前言¶
用 AI 做短劇，通常要分別調圖像、多模態理解、視頻生成和剪輯多個環節：角色畫面容易前後不一致，資產質量沒人把關，分鏡出錯卻要到生成視頻之後才發現，預算已經花掉。下面介紹的 pavo-drama 把小說到成片的流程串成兩段管線，並在花錢渲染之前設置閘門。
這是什麼¶
pavo-drama 是一個社區來源的 Skill，座標 @user_cc65e9bc/pavo-drama，當前版本 0.9.8，分類 design-media，發佈者 user_cc65e9bc。它通過 Agnes AI API（也叫 PavoAPI，由 Sapiens AI 提供服務）端到端生成短劇視頻，流程是小說 → 劇本 → 資產 → 分鏡 → 視頻 → 成片。
它和 ToonFlow（AI 短劇工廠）共享同一個 Agnes 後端。ToonFlow 通過本地 HTTP API 包裝該後端；資料中另設有“ToonFlow Integration”一節，說明改用 ToonFlow 的 orchestrator/數據庫驅動短劇生產，或與直接調用 Agnes 並行使用。
核心功能：Stage 1 資產管線¶
先用 agnes-image-2.1-flash 生成角色、場景、道具關鍵畫面，再用兩層閘門審計：
1、G1 文件級硬檢查，覆蓋格式、尺寸、正方形比例、面部比例，腳本是 scripts/asset_inspector.py。
2、G2 用 agnes-2.5-flash 的多模態理解打分，檢查分辨率、缺陷、風格一致性、卡片合規性。
失敗資產重試，通過的資產寫入 assets/index.json 並帶公開 URL。角色按 6 姿態資產包生成，包括 front_anchor、side_45、full_body_riding 與 3 種表情，尺寸 1024x1024 正方形，使用雙語半身構圖提示詞。
接着渲染 assets/review.html 資產審閱頁，供人工確認後再動用視頻預算。
核心功能：Stage 2 劇集生產¶
Stage 2 是劇集生產，資料標註 v0.9.0 引入四個結構閘門和跨鏡頭面部鎖定：
1、writer agent 產出引用資產 ID 的鏡頭表；若提供 source_doc / source_facts / beats，則按源小說改寫。
2、consistency-checker 檢查年代與禁用詞。
3、STORYBOARD 閘門編譯並校驗 ToonFlow 六鐵律，任一錯誤即中止整集。
4、continuity BASELINE 鎖定跨鏡頭調度和故事狀態機。
之後 shot-director 把資產綁定爲 i2i 圖像條件，把鎖定的 CharacterDNA 參考圖注入每一幀渲染，並在提交前運行 FACE FIDELITY 閘門做多模態比對，再統一 COLOR GRADE 所有片段的光影和色調。這樣漂移或幻覺鏡頭不會送進視頻 API。
通過的鏡頭用 agnes-video-v2.0 渲染 FIRST+LAST FRAME 視頻，mode 爲 keyframes，異步輪詢結果。最終短劇合成默認關閉，之後單獨運行 assemble-episode。
跨鏡頭和跨劇集一致性靠角色卡、場景卡、道具卡、每個資產固定 seed，以及目錄中的資產複用維持。
安裝與啓用¶
資料未給出標準安裝命令，下面不推測。若你通過 SkillHub 安裝，請在對應工具中以座標 @user_cc65e9bc/pavo-drama 定位該 Skill；該 Skill 帶有 requires_api_key=true 標籤，啓用前需要準備好 Agnes AI API 密鑰。Cursor / Codex CLI / Claude Code 的具體差異資料沒有說明，此處不寫。
典型用法¶
資料描述的流程是：
1、輸入短劇需求，或提供 source_doc、source_facts、beats 讓 writer 按源小說出鏡頭表。
2、運行資產管線，查看 assets/review.html 做人工確認。
3、運行劇集生產，讓鏡頭表引用已入庫資產 ID。
4、用 assemble-episode 單獨做最終合成。
適合需求是“生成短劇 / 短劇 / 微短劇 / 豎屏短劇 / 通過 PavoAPI、Agnes AI 或 ToonFlow 做豎屏短視頻”這類場景。
適用場景與注意¶
適合需要把小說轉成短劇、並要求跨鏡頭一致性的開發者。資料列出的前置是 Agnes API 密鑰；資產在進入視頻預算前要人工看 review.html。最終合成默認關閉，需要顯式運行 assemble-episode。若希望用 ToonFlow 的 orchestrator/數據庫統一驅動，應看資料中的“ToonFlow Integration”一節。
關於熱度，線索給出 SkillHub 評分 99396、下載 823 次，而已抓取資料記錄爲評分 100000、下載 934 次、安裝 0 次；兩者來源不同，正文不採信單一數字，請以 SkillHub 頁面實時顯示爲準。
結尾¶
pavo-drama 的價值在於把短劇生產拆成先過資產閘門、再過結構閘門的兩段管線，減少無效視頻生成和風格漂移。官方地址：https://api.skillhub.cn/user_cc65e9bc/pavo-drama ，頁面見 https://www.skillhub.cn/skills/user_cc65e9bc/pavo-drama 。
