前言¶

用多模型做 AI 短片時，常見做法是：智能體寫故事和提示詞，畫圖模型出首尾幀，視頻模型按秒計費生成鏡頭。視頻重生成按秒花錢，改提示詞卻幾乎不花錢——因此需要在進圖、進視頻之前，把文本和畫面問題攔住。DeepSeek Harness（DSH）把智能體會話放在 Web UI 裏，但分鏡、提示詞庫和鏡頭流水線往往散落在筆記或表格裏。dsh-video 是社區維護的 DSH 插件，在左側邊欄增加 Video Studio 面板，把故事板、提示詞組裝和鏡頭流水線收進同一會話環境旁。

這是什麼¶

dsh-video（倉庫 xuboboo/dsh-video）由維護者 xuboboo 發佈，在 SkillHub 目錄中歸類爲工作流。簡介表述爲：面向 DeepSeek Harness 的 AI video production studio panel——storyboard、prompts、 and shot pipeline（AI 視頻製片臺）。插件爲純 JavaScript Cordis bundle，無構建步驟、無額外運行時依賴；許可證爲 MIT。README 頁腳標註 release v1.0.0，倉庫內 package.json 的 version 字段爲 2.0.0，以你本地檢出爲準。

核心功能¶

下列能力均來自倉庫 README，按面板結構歸納。

側欄與三個標籤頁¶

插件在 Harness 左側全局面板中註冊 Video Studio，與 Plugins、Scheduled tasks 等並列，內含 Studio、Prompt library、Failure modes 三個標籤頁。

Studio：從立項到單鏡流水線¶

• Director brief：多模型開工用的完整提示，含角色劃分（你 / director / painter / animator）、Codex CLI 調用方式、Seedance API 端點，以及模型 id 與 720p 參考價（如 doubao-seedance-2-5-260628 ≈ ¥1.5/s、doubao-seedance-2-0-mini-260615 ≈ ¥0.5/s）和七條工作規則。
• Pre-flight check：按項目檢查 painter 工具、ffmpeg、Python、ARK_API_KEY 等，生成可複製報告；環境未就緒前不推進生成。
• Story & style card：一句話信息、hook、故事結構（分集 vs 連續）、畫風、角色表、調色板、音樂等字段，並在字段下印出配套規則。
• Storyboard shots：每鏡包含情節、主動作、運動物、與下一鏡銜接、景別/機位/運動、構圖（含 38%/62% 規則）、預估秒數、逐秒節拍、給畫圖模型的幀說明、聲音等。
• 七段提示詞組裝：一鍵從上述字段拼出 [畫風][鏡頭][構圖與配色][人物][逐秒][聲音][約束] 結構的中英文提示。
• Frame checklist：每鏡 8 項首尾幀覈對（道具、路人、POSE 重複、頭頂空間、風一致、手機可讀性、雜物、疊加漂移等）。
• Cost ledger：記錄每次提交的模型、秒數、保留/失敗、文件與失敗原因，按模型 id 計價，並與項目預算上限對比。
• Review decision：剪接 / 改代碼修 / 重生成的決策字段，並印出文章中的優先級規則。

Prompt library 與 Failure modes¶

• Prompt library：中英文各十套可複製流水線提示（導演 brief、故事開發、故事審計、分鏡規則、首尾幀審計、提交前審計、後期、成片評審、四線團隊模式等）。
• Failure modes：20 行典型視頻模型失敗模式及對應改 prompt 表述，用於提交前自檢。

語言、存儲與可選雲同步¶

• 雙語 UI：中英文一鍵切換，默認跟隨瀏覽器語言；界面使用 Harness 主題 token，隨明暗主題變化。
• Local-first：數據存在瀏覽器 localStorage，無賬號、無服務端遙測；v1 項目可自動遷移。
• Cloud sync（可選）：可配置實現 dsh-video sync protocol 的端點，Push 上傳、Pull & merge 按項目 id 與 updatedAt 合併（last write wins，衝突保留快照）；倉庫 server/ 提供零依賴自託管參考實現。ARK_API_KEY 不進入瀏覽器；同步 token 默認僅內存持有。

README 提到的工作流思路來源於文章 “Claude Code/Codex + Seedance AI video: from an idea to a finished film”：一個導演智能體、先在文本上迭代、最後再跑昂貴的視頻生成。

安裝與啓用¶

前提：本機已有可運行的 DeepSeek Harness（Desktop 或 dsh web）。支持 Windows、macOS、Linux。

非 Desktop 環境（CLI + Web profile）¶

README 給出的安裝與啓動步驟如下：

# 首次：從內置 web 模板創建 profile
dsh video --from-default-profile web

# 從本地檢出目錄安裝插件（將路徑換成你的 dsh-video 目錄）
dsh plugin --profile video add /path/to/dsh-video

# 啓動 Web UI
dsh video --no-open --host 127.0.0.1 --port 10891

也可在支持 Git URL 的環境裏，通過發佈或 fork 倉庫後用 dsh plugin add 接受的 URL 安裝（README 未寫死具體 GitHub 快捷命令，勿自行拼接未在文檔出現的 install 字符串）。

Desktop 環境¶

在 Harness 插件管理器中：Plugins → Add → local directory，選擇插件目錄後重啓應用，以加載新的 client 模塊。

插件在 DSH 進程權限下運行；安裝前請自行審閱源碼與 MIT 許可證，並確認路徑來源可信。

典型用法¶

README 中的使用順序可概括爲：

1. 在左側全局面板列表中點擊 dsh-video 圖標。
2. New project：命名項目，設置畫幅比例與目標時長。
3. Add shot：描述場景與鏡頭運動，分別填寫畫圖模型的 frame prompt 與視頻模型的 video prompt。
4. 自上而下走流水線：先修文本，再生成幀並檢查，最後再生成視頻；每鏡完成後更新狀態徽章。
5. 將 Director brief 複製到新的 Harness 會話，用智能體啓動多模型協作。

若需多設備同步，可先自託管 sync 服務（README 示例）：

SYNC_TOKEN=my-secret node server/server.mjs   # 默認 127.0.0.1:8787

在插件 Cloud sync 中填寫 endpoint（如 http://127.0.0.1:8787）與 token，本機 Push；另一設備同 endpoint 執行 Pull & merge。

適用場景與注意¶

適合誰：已在 DSH 裏用智能體寫片、並搭配畫圖模型（如 Codex）與視頻模型（如 Seedance）的團隊或個人；需要把分鏡字段、提示詞模板、成本臺賬和失敗模式對照表放在 UI 裏、而不是散落文檔的人。

注意：

• 視頻按秒計費，插件提供成本臺賬與「先文本、再圖、再視頻」的流程約束，但不替代你對 API 密鑰與額度的管理；README 明確 never top up credits 等規則寫在 director brief 中。
• 數據默認只在瀏覽器本地；清緩存或換瀏覽器會丟失項目，除非啓用雲同步或自行導出。
• 社區目錄 SkillHub 插件頁 與 GitHub 倉庫獨立於 DeepSeek / 幻方，屬於「一切皆插件」生態中的第三方工作流插件；GitHub 星標以目錄抓取時爲 0，不代表質量評判。

結尾¶

dsh-video 把 AI 短片的導演 brief、故事與分鏡字段、七段提示詞組裝、首尾幀清單、成本臺賬和失敗模式表收進 Harness 側欄，與智能體會話並排使用，突出「先在文本和畫面上糾錯，最後再燒視頻秒數」的製片紀律。進一步瞭解可查看 SkillHub 目錄頁 與 GitHub 倉庫（含 WORKFLOW 中文文檔）。