ManjuForge｜漫剧铸造

AI 漫剧连载创作引擎（Agent Skill：Hermes / Claude Code / Codex / Copilot 通用）

别人做好看的单集，我们做活得久的 IP。

GitHub | GitCode（国内镜像） | English

30 秒了解

是什么：一个标准 Agent Skill（SKILL.md）。装进 Claude Code / Codex / GitHub Copilot / Hermes Agent，输入题材或原著，直接产出漫剧全套可发布素材：剧本 + 分镜 + 配音文案 + AI 绘图与视频提示词。

解决什么：AI 漫剧做单集容易，做长线连载难。到第 20-30 集人设会崩、伏笔会丢、设定会漂移、关系会乱。ManjuForge 用七个结构化记忆文件 + 三套引擎（故事圣经 / 角色关系图 / 伏笔追踪）把长线一致性管住。

可以直接验证的东西

规模与状态

• 版本 v1.10.1 · 30 个参考文件 · 13 个影视拉片案例 · 6 个记忆文件模板 · 3 个可执行脚本
• 三平台参数化适配：抖音竖屏 / 优酷横屏番剧 / 红果竖屏
• 2026-06 创建，当前仍在维护；11 集实战验证（6 集 Demo + 5 集真实项目）
• 许可 MIT-0：可商用、免署名、可闭源改造

📖 这是什么

ManjuForge 是一个 AI 漫剧连载创作工具，以标准 Agent Skill（SKILL.md）形态运行，可在 Hermes Agent、Claude Code、Codex、GitHub Copilot 及任何支持 Agent Skills 开放标准的运行环境中安装使用。

输入题材和人设，输出：完整剧本 + 分镜（横屏16:9/竖屏9:16）+ 配音文案 + AI绘图提示词。

核心解决一个问题：连载30集以上，人设不崩、剧情不断、伏笔不丢。

市场定位：画面一致 vs 叙事记忆

2026 年的 AI 短剧/漫剧工具大多在解决"画面一致"（角色/场景跨镜头不漂移），ManjuForge 解决的是"故事一致"：

一句话：它们管画面不崩，我们管故事不崩。两者互补——ManjuForge 的提示词产出可直接喂给任何生成工作台。

✨ 实测验证

Demo 一：《代码赘婿》6集完整创作（古风穿越爽剧）

验证结果：6集零崩坏｜伏笔回收率 100%（11根全回收/推进）｜第4集起双主线｜第6集从个人对抗升级阵营对抗。第三方评级（Character Memory / Relationship Graph / State Engine / Economic Logic / World Consistency / Narrative Engine 六项 A–A+，综合 A+）。

Demo 二：《渊烬》第一单元 E1-5（从零跑通，非回顾性迁移）

• 质量曲线：E1 四处修复 → E2 一处 → E3-5 零修复（流程内化为习惯）
• 单集六维均值 91.1/100；单元七项评级 6×A+ / 1×A
• 三引擎实战：伏笔表 10 规划/5 激活、关系图 8 事件落地、信任曲线 0→15→20
• 实战新认知：介质锚点（跨集情绪差异大的剧，锚点只锁介质+完成度，光照为场景变量）

🔗 核心能力

连载记忆机制（七文件 + 三引擎）

竖屏分镜（9:16 AI执行版）

• 碎片化时间轴（3-7秒/碎片）；横屏番剧（优酷天作类）另有 landscape 标准
• 声音四层标注（🎵音乐+🔊环境+💓生理+🫧细节）+ 跨时段声音匹配检查
• 风格锚点只锁介质（防内容词污染闪回/穿越）+ Character ID / Scene ID 跨集锁定
• Direct it 提示词范式（情绪靠可见动作承载，不堆形容词）

专业知识库

30 个专业参考文件 + 13 个拉片案例 + 6 大风格模板 + Hook 公式库（6型开篇+4型截断）+ 心理触发点体系：

• 拉片案例：盗梦空间/黑客帝国/千与千寻/你的名字/鬼灭之刃/进击的巨人/万神殿/中国奇谭/哪吒2/镖人/雾山五行/深海/灵笼/大鱼海棠
• 竖屏运镜字典、声音设计分层、AI 执行字段、平台适配（抖音竖屏/优酷横屏/红果）

自动质量自检

python scripts/quality_check.py demo/第1集_完整版.md --villain 赵天赐 --foreshadow demo/伏笔表.md --bible demo/故事圣经.md --graph demo/角色关系图.md

18 项检查（开篇画面/标题欺诈/风格锚点/Character ID/碎片时长/声音匹配/视觉锤/反派台词/互动引导/字幕卡/负向提示词/跨时段过渡/参考图绑定/伏笔表健康/故事圣经健康/角色关系图健康等），🔴 项自动拦截进入下一集，已在 11 集实战（6 Demo + 5 渊烬）验证。

跨文件一致性检查（v1.9.0 新增）

python scripts/consistency_check.py demo/

上面那个查单文件内部字段合不合规；这个查文件与文件之间有没有自相矛盾——记忆断裂的真实形态。22 项分五组（M6·F5·R4·D3·P4）：记忆文件层（七文件齐备/更新进度一致/伏笔清单双向一致/伏笔状态同步/悬空F-ID引用/角色弧光覆盖档案）、伏笔表健康（发酵期/回收状态矛盾/悬置/并发上限/ID唯一）、关系图（矩阵对称/阶段不跳级/末态一致/关系型伏笔有落点）、人物状态（快照角色有档案/出场角色必须有快照/"最后出场"必须真实）、分集层（时间轴首尾相接/风格锚点/Character ID/项目级覆盖）。每条报错都同时给出「哪两个文件矛盾」和「怎么修」——不做只报"校验失败"的哑巴检查器。

检查器自测（v1.10.0 新增）

python scripts/selftest.py

不调模型、不耗额度、一秒跑完的确定性逻辑自测：纯函数断言 + 构造"每类故障各埋一处"的临时项目断言 22 项检查全部触发 + 干净项目零 🔴 防误报 + 自动校验"22 项"这个数字与文档一致。首次运行就抓出夹具自身的一处记忆矛盾。

实测（6 集 Demo）当场抓出人工复核漏掉的三类事故：场景布局.md 缺失 / 关系图 E6 记了林老太君在行会的戏但剧情摘要人物快照里没这个人 / 七处碎片时间轴空档 2-8 秒（成片黑场）。

生产执行纪律（v1.8.0）

提示词产出与生成后端供应商解耦：任何跑图/跑视频动作经 adapter 层执行，遵守四步确认闸门（建边界 job → prepare 预览 → 明确确认 → run，重试需重新确认，防失控成本）。详见 references/adapter-contract.md。

🚀 安装

安装目录名必须是小写 manjuforge（Agent Skills 规范要求 SKILL.md 的 name 与父目录名一致）。

Hermes Agent

git clone https://github.com/mengxiujie/ManjuForge.git ~/.hermes/skills/creative/manjuforge

在 Hermes 对话中说"我想用 ManjuForge 创作一部漫剧"，然后告诉它题材、平台、画幅、集数、核心卖点。

Claude Code

git clone https://github.com/mengxiujie/ManjuForge.git && cd ManjuForge
mkdir -p ~/.claude/skills && ln -s "$PWD" ~/.claude/skills/manjuforge

或在 Claude Code 对话中直接说：安装这些技能 https://github.com/mengxiujie/ManjuForge

Codex（OpenAI）

git clone https://github.com/mengxiujie/ManjuForge.git && cd ManjuForge
mkdir -p "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills" && ln -s "$PWD" "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/manjuforge"

GitHub Copilot CLI / 跨客户端

# 项目级：把 SKILL.md 放入 .github/skills/manjuforge/ 或 .copilot/skills/manjuforge/
# 个人级：ln -s 到 ~/.copilot/skills/manjuforge
# 通用：复制到 ~/.agents/skills/manjuforge（跨客户端标准发现路径）

国内用户

GitHub 访问困难时用镜像：git clone https://gitcode.com/gcw_LRlig9U4/manjuforge.git <同上目标目录>

📁 项目结构

ManjuForge/                        # skill 目录（目录名=skill name）
├── SKILL.md                       # 核心定义（frontmatter: name/description/license/metadata）
├── skill.json                     # 元数据（版本/标签/模式）
├── prompt.core.txt                # 核心引擎规则（开源稳定版）
├── LICENSE                        # MIT-0
├── scripts/
│   ├── quality_check.py           # 18项单文件字段自检
│   ├── consistency_check.py       # ★v1.9.0 22项跨文件一致性检查
│   └── selftest.py                # ★v1.10.0 检查器自测（不调模型）
├── templates/                     # 6个记忆模板
├── references/                    # 30个专业参考文件
│   ├── competitive_landscape_2026-10.md  # ★v1.9.0 开源市场全景调研
│   ├── adapter-contract.md        # ★v1.8.0 供应商解耦+确认前置契约
│   ├── evaluation_framework.md    # 六维度评估体系
│   ├── hook_formula_library.md    # 六型Hook公式库
│   ├── knowledge_base/            # 拉片案例+AI执行规范
│   └── ...                        # 竞品调研/立项设计/优化日志
├── demo/                          # 6集《代码赘婿》完整Demo
└── docs/                          # 文档

📜 开源协议

MIT-0 License — 免费商用、无需署名、可闭源改造。

🤝 参与贡献

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🧭 路线图信号（我们只回应真实需求）

ManjuForge 采用"开源 Skill 验证 → 观察信号 → 决定是否做企业版"的策略：

• ✅ 现在：持续迭代开源 Skill（叙事记忆方法论 + 拉片知识库是真正壁垒）
• ⏳ 观望：Star / Issue / 私信询盘信号足够后，再启动可视化工作台或企业版
• ❌ 不做：不追单集画质（那是视频模型层的事）、不做 Web 美化壳

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