前言¶
用 DeepSeek Harness 做短劇，常見做法是：在對話裏寫劇本和分鏡，再切到即夢畫布或別的工具出圖、出片，進度散落在多個窗口，積分花了多少、哪一步失敗也不方便追溯。社區插件 dsh-seedance-studio（維護者 liangdabiao）把 smy-seedance-storyboard 這套「上美影風格短劇」skill 搬進 Harness，並接上即夢官方 CLI（dreamina-canvas），目標是在一條對話裏完成：一句話故事 → 劇本 / 色盤 / 資產圖 / 每集 15 秒分鏡 → 畫布出圖出片 → ffmpeg 拼成成片；每次生成記入「生成歷史」，可查積分與成敗。分類爲工作流，當前 GitHub 約 1 star。
這是什麼¶
dsh-seedance-studio（包名 dsh-seedance-studio，版本 0.3.0）是面向 Web 側欄的 DSH 插件：宿主提供模型與工具調用，插件提供 seedance_studio、jimeng_asset、jimeng_episode 等工具，以及側欄「短劇工坊」工作臺。它不負責替代即夢賬號體系，而是 orchestrate 官方 dreamina-canvas（與 npm 上的第三方 jimeng-cli 不是一回事）。
裝了哪些能力¶
README 用表格歸納了隨包能力，核心如下。
| 能力 | 說明 |
|---|---|
skill smy-seedance-storyboard |
快照：SKILL.md + 6 篇 references + 2 個示例項目，/skill 與模型可用 |
seedance_studio |
建項目、讀進度、登記資產/分鏡；即夢登錄、查積分、建畫布 |
jimeng_asset |
資產在畫布上建圖片節點 → 等待生成 → 下載到 assets/ |
jimeng_episode |
每集建視頻節點（m2v，資產作參考）→ 等待 → 下載到 videos/ |
seedance_assemble |
用 ffmpeg 把各集拼成 out/final.mp4，可選旁白音軌 |
seedance_history |
生成歷史：列表 / 詳情 / 積分彙總 / 清空 |
| 側欄「短劇工坊」 | 概覽 · 我的短劇 · 生成歷史 · 新建短劇 · 文-資-視-剪 |
生成會複用同一張即夢畫布；project.json 記錄畫布 id 與各節點 nodeId，便於回畫布改圖。
前置環境¶
下面三步需要先具備，再安裝插件。
即夢官方 CLI¶
Windows 安裝示例（README 原文）：
irm https://jimeng.jianying.com/canvas-cli/install.ps1 | iex
dreamina-canvas --format json version
裝完後讓模型執行 seedance_studio action=login 拿授權鏈接，掃碼後再 action=login-check。
ffmpeg¶
seedance_assemble 拼接成片依賴 ffmpeg，需事先裝好並在 PATH 中可用。
DeepSeek Harness 版本¶
package.json 要求宿主：
dsh >= 0.2.1-rc.2 < 0.3.0
插件標註 client.platform 爲 web，安裝命令使用 --profile web。
安裝與啓用¶
官方安裝命令（README 原文，勿自行改寫爲 github:owner/repo 形式）：
dsh plugin --profile web add dsh-seedance-studio
裝好後側欄出現「短劇工坊」。首次安裝或修改 client.js 後刷新頁面（Ctrl+R）；若改了 Host 半邊（lib/、index.js），需重啓一次 DeepSeek Harness（熱更新不監聽 node_modules 裏的鏈接插件），會話記錄不受影響。
生成歷史與頁面設置路徑（README）：
- 歷史：
$DSH_HOME/seedance-studio/history.json（默認 Windows 爲C:\Users\<你>\.dsh\seedance-studio\），最多保留 400 條，只刪記錄不刪產物。 settings.json記錄頁面用過的掃描目錄。
權限與許可：插件在當前 DSH 進程權限下運行，安裝前建議閱讀倉庫源碼與 LICENSE。插件代碼爲 MIT；skills/smy-seedance-storyboard 爲第三方快照，原倉庫未附 LICENSE，對外分發或商用前見 skills/NOTICE.md。
項目目錄長什麼樣¶
本地短劇工程目錄結構（README）：
<項目目錄>/
project.json # 色盤、畫幅、畫布 id、資產表、每集分鏡與視頻狀態
劇本.md 素材清單.md E01_分鏡.md …
assets/ # C01.png S01.png …
videos/ # E01.mp4 …
out/ # final.mp4
側欄工作臺與工具共用同一套邏輯：路徑校驗、積分上限（圖片默認 10、視頻默認 100）、錯誤文案一致。點「新建短劇 / 在對話裏繼續」不會自動發消息，只是把寫好的指令填進新對話輸入框。
典型流程¶
README 給出的可復現順序如下。
seedance_studio action=env：一次性看清 CLI、登錄、積分、模型。action=init→ 在對話裏寫劇本 / 素材清單 / 分鏡 →action=update登記 assets 與 episodes。jimeng_asset action=generate（可先dryRun: true）。jimeng_episode action=generate。seedance_assemble→ 得到out/final.mp4。seedance_history action=stats：查看累計積分。
Workbench 還提供「文-資-視-剪」四步說明、模型報價表與常見問題，與上述工具鏈對齊。
費用、模型與限制¶
消耗的是即夢積分；maxCredits 爲單次上限，報價超過上限會直接拒絕，不會靜默扣費。README 給出 2026-11 cn 區實測報價（節選）：
| 用途 | 模型 · 參數 | 積分（約） |
|---|---|---|
| 資產圖 | seedream_4.5 · 2K |
3/張 |
| 單集 15s | seedance_2.0_mini · 720p |
90 |
| 單集 15s | seedance_2.5 · 720p |
300 |
默認選便宜檔（seedream_4.5 + seedance_2.0_mini）便於驗證分鏡；要畫質可換 seedance_2.5。Seedance 單集 15 秒、參考圖最多 9 張；具體模型與分辨率以 dreamina-canvas model list 爲準。出片是慢操作，工具會等到終態再下載。即夢會在產物左上角打「AI生成」水印，CLI 側無法去掉。
適用誰、注意什麼¶
適合已經在用 DSH 編排多步任務、並希望把「上美影風格」分鏡 skill 與即夢畫布串成固定工作流的開發者或創作者。不適合期望零配置、不關心即夢賬號與積分的人。
插件依賴官方 CLI 與網絡側即夢服務；拼接依賴本機 ffmpeg。生態上 DSH 奉行「一切皆插件」，SkillHub 目錄 與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係，安裝來源以目錄頁與 GitHub 爲準。
鏈接¶
- 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/liangdabiao/dsh-seedance-studio
- 倉庫：https://github.com/liangdabiao/dsh-seedance-studio
維護者 README 致謝社區 linux.do。
