MV 分镜设计
Introduction
1. 基础信息 字段 内容 技能标识（name） mv-design 显示名称 MV 分镜设计（mv-design） 版本 1.0.0 作者 （投稿时填写你的昵称 / 组织名） 许可证 MIT（脚本与文档均可自由使用、修改、再分发） 分类 创意 / 多媒体制作 / 音视频 适配环境 Windows / macOS / Linux，Python 3.9+ 是否需联网 否（全部本地运行，音频分析不上传） 是否需要付费 API 否 2. 一句话简介（用于市场卡片） 输入一首歌的 wav 音频与 lrc 歌词，自动生成与节奏、歌词精准对齐的专业 MV 分镜脚本；支持四种视觉模式、可模仿任意 MV 的视觉风格，并自带零依赖图形界面。 3. 详细简介（用于市场详情页） mv-design 是一个把「音乐」变成「镜头脚本」的技能。给定一首歌的音频（wav）和歌词（lrc）， 它会像资深 MV 导演一样，按时间顺序产出一份完整分镜：每段音乐的镜头类型、场景与画面元素、 氛围基调、灯光与色彩、与下一镜的转场方式，都和歌曲的节拍、段落（前奏/主歌/副歌/间奏/尾奏） 以及情绪起伏（高潮/低谷/推进）对齐。纯音乐段落也不会留白，会补上蒙太奇 / 空镜过渡画面。 - 单镜 ≤ 5 秒 是硬约束：无论快慢歌，镜头时长都被裁剪到 5 秒内，保证剪辑节奏感。 - 四种视觉模式：全程舞蹈、叙事、麦克风唱歌、抒情唱歌——决定主体呈现与镜头语言主轴。 - 模仿 MV 模式：可参考一支 MV 的视频文件 / 关键帧图片 / 一句风格描述（如「王家卫式」）， 自动提炼「风格指纹」（色调/光/运镜/剪辑/转场/质感/视觉符号）并套用到新歌； 只借视觉语言，不复制参考的歌曲结构与歌词。 - 图形界面（ui/）：新手无需命令行，拖入 wav+lrc、选模式即可一键生成，支持多主题与 一键导出 Markdown / Word / PDF。 4. 触发关键词 / 适用场景 - 关键词：MV 分镜、音乐视频脚本、分镜脚本、把歌词拍成 MV、歌词可视化、视频创意提案、 MV 导演、短视频脚本、卡点视频、舞蹈视频分镜。 - 用户说法示例：「根据这首歌做分镜」「MV 分镜」「配一首歌的分镜」「模仿这支 MV 的视觉风格」。 - 适用：音乐视频制作、MV 创意提案、分镜脚本撰写、把歌词拍成 MV、短视频/卡点视频前期策划。 5. 核心能力清单 [x] 解析 lrc：多时间戳、元数据标签（ti/ar/al）、[offset:] 时间偏移、自动编码探测（UTF-8/GBK/CP1252）。 [x] 分析音频：BPM/节拍、1s 分辨率能量曲线、结构段落（前奏/主歌/副歌/间奏/尾奏）、情绪点（climax/drop/build）。 [x] 歌词—节奏双轴对齐：人声段每句至少一镜，纯音乐段补过渡画面，全片连续无空隙覆盖。 [x] 四视觉模式 + 8 种风格预设（王家卫式/周杰伦叙事/欧美大片/极简留白/VHS复古/黑白胶片/赛博霓虹/一镜到底）。 [x] 模仿 MV：视频抽帧（需 ffmpeg）/ 图片 / 文字命名，提炼风格指纹并落地。 [x] 图形界面：拖拽上传、模式卡片、分析摘要（BPM/段落时间轴）、分镜表、4 主题、导出 MD/Word/PDF、复制全文。 [x] 纯标准库音频读取（wave）+ numpy；librosa 可选（仅提升节拍精度，缺省自动退化）。 6. 输入 / 输出 - 输入：歌曲.wav（音频）+ 歌词.lrc（歌词，可选但推荐）。 - 输出：按 references/storyboard_template.md 结构的分镜脚本（Markdown，含歌曲信息、 核心视觉概念、段落结构图、按时间排序的分镜总览表与剪辑节奏说明）。 - 示例成品：examples/Dance All Night（舞力全开）_分镜示例.md（用本技能对真实歌曲 《Dance All Night（舞力全开）》以「全程舞蹈」模式跑出的 54 镜成品，单镜均 ≤5s）。 7. 依赖与安装 - 必需：Python 3.9+、numpy（pip install numpy）。 - 可选：librosa（更精准的节拍检测，缺省时自动退化为谱通量自相关估算法，仍可正常工作）； ffmpeg（仅「模仿 MV」的视频抽帧需要，用图片/文字参考时不依赖）。 - 图形界面启动：cd mv-design/ui && python run_ui.py（默认 http://127.0.0.1:8731/）。 8. 投稿自查清单 [ ] SKILL.md 的 name / description 已准确描述触发场景（已就绪，约 200 字）。 [ ] 技能已通过 package_skill.py 校验（本包已校验通过）。 [ ] 至少有 1 个真实示例成品（已附 examples/ 下的分镜 md）。 [ ] 依赖与启动方式写清（已在 SKILL.md 与本文第 7 节说明）。 [ ] 注明「无需联网、无付费 API」（见第 1 节，利于审核通过）。 [ ] 许可证与作者信息已填（第 1 节占位，投稿前补全）。 [ ] 封面/截图建议：图形界面运行截图（拖拽区 + 分镜表 + 导出按钮）。 9. 备注 - 音频在本地处理，不上传任何服务器，适合对隐私敏感的音乐人 / 团队。 - 图形界面前端 index.html 无任何第三方依赖（纯原生 HTML/JS），后端仅用 Python 标准库。 - 若投稿方要求「作者信息 / 版本号」写入 SKILL.md frontmatter，可在 frontmatter 增加 version / author 字段（不影响运行，但需确认市场校验是否接受额外字段）。
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