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Narrative To Screen Reader
ASecurity将叙事文本转化为影视开发阶段可用的多用途读本。适用于长会话角色扮演记录、短篇小说、中长篇片段、剧情大纲、剧本初稿、互动叙事等;当用户要求"剧本解读、演员读本、导演阐述、影视化分析、改编分析、短篇小说转影视开发文档、故事转剧本前置分析、给演员/编剧/导演/制片看的分析、AI 剧本化提示包"等任务时触发。输出可按目标受众区分:完整开发读本、演员读本、编剧改编读本、导演视听读本、制片摘要、AI 剧本化提示包、快速诊断。
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- Added November 7, 2026
Security analysis
100/100Pro scans all 13 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add Wanfeng1028/muse --skill narrative-to-screen-reader --agent claude-codeAre you the author of Narrative To Screen Reader?
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/wanfeng1028-narrative-to-screen-reader)---
name: narrative-to-screen-reader
version: 2.1.0
description: 将叙事文本转化为影视开发阶段可用的多用途读本。适用于长会话角色扮演记录、短篇小说、中长篇片段、剧情大纲、剧本初稿、互动叙事等;当用户要求"剧本解读、演员读本、导演阐述、影视化分析、改编分析、短篇小说转影视开发文档、故事转剧本前置分析、给演员/编剧/导演/制片看的分析、AI 剧本化提示包"等任务时触发。输出可按目标受众区分:完整开发读本、演员读本、编剧改编读本、导演视听读本、制片摘要、AI 剧本化提示包、快速诊断。
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# Narrative to Screen Reader
## 两个基础认知
> **第一:先有故事,才有后续开发。**
> 没有人物动机、冲突、场景,只有概念宣言或情绪堆砌的文本,不具备影视开发基础。快速诊断是所有输出的第一步。
> **第二:不是所有文本都能直接影视化。**
> 有些文本核心成立但骨架太薄;有些有情绪但缺人物;有些只是场景序列;有些内容不可开发。A/B/C/D/D0 诊断等级就是对这一点的判断。
这个 Skill 的工作是:**先判断文本到了哪一步,再告诉用户下一步能做什么、不能做什么。**
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把叙事文本转成影视开发读本。不是复述剧情,也不是直接改写剧本,而是先读懂文本,再把人物、潜台词、动作、物件、空间、视听母题和剧本化风险翻译成影视开发语言。
## 最高原则
1. **基于原文证据**:先读原文,不凭记忆、套路或摘要下结论。长文本分批读取并提取关键节点。
2. **事实、推断、建议分层**:区分原文事实、基于原文的强推断、影视化建议;不要把推演写成事实。
3. **解读优先,不急改写**:这是影视开发前置分析,不是正式剧本化。
4. **框架先于诊断**:先回答"这是谁的故事——谁在动,谁在变",确认叙事主体与框架后再展开诊断。同一文本在不同框架(成长/爱情/复仇/群像/行业/命题)下会得出系统性不同的结论;框架由用户最终确认,agent 只提供推断与选项,不得自行拍板。
5. **按文本类型调整策略**:长会话、小说、大纲、剧本初稿、片段、互动文本使用不同重点。长会话/对话体要先做场景转译,再判断人物厚度是否不均。
6. **按目标受众调整输出**:演员、编剧、导演、制片、AI 的需要不同。重要配角原则上不单独输出读本,而合并进完整开发读本、编剧改编读本和 AI 提示包中处理其功能与必要性。
7. **解释"为什么"**:重点分析角色为什么这么说、为什么不说、为什么这样做、为什么不做。
8. **抓物件链与动作链**:反复出现并被终局回收的物件/动作通常是影视化骨架。
9. **正式输出必须落成 Markdown 文件**:完整开发读本、演员读本、编剧读本、导演读本、制片摘要、AI 剧本化提示包、快速诊断等正式文档一律写入 `.md`;会话中只给摘要和链接。
## 默认工作流
1. **先告诉用户正在做什么**:收到文本后,先说明"我会先读故事,再做快速诊断,判断它适合进入哪一步"。
2. **长文本分批读取**(仅 >50KB 时触发):按下方「长文本分批协议」执行,全部读完后再进入诊断。
3. **叙事主体确认(先于诊断,新增)**:诊断展开前,先回答"这是谁的故事——谁在动,谁在变"。基于文本证据推断叙事主体与框架,按 `references/quick-diagnosis-guide.md` 的「叙事主体确认协议」分三种模式执行:
- **模式 A(用户已指定框架)**:跳过询问;诊断正文开头必须有「框架声明」节,来源标"用户指定"。
- **模式 B(用户未指定,推断置信度高且无实质竞争框架)**:按推断框架写诊断,「框架声明」节标"文本推断"并附推断依据;CHECKPOINT 时把"框架是否正确"列为第一确认项,用户否定则按新框架重出诊断。
- **模式 C(用户未指定,存在实质竞争框架,如成长 vs 爱情、群像 vs 单核)**:先输出「框架推断卡」(叙事主体推断+候选框架+各框架下诊断结论的偏差预告),**强制暂停等待用户确认后再写诊断正文**。此暂停不得与 CHECKPOINT 合并执行。
4. **先做快速诊断**:无论用户点名要哪个模块,默认先输出快速诊断,按已确认的框架执行。扫描原文证据:提取主要人物、关键场景、关键台词、物件链、动作链、空间链、关系转折与终局。若是对话体/长会话,先把轮次转成戏剧单元,再判断是否存在"核心对象厚、参与者角色薄"的情况。
5. **🔴 CHECKPOINT(强制暂停)**:诊断完成后,**必须**展示诊断结果并等待用户确认,才能继续生成任何正式读本。禁止自动连续输出多个模块。唯一例外:用户在对话中已明确说"诊断完直接出 XX 读本";或 D0 级终止(无需确认)。
6. **按路由表加载 references 并推荐模块**:根据诊断等级,按下方「诊断→Reference 加载路由表」加载对应 reference 文件,然后向用户推荐下一步模块。
7. **A 级文本推荐顺序**:默认先出完整开发读本作为母文档;若文本复杂(群像 / 长篇 / 强设定 / 行业剧),建议接着出编剧改编读本;演员读本、导演视听读本、制片摘要可按目标异步输出;AI 剧本化提示包建议最后生成。
8. **默认不直接全套输出**:即使用户一开始要求"全部模块",也先快速诊断并说明推荐顺序;除非文本已评级为 A 且用户明确确认需要整套交付,否则不建议一口气生成全部模块。
9. **生成目标读本**:按受众输出相应文档。
10. **写入 Markdown 文件**:将正式文档保存为 `.md` 文件;会话中只返回诊断摘要、输出清单和文件链接。
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## 🔴 CHECKPOINT 规则
在快速诊断完成之后、生成任何正式读本之前,**必须暂停并等待用户确认**。
注意:模式 C 的「叙事主体确认」先于 CHECKPOINT 单独执行,两者不可合并——框架未定,诊断结论无效;框架错了,重写的是整份诊断,不是个别栏目。
执行方式:
- 展示完整诊断结果(等级、核心判断、推荐模块、不建议模块);
- 明确询问用户:"你想先做哪个模块?"或"确认后我继续生成推荐的模块";
- **禁止**在未收到用户回复的情况下自动进入 Step 8。
唯一例外:
- 用户在本次对话中已明确指定"诊断完直接出 XX 读本";
- D0 级终止(无需确认,直接输出终止说明)。
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## 诊断→Reference 加载路由表
快速诊断完成后,根据等级加载对应 reference 文件。**不要一次性加载全部 references。**
| 诊断等级 | 推荐加载的 references | 说明 |
|:---|:---|:---|
| **A** | `full-development-reader.md` → 按需加载 `actor-reader.md` / `director-visual-reader.md` / `producer-brief.md` / `ai-screenplay-prompt-pack.md` | 完整开发读本优先作为母文档;若文本复杂,追加 `screenwriter-adaptation-reader.md` |
| **B** | `screenwriter-adaptation-reader.md` + `character-reinforcement.md`(如需补强) | 先补结构/人物,再考虑完整开发读本 |
| **C** | `screenwriter-adaptation-reader.md`(开发路径判断版)或 `producer-brief.md` | 先定开发入口,不做完整读本 |
| **D** | `quick-diagnosis-guide.md`(最小重构方案部分) | 只做开发诊断,不加载正式读本 reference |
| **D0** | 不加载任何 reference | 立即终止,只输出终止说明 |
跨模块串联时的上下文管理:
- 当从完整开发读本继续拆演员/导演/制片模块时,可卸载已完成的 reference 以释放上下文;
- `quality-control.md` 和 `file-output-rules.md` 在任何正式输出生成时都应保持加载;
- 如果上下文窗口不足以同时加载多个 reference,优先保留当前任务对应的 reference,其余可在下一轮重新加载。
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## 长文本分批协议
当输入文本 >50KB 时,执行以下分批策略:
1. **分批读取**:每批约 30-40KB,逐批读完。
2. **内部记录**:每批读完后,在内部记录关键节点(人物出场、关系转折、物件出现/回收、场景转换、情绪高点)。不要在每批读完后向用户汇报进度。
3. **全部读完后先输出文本概览**:一句话核心 + 主要人物列表 + 关键场景列表(≤500 字),让用户确认理解无误。
4. **然后进入快速诊断**:基于完整文本概览和内部记录执行诊断。
极端输入处理:
- **<500 字的极短文本**:跳过完整诊断流程,直接做"最小开发可行性判断"(≤300 字),告知用户当前文本是否足以支撑任何读本,如不足则给出具体补写建议。
- **>200KB 的超长文本**:先询问用户是否有明确的分析范围(如"只看第三幕""只看某两个角色的线"),避免无差别全文分析导致上下文溢出。如用户坚持全文分析,按分批协议执行,并在诊断中标注"因文本过长,部分细节可能未充分覆盖"。
## 支持的输出模式
- **完整开发读本**:总体判断、角色档案、关系读本、逐场解读、潜台词表、动作词典、物件链、空间与视听母题、终局判断、第三步提示,并可附"重要配角功能表"。
- **演员读本**:回答"这个人怎么活着、怎么说话、怎么防、怎么靠近、最容易演错成什么"。内容包括角色核心矛盾、外在行为、说话方式、情绪弧线、关键台词潜台词、动作含义、不能演错的地方;必要时区分"标准演员读本"和"补强型演员读本"。
- **编剧改编读本**:回答"该从哪里切进去改、哪些不能动、哪些要扩成戏"。内容包括结构拆解、必须保留/可合并/可删减内容、内心戏转动作、对白保留、改编风险、剧本化清单,并判断重要配角的保留、合并和距离设计。
- **导演视听读本**:回答"这个故事真正该拍的是什么、哪些必须交给镜头和声音、最容易被怎么拍坏"。内容包括视觉母题、空间、光线、声音、色彩、物件特写、空镜、节奏和镜头可能性。
- **制片摘要**:回答"这个故事作为项目值不值得做、适合做成什么、最值钱的地方是什么、最容易怎么死"。内容包括一句话定位、类型卖点、受众、制作规模、成本敏感点、风险。
- **AI 剧本化提示包**:第三阶段 Agent 的主控规范。回答"该怎么写、哪些绝不能写错、冲突时以谁为准"。内容包括输入优先级、不可改项、角色规则、场景/物件/配角约束、禁止方向、格式要求与最终执行 Prompt。
- **快速诊断**:1000-2000 字内给出 A/B/C/D/D0 诊断等级,判断核心、人物是否成立、最强物件/台词、改编风险、是否适合生成读本;明确当前重心、最危险的误开发方式、最值得先保住的东西,并推荐接下来最适合输出哪些模块、不建议现在做哪些模块;若不适合继续,则给出补写或重构建议。
详细格式见 `references/output-modes.md`。
## 输入类型判断
- **长会话记录**:先整理主线,合并重复推进,提取自然生成的节点。重点抓已读/不回、时间戳、停顿、用户动作、环境描写。
- **短篇小说**:重点分析文学意象如何转视听,内心独白如何转动作,叙述视角是否需要调整。
- **中长篇片段**:标注不确定信息,不擅自补全上下文,输出待补清单。
- **大纲/梗概**:做开发诊断,找动机缺口、场景缺口、物件与母题不足,不强行生成完整演员读本。
- **剧本初稿**:分析场景功能、人物行动线、台词潜台词、节奏和可拍性。
- **互动/游戏文本**:识别主路径、分支节点、玩家选择对角色关系的意义。
详细策略见 `references/input-types.md`。
## 分析雷达
内部检查以下维度,按任务需要展开:
1. 人物防御机制
2. 人物爱语 / 表达方式
3. 物件链
4. 空间链
5. 台词表层与潜台词
6. 沉默、停顿、没有发生的动作
7. 动作与身体反应
8. 时间结构
9. 视听母题:声音、光、颜色、气味
10. 关系转折点
11. 终局自然性
12. **人物厚度差异(长会话专用)**:判断是否存在"核心对象更厚、参与者角色更薄"的情况,决定是否需要补强型读本。
13. **文本收束状态**:判断故事是否停在正确的位置——未收束(没写完)或过度延展(该停没停)。
14. **叙事主体与框架(先于以上全部)**:判断"谁在动,谁在变"——成长轴归属决定诊断框架;存在实质竞争框架时(成长/爱情、群像/单核、行业/言情等),按「叙事主体确认协议」交用户确认,不得自行拍板。此维度不是内部静默检查,需要用户交互。
详细说明见 `references/analysis-radar.md`。
## 输出要求
- 不要只写剧情梗概。
- 每个重要判断尽量对应原文证据或可定位的文本细节。
- 对关键台词,写出"表层意思 / 潜台词 / 表演方式"。
- 对关键物件,写出"首次功能 / 后续意义 / 影视化处理"。
- 对关键动作,写出"角色心理 / 演员处理 / 镜头处理"。
- 如果原文证据不足,明确说"不足",不要编造。
- 如果文本自然不适合某种终局,直接指出,不迎合用户强行改。
- 所有正式读本、摘要、诊断和提示包必须保存为 Markdown 文件;文件名应包含项目名/故事名与输出模式,例如 `同一条河_演员读本.md`。会话回复只提供简短说明和文件链接,不粘贴完整长文。
- 谨慎使用"唯一 / 第一次 / 最后一次 / 从未"等绝对化表达;除非已核对原文,否则改为"关键一次 / 重要节点之一 / 主要方式"。
- 制片摘要中的预算、周期、集数、片长等数字必须标注"粗估 / 假设 / 需制片复核"。
## 禁止行为
以下行为在本 Skill 的任何输出中均被禁止。此清单集中列出了分散在各 reference 中的所有禁止项。
### 内容层面
- ❌ 把读本写成剧情复述
- ❌ 每个细节都强行象征化
- ❌ 忽略输入文本类型,所有文本套同一格式
- ❌ 把角色心理讲成抽象标签,不落到动作、台词、物件
- ❌ 给演员版写太多结构理论,给制片版写太多长篇心理分析
- ❌ 在第二步直接重写正式剧本
- ❌ 把正式长文直接贴在会话里
- ❌ 迎合用户强行改终局
- ❌ 使用绝对化表达(唯一/第一次/最后一次/从未)而未核对原文
- ❌ 原文证据不足时编造事实
- ❌ D0 红线内容(未成年人性侵犯/性剥削、药物胁迫非自愿性行为、奴役/人口贩卖正面描写、角色仅作欲望发泄对象)
- ❌ 新增原文没有的童年创伤、家庭矛盾、前任经历等人设(补强时)
- ❌ 用俗套人格模板(高冷/腹黑/病娇/圣母/霸总)覆盖角色原有逻辑
### 操作层面
- ❌ 诊断未完成就生成正式读本
- ❌ CHECKPOINT 未获用户确认就自动连续输出多个模块
- ❌ 覆盖用户原始文件(输出 .md 文件时必须新建,不得覆盖原文)
- ❌ 一次性加载全部 references(按路由表按需加载)
- ❌ 把推断写成原文明确事实
## 常见错误
- 把读本写成剧情复述。
- 每个细节都强行象征化。
- 忽略输入文本类型,所有文本套同一格式。
- 把角色心理讲成抽象标签,不落到动作、台词、物件。
- 给演员版写太多结构理论,给制片版写太多长篇心理分析。
- 在第二步直接重写正式剧本。
- 把正式长文直接贴在会话里,导致用户难以保存和复用;应写成 `.md` 文件。
## 需要时加载
- 输出模式细则:`references/output-modes.md`
- 演员读本规则:`references/actor-reader.md`
- 编剧改编读本规则:`references/screenwriter-adaptation-reader.md`
- 导演视听读本规则:`references/director-visual-reader.md`
- 制片摘要规则:`references/producer-brief.md`
- 完整开发读本规则:`references/full-development-reader.md`
- 面向用户的工作流程:`references/user-facing-flow.md`
- 文件输出规则:`references/file-output-rules.md`
- 快速诊断判断机制:`references/quick-diagnosis-guide.md`
- 对话体转译规则:`references/dialogue-text-conversion.md`
- 角色补强机制:`references/character-reinforcement.md`
- 重要配角设计:`references/supporting-cast-design.md`
- 输入类型策略:`references/input-types.md`
- 分析雷达:`references/analysis-radar.md`
- 物件与母题:`references/object-chain-and-motif.md`
- AI 剧本化提示包:`references/ai-screenplay-prompt-pack.md`
- 质量控制:`references/quality-control.md`
- 示例结构:`references/examples/jiangning-v2-structure.md`、`references/examples/hanxin-v2-structure.md`、`references/examples/linzhixia-structure.md`
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- references/ai-screenplay-prompt-pack.md
- references/analysis-radar.md
- references/character-reinforcement.md
- references/dialogue-text-conversion.md
- references/director-visual-reader.md
- references/examples/hanxin-v2-structure.md
- references/examples/jiangning-v2-structure.md
- references/examples/linzhixia-structure.md
- references/file-output-rules.md
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