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字幕优先的短剧解说结构设计 skill。适用于分析优秀短剧解说字幕、拆解它们的结构与节奏、判断什么时候插原片什么时候上解说,或基于原剧字幕 / 梗概直接产出短剧解说的 beat sheet、插片计划和口播稿。用户一旦提到“短剧解说结构”“原片穿插”“什么时候放原声”“根据字幕做解说”“学习优秀短剧解说”“拆解短剧解说账号”这类需求,应优先触发。不要在纯视频裁切、纯字幕排版、普通剧情总结、纯影评里使用本技能。

Overview

Publisherlinyqh
Repositoryspeclip-skills
Skill nameshort-drama-commentary
Stars
110
Forks
14
Bundled files
2
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 2 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by linyqh on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Short Drama Commentary AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/linyqh/speclip-skills/tree/main/short-drama-video/short-drama-commentary
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/linyqh/speclip-skills.git /tmp/speclip-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/speclip-skills/short-drama-video/short-drama-commentary .claude/skills/short-drama-commentary
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Short Drama Commentary in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Short Drama Commentary on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Short Drama Commentary is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

短剧解说结构设计

这个 skill 解决的不是“把剧情复述清楚”,而是:

把剧情信息、原片戏眼、解说节奏,组织成一条能剪、能播、能打人的短剧解说结构。

如果最后只有剧情梗概,没有明确的“哪里保留原片、哪里用解说带过、为什么这么插”,那就不算完成。

开始前先读:

  • ../references/excellent-short-drama-commentary-playbook.md
  • ../references/skill-stack.md

适用输入

优先处理下面三类输入:

  1. 优秀短剧解说字幕样本:用于学习结构、总结模式、复刻方法
  2. 原剧字幕 / transcript:用于直接设计一条新的短剧解说结构
  3. 已有解说稿 / 旧版本成片字幕:用于诊断节奏问题,重做原片与解说的穿插方案

如果只有视频没有字幕,本 skill 不是首选;先去补字幕或转录。

先判断当前任务属于哪一类

A. 样本拆解

当用户给你的是“优秀短剧解说字幕”时:

  • 先识别叙述声部和原片对白声部
  • 再拆它的结构骨架、转场方式、原片插入点
  • 最后总结成可复用规则,而不是只做内容概括

B. 新稿规划

当用户给你的是“原剧字幕 / 梗概”时:

  • 先梳理人物、冲突、反转、情绪链条
  • 再决定哪些信息必须由解说压缩
  • 哪些节点必须交给原片原声承担
  • 最后输出一份可直接写稿或剪辑的插片方案

C. 改稿提纯

当用户给你的是“已有解说稿 / 成片字幕”时:

  • 先找节奏重复、原片太少、原片太碎、解说抢戏等问题
  • 再重排为更强的“解说推进 + 原片打点”结构

核心判断标准

必须保留原片的地方

优先把这些位置交给原片,而不是解说代讲:

  1. 一句话就能立住人物
    • 比如狠话、回怼、拒绝、摊牌、护短、宣战
  2. 羞辱感最强的瞬间
    • 当众贬低、冤枉、揭短、逼迫、赶走、羞辱身份
  3. 反击快感最强的瞬间
    • 掀桌、打脸、反将一军、公开站队、身份揭晓
  4. 情绪落点最强的瞬间
    • 哭着放手、孩子安慰、求婚、认亲、诀别
  5. 表演强于信息的瞬间
    • 停顿、眼神、咬牙、颤抖、沉默后开口

应该交给解说的地方

以下内容优先用解说压缩,而不是硬塞原片:

  1. 跨场景、跨时间的推进
  2. 重复性的羞辱或重复争吵
  3. 观众需要知道,但原片说得不够利索的背景
  4. 从一个爆点跳到下一个爆点之间的桥段
  5. 为了保节奏必须快速带过的说明段

默认结构骨架

大多数短剧解说都能落进下面这条 6 段式骨架:

  1. 开场钩子
    • 先抛最危险、最屈辱、最反常、最有代价的一幕
    • 可以是 1 句解说,也可以直接上 1 句爆炸原台词
  2. 快速补前情
    • 用解说把人物关系、当前困境、事件前因讲清
    • 目标是尽快把观众送到第一个冲突点
  3. 第一次正面碰撞
    • 第一次插入关键原片
    • 常见是羞辱、误会、命令、拒绝、遇见、威胁
  4. 连续升级
    • 解说负责压缩过程
    • 原片只在升级节点打点,不要每个对话都留
  5. 反转 / 反击 / 情绪爆点
    • 原片占比提高
    • 这里往往是整条视频最值得保留原声的区域
  6. 结尾落点 / 下集钩子
    • 要么把最狠一句留给原片
    • 要么用 1 句解说把悬念挂出去

默认节奏建议

如果没有更明确要求,优先使用这个默认比例:

  • 解说承担 60%~75% 的信息推进
  • 原片承担 25%~40% 的情绪打点

再按题材微调:

  • 家庭狗血 / 婚恋复仇:解说 65% 左右,原片 35% 左右
  • 战神 / 逆袭 / 爽文权势流:原片可提高到 40%~55%
  • 纯甜宠 / 治愈慢热:解说可提高到 75%~85%

另外必须同时给出:

  • 开头第一刀预计出现在第几秒
  • 目标 VO / 原片比例
  • 预计长原片(>15 秒)数量
  • 结尾策略是“原片最后一刀”还是“VO 挂钩”

样本拆解流程

  1. 先通读字幕,不急着总结剧情
  2. 标出所有“原片值得保留”的点:
    • 羞辱
    • 回怼
    • 站队
    • 认亲
    • 求婚
    • 身份揭晓
    • 最后一刀
  3. 再看这些点前后,解说都做了什么:
    • 是铺垫
    • 是补背景
    • 是跳时间
    • 是解释后果
  4. 总结样本属于哪一型:
    • 纯解说
    • 解说主导 + 点状原片
    • 解说主导 + 关键对白
    • 解说对白混编
    • 对白主导 + 少量串讲
  5. 最后沉淀成“可复用规则”,不要停在“这个剧情很抓马”

新稿规划流程

  1. 先列出剧情主线,不超过 6 个大拍点
  2. 每个拍点判断:
    • 观众此刻最需要知道什么
    • 这一拍最值得听见什么
  3. 只把“听见会更爽/更疼/更有记忆点”的内容留给原片
  4. 其余内容交给解说带过
  5. 确保每次插原片都在承担任务,而不是装饰
  6. 单独列出 Kill List:
    • 哪些原片虽然相关,但必须砍
    • 哪些桥段只留结果,不留完整过程
    • 哪些信息必须压成 VO

不要这样做

  • 不要把整段原片对话按顺序全抄进来
  • 不要解说刚说完,原片又把同样的话说一遍
  • 不要只保留结果,不保留羞辱和反击过程
  • 不要只因为一句台词“语义完整”就保留它
  • 不要把解说写成空泛短视频腔,比如“命运齿轮开始转动”
  • 不要硬把每 10 秒都塞一个原片

输出合同

无论是拆样本还是做新稿,默认都要给出这三层结果:

1. 结构判断

至少说明:

  • 当前素材属于哪种结构型
  • 核心情绪链条是什么
  • 原片承担什么,解说承担什么

2. 插片计划表

至少包含这些列:

  • 段落
  • 模式(解说 / 原片)
  • 作用
  • 内容摘要
  • 为什么此处要保留原片 / 为什么此处要用解说
  • 时长建议

并且必须额外给出:

2.5 节奏预算

  • 目标总时长
  • 目标 VO 比例
  • 目标原片比例
  • 预计长原片数量
  • 开头第一刀时间
  • 结尾策略

2.6 Kill List

明确列出:

  • 不该保留的原片
  • 应压成 VO 的桥段
  • 当前最可能拖慢节奏的地方

3. 可执行文案或分段建议

按用户需求返回:

  • 解说逐行稿
  • 解说 + 原片混排脚本
  • beat sheet
  • 简版 storyboard 表

如果需要格式模板,读取 references/output-template.md。

质量自检

交付前逐项检查:

  1. 开头是不是足够快进入冲突
  2. 原片是不是都插在“最有戏”的地方,而不是“最好解释”的地方
  3. 解说有没有重复紧邻原片已经说清的内容
  4. 中段有没有拖沓的说明堆积
  5. 结尾是不是留下了真正的情绪落点或悬念
  6. 如果观众只看这 60~90 秒,会记住哪一句原台词、哪一个场面

命中以下任一项,必须返工:

  • 开头 8 秒内还没真正进冲突
  • 原片明显多于解说,但题材又不是爽文/战神型
  • 原片平均时长失控,像原剧高光回放
  • 没有 Kill List
  • 结尾同时想做原片落刀和 VO 挂钩

参考

  • 样本语料总结:references/corpus-insights.md
  • 输出模板:references/output-template.md
  • 共享高标准:../references/excellent-short-drama-commentary-playbook.md
  • 技能栈分工:../references/skill-stack.md
  • 如果用户后续要做成片、找画面、出 storyboard.json,再串联 ../drama-explainer/SKILL.md
  • 如果用户只要写纯解说稿,再串联 ../drama-script-writer/SKILL.md

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Short Drama Commentary AI skill do?

字幕优先的短剧解说结构设计 skill。适用于分析优秀短剧解说字幕、拆解它们的结构与节奏、判断什么时候插原片什么时候上解说,或基于原剧字幕 / 梗概直接产出短剧解说的 beat sheet、插片计划和口播稿。用户一旦提到“短剧解说结构”“原片穿插”“什么时候放原声”“根据字幕做解说”“学习优秀短剧解说”“拆解短剧解说账号”这类需求,应优先触发。不要在纯视频裁切、纯字幕排版、普通剧情总结、纯影评里使用本技能。

Why use Short Drama Commentary on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Short Drama Commentary is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Short Drama Commentary in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/linyqh/speclip-skills/tree/main/short-drama-video/short-drama-commentary. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Short Drama Commentary?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Short Drama Commentary?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Short Drama Commentary with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Short Drama Commentary AI skill free?

It is published on GitHub by linyqh. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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