Isshin AI TextFlow_开发文档_第三回：剧本生成生成剧本节点（aiScript）技术文档本文档描述 i

生成剧本：技术逻辑梳理

工作流第二步「生成剧本」——在事件提取完成后，依次调用大模型生成故事骨架 → 改编策略 → 逐集剧本，写入 SQLite，供后续「生成资产 / 分镜 / 视频」使用。

1. 整体链路

上一节点 novel_chapters.event（每章 pipe 事件摘要）
        │
        ▼
用户发送「开始生成剧本」（或点击快捷指令）
        │
        ▼
runScriptPipeline（orchestrator.ts）
        │
        ├─► 阶段 1：故事骨架（1 次 LLM）
        │         └─ 写入 script_work_data.story_skeleton
        │
        ├─► 阶段 2：改编策略（1 次 LLM）
        │         └─ 写入 script_work_data.adaptation_strategy
        │
        └─► 阶段 3：逐集剧本（每章 1 次 LLM，顺序执行）
                  └─ 写入 scripts（name / content / script_state）
        │
        ▼
右侧工作台展示骨架、策略、逐集剧本表 → 下游资产 / 分镜

分步说明

前置：全部章节 event_state = 1 且 event 非空（事件提取完成）。
触发：左侧编剧助手聊天发送「开始生成剧本」→ runScriptPipeline。
三阶段流水线：骨架与策略各调 1 次 LLM；剧本按章 逐集顺序 调 LLM（默认 1 章 = 1 集）。
落库：中间产物进 script_work_data，逐集剧本进 scripts；成功后工作流可推进到下一节点。

一句话（含 LLM 输入）：

本节点共 2 + N 次 LLM 调用（N = 章节数）。每次 POST /chat/completions，messages 均为 [system Prompt, user 拼接块]；max_tokens: 8192，stream: false。user 块的核心输入来自：

阶段	system Prompt	user 主要数据来源
故事骨架	`STORY_SKELETON_PROMPT`	项目配置 + 导演手册 + 全部章节 event
改编策略	`ADAPTATION_STRATEGY_PROMPT`	项目配置 + 导演手册 + 故事骨架 + 全部章节 event
逐集剧本	`EPISODE_SCRIPT_PROMPT`	项目配置 + 导演手册 + 骨架 + 策略 + 本章 event + 本章原文 + 上一集剧本

2. 前置条件与数据依赖

2.1 入口校验

UI：src/components/AiScriptStep.tsx
未完成事件提取时只显示提示，不展示工作台。

流水线：runScriptPipeline 开头调用 isEventExtractionComplete(chapters)，否则抛错「请先完成全部章节的事件提取」。

2.2 上游输入（来自「提取事件」）

字段	表	用途
`chapterIndex`	`novel_chapters`	与 `episodeIndex` 一一对应（默认 1 章 = 1 集）
`chapter`	`novel_chapters`	集标题、剧本名 `{项目名} EP{NN}：{章名}`
`chapterData`	`novel_chapters`	逐集剧本 user 消息中的「本章原文」
`event`	`novel_chapters`	pipe 事件行（含涉及角色、涉及场景等），写入「章节事件表」

事件在 user 消息中的格式（formatChapterEvents）：

第1章《惊梦重生，回到十八年前》事件：|第1章 … | 林远、王雪 | 大学男生宿舍 | … |

2.3 项目侧输入

数据	来源	用途
`project.name / novelType / intro / artStyle / aspectRatio`	创建项目时填写	各阶段 user 的「项目配置」块
`project.directorManual`	项目选定的导演手册 Skill ID	加载手册正文，注入「导演手册（必须严格遵循）」块
`config.baseUrl / apiKey`	设置页	LLM 鉴权与地址
`model`	界面所选模型	请求体 `model` 字段

3. 阶段零：触发与编排（UI + Hook）

核心文件：

src/components/AiScriptStep.tsx — 左聊天 + 右工作台布局
src/hooks/useScriptAgentChat.ts — 发送消息、启动流水线、进度展示
src/agents/workflowAgent/scriptGeneration/orchestrator.ts — 三阶段调度

用户发送「开始生成剧本」（或等价快捷指令）时：

shouldStartScriptPipeline 识别意图 → 调用 runScriptPipeline
onProgress 更新 UI（骨架 / 策略 / 逐集进度）
onStageComplete 每完成一阶段即刷新右侧工作台（骨架、策略可先看到）
全部完成后 onWorkflowChange 推进工作流节点

聊天里还可走 编剧协调 Agent（流式对话 + 修改计划），那是修订分支，见 §8。

4. 阶段一：故事骨架（1 次 LLM）

Agent：src/agents/workflowAgent/scriptGeneration/storySkeletonAgent.ts
Prompt：src/prompts/workflowAgent/scriptGeneration/storySkeleton.ts → STORY_SKELETON_PROMPT

4.1 user 消息拼装（`baseUserContent`）

按顺序拼接 Markdown 文本块：

项目配置 — buildProjectConfigBlock(project)
导演手册 — buildDirectorSkillBlock(directorSkillContent)（有则注入）
总章节数 — ctx.chapters.length（默认 1 章 = 1 集）
章节事件表 — formatChapterEvents(chapters)（全部章的 event）
任务说明 — 要求先 200–300 字思路，再 Markdown 输出 6 个 ## 章节

4.2 最终 HTTP Body 结构

{
  "model": "用户选择的模型名",
  "stream": false,
  "max_tokens": 8192,
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "<STORY_SKELETON_PROMPT>" },
    { "role": "user", "content": "<项目配置>\n<导演手册>\n总章节数：3\n\n## 章节事件表\n第1章《…》事件：|…|\n第2章…\n\n请基于以上事件表构建故事骨架…" }
  ]
}

API Trace 标签：script-skeleton

4.3 期望输出与校验

先 200–300 字思路阐述，再 Markdown 正文
必须包含 6 个二级标题：故事核、隐线、三幕结构、分集决策、全局删减决策表、付费卡点设计
parseStorySkeletonOutput + getMissingStorySkeletonSections 校验；最多重试 3 次

4.4 落库

setScriptWorkData(projectId, { storySkeleton }) → SQLite script_work_data.story_skeleton

5. 阶段二：改编策略（1 次 LLM）

Agent：adaptationStrategyAgent.ts
Prompt：adaptationStrategy.ts → ADAPTATION_STRATEGY_PROMPT

5.1 user 消息拼装

在骨架阶段基础上，user 块增加：

块	来源
故事骨架	上一阶段产出 / `script_work_data.story_skeleton`
章节事件表	仍带全部章 `event`（与骨架阶段相同）

5.2 最终 HTTP Body 结构

{
  "model": "…",
  "stream": false,
  "max_tokens": 8192,
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "<ADAPTATION_STRATEGY_PROMPT>" },
    { "role": "user", "content": "<项目配置>\n<导演手册>\n\n## 故事骨架\n{骨架全文}\n\n## 章节事件表\n{全部 event}\n\n请基于故事骨架制定改编策略…" }
  ]
}

API Trace 标签：script-adaptation

5.3 期望输出与校验

Markdown，5 个二级标题：改编基调、人物改编、场景改编、分集脚本指引、衔接规则
最多重试 3 次 → setScriptWorkData({ adaptationStrategy })

6. 阶段三：逐集剧本（每章 1 次 LLM，顺序执行）

Agent：episodeScriptAgent.ts
Prompt：episodeScript.ts → EPISODE_SCRIPT_PROMPT
调度：orchestrator.writeEpisodeScript — 无并发，按 chapterIndex 升序逐集生成

6.1 单集 user 消息拼装（`baseUserContent`）

块	来源
项目配置	`CreationProject`
导演手册	Skill 正文
当前任务	`episodeIndex`、章名 `{chapter.chapter}`
剧本名称	`{项目名} EP{NN}：{章名}`（XML `name` 属性须一致）
故事骨架	`workData.storySkeleton`
改编策略	`workData.adaptationStrategy`
本章事件	`formatChapterEventsByIndexes(chapters, [episodeIndex])` — 仅本章 `event`
本章原文	`chapter.chapterData`
上一集剧本	`scripts` 中 `episodeIndex - 1` 的 `content`（第 1 集无）

第 2 集及以后会带上第 1 集已生成的剧本正文，保证集间衔接。

6.2 最终 HTTP Body 结构（以第 1 集为例）

{
  "model": "…",
  "stream": false,
  "max_tokens": 8192,
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "<EPISODE_SCRIPT_PROMPT>" },
    {
      "role": "user",
      "content": "## 项目配置\n作品名称：Demo1\n…\n\n当前任务：编写第 1 集剧本（对应第 1 章《惊梦重生，回到十八年前》）\n剧本名称（name 属性）：Demo1 EP01：惊梦重生，回到十八年前\n\n## 故事骨架\n{骨架全文}\n\n## 改编策略\n{策略全文}\n\n## 本章事件\n第1章《…》事件：|…|\n\n## 本章原文\n{chapterData 全文}\n\n请编写本集完整剧本，使用 <scriptItem name=\"Demo1 EP01：…\"> 包裹正文。"
    }
  ]
}

API Trace 标签：script-episode

6.3 期望输出与解析

模型应先输出思路阐述，再用 XML 包裹剧本：

<scriptItem name="Demo1 EP01：惊梦重生，回到十八年前">
# Demo1 EP01：惊梦重生，回到十八年前

## 剧情梗概
…

## 场景1 · 内 · 大学男生宿舍 · 日
△ …
林远：…
</scriptItem>

解析链：

stripThink(raw)
  → parseEpisodeScriptOutput(text, expectedName)
       → extractScriptItems（XML）或 extractScriptMarkdownFallback
  → { name, content }
  → upsertScript → scripts 表

最多重试 3 次；失败则 script_state = 2，errorReason 存原因，不阻断后续集（当前实现是逐集 try/catch，失败集标记错误后继续下一集）。

6.4 落库与副作用

upsertScript（Rust script.rs）写入：

字段	含义
`episode_index`	= `chapter.chapterIndex`
`name`	剧本名称
`content`	Markdown 剧本正文
`script_state`	1 成功 / 2 失败

副作用：maybe_advance_after_script 检查是否全部集成功 → 推进工作流；sync_episode_asset_bindings 扫描剧本绑定资产。

7. 调用大模型汇总表

项目	值
HTTP	`POST {baseUrl}/chat/completions`
鉴权	`Authorization: Bearer {apiKey}`
调用方式	`chatCompletion`（`src/services/chat.ts`）
总次数	2 + N（N = 章节数；修订 / 重试会额外增加）
并发	骨架、策略、各集均为串行（逐集剧本 for 循环）
max_tokens	8192（三阶段相同）

三阶段 LLM 输入对比

                    ┌─────────────┬─────────────┬─────────────┐
                    │  故事骨架   │  改编策略   │  逐集剧本   │
├───────────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ 项目配置          │      ✓      │      ✓      │      ✓      │
│ 导演手册          │      ✓      │      ✓      │      ✓      │
│ 全部章节 event    │      ✓      │      ✓      │             │
│ 本章 event        │             │             │      ✓      │
│ 故事骨架          │             │      ✓      │      ✓      │
│ 改编策略          │             │             │      ✓      │
│ 本章原文          │             │             │      ✓      │
│ 上一集剧本        │             │             │  ✓（≥第2集）│
└───────────────────┴─────────────┴─────────────┴─────────────┘

8. 修订与重试（补充）

除首次「开始生成剧本」外，还有三条常见路径（同一套 Agent，user 块会附加「主创修改意见」等）：

能力	入口	核心函数
重试失败集	工作台「重试失败集」	`regenerateFailedEpisodes` — 只重跑 `script_state = 2` 的集
聊天修订	编剧助手对话 + 修改计划卡片	`applyRevisionPlan` — 可按集 / 策略 / 骨架范围修订
协调对话	非「开始生成剧本」的普通聊天	`streamCoordinatorChat` — 流式，产出修订计划 JSON

修订时逐集 Agent 还可附带：previousDraft（当前剧本草稿）、cascadeFollowUp（连锁重生成后续集）。

9. 关键文件索引

职责	文件
UI 入口、布局	`src/components/AiScriptStep.tsx`
聊天、启动流水线	`src/hooks/useScriptAgentChat.ts`
三阶段调度	`src/agents/workflowAgent/scriptGeneration/orchestrator.ts`
故事骨架 Agent	`storySkeletonAgent.ts` + `prompts/.../storySkeleton.ts`
改编策略 Agent	`adaptationStrategyAgent.ts` + `prompts/.../adaptationStrategy.ts`
逐集剧本 Agent	`episodeScriptAgent.ts` + `prompts/.../episodeScript.ts`
user 块拼装工具	`scriptGeneration/tools.ts`
XML / Markdown 解析	`src/utils/xmlTags.ts`
HTTP 调 LLM	`src/services/chat.ts`
剧本持久化	`src/services/script.ts` + `src-tauri/src/script.rs`
事件 pipe 解析（详情页人物/场景标签）	`src/utils/parseEventFields.ts`
工作台展示	`src/components/ScriptWorkspacePanel.tsx`

10. 设计要点（分享时可强调）

强依赖上一节点：剧本流水线不读原始粘贴全文做全局规划，而是读 结构化 event；逐集阶段同时读 本章原文 保证细节。
三阶段递进：先全局骨架 → 再改编策略 → 最后逐集落地；后阶段输入包含前阶段全部产出。
1 章 1 集：chapterIndex 与 episodeIndex 对齐；逐集时带入上一集剧本做衔接。
导演手册贯穿：三阶段 system + user 均可注入 Skill 正文，优先级高于模型默认习惯。
格式硬校验 + 重试：骨架/策略查 Markdown 章节齐全；剧本查 <scriptItem> XML（含 Markdown 兜底）。
增量可见：每阶段完成即写库并刷新 UI，不必等全部 N 集结束。

11. 与下游的关系

scripts.content → 生成资产（从剧本提取人物/场景/道具）、制作分镜、生成视频
novel_chapters.event 中的人物/场景 → 剧本详情页标签展示（parseEventCharactersAndScenes）
全部集 script_state = 1 后工作流进入「生成资产」等后续节点

Isshin AI TextFlow_开发文档_第三回：剧本生成