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submit-anime-project提交动漫项目

Agent Skill

submit-anime-project 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

214

周安装

9

GitHub Stars

115

下载量

75
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:submit-anime-project(提交动漫项目)
来源仓库:https://github.com/zhaihao118/micro-drama-skills
仓库路径:skills/submit-anime-project
安装命令:
npx skills add https://github.com/zhaihao118/micro-drama-skills --skill submit-anime-project
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/zhaihao118/micro-drama-skills --skill submit-anime-project

简介

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。

  • 可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 当前顶部介绍:submit-anime-project 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。
  • 当前底部简介为空,暂无补充说明。

SKILL.md

整部作品提交技能 (Submit Project)

概述

本技能用于将一整部短剧项目的分镜任务(通常 50 条)批量提交到 Seedance 任务服务。

输入来源:

  • seedance_project_tasks.json(项目根目录下的唯一任务文件)

输出结果:

  • 提交成功的 taskCodes
  • 失败任务清单
  • submission_report.json

依赖协议

遵循 seedance-video-task-submit 协议(详见 skill-task-submit.md):

  • 服务地址默认:http://localhost:3456
  • 核心接口:POST /api/tasks/push
  • 支持单任务或批量(tasks 数组)

任务对象关键字段:

  • prompt (必填,使用 (@fileName) 语法引用参考图)
  • description
  • modelConfigmodel / referenceMode / aspectRatio / duration
  • referenceFiles (对象数组,每项包含 fileName / base64 / fileType)
  • realSubmit (默认 false)
  • priority (默认 1)
  • tags (建议包含 project_id,EPxx,A|B)

referenceFiles 存储与展开

存储格式(seedance_tasks.json 中)referenceFiles相对路径字符串数组,相对于项目根目录。包含分镜参考图、角色参考图、场景参考图和道具参考图。

"referenceFiles": [
  "episodes/EP01/DM-002-EP01-A_storyboard.png",
  "characters/林策_ref.png",
  "characters/沈璃_ref.png",
  "scenes/scene_01_ref.png",
  "props/prop_01_ref.png"
]

提交时展开:提交前将每个路径展开为对象,读取文件转 base64:

"referenceFiles": [
  {
    "fileName": "DM-002-EP01-A_storyboard.png",
    "base64": "data:image/png;base64,iVBOR...",
    "fileType": "image/png"
  }
]

展开逻辑(Python 伪代码):

import base64, os, mimetypes

def expand_reference_files(ref_paths, project_dir):
    result = []
    for rel_path in ref_paths:
        abs_path = os.path.join(project_dir, rel_path)
        file_name = os.path.basename(rel_path)
        mime_type = mimetypes.guess_type(abs_path)[0] or "image/png"
        with open(abs_path, "rb") as f:
            b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
        result.append({
            "fileName": file_name,
            "base64": f"data:{mime_type};base64,{b64}",
            "fileType": mime_type
        })
    return result

目录约定

目标项目目录(示例 DM-002_tjkc/)应包含:

DM-002_tjkc/
├── seedance_project_tasks.json          # 必须,唯一任务文件
├── episodes/
│   ├── EP01/
│   │   ├── dialogue.md
│   │   └── storyboard_config.json
│   └── ...
└── submission_report.json               # 本技能生成

执行流程

第一步:定位项目

  1. 若用户指定项目编号(如 DM-002),定位对应目录
  2. 若未指定,使用 projects/index.json 最新项目

第二步:加载任务

  1. 优先读取 seedance_project_tasks.json
  2. 若不存在,遍历 episodes/EP01-EP25/seedance_tasks.json 聚合
  3. 若用户指定单集(如 EP01),只读取该集的 seedance_tasks.json
  4. 校验任务结构:

- 每个任务必须有 prompt - modelConfig 缺失时补默认值 - realSubmit 缺失时默认 false

第三步:展开 referenceFiles

对每个任务的 referenceFiles(相对路径字符串数组),执行 base64 展开:

  1. 拼接绝对路径:项目根目录 + 相对路径
  2. 读取文件二进制内容
  3. 转换为 {fileName, base64: "data:mime;base64,...", fileType} 对象
  4. 替换原 referenceFiles 数组

第四步:批量提交

  1. 按批次提交(推荐每批 20~50 条)到 /api/tasks/push
  2. 请求体格式:
{
  "tasks": [
    {
      "prompt": "...",
      "description": "...",
      "modelConfig": {
        "model": "Seedance 2.0 Fast",
        "referenceMode": "全能参考",
        "aspectRatio": "16:9",
        "duration": "15s"
      },
      "referenceFiles": [
        {
          "fileName": "DM-002-EP01-A_storyboard.png",
          "base64": "data:image/png;base64,...",
          "fileType": "image/png"
        },
        {
          "fileName": "林策_ref.png",
          "base64": "data:image/png;base64,...",
          "fileType": "image/png"
        },
        {
          "fileName": "scene_01_ref.png",
          "base64": "data:image/png;base64,...",
          "fileType": "image/png"
        }
      ],
      "realSubmit": true,
      "priority": 1,
      "tags": ["DM-002", "EP01", "A"]
    }
  ]
}
  1. 收集返回的 taskCodes
  2. 记录失败批次与错误信息

第五步:生成报告

在项目根目录生成 submission_report.json,格式示例:

{
  "project_id": "DM-002",
  "submitted_at": "2026-02-16T12:00:00Z",
  "api_base": "http://localhost:3456",
  "total_tasks": 300,
  "submitted_tasks": 300,
  "failed_tasks": 0,
  "task_codes": ["SD-20260216-0001"],
  "failed_items": []
}

推荐默认值

当字段缺失时,按以下默认值补齐:

{
  "modelConfig": {
    "model": "Seedance 2.0 Fast",
    "referenceMode": "全能参考",
    "aspectRatio": "16:9",
    "duration": "15s"
  },
  "referenceFiles": [],
  "realSubmit": false,
  "priority": 1,
  "tags": []
}

运行指令

可通过以下表达触发:

  • "提交整部作品任务"
  • "把 DM-002 全部分镜提交到 Seedance"
  • "batch submit drama tasks"
  • "提交所有 seedance_tasks"

可附带参数:

  • 项目编号:如 DM-002
  • realSubmittrue/false
  • 批次大小:如 batch=30
  • API 地址:如 api_base=http://localhost:3456

检查清单

  • 已定位正确项目目录
  • 任务来源文件存在(项目级或分集级)
  • 每个任务包含 prompt
  • 批量提交到 /api/tasks/push 成功
  • 已收集全部 taskCodes
  • 失败项已记录并可重试
  • submission_report.json 已生成

输出示例

✅ 整部作品任务提交完成

项目:DM-002
总任务数:300
成功提交:300
失败:0

报告文件:/data/dongman/projects/DM-002_tjkc/submission_report.json

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

34.34%
按下载量换算26

Claude

31.09%
按下载量换算23

Cursor

17.46%
按下载量换算13

Gemini CLI

8.79%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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