前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）裏做視頻相關智能體時，常見做法是手寫一長段提示詞，或從文檔裏複製各平臺的寫法再改。可靈要五段式、海螺要在句首寫 [Push in] 括號運鏡、MiniMax H3 要拆 [Shot N] 並單獨寫音景與配樂、Sora 2 則要英文並顯式聲明 Audio:。同一創意換平臺，往往等於重寫一遍結構，而不是改幾個詞。

PromptReel 把各平臺差異沉澱成 15 套獨立模板：填一次創意、主體、動作與場景，得到按所選平臺重排的整體提示詞，以及景別遞進、運鏡不重複的分鏡腳本。倉庫同時提供網頁、CLI 與 MCP；作爲 DSH 插件時，在 Harness 內註冊 Skill 與原生工具，與 CLI、MCP 共用同一套組裝引擎，不另起 MCP 服務、不聯網。

這是什麼¶

PromptReel 是維護者 Thanksgiver233 開源的「視頻提示詞中樞」，分類上屬於工作流類能力。它解決的是跨平臺反覆查找、改寫模板的問題：不是往同一個填空模板裏塞詞，而是按每個模型的結構 + 能力位重新組裝。

當前內置 15 個平臺模板：可靈 AI、即夢 Seedance、海螺 Hailuo、MiniMax H3、Muse、通義萬相、混元視頻、智譜清影、Vidu、PixVerse、Runway Gen-4.5、Luma、Pika、Sora 2、Veo 3.1。項目爲 MIT 許可證，核心組裝邏輯零依賴（網頁可雙擊 index.html 使用；DSH 插件包名 promptreel-dsh，版本 0.1.0，README 記載已在 DSH 0.2.1-rc.2 上實測）。

社區目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/Thanksgiver233/PromptReel
源碼：https://github.com/Thanksgiver233/PromptReel

核心功能¶

平臺差異，而不是統一填空¶

README 用表格說明各平臺語言與結構特點（節選邏輯）：可靈爲中文五段式且負向詞獨立；海螺運鏡用括號指令寫在句首；MiniMax H3 爲英文 [Shot N] 分鏡加 overall_soundscape / non_diegetic_music；Sora 2 寫起點與終點並顯式 Audio:；Veo 3.1 音效寫具體擬音、臺詞加引號，等等。輸入側統一爲創意、主體、動作、場景及可選的風格、光影、運鏡等字段；輸出側按平臺能力自動顯隱負向詞、音效、配樂等項。

三種交付形態¶

1. 整體提示詞：可直接粘貼到對應視頻產品。
2. 分鏡腳本：自動配景別遞進（遠景→特寫）與不重複運鏡；--action 中用逗號分隔的動作節點會拆成多個分鏡。
3. 結構化 JSON：便於腳本或下游工具消費。

除網頁外，同一引擎通過 shared/engine.mjs 供 CLI 與 MCP 使用；倉庫用 scripts/parity.mjs 校驗網頁版與 CLI 版字段一致。

DSH 插件側能力¶

安裝 DSH 插件後（說明見倉庫 docs/dsh.md），會註冊 promptreel Skill 與 5 個原生工具，與 MCP 工具名對應：

• promptreel_list_platforms
• generate_prompt
• generate_all
• get_platform_template
• list_lexicon

智能體可在對話中選平臺、生成單平臺或全平臺結果、查閱模板與詞庫，而無需在 Harness 裏再配置獨立的 MCP 進程。插件依賴 Node.js >= 18，peer 依賴 @deepseek-ai/cordis ~4.0.5 及 DSH 0.2.1-rc.2 配套的 skill/tools 包。

安裝與啓用¶

DSH 社區插件通過 profile 安裝；README 給出的命令如下（勿自行改 owner/repo 拼寫）：

dsh plugin --profile web add github:Thanksgiver233/PromptReel

安裝前建議通讀倉庫源碼與 MIT 許可證。插件在當前 dsh 進程的權限下運行，會加載 Skill 與工具實現；若環境對第三方插件有策略，應先審閱 lib/、shared/ 與 cordis.patch.yml 再啓用。

典型用法¶

在 DSH 對話中¶

啓用插件後，可先讓智能體列出平臺，再指定平臺與創意字段生成提示詞。字段語義與 CLI 一致，例如主體、動作（逗號分隔多動作）、場景、風格、光影、運鏡、畫幅比例、時長、分鏡數量等（具體以工具 schema 與 skill/SKILL.md 爲準）。

與 README 對齊的 CLI 示例（便於對照輸出）¶

未裝 DSH 時，也可在克隆後的倉庫裏用 CLI 驗證同一引擎的行爲：

node shared/cli.mjs --list

node shared/cli.mjs -p kling \
  -b "雨夜霓虹街頭，女黑客抬頭看見全息鯨魚" \
  --subject "穿黑風衣的年輕女黑客" \
  --action "穿過人羣,停下抬頭,雨水滑落" \
  --scene "午夜賽博都市街道，霓虹招牌，積水倒影" \
  --style "賽博朋克,電影級寫實" --light "霓虹側光,雨夜反光" \
  --camera "緩慢推近" --ratio 16:9 -d 5 -n 4 --format md

同一創意輸出全平臺 JSON：

node shared/cli.mjs -p all -b "手衝咖啡慢鏡頭，水汽升騰" --format json

網頁與自定義模板¶

雙擊 index.html 可在瀏覽器中切換平臺、生成整體提示詞 / 分鏡 / JSON；數據存 localStorage，可導出導入 JSON。「以此模板新建」可克隆內置平臺再改，適合團隊內部模型或約定寫法。平臺官方能力會持續變化，模板內版本號爲撰寫時參考，非對官方規格的承諾。

適用場景與注意¶

適合：需要在多個 AI 視頻平臺之間切換、又希望保留同一創意語義的內容團隊；在 DSH 裏做「寫腳本 → 出分鏡 → 按平臺出詞」工作流的智能體開發者。

注意：

1. 插件不聯網，模板與詞庫隨安裝包走；更新平臺規則需關注倉庫版本或自行改 src/platforms.js 後構建（改平臺流程見 CONTRIBUTING.md）。
2. Skill 目錄 skill/ 含給 agent 的方法論與 references/ 變量表，可與原生工具配合，減少平臺約束說明遺漏。
3. 若同時使用獨立 MCP 客戶端，也可運行 node mcp/server.mjs（stdio）；DSH 插件路徑則優先用內置工具，避免重複拉起服務。

結尾¶

PromptReel 把「同一創意、多套平臺寫法」收成可重複執行的組裝流程；裝進 DSH 後，智能體可直接調用列表、生成與模板查詢，而不用每次從文檔裏拼結構。需要瀏覽說明或提 issue 時，見社區目錄頁與 GitHub 倉庫：

• https://www.skillhub.cn/plugins/Thanksgiver233/PromptReel
• https://github.com/Thanksgiver233/PromptReel