技能介绍

解决什么问题

短视频前期筹备里，把脚本拆成可执行的分镜是个高频但琐碎的环节。创作者往往心里有画面，却很难把镜头编号、景别、人物动作、机位和场景连续性一次性描述清楚，反复改稿成本很高。Nano Banana2 短视频分镜图生成把这件事收敛成一次结构化生成：输入脚本、镜头数量、人物场景和画面风格，输出按镜头顺序排列的构图与动作分镜图。

核心能力与工作流程

该技能固定使用 Nano Banana2 模型，核心能力包括：

按镜头编号依次生成分镜帧，明确标注景别、人物动作和机位
支持传入参考图片，用于控制主体特征、构图、颜色或风格，按相同顺序传入
场景连续性检查，减少同一角色跨镜头的形象漂移
默认 16:9、2K 分辨率输出，预览可用 1K，高清需求再上 4K

提示词按“交付物与主体 → 场景与动作 → 构图与镜头 → 光线与颜色 → 材质与风格 → 必须出现的文字 → 禁止项”分层组织，用户明确不想出现的人物、物体、标志或颜色会被单独列出。生成脚本为 scripts/generate.js，调用前需配置 API Key（会话内 --api-key 传入优先，否则读取 UNITYCLAW_KEY，两种方式都不得回显或保存明文）。

适用边界

该技能只产出分镜图，不直接生成或剪辑视频文件。交付前需逐项校验本地文件存在且大小大于零，返回绝对路径而非临时下载地址。

生成图中的文字、真实尺寸、人物身份、历史事实或专业结论不构成绝对还原，交付时会提醒用户人工复核。缺失信息不影响主体构图时可合理补全；但若会改变主体含义或专业数据，应先询问再生成。模型不可静默替换，用户指定其他模型时需选用对应名称的 Skill。运行环境要求精确版本 fieldkit-sdk@1.1.0。