
Дизайн здесь отражает, в частности, инженерное мышление.
Он разделяет содержимое:
Сегмент → Раздельный зеркаль → Раздельный зеркальный диаграмм
И ограничивает продолжительность отдельного сегмента создания, длину кадра, основную карту и подкарту касательности и т. д., одновременно с учетом подсказки кадра и конкретного момента времени. (GitHub)
Более важное предложение - это определение всей трубопроводной линии в складе:
Структура конвергенции адаптации набросков, сценарий, сценарий и персонажи синхронизируются итерацией, а разделение только выводит новые решения без принятия новых решений. (GitHub)
На самом деле, это одна из самых важных конструкций системы.
Проблема во многих рабочих процессах ИИ заключается в том, что каждый агент имеет право «пересоздавать».
Таким образом:
- изменение романа агента;
- изменение агента;
Сценарий снова изменился;
Агент опять изменил.
В конце концов, это уже не оригинальная история.
Shuohao-skills пытается создатьОдносторонние зависимости：
То, что принимается выше, отвечает за его реализацию ниже.
Это очень похоже на интерфейсы, структуры данных и конвейер компиляции в разработке программного обеспечения.
Второе, что действительно заслуживает внимания, - это «качественная дверь».
Если посмотреть только на список функций, то этот склад может быть просто:
«Набор запросов, которые помогают ИИ создавать короткие драмы».
Но если посмотреть на его реализацию, то увидим, что автор больше заинтересован в другом вопросе:
Как сделать рабочий процесс ИИ проверяемым.
Например, для различных навыков установлены четкие двери качества:
novel-outline- проведение многочисленных структурных проверок;novel-artПроверка целостности художественных активов;novel-scriptПроверка структуры и продолжительности сценария;novel-storyboardДалее проверяются ритмы, касательные точки и подсказки и т. д. (GitHub)
В складе даже требуется, чтобы каждый навык имел scripts/selftest.mjs, и самотест не может вызвать модель, не потребляет квоты, используется для переопределения логики. (GitHub)
Это может показаться «программистом», но на самом деле это может быть ключом к продукционализации агента ИИ.
Потому что сама по себе модель нестабильна.
Сегодня это правильно понимается, а завтра может быть иное выражение.
Если корректность всей системы полностью зависит от модели, то каждый раз, когда модель обновляется, процесс может тихо ухудшаться.
Но если вы передаете код правилам, которые можно определить:
Модель несет ответственность за создание, а код - за принятие.
Система стабилизируется очень сильно.
Восемь, он действительно демонстрирует новый тип «команды ИИ».
С этой точки зрения, shuohao-skills - это не просто набор нескольких навыков.
Это больше похоже на виртуальную производственную команду:
Планирование адаптацииОтветственность за структуру романа → короткого драмы;
Дизайнер ролейОтветственность за активы роли;
Художественный руководительОтветственность за сцены и реквизиты;
СценаристОтветственность за сценарий;
СпециалистОтветственность за камеры;
Глоссарий объективных точекЭто позволяет использовать стандартизированный визуальный язык.
Claude Code / Codex выступает средой исполнения агента, которая соединяет эти функции.
Именно поэтому он выбрал навыки, а не огромный Prompt.
Огромный вопрос prompt это:
Все смешивается вместе.
Преимущества Skill заключаются в:
На каждом этапе имеются четкие входы, результаты и обязанности.
Это приближает весь процесс к модульному дизайну в области разработки программного обеспечения.
Исключительно, что открытый метод тоже стоит учиться.
С точки зрения инженерной реализации склады используют более четкую самостоятельную структуру.
Каждый навык имеет свой. SKILL.md, README, сценарии, справочные материалы и примеры, а также требуется автономный сценарий самотестирования.Сценарий установки автоматически обнаруживает Claude Code или Codex и устанавливает Skill с помощью мягкой ссылки, поэтому не требуется повторная установка после обновления репозитория. (GitHub)
В настоящее время данный проект реализуется на основе лицензии Apache 2.0 (GitHub)
Это означает, что речь идет не о наборе запросов, предназначенных для использования только на собственных компьютерах авторов, а о попытке создать спецификацию Agent Skill, которую можно копировать, тестировать и расширять.
Для тех, кто хочет создать собственный рабочий процесс агента ИИ, это даже стоит изучить больше, чем сам короткий сериал.
10. Самое интересное - не какой-то Prompt, а эта методика.
Если абстрагировать shuohao-skills на один уровень, то можно получить очень ценную модель рабочего процесса AI Agent:
1.Разбить сложные задачи на фазы.
Не позволяйте агенту делать это с самого начала.
2.Структурированные активы на каждом этапе
Не используйте Markdown.
Персонажи должны иметь данные о персонажах, сцены должны иметь данные о сценариях, а сценарий должен иметь структурированную информацию.
3.Уникальная идентификация активов
Персонажи, сцены, реквизиты, кадры должны быть доступны для последующих этапов.
4.Передавайте правила определённости коду
Количество, идентификаторы, ссылки, продолжительность, целостность полей и т. д. не должны растрачивать возможности модели.
5.Иметь четкие границы вверх и ниже.
Решение принимается в верхнем течении, а выполнение несет ответственность ниже.
6.Защита рабочего процесса с помощью тестов
Модели могут изменяться, но правила определенности должны постоянно проверяться.
Этот метод применим не только к коротким сериалам.
Он также применяется к:
- Производство игровых сюжетов;
- анимационное производство;
- - рекламное творческое производство;
- адаптация романа;
- комиксов;
- Производство виртуального контента;
- рекламные видеоролики продукции;
- Учебное видео для предприятий.
Производство контента ИИ переходит от «чата» к «сборочной линии»
Когда мы говорили о создании искусственного интеллекта, часто говорили о:
Какая модель лучше всего написана?
Какая модель рисовалась лучше всего?
Какая видеомодель работает лучше?
Но когда ИИ действительно выходит в массовое производство, проблема постепенно становится:
Могут ли эти модели быть организованы?
Ценность shuohao-skills заключается в том, что вместо попытки создать «всемогущий суперпромп», он разделил короткий сюжет на несколько исполняемых, проверяемых и многократно используемых производственных цепей.
От романа до набросков, от набросков до персонажей и художественных активов, от сценария до разделения и в конечном итоге до конвейера, она пытается создать набор. Индустриальные процессы, основанные на ИИ。
Это, вероятно, одно из самых интересных направлений будущего агента ИИ:
Модели становятся все более похожими на «рабочих», а именно рабочие процессы действительно определяют производительность.
Когда Prompt превратится в Skill, когда Skill превратится в Pipeline, когда Pipeline превратится в проверяемую и многократно используемую производственную систему, создание контента ИИ действительно начинает переходить от «производить» к «производить».