前言¶

想做短剧但不知道拍什么，是这个内容方向最常见的卡点。目前常见的做法是找爆款参考、凭感觉定题材，或者直接让通用文案类技能写一段口播稿。前者没有量化依据，后者只产出单段文案，都不回答”拍什么”这个上游问题。

下面介绍的 Skill 是「阿拉丁·AI短剧剧本选题工坊」（坐标 @user_d18c97ea/aladin-drama-topic，版本 1.1.0，来源 community），由发布者 user_d18c97ea 维护，分类 content-creation，不需要 API Key（标签 requires_api_key=false）。它把选题决策做成一套本地可复算的工作流：先产出题材图谱，再生成带多维打分和蓝海理由的选题，输出自包含 HTML 看板；之后还能用发布后的真实数据反哺校准，形成选题闭环。

这是什么¶

一句话定位：聚焦”拍什么”的上游选题决策工具，不是写剧本正文的工具。

它与通用文案类技能的区别在于多了四层：题材图谱、人设定位、蓝海判断、量化打分。且全部流程本地零依赖可复算，产物是结构化的选题库而非一段文字。

核心功能¶

只介绍已核实的能力，按流程顺序排列：

1、题材热度/平台适配/人群画像/竞品空缺分析：输入相关信息后，生成题材图谱，回答哪些题材热、适配哪些平台、面向什么人群、竞品哪里还有空位。
2、人设定位：在题材图谱基础上确定人物设定方向，与选题一起产出。
3、结合 brief 生成选题：根据 brief 一次生成 N 个候选选题，每个选题带多维打分，维度为爆款潜力、差异度、可执行性、商业性，并给出蓝海理由。
4、选题打分看板：最终产出自包含 HTML 看板，把候选选题和打分集中呈现。
5、真实数据反哺：提供 topic_retro.py，用于回收选题发布后的真实表现数据，沉淀成已验证的选题库，校准下一次选题，形成”选题→发布→回收→校准”的闭环。

安装与启用¶

官方资料中未给出可直接核验的安装命令或目录规范，此处不做推测。

可核实的信息是：该 Skill 以通用 SKILL.md 格式描述，坐标为 @user_d18c97ea/aladin-drama-topic，官方地址为 https://api.skillhub.cn/user_d18c97ea/aladin-drama-topic，页面见 https://www.skillhub.cn/skills/user_d18c97ea/aladin-drama-topic。使用时按你所用工具对 SKILL.md 的常规加载方式挂载该目录即可；Cursor、Codex CLI、Claude Code 的加载方式差异在官方资料中未说明，不做分别描述。

典型用法¶

官方资料给出的可复现用法是按触发词唤起，完整触发词包括：短剧选题、短剧剧本、AI短剧、短剧爆款、短剧人设、短剧蓝海、短剧评估、短剧打分、剧本选题、题材图谱、阿拉丁短剧、aladin drama、drama topic、short drama topic、drama script idea、视频号短剧、抖音短剧。

流程上先做 X 再做 Y：

1、提供 brief（题材方向、平台、人群等输入）。
2、Skill 先生成题材图谱，再输出 N 个带打分与蓝海理由的候选选题。
3、查看自包含 HTML 看板，从中选定要执行的选题。
4、选题发布后，运行 topic_retro.py 回收真实表现数据，写入已验证选题库，供后续选题校准。

适用场景与注意¶

适合：想做短剧但缺选题方法、希望选题有量化依据并能持续复用验证结果的个人或小团队；也适合需要把”拍什么”的决策过程沉淀成可复算资产的场景。

注意：

1、该 Skill 只负责上游的”拍什么”，不产出剧本正文，后续写作、拍摄、剪辑仍需其他工具。
2、打分维度（爆款潜力、差异度、可执行性、商业性）是模型产出的参考值，最终判断仍要结合执行条件。
3、蓝海理由依赖所提供的竞品与平台信息质量，输入信息不足时结论可靠性会下降。
4、闭环依赖发布后的真实数据回收，topic_retro.py 的数据回填需要实际执行。
5、资料中显示安装数为 0、评分 100000、下载 2071，属于新发布不久的社区 Skill，维护活跃度需要持续观察。

结尾¶

它的价值在于把”凭感觉选题”换成”本地可复算的选题工作流”，并用发布后的真实数据让选题越选越准，适合作为短剧创作流程的上游决策层。

官方地址：https://api.skillhub.cn/user_d18c97ea/aladin-drama-topic