前言¶
用文生视频做 AI 短剧，常见流程是：按段提交镜头表和少量参考图，一次渲染大约 15 秒。脸在镜间漂移、台词念不完、段与段接不上、平台拒稿——这些问题往往在付费渲染之后才暴露。DeepSeek Harness（DSH）支持以插件挂载工具；manju-fenjing-check 把上述痛点收成八条确定性规则，在调用 storyboard_check 时返回分级报告，不改模型、不走网络、无额外依赖。下文介绍它做什么、如何安装，以及典型参数与输出形态。
这是什么¶
manju-fenjing-check 是面向 AI 短剧分镜的质量检查插件，维护者为 wujiaxiao69-arch，在 SkillHub 目录中归类为工作流。插件注册一个工具 storyboard_check：输入一段分镜 Markdown，输出「必改 / 建议 / 通过」分级报告及可执行的修改建议。规则引擎完全确定性，README 写明已在 @deepseek-ai/dsh 0.2.2-rc.1 上端到端验证；包版本为 0.1.0，许可证 MIT，要求 Node.js >= 22。
与生产侧技能 manju-fenjing（分段、时长账、交付格式等）的关系：本插件专注渲染前的分镜体检；前者偏制作流水线，二者可配合使用。
核心功能：八项检查¶
插件将反复出现的问题映射为八条机械规则，每条发现问题会标注镜号、违规内容与具体改法。
| # | 检查项 | 规则要点 |
|---|---|---|
| R1 | 时长账 | 台词字数 ÷ 阅读速率 ≈ 所需秒数，逐镜核对；短于 2 秒的镜会标记；声明总时长须与各镜时长之和一致 |
| R2 | 参考图预算 | 每段最多 2 张角色参考图，超出则身份权重分散、相似度下降；纯背影参考对脸无效，会被标记 |
| R3 | 说话人 / 画面不一致 | 口型同步指令要求对应参考图出现在画面描述中，否则模型会凭空生成一张脸；亦会捕获未声明的参考图引用 |
| R4 | 外观泄露 | 镜头描述只写角色做什么，不写长什么样；重复外观描述会重绘脸部 |
| R5 | 提示词卫生 | 道具/底图不得出现手或脸碎片；不得夹带现代物件；负向提示尾缀命名「不要出现什么」为正确用法 |
| R6 | 定格链接 | 段内最后一镜须写明显式 freeze-frame，否则下一段开场世界不一致 |
| R7 | 知识边界 | 标记角色在该时刻不可能知道的表述；属建议项，语义需人工判断 |
| R8 | 敏感词扫描 | 对整段扫描 21 项敏感词表 |
报告示例（来自 README）：
分镜体检 · 10 镜 / 15.1 秒 / 台词 41 字 / 参考图 5 张（角色基准 2 张）
必改 1 · 建议 2 · 通过 6/8 项
必改｜R1 时长账｜镜头 9
台词 7 字，按每秒 4 字要 1.8 秒，这一镜只给了 1.4 秒
→ 加时长到 2 秒，或把台词压到 5 字以内
工具返回结构为 { blocking, warnings, report }，其中 report 为上述文本报告。
安装与启用¶
插件为标准 npm 形态包，带 dsh.bundle 声明。安装后需重启 dsh web，并用 dsh web --dump-config 确认挂载。
从本地路径添加（README 原文）：
# from a local clone
dsh plugin --profile web add link:/absolute/path/to/manju-fenjing-check
从 Git 源添加（README 注明 publish 后可用）：
dsh plugin --profile web add "github:wujiaxiao69-arch/manju-fenjing-check#main"
确认挂载：
dsh web --dump-config | grep manju-fenjing-check
不安装即试用：可用 --patch 叠加层直接挂载源码，便于改规则。路径必须为绝对路径，相对路径会静默解析失败。
# scratch/dev.patch.yml
- insert:
- id: manju-fenjing-check
name: '/absolute/path/to/manju-fenjing-check/index.js'
dsh web --patch ./scratch/dev.patch.yml
安装前应阅读仓库源码与 MIT 许可证。插件随当前 DSH 进程权限运行，只从可信来源安装。
典型用法：工具参数¶
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
storyboard |
string，必填 | 完整段 Markdown：镜块、参考图 prompt、视频 prompt 等 |
chars_per_second |
number | 时长账阅读速率，默认 4 |
max_character_refs |
integer | 每段角色参考图上限，默认 2 |
在已挂载插件的 DSH Web 对话中，由模型按场景调用 storyboard_check 即可；无模型调用、无网络请求。
本地可用仓库内测试脚本校验规则或真实分镜文件：
node run-tests.mjs # synthetic fixtures, 10 assertions
node run-tests.mjs segment.md # also lint a real segment
适用场景与注意¶
适合谁：用 Seedance、Kling、Hailuo、Veo 等模型做 AI 短剧、以分镜 Markdown 交付的团队；希望在付费渲染前发现脸漂、时长崩、段间断裂、敏感词与时代穿帮等问题。
局限（README Roadmap）：R7 知识边界目前为启发式，后续可能增加可选 LLM 语义 pass；客户端分级报告面板尚在规划中，当前以纯文本报告为主。
生态说明：DSH 社区插件目录托管在 SkillHub 等独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系；安装与使用均基于开源仓库与本地 DSH 配置，请自行评估版本（peer：@deepseek-ai/cordis ~4.1.0、@deepseek-ai/dsh-tools 0.2.2-rc.1）。
结尾¶
manju-fenjing-check 把 AI 短剧分镜里高频的五类失败症状收成八条可秒级执行的检查，在渲染前给出镜号级改法。若你已在 DSH 上做短剧工作流，可在挂载后把段内分镜交给 storyboard_check 做上线前体检。
- 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/wujiaxiao69-arch/manju-fenjing-check
- 源码与完整规则说明：https://github.com/wujiaxiao69-arch/manju-fenjing-check
