剧本写作,梦影分身MYavatar:把脑洞到分镜串成一条流水线

前言

写剧本的人经常遇到两类断点:一是写到第三集发现人设和第二集对不上,二是风格每次重新交代一遍,模型每次给的台词手感都不一样。前者靠人记,后者靠反复写提示词。

下面介绍的 Skill「剧本写作,梦影分身MYavatar」把这件事压缩成一条流水线:从脑洞到人设、世界观、大纲、简介、幕纲、剧集细纲、剧情台词、分镜脚本,逐级推进,并且把风格配置持久化,减少每次重新描述的开销。

这是什么

这是一个剧本写作全流程的智能助手类 Skill,坐标 @mengyingavatar/mengyingavatar,版本 1.0.5,由「梦影纷纭」发布维护,来源标记为 enterprise,分类属于 content-creation。官方资料中它同时覆盖了长篇小说、中短篇小说、小说改编、AI 拆书、小说转剧本、短剧、中长剧、剧本医生等方向。

它要解决的问题是:长篇创作里环节多、上下文长、风格要求细,靠单轮对话很难维持一致性。它的思路是把流程拆成阶段,逐阶段产出文件,再用本地素材库做递归补全。

核心功能

下面按官方简介里列出的能力逐条说明。

1、完整创作流水线:脑洞 → 人设 → 世界观 → 大纲 → 简介 → 幕纲 → 剧集细纲 → 剧情台词 → 分镜脚本。每一步的产物作为下一步的输入,而不是每次开新对话。

2、风格定制与持久化:可以按对白风格、动作描写、节奏、氛围、潜台词密度、台词节奏做定制,并把风格配置保存下来,后续阶段沿用同一配置。

3、本地素材读写:自动读写本地素材目录,并在发现缺失文件时递归补全,用这个机制保证多集之间的一致性。

4、多体裁覆盖:除了剧本,也支持长篇小说、中短篇小说、小说改编、AI 拆书、小说转剧本、短剧、中长剧,以及剧本医生(对已有剧本做诊断优化)。

5、触发方式:官方列出的触发词包括「梦影分身」「写小说」「写长篇小说」「写短剧」「写剧本」「拆书」「小说医生」「剧本医生」「小说转剧本」。

官方列出的优势是:全流程、多类型、可改编、可拆解、可转剧本、可诊断优化。

安装与启用

SkillHub 页面上该 Skill 的标签为 pricing_type=paid、requires_api_key=false,说明它是付费类型,但不需要额外配置 API Key。

官方地址:

https://api.skillhub.cn/mengyingavatar/mengyingavatar

SkillHub 展示页:

https://www.skillhub.cn/skills/mengyingavatar/mengyingavatar

启用方式按 SKILL.md 的通用规则:把它放进对应 Agent 的 Skill 目录后,在对话里说触发词即可加载。本次抓取到的资料里没有给出 Cursor、Codex CLI、Claude Code 各自的具体安装命令或目录路径,也没有命令行安装命令,所以这里不写未经核实的命令,避免给出无法复现的操作。建议以官方地址页面的最新说明为准。

典型用法

以下是按官方触发词和功能描述整理出的调用形态,不是官方逐字示例,具体参数以 Skill 文档为准。

1、开一个新项目:直接说「梦影分身,帮我写一个短剧」。它会从脑洞阶段开始,逐步产出人设、世界观和大纲。

2、中途接手已有文本:把已有小说或大纲放进本地素材目录,说「拆书」或「小说转剧本」,它会读取素材并按剧本结构重排。

3、统一风格:在第一次提需求时说清楚对白风格、节奏和潜台词密度,让它把风格配置写下来,后续集数沿用。

4、诊断已有稿:说「剧本医生」,把已有剧本交给它,针对一致性、节奏、台词手感给出修改建议。

适用场景与注意

适合的场景:短剧、中长剧这类需要逐集保持一致的多集创作;长篇小说转剧本;把已有作品拆解成结构化大纲再重写。

需要注意的地方:

1、它是付费类型,使用前确认付费方式和额度,requires_api_key=false 不代表免费。

2、它的一致性依赖本地素材目录的读写,素材缺失时靠递归补全补齐,因此第一次跑通后最好保留生成的文件,不要清空目录。

3、触发词覆盖较宽,说「写小说」「拆书」都可能激活它。如果不希望它接管某类任务,直接说明用别的流程。

4、本次抓取到的资料中,SkillHub 页面显示评分 100000、下载 2078、安装 0。不同时间抓取的数值会有差异,以页面实时数据为准。

结尾

这个 Skill 的价值在于把剧本写作拆成可追踪的阶段,并用持久化的风格配置和本地素材读写来维持长文本一致性。如果正在做多集短剧、小说转剧本,或者需要反复改稿又不想每次重写风格说明,可以试。

官方地址:https://api.skillhub.cn/mengyingavatar/mengyingavatar

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