No red flags found in any of the 11 categories — no credential harvesting, no data exfiltration, no curl-pipe-shell installer. Scanned against the SlowMist agent-security taxonomy, refreshed every 8 hours. Full audit →
by zyz254009-crypto · Codex Skill · ★ 102
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Script to Shootable Storyboard 将剧本、故事梗概、对白稿、已有分镜或视频生成提示，转换为忠实、可拍、可剪，并适合 Seedance、真人或混合制作的原子分镜。 这个项目以 Codex Skill 的形式提供一套完整的影视预制作工作流：从来源冻结、剧情分析和心理描写视觉化，到镜头拆分、场面调度、连续性管理、声音计时、生成任务编译、风险评分和交付检查。项目同时包含可复用模板、JSON Schema、命令行验证器与回归测试。 本 Skill 使用 Codex 开发，围绕 Codex 的 Skill 机制与工作流进行优化，因此在 Codex 中运行效果最佳。项目采用模块化设计，可直接使用，也可用于剧本转分镜、AI 视频预制作及其他影视智能工作流的二次开发。 核心能力 忠实转换：默认只进行拆分、画面化和最小必要补全，未经授权不改写剧情。 原子镜头：约束每个镜头的连续时空、主导景别、主要动作和摄影运动。 可拍与可剪：检查动作、对白、反应、运镜、声音、Coverage 和镜头时长是否闭环。 连续性管理：追踪人物站位、视线、轴线、服装、道具、环境与声画状态。 Seedance 适配：将镜头编译为一镜一任务的 Generation Task，并配置验收条件和失败降级路径。 真人/生成/混合制作：支持逐镜选择制作方式，并管理混合制作交接要求。 权利与安全：对素材来源、肖像、声音、隐私、同意和平台合规设置人工审核门禁。 机器可验证：提供 40 余个 JSON Schema、多组验证器、成本估算和修复计划工具。 适用场景 剧本或故事梗概转专业分镜 已有分镜的可拍化、原子化与连续性修复 心理描写、抽象氛围和作者评价的视觉化 竖屏短剧的首屏钩子、节奏、爽点与台词时长设计 Seedance 视频生成任务拆解与提示词编译 真人拍摄、AI 生成和混合制作的前期规划 分镜方案的结构、时长、版权、安全与交付质量审查 工作流程 安装 需要 Git 和 Node.js 18 或更高版本。项目脚本只使用 Node.js 内置模块，无需安装 npm 依赖。 将项目克隆到 Codex Skills 目录： 重新打开 Codex 任务后，可通过 调用。 快速开始 复制 项目输入模板，填写原稿类型、制作方式、画幅、时长、修改权限和来源信息。 在 Codex 中附上剧本或已有分镜，并使用类似提示：
| Stars | 102 |
| Forks | 0 |
| Language | JavaScript |
| Category | Codex Skill |
| License | MIT |
| Quality Score | 56.8118739672747/100 |
| Last Updated | 2026-07-17 |
| Created | 2026-07-15 |
| Platforms | codex, node |
| Est. Tokens | ~13k |
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You can find installation instructions and usage details in the script-to-shootable-storyboard GitHub repository at github.com/zyz254009-crypto/script-to-shootable-storyboard. The project has 102 stars and 0 forks, indicating an active community.
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Grades come from a rule-based scan built on the SlowMist agent-security taxonomy, covering 11 red-flag categories including credential harvesting, data exfiltration, and curl | sh installers. It is a first-layer scan, not a manual audit — we say so rather than overstate it.
The scale of the problem is documented independently: Liu et al. (2026), in a study of 31,132 agent skills, report that 26.1% contain security vulnerabilities. Our own full-catalog census is published as a citable open dataset.
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