前言¶
用多模型做 AI 短片时，常见做法是：智能体写故事和提示词，画图模型出首尾帧，视频模型按秒计费生成镜头。视频重生成按秒花钱，改提示词却几乎不花钱——因此需要在进图、进视频之前，把文本和画面问题拦住。DeepSeek Harness（DSH）把智能体会话放在 Web UI 里，但分镜、提示词库和镜头流水线往往散落在笔记或表格里。dsh-video 是社区维护的 DSH 插件，在左侧边栏增加 Video Studio 面板，把故事板、提示词组装和镜头流水线收进同一会话环境旁。
这是什么¶
dsh-video（仓库 xuboboo/dsh-video）由维护者 xuboboo 发布，在 SkillHub 目录中归类为工作流。简介表述为：面向 DeepSeek Harness 的 AI video production studio panel——storyboard、prompts、 and shot pipeline（AI 视频制片台）。插件为纯 JavaScript Cordis bundle，无构建步骤、无额外运行时依赖；许可证为 MIT。README 页脚标注 release v1.0.0，仓库内 package.json 的 version 字段为 2.0.0，以你本地检出为准。
核心功能¶
下列能力均来自仓库 README，按面板结构归纳。
侧栏与三个标签页¶
插件在 Harness 左侧全局面板中注册 Video Studio，与 Plugins、Scheduled tasks 等并列，内含 Studio、Prompt library、Failure modes 三个标签页。
Studio：从立项到单镜流水线¶
- Director brief：多模型开工用的完整提示，含角色划分（你 / director / painter / animator）、Codex CLI 调用方式、Seedance API 端点，以及模型 id 与 720p 参考价（如
doubao-seedance-2-5-260628≈ ¥1.5/s、doubao-seedance-2-0-mini-260615≈ ¥0.5/s）和七条工作规则。 - Pre-flight check：按项目检查 painter 工具、ffmpeg、Python、
ARK_API_KEY等，生成可复制报告；环境未就绪前不推进生成。 - Story & style card：一句话信息、hook、故事结构（分集 vs 连续）、画风、角色表、调色板、音乐等字段，并在字段下印出配套规则。
- Storyboard shots：每镜包含情节、主动作、运动物、与下一镜衔接、景别/机位/运动、构图（含 38%/62% 规则）、预估秒数、逐秒节拍、给画图模型的帧说明、声音等。
- 七段提示词组装：一键从上述字段拼出
[画风][镜头][构图与配色][人物][逐秒][声音][约束]结构的中英文提示。 - Frame checklist：每镜 8 项首尾帧核对（道具、路人、POSE 重复、头顶空间、风一致、手机可读性、杂物、叠加漂移等）。
- Cost ledger：记录每次提交的模型、秒数、保留/失败、文件与失败原因，按模型 id 计价，并与项目预算上限对比。
- Review decision：剪接 / 改代码修 / 重生成的决策字段，并印出文章中的优先级规则。
Prompt library 与 Failure modes¶
- Prompt library：中英文各十套可复制流水线提示（导演 brief、故事开发、故事审计、分镜规则、首尾帧审计、提交前审计、后期、成片评审、四线团队模式等）。
- Failure modes：20 行典型视频模型失败模式及对应改 prompt 表述，用于提交前自检。
语言、存储与可选云同步¶
- 双语 UI：中英文一键切换，默认跟随浏览器语言；界面使用 Harness 主题 token，随明暗主题变化。
- Local-first：数据存在浏览器
localStorage，无账号、无服务端遥测；v1 项目可自动迁移。 - Cloud sync（可选）：可配置实现 dsh-video sync protocol 的端点，Push 上传、Pull & merge 按项目 id 与
updatedAt合并（last write wins，冲突保留快照）；仓库server/提供零依赖自托管参考实现。ARK_API_KEY不进入浏览器；同步 token 默认仅内存持有。
README 提到的工作流思路来源于文章 “Claude Code/Codex + Seedance AI video: from an idea to a finished film”：一个导演智能体、先在文本上迭代、最后再跑昂贵的视频生成。
安装与启用¶
前提：本机已有可运行的 DeepSeek Harness（Desktop 或 dsh web）。支持 Windows、macOS、Linux。
非 Desktop 环境（CLI + Web profile）¶
README 给出的安装与启动步骤如下：
# 首次：从内置 web 模板创建 profile
dsh video --from-default-profile web
# 从本地检出目录安装插件（将路径换成你的 dsh-video 目录）
dsh plugin --profile video add /path/to/dsh-video
# 启动 Web UI
dsh video --no-open --host 127.0.0.1 --port 10891
也可在支持 Git URL 的环境里，通过发布或 fork 仓库后用 dsh plugin add 接受的 URL 安装（README 未写死具体 GitHub 快捷命令，勿自行拼接未在文档出现的 install 字符串）。
Desktop 环境¶
在 Harness 插件管理器中：Plugins → Add → local directory，选择插件目录后重启应用，以加载新的 client 模块。
插件在 DSH 进程权限下运行；安装前请自行审阅源码与 MIT 许可证，并确认路径来源可信。
典型用法¶
README 中的使用顺序可概括为：
- 在左侧全局面板列表中点击 dsh-video 图标。
- New project：命名项目，设置画幅比例与目标时长。
- Add shot：描述场景与镜头运动，分别填写画图模型的 frame prompt 与视频模型的 video prompt。
- 自上而下走流水线：先修文本，再生成帧并检查，最后再生成视频；每镜完成后更新状态徽章。
- 将 Director brief 复制到新的 Harness 会话，用智能体启动多模型协作。
若需多设备同步，可先自托管 sync 服务（README 示例）：
SYNC_TOKEN=my-secret node server/server.mjs # 默认 127.0.0.1:8787
在插件 Cloud sync 中填写 endpoint（如 http://127.0.0.1:8787）与 token，本机 Push；另一设备同 endpoint 执行 Pull & merge。
适用场景与注意¶
适合谁：已在 DSH 里用智能体写片、并搭配画图模型（如 Codex）与视频模型（如 Seedance）的团队或个人；需要把分镜字段、提示词模板、成本台账和失败模式对照表放在 UI 里、而不是散落文档的人。
注意：
- 视频按秒计费，插件提供成本台账与「先文本、再图、再视频」的流程约束，但不替代你对 API 密钥与额度的管理；README 明确 never top up credits 等规则写在 director brief 中。
- 数据默认只在浏览器本地；清缓存或换浏览器会丢失项目，除非启用云同步或自行导出。
- 社区目录 SkillHub 插件页 与 GitHub 仓库独立于 DeepSeek / 幻方，属于「一切皆插件」生态中的第三方工作流插件；GitHub 星标以目录抓取时为 0，不代表质量评判。
结尾¶
dsh-video 把 AI 短片的导演 brief、故事与分镜字段、七段提示词组装、首尾帧清单、成本台账和失败模式表收进 Harness 侧栏，与智能体会话并排使用，突出「先在文本和画面上纠错，最后再烧视频秒数」的制片纪律。进一步了解可查看 SkillHub 目录页 与 GitHub 仓库（含 WORKFLOW 中文文档）。
