Claude Skill

short-drama-knowhow

维护者专用的短剧 know-how 学习、验证与生命周期治理。仅在维护者明确要求从其当前会话提供的授权只读文本源学习完整短剧项目链,并把私有观察逐步转成去标识、去复刻、经盲测与独立审查的公共 reference、rubric 或 synthetic fixture 候选时使用;不用于普通创作、公开运行时取数、媒体生成或粗略数据分析。

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Part of zenstory-ai/drama-skills — 11 skills

Install

skills CLI npx skills add https://github.com/zenstory-ai/drama-skills/tree/main/maintainers/skills/short-drama-knowhow
Claude Code claude plugin marketplace add https://llmmart.ai/marketplace.json && claude plugin install zenstory-ai-drama-skills@llmmart
Git git clone https://github.com/zenstory-ai/drama-skills.git

The skills CLI installs just this skill, for any of its supported agents. Claude Code installs the whole zenstory-ai/drama-skills collection as a plugin from our marketplace. Git is the plain clone.

Skill manifest

短剧 Know-how 学习

把学习过程当作编剧、漫剧工作室与编导共同参与的定性研究,而不是词频挖掘。 先理解完整项目如何把戏剧意图传递到可执行的文本制作规格,再决定哪些知识可迁移。

开始前锁定边界

只在维护者主动调用本 skill,且当前会话已经提供授权的只读访问时读取非公开来源。 把连接细节、凭据、源名称和私有卡片留在维护者指定的隔离工作区;不得写入本 skill、 公开技能树、公共候选或评测夹具。没有授权或无法确认只读时停止来源读取,只能用合成材料演练流程。

本流程只研究文本及其版本关系。可读创意简报、故事结构、剧本、资产/连续性台账、图片提示词、 分镜/关键帧文字、视频提示词、审查与修订记录;不生成、渲染、下载或检查图像、音频或视频。 公开运行时永不连接非公开来源,也不承担任何媒体生成。

核心原则

  • 让 agent 判断题材语境、人物欲望、因果、信息差、情绪推进、表演动作、镜头意图与制作取舍。
  • 只把校验格式、比较文件、查重与隐私扫描等确定性步骤交给现有工具;不要为创作语义写规则匹配脚本。
  • 统计只用于描绘可选样本、发现覆盖缺口、寻找异常与安排下一次阅读;不得从频次、排名或相关性直接推出创作规则。
  • 一条候选知识必须同时携带证据、反例或失败情形、冲突解释、适用边界和置信度;“常见”不等于“有效”。
  • 每次只提出可审查的最小公共改动;未经盲测与独立审查不得直接进入公共 skill。

工作流

1. 确立只读授权与隔离工作区

记录本轮目的、允许读取的文本范围、禁止读取的内容、输出位置和销毁要求。测试一次只读行为, 但不回显连接信息。建立私有研究目录与单独的去标识候选目录;公共目录起初保持不变。

2. 以覆盖缺口选样

先查看维护者允许的最小索引或目录信息。按题材、受众承诺、核心机制、篇幅阶段、制作形态、 视觉语言、场景功能、提示词职责、完成度与修订状态寻找缺口、对照组和反常样本。统计只能帮助 “下一部读什么”,不能回答“应该怎么写”。 优先形成有差异的目的性样本,而不是只读最热门、最多见或最方便查询的项目。

3. 定性通读完整项目链

逐个项目从上游意图读到下游文本交付:创意/改编约束 → 故事引擎与分集设计 → 单集剧本 → 角色、场景、道具与连续性 → 图片提示词 → 分镜与关键帧文字 → 视频提示词 → 审查、修订和交付说明。 若某层不存在,明确记为缺失,不用别的项目或常识补齐。

沿同一承诺追踪:怎样建立期待、怎样制造阻碍和信息差、人物用什么可表演行动推进、转折怎样被铺垫, 以及镜头/提示词怎样保留而不是改写剧作意图。完整阅读后才写卡,不用批量关键词命中代替阅读。 卡片字段与合成例子见 cards-and-coverage.md。

4. 写私有 observation / decision cards

先写 observation card,严格区分直接观察、agent 解释与未知;再写 decision card,记录是否形成候选、 为什么缩小适用范围、有哪些替代解释。每张卡用不泄漏内容的稳定内部引用绑定同一项目链, 但私有卡片永不进入公共技能包。

5. 构建题材 × 机制 coverage matrix

用“题材/受众承诺”作为一轴,用“期待建立、冲突升级、信息释放、关系转向、反转兑现、集尾牵引、 表演动作、镜头承接、连续性”等机制作为另一轴;提示词研究再叠加制作形态/视觉语言、场景功能、 提示词职责与版本角色。每格记录支持卡、反例卡、边界、缺口和下一样本, 不填出现次数或成功率。矩阵格式见 cards-and-coverage.md。

6. 用反例、冲突与适用边界压缩结论

主动寻找同机制失败、同题材例外、同结果的替代解释,以及上游有效但下游不可制作的情形。 冲突未解释时保持候选,不做多数表决。把“总是如此”改写成“在这些观众承诺、人物状态和制作约束下, 这项机制可能解决这个问题;出现这些信号时应换法或不用”。详细判别见 synthesis-and-promotion.md。

7. 去标识与 de-copy

删除或抽象源名称、人物名、专有设定、原句、罕见组合、精确数值、路径、地址、标识符和连接信息。 把表层桥段拆成“观众状态 → 戏剧问题 → 可选机制 → 可观察效果 → 失败边界”,再用全新的题材、人物关系、 场景和措辞重建例子。若只有复述原内容才能表达,就不进入公共候选。

8. 形成公共 reference / rubric / synthetic fixture proposal

每个候选包同时提出:简洁 reference 改动、能定位证据与失败模式的 rubric、完全合成且与任何来源不近似的 fixture,以及预期受益任务和潜在副作用。proposal 先留在维护者 staging 区,不直接改 public suite。 公共候选不得要求运行时访问非公开来源,不得声称文本能证明真实媒体效果。

9. 做 fresh-agent blind forward eval

让没有读取私有卡片、原始项目和预期答案的 fresh agent,仅用公共基线或匿名候选之一完成同一组合成任务。 盲评其剧作判断、题材适配、制作可执行性、变体能力和是否机械套模板。执行 blind-forward-eval.md;不要把候选作者的结论泄漏进 prompt。

10. 交给 independent reviewer

由未参与本轮摘取、合成或候选写作的 reviewer 复查证据充分性、反例、适用边界、去标识、de-copy、 盲测设计与公共运行边界。候选作者不得自审放行;有未解决的泄漏、近似复刻、机械化或证据断层即退回。

11. promotion / retire

只有候选通过 fresh-agent blind forward eval 和 independent reviewer,且 reference、rubric、synthetic fixture 彼此一致,才能由维护者把最小改动 promotion 到公共资料。保留不含私密内容的决策记录与回滚说明。 后续反例证明候选过宽、盲测无增益或诱发模板化时,缩窄、替换或 retire;不要靠沉默删除掩盖知识变化。

按需读取

  • 写私有卡、合成例子或 coverage matrix 时读 cards-and-coverage.md。
  • 判断能否去标识、如何处理冲突或准备 promotion / retire 时读 synthesis-and-promotion.md。
  • 设计 fresh-agent blind forward eval、盲评和 reviewer handoff 时读 blind-forward-eval.md。
  • 准备 promotion / hold / retire,或需要让公共规则的评测与回滚证据可重放时读 promotion-ledger.md。
  • 学习不同题材、画风、场景与图片/视频提示词机制,或区分修订请求、输入参考观察和生成结果观察时读 prompt-production-learning.md。

不要预加载所有 reference;只读当前阶段需要的一份。

Files (drama-skills)
  • agents
    • openai.yaml 339 B
      interface:
        display_name: "短剧 Know-how 学习"
        short_description: "从授权文本项目中学习、验证并晋升可公开的短剧创作知识"
        default_prompt: "使用 $short-drama-knowhow 从维护者提供的只读文本源中提炼、盲测并审查可公开的短剧 know-how。"
      policy:
        allow_implicit_invocation: false
      
  • references
    • blind-forward-eval.md 5.3 KB
      # Fresh-agent Blind Forward Eval Protocol
      
      ## 内容导航
      
      - 目标与角色隔离
      - 准备评测包
      - 运行盲测
      - 盲评 rubric
      - Independent reviewer handoff
      - 结果与生命周期
      
      ## 目标与角色隔离
      
      验证候选是否帮助新的 agent 在陌生题材中做出更好的创作判断,而不是验证它能否复述学习材料。
      保持三类角色分离:候选作者、fresh-agent 执行者、independent reviewer。任何参与摘取、卡片合成或候选
      写作的 agent 都不能担任最终 reviewer。
      
      Fresh agent 不得读取私有来源、observation/decision cards、去标识映射、作者诊断、预期答案或另一组输出。
      它只接收用户式任务、公开可用上下文、一个匿名 skill 版本和必要的合成输入。
      
      ## 准备评测包
      
      为同一目标建立匿名 `baseline` 与 `candidate` 包。除候选 reference/rubric/fixture 外保持任务、上游限制和
      交付格式一致。任务组合应覆盖候选声称适用的语境、一个边界语境、一个可能反例,以及从编剧到分镜/提示词
      的文本传递;不要使用来源人物、句子、情节顺序或罕见设定组合。
      
      每个任务提供:
      
      - 用户能自然提出的创作或审查请求;
      - 完全合成的故事约束与已有文本产物;
      - 允许修改和禁止修改的边界;
      - 需要提交的故事、剧本、资产/连续性、分镜或提示词文本;
      - 对缺失信息的处理要求;
      - 禁止连接非公开来源和禁止生成、查看媒体的声明。
      
      候选作者写任务,但不要写标准答案。由不知匿名映射的协调者分配版本并保存原始输出。
      
      ## 运行盲测
      
      1. 为每个任务启动干净上下文的 fresh agent。
      2. 以真实用户口吻要求它使用分配到的匿名 skill 完成任务,不说明正在测试哪条规则。
      3. 不补充候选作者的解释;若 agent 提问,只提供预先允许、两个版本一致的信息。
      4. 保存 prompt、skill 版本 hash、输入 hash、原始输出、工具调用摘要和未完成原因;这些运行
         provenance 由协调者单独保存,不直接附在 reviewer-facing 创作输出中。
      5. 换新上下文运行对照,避免上一轮结果、文件或 reviewer 意见污染。
      6. 生成 reviewer-facing 匿名副本:去掉绝对路径、包目录、工具读取清单、arm 身份和版本映射,
         只保留任务要求的创作产物与不泄漏角色的范围声明。路径 attestation 不能进入盲评正文。
      7. 对匿名副本做 hash 和泄漏扫描,再在揭盲前完成逐项评审与偏好理由。
      
      可用确定性工具核对 hash、文件隔离、格式和泄漏扫描;剧情因果、题材适配、人物行动、镜头意图与模板感
      必须由 reviewer 阅读判断,不能由关键词分数代替。
      
      ## 盲评 rubric
      
      Reviewer 针对具体证据比较,不靠总分自动胜出:
      
      - `dramatic_reasoning`:期待、阻碍、行动、信息变化与兑现是否构成可解释因果;
      - `character_agency`:人物是否用符合处境的可表演行动推进,而非被机制搬运;
      - `genre_transfer`:是否服务当前题材/受众承诺,而非复制单一题材表皮;
      - `boundary_judgment`:在反例或不适用语境能否换法、缩窄或拒绝套用;
      - `production_translation`:剧本意图传到资产、连续性、分镜、关键帧与提示词时是否保持;
      - `creative_variance`:不同任务是否出现有意义的机制变体,而非同句式、同节拍和同镜头模板;
      - `instruction_cost`:候选是否增加无关流程、过度解释或妨碍创作;
      - `privacy_and_scope`:是否只用合成/公开材料、无来源指纹、无连接尝试、无媒体调用。
      
      每项记录输出中的位置、影响、偏好与置信度。若两者各有优势,说明候选应缩窄到哪些条件;
      若差异来自偶然文风或执行失败,结果保持 inconclusive,不以票数强行晋升。
      
      ## Independent reviewer handoff
      
      揭盲前,只把 reviewer-facing 匿名输出、合成任务、匿名包 hash、泄漏扫描结果和公开 rubric
      交给独立 reviewer。Reviewer 写完逐项偏好、边界问题与初步 verdict 后才冻结评审并揭盲。
      
      揭盲后再提供版本映射、公共候选包、无敏感内容的证据摘要、冲突与边界清单,用于核对两个包是否
      只差目标改动以及公共 diff 是否与已评内容一致。协调者单独保存的绝对路径、工具调用和运行证明
      仍不复制进公开评测记录;只有需要复核隐私证明且 reviewer 同样获得授权时,才在隔离区查看映射。
      不得把私有卡复制进公共评测记录。
      
      Reviewer 必须回答:
      
      - 任务是否真实检验候选,而非提示答案?
      - baseline 与 candidate 是否除目标改动外等价?
      - 候选增益是否落在其声称的适用范围?
      - 边界任务是否显示 agent 会判断而不是机械匹配?
      - 是否存在泄漏、近似复刻、题材污染或公开运行依赖?
      - 应 promotion、narrow-and-retest、hold 还是 retire,理由和证据是什么?
      
      ## 结果与生命周期
      
      `promotion` 需要明确的独立批准和可回滚的最小公共 diff;`narrow-and-retest` 回到候选边界与合成任务;
      `hold` 保留问题和下一次对照意图;`retire` 记录无增益、过拟合、误导或边界失效原因。
      任何结果都不能用频次、平均分或单个偏好数字替代 reviewer 的证据说明。
      
    • cards-and-coverage.md 10.7 KB
      # 私有卡片与 Coverage Matrix
      
      ## 内容导航
      
      - 卡片共通纪律
      - Observation card schema
      - Decision card schema
      - 完全合成例子
      - 题材 × 机制 coverage matrix
      
      ## 卡片共通纪律
      
      卡片只保存在维护者指定的隔离工作区。用随机内部 ID、内容 hash 或抽象 locator 追溯证据;
      不要在卡片之外复制整段剧本。观察和解释分栏,未知保持未知。一个项目要先通读完整文本链再制卡,
      不能把搜索命中当作完整上下文。
      
      `genre_axes` 描述题材、受众承诺和情绪合同;`mechanism_axes` 描述实现机制,不把桥段名当机制。
      `evidence` 记录能复核的位置与观察,不记录可识别原文。`counterevidence` 即使为空也必须解释寻找范围。
      先按项目实际存在的层还原 `version_refs`,只记录读到的版本引用,并把缺层放进 `missing_layers`;
      再判断每层记录的 `source_role`:创作来源、
      派生投影、修改请求、执行任务或结果证据不能互相冒充。`creator_overrides` 单列,避免把创作者的明确取舍
      误读成系统规律。提示词存在、任务成功或提交次数只说明
      流程活动,不能填进 `observation_evidence` 冒充效果证明。
      
      `observation_kind` 与证据必须配套,而不是任选标签:纯文本链固定为 `none`;输入参考观察使用
      `input_reference`;生成结果观察使用 `generated_result`。后两者必须把 `evidence_mode` 写成
      `creator_reported` 或 `authorized_media_inspection` 并填写对应的 `observation_evidence`;没有这份证据时
      退回 `none`,只能提出文字风险,不能进入生产校准。这里的 `media_observed` 专指**制卡的 maintainer
      agent 自身**是否看过媒体;本 skill 只消费文字链,因此始终为 `false`。创作者或另一个获授权观察者
      是否看过媒体,写在 `observer_report.observer_media_observed` 并明确归因,不能借此声称本 agent 看过。
      一张卡不能混合输入参考与生成结果观察;一条提示词同时承担多个职责时也分卡记录,避免把
      identity、style、composition 等责任压成一个含糊的 `prompt_role`。
      
      ## Observation card schema
      
      ```yaml
      card_type: observation_card
      card_id: obs-internal-id
      source_project_ref: opaque-project-ref
      chain_read:
        available_layers: [brief, story, episode_map, screenplay, assets, continuity, image_prompt_text, storyboard_text, video_prompt_text, review]
        missing_layers: []
        version_refs:
          - layer: screenplay
            ref: opaque-version-ref
          - layer: storyboard_text
            ref: opaque-version-ref
        creator_overrides: [bounded-override-or-none]
      genre_axes:
        surface_genre: abstract-label
        audience_promise: abstract-promise
        emotional_contract: abstract-contract
      production_axes:
        production_form: abstract-form-or-unknown
        visual_style_axes: [observable-shape-material-light-or-motion-axis]
        scene_function: abstract-scene-function
        prompt_role: identity | geography | composition | style | state | action | performance | camera | sound | none
      mechanism_axes: [mechanism-label]
      observation:
        setup_state: what-the-audience-can-understand
        pressure_or_question: dramatic-problem
        character_action: playable-action
        information_change: audience-state-change
        turn_or_payoff: observable-dramatic-result
        downstream_translation: how-text-production-layers-preserve-or-alter-intent
      evidence:
        direct_observations:
          - locator: opaque-layer-and-record-ref
            source_role: creative_source | derived_projection | revision_request | execution_task | input_reference_observation | generated_result_observation | other_result_evidence
            note: paraphrased-observation-without-source-wording
        agent_interpretation: bounded-causal-reading
        unknowns: []
      ```
      
      共通头部的 `evidence.direct_observations` 只记录文本、记录版本和层间投影链;媒体尾段里的
      `observation_evidence.direct_observations` 只记录授权观察者在所列区域或时间段实际看见/听见的现象。
      不要把同一句发现复制到两处,也不要用后者保存任务状态、提示词摘要或因果解释。
      
      在上述共通头部后,按实际证据**恰好选择下面一个完整尾段**,不要追加到另一个尾段,也不要保留
      重复 YAML key。允许的取值关系是
      `evidence_mode: none | creator_reported | authorized_media_inspection`。
      
      ### none evidence fragment
      
      ```yaml
      media_observed: false
      observation_kind: none
      evidence_mode: none
      limitations: [text-only-chain-does-not-prove-rendered-result]
      counterevidence:
        searched: what-was-checked
        findings: []
        alternate_explanations: []
      privacy:
        contains_source_wording: false
        contains_identifiers: false
        public_eligible: false
      confidence: tentative | supported | conflicted
      ```
      
      纯文本卡不建立一组全空的媒体字段。
      
      ### generated_result evidence fragment
      
      ```yaml
      media_observed: false
      observation_kind: generated_result
      evidence_mode: creator_reported | authorized_media_inspection
      observer_report:
        observer_ref: opaque-creator-or-authorized-observer
        observer_media_observed: true
      observation_evidence:
        observed_media_ref: bounded-media-locator
        prompt_or_spec_refs: [exact-versioned-record-ref]
        reference_slot_conditions: [stable-slot-id-order-and-ref-set]
        production_configuration: bounded-project-configuration-or-unknown
        bounded_regions_or_intervals: [what-was-actually-observed]
        direct_observations: [creator-attributed-or-inspector-observation]
        limitations: [unseen-or-uncertain-content]
        valid_only_for: exact-project-prompt-reference-and-configuration-versions
      counterevidence:
        searched: what-was-checked
        findings: []
        alternate_explanations: []
      privacy:
        contains_source_wording: false
        contains_identifiers: false
        public_eligible: false
      confidence: tentative | supported | conflicted
      ```
      
      ### input_reference evidence fragment
      
      ```yaml
      media_observed: false
      observation_kind: input_reference
      evidence_mode: creator_reported | authorized_media_inspection
      observer_report:
        observer_ref: opaque-creator-or-authorized-observer
        observer_media_observed: true
      observation_evidence:
        observed_media_ref: bounded-media-locator
        input_reference_refs: [exact-versioned-reference-record-ref]
        bounded_regions_or_intervals: [what-was-actually-observed]
        direct_observations: [creator-attributed-or-inspector-observation]
        limitations: [occlusion-resolution-or-unseen-content]
        valid_only_for: exact-reference-version
      counterevidence:
        searched: what-was-checked
        findings: []
        alternate_explanations: []
      privacy:
        contains_source_wording: false
        contains_identifiers: false
        public_eligible: false
      confidence: tentative | supported | conflicted
      ```
      
      ## Decision card schema
      
      ```yaml
      card_type: decision_card
      decision_id: dec-internal-id
      observation_refs: [obs-internal-id]
      candidate_claim:
        problem: transferable-dramatic-or-production-problem
        heuristic: conditional-option-not-command
        expected_observable_effect: text-level-effect
        preserve_set: [upstream-fact-or-non-target-field]
      classification: bounded_pattern | craft_option | rejected_generalization | conflict_pending
      applies_when:
        genre_axes: [abstract-axis]
        audience_state: required-state
        character_state: required-state
        production_constraints: [text-production-constraint]
      fails_or_changes_when:
        counterexample_refs: [obs-counterexample-id]
        warning_signals: [signal]
        alternatives: [alternative-mechanism]
      conflicts:
        competing_claims: []
        resolution_or_open_question: explanation
      sampling_role:
        matrix_cells: [genre-axis-x-mechanism-axis]
        next_contrast_to_read: abstract-sampling-intent
      decision:
        status: hold | synthesize | narrow | reject | propose
        rationale: semantic-judgment-not-frequency
      review:
        reviewer_ref: null
        reviewed_at: null
        notes: []
      ```
      
      ## 完全合成例子
      
      下例由零构造,只演示抽象层级,不对应任何来源项目:
      
      ```yaml
      card_type: observation_card
      card_id: obs-synthetic-001
      source_project_ref: synthetic-only
      chain_read:
        available_layers: [brief, story, episode_map, screenplay, assets, continuity, image_prompt_text, storyboard_text, video_prompt_text, review]
        missing_layers: []
        version_refs:
          - layer: project
            ref: synthetic-project-v1
          - layer: screenplay
            ref: synthetic-script-v1
          - layer: storyboard_text
            ref: synthetic-board-v1
        creator_overrides: [none]
      genre_axes:
        surface_genre: community-workplace-comedy
        audience_promise: overlooked-newcomer-earns-agency
        emotional_contract: embarrassment-turns-into-earned-recognition
      mechanism_axes: [public-misreading, delayed-capability-proof]
      observation:
        setup_state: the-audience-knows-the-newcomer-notices-a-routing-error
        pressure_or_question: speaking-up-risks-looking-incompetent
        character_action: the-newcomer-quietly-reroutes-one-delivery
        information_change: coworkers-see-the-result-before-the-reason
        turn_or_payoff: ridicule-reverses-only-after-a-specific-consequence
        downstream_translation: shots-preserve-who-knows-what-and-prompts-stage-the-action-before-the-reaction
      evidence:
        direct_observations:
          - locator: synthetic-screenplay-scene-03
            source_role: creative_source
            note: action-causes-visible-result-before-explanation
        agent_interpretation: withholding-the-reason-keeps-the-proof-dramatic-rather-than-verbal
        unknowns: [whether-a-warmer-genre-needs-a-softer-public-reaction]
      media_observed: false
      observation_kind: none
      evidence_mode: none
      limitations: [synthetic-text-only-example]
      counterevidence:
        searched: synthetic-alternate-scene
        findings: [early-explanation-removes-the-misreading-but-improves-closeness]
        alternate_explanations: [specific-consequence-may-matter-more-than-information-order]
      privacy:
        contains_source_wording: false
        contains_identifiers: false
        public_eligible: false
      confidence: tentative
      ```
      
      对应 decision card 应把结论限定为一个可选机制:当观众已理解人物能力、场内人物仍误读、且后果能被表演时,
      可先呈现行动后果再解释原因;若题材承诺亲密协作或误读会破坏人物好感,就改用共同发现。不得写成
      “逆袭题材必须延迟解释”。
      
      ## 题材 × 机制 coverage matrix
      
      矩阵每一格使用以下记录,不用计数替代判断:
      
      ```yaml
      cell_id: genre-axis-x-mechanism-axis
      genre_and_promise: abstract-genre-plus-audience-promise
      mechanism: dramatic-or-production-mechanism
      supporting_observation_refs: []
      opposing_observation_refs: []
      boundary_notes: []
      conflicts_or_alternatives: []
      chain_gaps: []
      confidence: empty | tentative | supported | conflicted
      next_sample_intent: contrast-or-gap-to-seek
      ```
      
      选样仪表可以显示各轴是否为空、哪些项目链缺层、哪些卡片互相冲突;它只能触发下一轮定性阅读。
      禁止把格内项目数、题材占比、评分均值或高频词直接转换成写作公式、强制阈值或质量排序。
      
    • promotion-ledger.md 3 KB
      # 去标识 Promotion Ledger
      
      Promotion ledger 记录“哪项公共规则为什么被晋升、缩窄、暂缓或退休”,让维护者能复核
      匿名评测、定位准确公共 diff 并回滚。它不是私有证据摘要,也不是排行榜。
      
      ## 记录边界
      
      - 不得记录私有来源定位、连接信息、项目/人物名称、原句、稀有设定组合或私有卡片引用。
      - 只引用完全合成的任务、匿名输出、公共 skill 版本和独立 verdict;原始私有证据继续留在
        授权隔离区,不进入 ledger。
      - 不能用脚本给创作质量打分。脚本只能计算 hash、检查字段和隔离;题材适配、人物行动、
        制作翻译、边界判断与模板感由 fresh agent 产出、independent reviewer 阅读说明。
      - `hold` 与 `retire` 同样记录,不能只保留成功故事。没有可复核的匿名产物时不得写
        `promotion`,只能补齐证据或保持 `hold`。
      
      ## 每个事件的最小形状
      
      ```yaml
      event_version: 1
      event_id: public-safe-random-id
      rule_id: STY-or-other-public-rule-id
      decision: promotion | narrow-and-retest | hold | retire
      claim_scope: conditional-public-claim-with-applies-and-fails-boundaries
      public_change:
        public_diff_hash: sha256-of-reviewed-public-diff
        baseline_skill_hash: sha256-of-anonymous-baseline-package
        candidate_skill_hash: sha256-of-anonymous-candidate-package
      evaluation:
        synthetic_task_refs:
          - task_id: synthetic-task-id
            input_hash: sha256
            coverage_role: claimed-context | boundary | counterexample | transfer
        baseline_output_hashes: [sha256]
        candidate_output_hashes: [sha256]
        executor_context_refs:
          - arm: anonymous-arm-a
            context_ref: runtime-context-id
            fresh: true
          - arm: anonymous-arm-b
            context_ref: runtime-context-id
            fresh: true
      review:
        reviewer_context_ref: independent-runtime-context-id
        independent: true
        verdict: promotion | narrow-and-retest | hold | retire
        evidence_summary: public-safe-comparison-of-specific-output-behavior
        counterexample_result: handled | overapplied | inconclusive
      privacy:
        synthetic_only: true
        source_wording_present: false
        private_locator_present: false
      rollback:
        supersedes: prior-event-id-or-null
        revert_target: public-commit-or-diff-hash
        retire_trigger: observed-overreach-no-gain-or-new-counterexample
      ```
      
      ## 写入与复核
      
      先冻结 synthetic input、两个匿名 skill 包和输出 hash,再由不了解匿名映射的 reviewer 完成
      逐项比较。揭盲后才写版本映射和 `verdict`。Ledger 行可以进入维护者受控的可版本化记录,
      但原始输出是否公开由隐私检查决定;只有 hash 不能替代 reviewer 的证据说明,也不能证明
      上下文确实 fresh。
      
      公共 reference 变更、rubric、synthetic fixture 与 ledger 事件必须指向同一条件式 claim。
      若后续证据要求缩窄,新增 superseding 事件并保留旧决定;不要原地改写历史。执行回滚时,
      先撤销准确公共 diff,再让受影响规则和 fixture 指向新事件,最后用新的匿名任务重跑审查。
      
    • prompt-production-learning.md 3.5 KB
      # 题材、画风、场景与提示词 Know-how 学习
      
      本流程扩展完整项目链阅读,专门积累“在什么题材承诺、制作形态、视觉方向和场景职责下,
      哪种提示词机制可能解决什么问题”。它不做提示词词频、风格代码排行或任务成功率分析。
      
      ## 选样矩阵
      
      目的性选样同时记录五个轴,缺失项保持 unknown:
      
      1. **题材/观众承诺**:爽感、悬念、亲密、喜剧、生活观察、评论讲述等;
      2. **制作形态/视觉语言**:实拍、二维、三维、绘制等项目自述,以及可观察的形、材质、光色、
         边缘、密度和运动预算;风格代码或供应商名不是结论;
      3. **场景功能**:亮相、谈判、证据揭示、亲密冲突、动作任务、群像、过渡、结尾落点等;
      4. **提示词职责**:身份、地点地理、构图、风格、状态、手物接触、动作、表演、摄影、声音;
      5. **版本角色**:创作来源、派生投影、修订请求、外部执行文本、授权观察或运营状态。
      
      矩阵每格保存支持卡、反例卡、失败边界、未知和下一样本意图,不保存“最佳模板”或频次胜率。
      
      ## 沿完整链阅读提示词
      
      按同一项目与版本追踪:故事/场次意图 → 剧本事实 → 资产身份/地理/状态 → 场次导演选择 →
      关键帧/图片规格 → 动作/表演/摄影/声音提示词 → 创作者修订请求 → 授权文字观察(若有)。
      
      分别判断上游必须保持什么、提示词新增了什么执行选择;描述是在保护身份/地理/边界,还是重复
      堆泛化画质词;修订改变的是观看节奏、空间、动作量、表演信号、光线还是参考策略;同一机制在
      别的题材、画风或场景功能下为何会失效。
      
      不能用批量关键词命中代替通读。agent 要解释观众状态、人物策略、空间后果与提示词取舍。
      
      ## 生产观察的证据强度
      
      - `input_reference` 只支持参考准入、可见文字/水印、裁切、身份或地理事实;
      - `generated_result` 只有绑定准确 prompt/spec hash、稳定参考 `slot_id/order`、production config、
        观察方法、区域/时间段和限制,才能支持该项目条件内的候选校准。
      
      任务成功、URL、提交次数、重试字段、审核错误或 prompt 存在都不能证明内容质量。没有可信媒体
      观察时写 `media_observed: false`,只能研究文本链与修订意图。
      
      ## 形成可迁移候选
      
      把表层词句压缩成:
      
      `观众状态 → 场景问题 → 提示词/导演机制 → 可观察信号 → preserve_set → 失效边界`
      
      例如“多人同时表现”可压成注意竞争问题,候选机制是只保留一个主要动作、给其他角色不同的
      receive/mask/choice,并声明 attention handoff;它不应被写成“所有群像都只能一个动作”。
      
      公共候选必须换用全新人物、题材、场景和措辞,并与反例一起进入盲测。不要迁移供应商参数、
      编号、原句、罕见组合或来源路径;也不要把某个项目的“多空镜、少远景、无 BGM”直接升为规则。
      
      ## 修订与晋升
      
      项目内校准每次只改变诊断所需变量,说明联动项和 `preserve_set`。跨项目 know-how 则继续走
      去标识、de-copy、合成 fixture、fresh-agent blind eval 与 independent reviewer;无增益、诱发
      模板化或出现反例时 narrow、hold 或 retire。整个过程不新增数据库 crawler、语义匹配器或质量
      评分脚本。
      
    • synthesis-and-promotion.md 5.4 KB
      # 去标识、合成与知识生命周期
      
      ## 内容导航
      
      - 从观察到候选
      - 反例、冲突与边界
      - 去标识与 de-copy
      - 公共候选包
      - Promotion gate
      - Retire 与回溯
      
      ## 从观察到候选
      
      先用完整项目链解释一次机制如何工作,再寻找有意义的对照。候选描述问题、条件、可选动作、
      预期的文本可观察效果和停止使用的信号。它不是对源项目的摘要,也不是“爆款公式”。
      
      采用 agent 的语义判断来区分:
      
      - 题材表皮与观众承诺;
      - 桥段名称与实际戏剧机制;
      - 同时出现与因果作用;
      - 编剧意图与下游制作翻译;
      - 某个项目有效与跨语境可迁移。
      
      统计仅用于发现尚未阅读的矩阵格、版本异常、对照缺口或待复核记录。频次不能证明因果,
      低频不能证明无效,高分项目中的做法也不能自动成为规范。
      
      先辨认来源角色再解释结果:`prompt` 可能只是输入,`userPrompt` / `reSubmit` 可能是修改请求,
      `task success` 只证明一次执行完成。它们都不能证明创作或媒体结果质量,也不能替代有界的
      `observation_evidence`。若没有获授权的媒体检查或可信的创作者/受众结果证据,结论只能声称文本层面的
      可执行性、连续性或意图保留,不能声称画面好看、表演有效或成片成功。
      
      ## 反例、冲突与边界
      
      对每条候选主动提出:
      
      1. 在什么相邻题材或人物关系里会伤害原有观众承诺?
      2. 同样结果是否可能来自表演动作、信息顺序、角色关系或镜头承接中的另一项?
      3. 上游剧作成立时,下游提示词是否把它解释过度、写成旁白或制造不可拍要求?
      4. 一个看似失败的例子是否因为缺层、版本错配或执行偏差,而不是机制本身?
      5. 新证据是在否定候选,还是要求缩窄条件?
      
      不要以多数表决解决矛盾。能够解释差异时写入 `applies_when` 和 `fails_or_changes_when`;
      无法解释时保持 `conflict_pending`,继续目的性选样或拒绝晋升。
      
      ## 去标识与 de-copy
      
      按以下顺序处理候选:
      
      1. 删除连接信息、机器位置、源名称、内部 ID、人员、项目、角色、组织与专有设定。
      2. 删除原句和连续措辞;只保留 agent 对因果、观众状态、动作与制作约束的抽象解释。
      3. 打散罕见的题材 × 人物关系 × 场景 × 道具 × 转折组合,避免组合指纹。
      4. 将数值改为功能描述,除非数值本身是公开格式契约。
      5. 从零设计另一题材、另一关系、另一空间与另一表演动作的合成例子。
      6. 反向比较候选与私有卡:若仍能凭独特顺序、用词或组合认回来源,继续抽象或放弃。
      7. 隔离保存映射,只供授权审查;公共候选不携带映射。
      
      去标识不等于换名字。只改人名、地名、性别或时代仍是复刻;必须改变表层实现,保留的只能是
      可解释的创作问题、条件、机制和边界。
      
      ## 公共候选包
      
      一次 proposal 包含彼此对齐的最小集合:
      
      - `reference_proposal`:要解决的问题、条件式 heuristic、适用/失效边界、替代方案;
      - `rubric_proposal`:reviewer 能从公开文本定位的正反证据、误报保护和严重程度建议;
      - `synthetic_fixture_proposal`:全新人物、题材、场景与措辞,包含合格、边界或失败变体;
      - `evaluation_brief`:基线与候选预期差异、可能副作用、应测试的题材迁移;
      - `privacy_attestation`:说明无源名称、原句、连接信息、组合指纹和非必要精确值;
      - `rollback_note`:怎样撤销、缩窄或替换而不破坏其他公共规则。
      
      proposal 留在维护者 staging 区直至完成盲测与独立审查。公共 runtime 只能消费已晋升的静态、去标识资料,
      不能回查非公开来源,也不能借 fixture 请求媒体服务。
      
      ## Promotion gate
      
      Promotion 必须同时满足:
      
      - 证据来自完整项目链的定性阅读,而不是搜索片段或聚合统计;
      - 有能挑战候选的反例、冲突分析和明确适用边界;
      - 候选经过语义抽象、去标识与 de-copy,合成例子无法指回来源;
      - reference、rubric 和 synthetic fixture 描述同一可观察行为;
      - fresh-agent blind forward eval 显示实际增益,且没有明显模板化或题材污染;
      - 版本链、创作者覆盖、来源角色、`media_observed` 与适用的 `observation_evidence` 均已声明,且未把
        prompt、task success、userPrompt 或 reSubmit 当作质量证明;
      - independent reviewer 与候选作者角色分离,并明确批准最小改动;
      - 公共运行不需要连接、凭据、私有卡或媒体生成。
      
      不设项目数、出现率或平均分阈值。证据是否足够由差异性、可反驳性、链路完整度和评测表现共同判断,
      并由独立 reviewer 解释,而不是由计数器放行。
      
      ## Retire 与回溯
      
      当新反例揭示规则过宽、盲测不再有增益、rubric 频繁误报、候选诱发机械套用或生产边界改变时:
      
      1. 冻结旧候选的继续晋升或使用;
      2. 记录公开可见的失败模式和受影响范围,不附私有证据;
      3. 判断缩窄、被另一 heuristic supersede,还是 retire;
      4. 用新的合成任务重跑盲测与独立审查;
      5. 保留版本、理由和回滚关系,避免未来重复引入同一问题。
      
      退休不是删除不利证据。私有卡按维护者保留策略处理;公共决策记录只保留不泄漏来源的理由。
      
  • SKILL.md 7.8 KB
    ---
    name: short-drama-knowhow
    description: 维护者专用的短剧 know-how 学习、验证与生命周期治理。仅在维护者明确要求从其当前会话提供的授权只读文本源学习完整短剧项目链,并把私有观察逐步转成去标识、去复刻、经盲测与独立审查的公共 reference、rubric 或 synthetic fixture 候选时使用;不用于普通创作、公开运行时取数、媒体生成或粗略数据分析。
    license: MIT
    ---
    
    # 短剧 Know-how 学习
    
    把学习过程当作编剧、漫剧工作室与编导共同参与的定性研究,而不是词频挖掘。
    先理解完整项目如何把戏剧意图传递到可执行的文本制作规格,再决定哪些知识可迁移。
    
    ## 开始前锁定边界
    
    只在维护者主动调用本 skill,且当前会话已经提供授权的只读访问时读取非公开来源。
    把连接细节、凭据、源名称和私有卡片留在维护者指定的隔离工作区;不得写入本 skill、
    公开技能树、公共候选或评测夹具。没有授权或无法确认只读时停止来源读取,只能用合成材料演练流程。
    
    本流程只研究文本及其版本关系。可读创意简报、故事结构、剧本、资产/连续性台账、图片提示词、
    分镜/关键帧文字、视频提示词、审查与修订记录;不生成、渲染、下载或检查图像、音频或视频。
    公开运行时永不连接非公开来源,也不承担任何媒体生成。
    
    ## 核心原则
    
    - 让 agent 判断题材语境、人物欲望、因果、信息差、情绪推进、表演动作、镜头意图与制作取舍。
    - 只把校验格式、比较文件、查重与隐私扫描等确定性步骤交给现有工具;不要为创作语义写规则匹配脚本。
    - 统计只用于描绘可选样本、发现覆盖缺口、寻找异常与安排下一次阅读;不得从频次、排名或相关性直接推出创作规则。
    - 一条候选知识必须同时携带证据、反例或失败情形、冲突解释、适用边界和置信度;“常见”不等于“有效”。
    - 每次只提出可审查的最小公共改动;未经盲测与独立审查不得直接进入公共 skill。
    
    ## 工作流
    
    ### 1. 确立只读授权与隔离工作区
    
    记录本轮目的、允许读取的文本范围、禁止读取的内容、输出位置和销毁要求。测试一次只读行为,
    但不回显连接信息。建立私有研究目录与单独的去标识候选目录;公共目录起初保持不变。
    
    ### 2. 以覆盖缺口选样
    
    先查看维护者允许的最小索引或目录信息。按题材、受众承诺、核心机制、篇幅阶段、制作形态、
    视觉语言、场景功能、提示词职责、完成度与修订状态寻找缺口、对照组和反常样本。统计只能帮助
    “下一部读什么”,不能回答“应该怎么写”。
    优先形成有差异的目的性样本,而不是只读最热门、最多见或最方便查询的项目。
    
    ### 3. 定性通读完整项目链
    
    逐个项目从上游意图读到下游文本交付:创意/改编约束 → 故事引擎与分集设计 → 单集剧本 →
    角色、场景、道具与连续性 → 图片提示词 → 分镜与关键帧文字 → 视频提示词 → 审查、修订和交付说明。
    若某层不存在,明确记为缺失,不用别的项目或常识补齐。
    
    沿同一承诺追踪:怎样建立期待、怎样制造阻碍和信息差、人物用什么可表演行动推进、转折怎样被铺垫,
    以及镜头/提示词怎样保留而不是改写剧作意图。完整阅读后才写卡,不用批量关键词命中代替阅读。
    卡片字段与合成例子见 [cards-and-coverage.md](references/cards-and-coverage.md)。
    
    ### 4. 写私有 observation / decision cards
    
    先写 observation card,严格区分直接观察、agent 解释与未知;再写 decision card,记录是否形成候选、
    为什么缩小适用范围、有哪些替代解释。每张卡用不泄漏内容的稳定内部引用绑定同一项目链,
    但私有卡片永不进入公共技能包。
    
    ### 5. 构建题材 × 机制 coverage matrix
    
    用“题材/受众承诺”作为一轴,用“期待建立、冲突升级、信息释放、关系转向、反转兑现、集尾牵引、
    表演动作、镜头承接、连续性”等机制作为另一轴;提示词研究再叠加制作形态/视觉语言、场景功能、
    提示词职责与版本角色。每格记录支持卡、反例卡、边界、缺口和下一样本,
    不填出现次数或成功率。矩阵格式见 [cards-and-coverage.md](references/cards-and-coverage.md)。
    
    ### 6. 用反例、冲突与适用边界压缩结论
    
    主动寻找同机制失败、同题材例外、同结果的替代解释,以及上游有效但下游不可制作的情形。
    冲突未解释时保持候选,不做多数表决。把“总是如此”改写成“在这些观众承诺、人物状态和制作约束下,
    这项机制可能解决这个问题;出现这些信号时应换法或不用”。详细判别见
    [synthesis-and-promotion.md](references/synthesis-and-promotion.md)。
    
    ### 7. 去标识与 de-copy
    
    删除或抽象源名称、人物名、专有设定、原句、罕见组合、精确数值、路径、地址、标识符和连接信息。
    把表层桥段拆成“观众状态 → 戏剧问题 → 可选机制 → 可观察效果 → 失败边界”,再用全新的题材、人物关系、
    场景和措辞重建例子。若只有复述原内容才能表达,就不进入公共候选。
    
    ### 8. 形成公共 reference / rubric / synthetic fixture proposal
    
    每个候选包同时提出:简洁 reference 改动、能定位证据与失败模式的 rubric、完全合成且与任何来源不近似的
    fixture,以及预期受益任务和潜在副作用。proposal 先留在维护者 staging 区,不直接改 public suite。
    公共候选不得要求运行时访问非公开来源,不得声称文本能证明真实媒体效果。
    
    ### 9. 做 fresh-agent blind forward eval
    
    让没有读取私有卡片、原始项目和预期答案的 fresh agent,仅用公共基线或匿名候选之一完成同一组合成任务。
    盲评其剧作判断、题材适配、制作可执行性、变体能力和是否机械套模板。执行
    [blind-forward-eval.md](references/blind-forward-eval.md);不要把候选作者的结论泄漏进 prompt。
    
    ### 10. 交给 independent reviewer
    
    由未参与本轮摘取、合成或候选写作的 reviewer 复查证据充分性、反例、适用边界、去标识、de-copy、
    盲测设计与公共运行边界。候选作者不得自审放行;有未解决的泄漏、近似复刻、机械化或证据断层即退回。
    
    ### 11. promotion / retire
    
    只有候选通过 fresh-agent blind forward eval 和 independent reviewer,且 reference、rubric、synthetic fixture
    彼此一致,才能由维护者把最小改动 promotion 到公共资料。保留不含私密内容的决策记录与回滚说明。
    后续反例证明候选过宽、盲测无增益或诱发模板化时,缩窄、替换或 retire;不要靠沉默删除掩盖知识变化。
    
    ## 按需读取
    
    - 写私有卡、合成例子或 coverage matrix 时读
      [cards-and-coverage.md](references/cards-and-coverage.md)。
    - 判断能否去标识、如何处理冲突或准备 promotion / retire 时读
      [synthesis-and-promotion.md](references/synthesis-and-promotion.md)。
    - 设计 fresh-agent blind forward eval、盲评和 reviewer handoff 时读
      [blind-forward-eval.md](references/blind-forward-eval.md)。
    - 准备 promotion / hold / retire,或需要让公共规则的评测与回滚证据可重放时读
      [promotion-ledger.md](references/promotion-ledger.md)。
    - 学习不同题材、画风、场景与图片/视频提示词机制,或区分修订请求、输入参考观察和生成结果观察时读
      [prompt-production-learning.md](references/prompt-production-learning.md)。
    
    不要预加载所有 reference;只读当前阶段需要的一份。
    

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