drama-workflow
协调情节点戏剧功能分析流程，管理文本预处理、并行分析、结果整合。适用于长文本的情节点和戏剧功能分析、需要结构化分析报告的场景
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill drama-workflow --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 情节点戏剧功能分析工作流编排器 ## 功能 协调整个情节点戏剧功能分析流程，管理文本预处理、并行分析、结果整合及报告生成。 ## 使用场景 - 对长篇故事文本进行情节点和戏剧功能分析。 - 需要高质量、专业化的戏剧分析报告。 - 需获取结构化的分析结果。 ## 工作流步骤 1. **文本预处理**: 截断和分割长文本，确保文本适合后续分析。 2. **并行分析**: 对文本片段进行情节点分析，提高分析效率。 3. **结果整合**: 合并和优化分析结果，确保结果一致性。 4. **报告生成**: 生成最终的综合分析报告。 ## 编排原则 - 确保输入输出正确传递。 - 管理智能体间的上下文隔离。 - 优化并行处理性能。 - 保证分析结果的完整性和准确性。 ## 输入要求 - 长文本故事内容。 - 分析需求说明（可选）。 ## 输出格式 ``` 【情节点戏剧功能分析报告】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 一、分析概览 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ - 文本长度：[字数] - 分析片段数：[数量] - 情节点总数：[数量] ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 二、情节点分析 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【情节点1】：[描述] 【戏剧功能】：[分析] 【情节点2】：[描述] 【戏剧功能】：[分析] ... ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 三、戏剧结构分析 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [整体戏剧结构分析] ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 四、专业洞察 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [从编剧角度的专业洞察] ``` ## 约束条件 - 输入文本长度需满足分段处理要求。 - 确保每个情节点分析的独立性和准确性。 - 最终报告需逻辑清晰，结论明确。 ## 示例 请参见 `{baseDir}/references/examples.md` 获取详细工作流示例。该文件包含了长篇小说、剧本等不同类型文本的情节点戏剧功能分析报告。 --- ## 版本历史 | 版本 | 日期 | 变更 | |------|------|------| | 2.1.0 | 2026-01-11 | 优化 description 字段，添加 allowed-tools 和 model 字段，调整主内容语言风格，添加约束条件，并引导至 references/examples.md | | 2.0.0 | 2026-01-11 | 按官方规范重构 | | 1.0.0 | 2026-01-10 |
- 功能
- 使用场景
- 工作流步骤
- 编排原则
- 输入要求
- 输出格式
- 约束条件
- 示例
- 版本历史
What does the drama-workflow skill do?
协调情节点戏剧功能分析流程，管理文本预处理、并行分析、结果整合。适用于长文本的情节点和戏剧功能分析、需要结构化分析报告的场景
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill drama-workflow --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.