萌宠短视频脚本域

问题

萌宠短视频创作常卡在三个环节：角色在多个镜头里外观漂移；故事、景别、运镜、时长彼此割裂；AI 视频 prompt 缺少统一结构，导致 Seedance、Kling 等工具输出不稳定。这个技能不提供执行框架，而是作为领域负载库，把“做什么”和“长什么样”结构化，供 Universal Task OS 编排执行。

工作方式

核心能力包括任务清单、依赖拓扑、内容要求与范本索引：

• P1 角色建档：从品种、外观、性格到行为特征，形成可复用的角色档案。
• P2 故事设计：约束故事前提、情绪风格、冲突与结局，避免“无冲突的纯记录”。
• P3 分镜编排：按平台时长拆镜头，并校验景别、运镜和时间轴。
• P4 提示词生成：生成 subject description、Seedance 英文 prompt 和音效标注。

关键步骤是先读取 pet-video-catalog.md 获取域分类与依赖，再读取 pet-video-requirements.md 获取组件清单，最后将清单、样本和拓扑交给 UTOS 执行。角色一致性是贯穿全流程的守护规则：所有镜头复用同一主体描述，并明确 maintain exact appearance across shots。

适用边界

该技能强依赖 universal-task-os。没有 UTOS 时只能查阅任务清单、要求和范本，不能产出分镜脚本、编排管线或生成提示词。范本库目前多为 [待填充]，实际样本需要用户补充；Seedance 参考更偏 2.0 prompt 习惯，迁移到其它 AI 视频工具时仍需按目标工具语法校准。