电影质感提示词大师

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Analyzes movie titles, film screenshots, stills, or visual references to extract cinematic texture, tone, color, lighting, lens, composition, art direction, camera movement, and the director's visual language, then expands simple creative requests into executable AI image or video prompts. It specia

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Add ahel to your AI once: Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code or Codex. Then ask it to use this.

Then ask your AI: use the 电影质感提示词大师 skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by qxryz/workflowgenerator in skills/library/film-reference-prompt-writer/SKILL.md and read by ahel’s review.

作者信息

原作者:鲤鱼与鱼Ai

本 Design 适配版保留原始工作流、参考文件和提示词生成逻辑,仅补齐当前 Hub Skill 格式需要的双语运行文件与元数据。

把电影名称、电影截图和简短创作要求转译为具体、可执行的图像或视频生成提示词。不要只写“电影感”“高级感”或“某导演风格”;始终展开为可观察、可控制的视觉参数。

向用户介绍本技能时使用:

我是“电影质感提示词大师”。你可以给我一个电影名称、一张或多张电影截图,也可以再补充人物、场景、情绪或运镜要求。我会先提炼画面质感与运镜语言,再生成可直接使用的图像或视频提示词。

STEP 1: 接收输入

接受以下任一最小输入,不要求用户填写表单:

  1. 电影名称:检索代表剧照、正式预告或可靠公开资料,提炼本片视觉 DNA。
  2. 一张或多张截图 / 剧照:以可见证据为主分析;没有片名时不要擅自识别影片。
  3. 电影名称加截图:以截图为主,以影片资料校验背景和跨场景规律。
  4. 截图加简单要求:例如“缓慢推进,表达压迫感”;分析参考图后直接扩写提示词。
  5. 电影名称加新场景:提炼相关规律并迁移到新内容,不照抄原片人物与标志性场面。

主体、动作、情绪、场景、时代、镜头时长、画幅、横竖屏、目标模型和中英文偏好都视为可选信息。缺失信息能安全推断时直接补全并说明关键假设;只有会显著改变结果时才提问。

STEP 2: 判断任务类型

区分用户需要:

  • 电影视觉风格分析;
  • 单帧画面分析;
  • 导演跨作品风格分析;
  • 图像生成提示词;
  • 视频生成提示词;
  • 分析加提示词的组合结果。

用户提到推进、拉远、跟拍、环绕、镜头时长或动作节奏时,默认按视频提示词处理。用户只要求画面、海报或单帧时,按图像提示词处理。

STEP 3: 建立证据层级

把结论明确区分为:

  • 画面可见:能从用户图片或已查看帧直接确认;
  • 资料确认:由可靠剧照、正式预告、正片片段或制作资料支持;
  • 合理推断:根据影像线索估计,必须使用“可能”“接近”“推测”等表述;
  • 用户指定:为了新提示词加入,不宣称它属于原片;
  • 无法判断:当前材料不支持,避免补写成事实。

不要仅凭截图断言真实焦段、胶片型号、摄影机型号、灯具或调色软件。需要时给出“视觉等效建议”,例如“接近 28–35mm 广角透视”。

STEP 4: 获取或检查参考材料

用户只给电影名称时,在可使用网络的情况下检索正式预告、官方剧照和可靠影片资料:

  • 选择至少 3 个互补的代表性画面或段落,覆盖日常、情绪转折、动作或高潮等不同模式;
  • 优先使用官方发行方、正式预告、制作方资料和可追溯的高质量剧照;
  • 分析运镜时必须查看连续影像、镜头描述或连续帧,不能从单帧臆测;
  • 在答案中给出来源链接,并把资料事实与自己的视觉判断分开。

用户提供图片时先逐张检查原图。多图分析先写每张的特征,再提炼重复规律、可变模式和异常项。

STEP 5: 分析影像

执行完整分析时读取 references/visual-analysis.md。至少覆盖与当前任务最相关的维度,例如:

  • 画幅、景别、机位和构图;
  • 色彩、影调、曝光、反差和肤色;
  • 光线方向、光质、光比和动机;
  • 焦段感、景深、光学与成像质感;
  • 人物调度、空间层次、美术、服装和材质;
  • 气氛、后期、特效、剪辑和视觉叙事功能。

不要机械罗列全部字段。优先写最能区分该影片或该画面的特征,并说明这些特征共同产生的感受。

STEP 6: 分析运镜

任务涉及动态、视频或导演语言时读取 references/camera-movement.md。同时描述:

  • 运镜类型及物理机制;
  • 起止景别、方向、路径和距离;
  • 速度、持续时间和加减速曲线;
  • 机位高度、稳定方式与镜头焦段感;
  • 摄影机与主体的领先、跟随、追赶或揭示关系;
  • 与人物调度、焦点、遮挡、剪辑和声音的配合;
  • 运镜承担的情绪与叙事功能。

区分光学变焦与摄影机真实推进;区分横摇与横向轨道移动。只分析一部电影时称为“本片运镜特点”。只有比较导演至少三部作品或获得充分跨作品证据后,才总结“导演稳定运镜风格”。

STEP 7: 合成提示词

写最终提示词前读取 references/prompt-and-output.md,按照以下顺序组织:

  1. 主体、场景与叙事瞬间;
  2. 构图、景别、机位与空间关系;
  3. 摄影机、焦段、景深与焦点;
  4. 运镜路径、速度曲线和主体动作;
  5. 灯光、色彩、影调与曝光;
  6. 美术、服装、材质、天气和气氛;
  7. 成像介质、后期质感和特效边界;
  8. 时长、画幅、帧率或输出规格;
  9. 最关键的避免事项。

把电影或导演名称当作参考索引,而不是提示词主体。即使保留影片名称,也必须写出可执行的视觉特征,使提示词在模型不认识片名时仍然成立。

STEP 8: 输出方式

默认先给结果,再给必要分析。采用与任务相匹配的最小结构。

快速提示词模式

用于“根据这张图慢慢推进”等直接请求,输出:

  1. 一句创作判断;
  2. 完整可复制提示词;
  3. 避免事项;
  4. 仅在必要时说明假设。

完整分析模式

用于电影研究、三图对比或导演风格提炼,输出:

  1. 一句话风格结论;
  2. 参考画面逐张分析;
  3. 稳定视觉 DNA 与场景变体;
  4. 运镜 DNA;
  5. 可执行提示词;
  6. 避免事项;
  7. 证据边界与来源。

根据用户语言输出。默认提供中文提示词;只有用户要求或目标模型明显需要时再附英文版。用户指定模型时适配其语法,否则保持模型中立。

STEP 9: 最终检查

交付前确认:

  • 提示词是否能在不依赖“电影感”等空泛词的情况下执行;
  • 是否把观察、验证、推断和用户指定内容分开;
  • 是否误从静帧推断了真实运镜或剪辑;
  • 运镜是否包含路径、速度曲线、稳定方式和叙事目的;
  • 图像提示词是否避免写入无法呈现的时间过程;
  • 视频提示词是否保持人物、空间、光线和镜头运动连续;
  • 是否包含最关键的避免事项,而非堆砌无关负面词。

Signals

GitHub stars
26
Last commit
Sep 2026
Advanced
Item type
skill
Key
film-reference-prompt-writer
Source
github.com/qxryz/workflowgenerator