把故事先看清，再把它翻译成影视开发语言。

narrative-to-screen-reader 是一个影视开发中间层 Skill。

它不是直接生成剧本的工具，也不是普通文学分析器。它的作用是：

先判断一个叙事文本现在是否具备开发价值，再按阶段输出对应的影视开发读本。

它适合处理：

• AI 长会话角色扮演记录
• 短篇小说 / 轻小说 / 网文
• 中长篇片段
• 故事大纲 / 梗概
• 剧本初稿
• 互动叙事 / 游戏文本

默认流程：

输入故事文本
→ 长文本分批读取（>50KB 时自动触发）
→ 快速诊断
→ 🔴 CHECKPOINT（暂停，等用户确认）
→ 按诊断等级加载对应 reference
→ 推荐最适合的模块
→ 用户确认后生成对应读本
→ 若进入第三阶段，再生成 AI 剧本化提示包

v2.0 起，诊断完成后必须等用户确认才会继续生成正式读本，不会自动连续输出多个模块。

• 快速诊断：先判断文本到了哪一步
• 完整开发读本：母文档，先把故事整体看清
• 编剧改编读本：回答怎么改、从哪里切进去、哪里不能动
• 演员读本：回答怎么演
• 导演视听读本：回答怎么拍
• 制片摘要：回答值不值得做、适合什么形态
• AI 剧本化提示包：第三阶段 Agent 的主控规范

标准入口：

我有一篇故事 / 小说 / 长会话记录，想用于影视开发。
你先读一下，先做快速诊断，判断它现在适合进入哪一步。
如果故事已经成熟，再告诉我接下来最适合先输出哪些模块。

复杂文本（长篇 / 群像）入口：

这是一部长篇 / 群像 / 多主角文本。
你先不要直接做完整开发读本，先判断它更适合单主角改编、群像改编、长片还是剧集，再推荐我下一步最适合的模块。

• SKILL.md — 主干
• 使用指南.md — 完整说明文档
• references/ — 各模块规则与模板
• references/examples/ — 姜宁 / 韩欣 / 林知夏示例

v2.0.0

v2.0 主要更新：强制 CHECKPOINT 暂停机制、诊断→Reference 加载路由表、长文本分批协议、极端输入处理、禁止行为集中化、编剧改编读本新增角色补强指引与场景保留评分标准。

如果你需要查看完整用法、模块说明、版本日志和测试案例，请看：

• 使用指南.md