阿拉丁·AI短剧选角试镜评估工坊

要解决的具体问题

AI短剧的选角环节常年靠感觉：试镜了十几个人，回头记不清谁演得好；报价高低没有横向基准；签约前才发现演员档期和拍摄窗口对不上；形象合适但一开口台词就露馅。本技能（@user_d18c97ea/aladin-drama-audition）把角色卡与候选名单直接变成一份逐角色候选排名 + 推荐阵容 + 选角风险体检报告，让「谁来演」从拍脑袋变成可复算的决策。

它如何工作

输入只有两份必填数据：角色卡 _cast.json（来自上游角色设定环节）和候选名单 candidates.csv/json（姓名、性别、年龄、身高、报价、档期、作品数、演技、台词、镜头感、意向角色，中文表头别名均可自动匹配）。可选传入 _script.json 剧本，按戏份自动定级主角/配角/特约。处理链路如下：

• 归集清洗：解析角色年龄/性别/身形要求，清洗 ¥/万/千分位 等报价格式，重名去重
• 四维评分：形象 25 / 演技 35 / 经验 15 / 性价比 25，叠加档期覆盖率折减与性别硬门槛
• 贪心装配：主角优先、意向角色加权，一人一角排出最优阵容；空缺角色输出补选清单
• 风险门禁：8 条规则体检，P0/P1/P2 加权成 100 分制门禁，结论只有 READY/REVIEW/BLOCK 三档
• 片酬预估：按拍摄窗口天数与角色档位折算阵容总片酬，可作为预算或劳务结算的入参

输出包括自包含 HTML 看板（评分环、阵容卡、排名表、风险表）、Markdown 决策书、utf-8-sig CSV 台账，以及供下游拍摄/结算/预算环节消费的 feedback 契约。

适用边界与注意点

• 纯本地运行，不联网不爬站，演员资料需自备；不做人脸识别或视频分析，试镜分须人工录入（0–10 分制）
• 不生成合同、不做法律审查，也不计算实发工资与个税——那是劳务结算环节的事
• 基于 Python 标准库、无随机，同输入逐字节一致，方便复算与审计
• 输入缺失、契约不符或窗口格式错误会以退出码 2 明确报错终止
• 输出只是决策辅助，导演的艺术判断仍是最终拍板者