云匠 · 精品短剧剧本创作引擎

17专家协同 + 六阶段子智能体 —— 面向短剧创作者的AI全流程剧本生产系统

核心能力

• 17专家协同：故事策划、剧本大纲、人物塑造、对白、场景、视觉、合规、质量审核等全环节专家分工协作
• 六阶段子智能体：每个创作阶段收束时，对应子智能体自动上线——持固定验收清单逐项打分（1-10），不合格自动点名责任专家返工，复核闭环
• 189个题材标签智能匹配，6阶段结构化面板实时反馈创作进度
• SSE流式输出实时可见，创作过程全程透明
• 全屏画布模式，A4纸式无限高画布，沉浸式创作体验
• 深浅色双主题，现代玻璃拟态UI
• 模块化可扩展架构，支持自定义API接入与知识库热更新

当前架构

drama-engine/
├── server.py              # 网关服务（Docker入口，LLM代理+SSE流式+Session管理）
├── session_manager.py     # Session持久化管理
├── session_routes.py      # Session路由
├── demo-v7.html           # 当前前端（17步专家串行生成模式）
├── src/
│   ├── api/
│   │   ├── server.py      # 完整Agent后端（WebSocket+Orchestrator）
│   │   └── cli.py         # CLI入口
│   ├── config/            # 配置管理
│   ├── engine/            # 引擎核心（评分/规则/类型适配）
│   ├── experts/           # 17个专家模块（Python实现）
│   ├── knowledge/         # 知识库加载
│   ├── export/            # 导出模块（最终组装）
│   ├── pipeline_orchestrator.py  # Pipeline串行编排
│   └── workflow/          # 工作流编排（Orchestrator）
├── knowledge/
│   ├── culture/           # 中华优秀传统文化知识库
│   └── experts/           # 专家知识库定义（16个MD）
├── tests/                 # 测试用例
└── examples/              # 示例配置

两套后端说明

服务	入口	用途	Docker部署
网关服务	server.py	LLM代理、SSE流式、Session管理、OpenAI兼容接口	是（默认入口）
Agent后端	src/api/server.py	完整Orchestrator工作流、WebSocket实时对话	否（开发/调试用）

当前Docker/Railway部署的是网关服务，前端通过SSE流式接口逐步调用各专家，后端代理转发LLM请求。

专家清单（17个）

专家ID	名称	职责	知识来源
§0	soul_catcher	灵魂捕手：对话式追问，确认故事方向	✅ 外部知识库
§1	character_forger	人物锻造师：三层四维度人设+弧光线	✅ 外部知识库
§2	compliance_guard	合规守卫：红线扫描，输出风险评级	✅ 外部知识库
§3	structure_architect	剧情架构师：救猫咪节拍表+23段落	✅ 外部知识库
§4	dialogue_master	对白大师：语料库+对白风格卡+钩子链	✅ 外部知识库
§5	episode_writer	分集编剧：大纲展开为分场剧本（编排器内置）	📝 内嵌逻辑
§6	format_craftsman	格式工匠：行业通用格式输出	📝 内嵌prompt
§7	quality_auditor	质量审计师：37项爆款漏斗审查	✅ 外部知识库
§8	project_configurator	项目策划师：方向拆解为完整项目设定	✅ 外部知识库
§9	revision_editor	返工编辑：质量不达标时针对性修改	✅ 外部知识库
§10	battle_commander	实战指挥：端到端工作流编排+异常恢复	✅ 外部知识库
§11	scene_craftsman	场景工匠：场景细节与氛围描写	✅ 外部知识库
§13	visual_director	视觉导演：光影+镜头+声音系统	✅ 外部知识库
§14	business_operator	商业操盘：市场分析+投放策略+变现路径	✅ 外部知识库
§15	quality_director	质量总监：全集质量审计	📝 内嵌prompt
§16	script_reviewer	剧本审核：12维度量化商业诊断	✅ 外部知识库
§17	episode_outline_reviewer	集纲审核：37项爆款漏斗逐项审查	✅ 外部知识库

知识来源说明：

• ✅ 外部知识库：专家的系统prompt存储在 knowledge/experts/ 目录下的MD文件中，支持热更新
• 📝 内嵌prompt：专家的提示词直接写在Python代码中，适合规则明确、不需要频繁调整的逻辑

快速开始

方式一：Docker部署（推荐）

docker build -t drama-engine .
docker run -p 8000:8000 \
  -e LLM_API_KEY=your-api-key \
  -e LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com \
  -e LLM_MODEL=deepseek-chat \
  drama-engine

打开浏览器访问 http://localhost:8000。

方式二：本地开发

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 设置环境变量
export LLM_API_KEY=your-api-key
export LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com
export LLM_MODEL=deepseek-chat

# 启动网关服务
python server.py

# 或启动完整Agent后端（含WebSocket）
python -m src.api.server

前端独立使用

demo-v7.html 也可以在设置面板中直接填入 OpenAI 兼容的 API 配置（如 DeepSeek），无需后端即可开始创作。

环境变量

变量	说明	默认值
LLM_API_KEY	LLM API密钥	（必填）
LLM_BASE_URL	LLM API地址	https://api.deepseek.com
LLM_MODEL	模型名称	deepseek-chat
HOST	监听地址	0.0.0.0
PORT	监听端口	8000
GATEWAY_TOKEN	网关访问令牌（可选，设置后前端需携带）	（空=不鉴权）

技术栈

• 后端: Python FastAPI (SSE流式返回)
• 前端: 原生HTML/CSS/JS (零框架依赖)，CSS变量双主题
• 知识库: Markdown结构化专家Prompt + 文化资料库
• 智能体架构: 平台级大智能体 → 六阶段子智能体 → 17个专家skill分工
• 部署: Docker + Railway

赛道

数字文化赛道 - AI+文娱

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🎬 在线演示: 云匠引擎 Demo | 源码: duanxiao911/drama-engine

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