1. 小说拆短剧素材的真实痛点为什么手工拆解跑不通把一本几十万字的小说改成短剧拍摄素材听起来像是读一遍、列个表的事真上手才知道是个体力活。我拿一本 38 万字的长篇试过光是角色出场统计就花了两天谁在第几章出现、和主角什么关系、有没有外貌描写、说话什么调性全靠人肉翻。等角色表勉强成型场景清单又来了——同一间咖啡馆在书里被写成街角那家店她常去的咖啡厅落地窗边的位置你得判断这是不是同一个景不然美术出图会重复劳动。短剧行业的节奏不允许这么磨。一部竖屏短剧从立项到开机常常只有两三周素材准备阶段要同时产出角色设定集、分集大纲、场景道具清单三套东西。传统做法是编剧、策划、美术各拆一遍信息对不齐改一版小说就得全部重来。更麻烦的是质量没法验证大纲写得好不好、角色有没有漏全靠人盯换个执行的人标准就变了。这就是 shuohao-skills 想解决的问题。它把小说→短剧素材拆成三个可独立运行的 Agent Skillnovel-characters 负责角色设定集novel-outline 负责短剧改编大纲novel-art 负责美术设定集。每个 Skill 自带 SKILL.md 给 Agent 读、scripts/ 放零依赖的 Node.js 脚本、references/ 存详细指令、examples/ 放样例数据。你不需要 npm installNode 标准库就够跑。它最有意思的设计是质量门脚本化。传统 AI 写作工具靠模型自己判断写得好不好同一段提示词跑两次结果可能天差地别。shuohao-skills 反过来novel-outline 有 13 道质量门、novel-art 有 11 道质量门全部用确定性脚本检查每个 skill 自带 selftest.mjs不调用模型、不花额度一秒跑完。这意味着质量评估可重复、可验证不是薛定谔的 AI。但要让这套流程真正跑起来你得先解决一个前置问题Claude Code、Codex 这些 Agent 各自要配 Key、配 Base URL、配模型 ID三个 Skill 串起来跑的时候Key 管理会变成新的体力活。这篇就按小说→短剧素材自动化拆解这条线把 shuohao-skills 和 TaoToken 统一 Key 的接入一起讲清楚给出可复制的 Node.js 脚本配置、接入步骤以及用样例小说跑通并校验输出完整性的验证动作。适合谁看写小说想做短剧改编的作者、短剧工作室的技术同学、已经在用 Claude Code 或 Codex 的 Agent 使用者。如果你只是想要个简单文字生成工具这篇的流程对你偏重了。2. TaoToken 统一 Key 前置给三个 Agent Skill 配一套凭证shuohao-skills 本身不依赖外部 API它的脚本只用 Node 标准库。但它的三个 Skill 是要交给 Claude Code、Codex 这类编码 Agent 去执行的Agent 干活时得调用模型这就绕不开凭证配置。如果你同时用 Claude Code 和 Codex两边各配一套 Key、各记一个 Base URL切换时容易搞混尤其是把三个 Skill 串成流水线跑的时候中间某个 Agent 认证失败整条链就断在那里。TaoToken 在这里的角色是统一入口一个 Key 覆盖多个模型Base URL 固定模型 ID 按需切换。你不用为每个 Agent 单独申请凭证也不用在多个控制台之间来回找配置。对 shuohao-skills 这种三个 Skill 接力跑的场景统一 Key 的价值很直接——角色抽取用哪个模型、大纲生成用哪个模型、美术清单用哪个模型你只改 Model ID认证部分不动。先把账号和 Key 准备好。打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册登录进控制台 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 创建 API Key。Key 只在创建时完整显示一次复制后先存到本地环境变量别直接写进脚本提交到 git。创建完 Key去 API Keys 页面 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 可以随时查看和管理已有 Key。如果你要确认某个模型当前可用、或者想先手动试一段提示词用模型对话页面 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentchatutm_campaignrewrite 直接对话验证比在脚本里反复调试快。API 的基础地址是 https://taotoken.net/api注意这个地址不带 UTM 参数配置时原样填。模型 ID 按你实际要用的填比如跑角色抽取这种需要长上下文理解的任务选上下文窗口大的模型跑大纲结构整理这种偏格式化的任务选响应快的模型。具体可用模型列表在文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里查别凭记忆填。环境变量这样设macOS 和 Linux 用 exportWindows 用 set 或写进系统环境变量export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api设完验证一下有没有生效echo $TAOTOKEN_API_KEY echo $TAOTOKEN_BASE_URL两个都打印出正确值再往下走。如果第一个是空的说明当前终端会话没读到检查是不是写进了别的 shell 配置文件或者新开一个终端窗口重试。这里有个容易踩的坑Claude Code 和 Codex 读取环境变量的时机不一样。Claude Code 通常在启动时读一次你中途改了环境变量它不认Codex 有些版本每次请求都读。所以配好环境变量后把两个 Agent 都重启一遍别在运行中的会话里改配置然后纳闷为什么不生效。如果你打算长期跑这套短剧素材流水线尤其是要反复处理多本小说可以考虑 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite它在连续编码和 Agent 长任务场景下更省心不用每次盯着额度。3. 可复制配置shuohao-skills 与 Agent 的 settings 片段这一节给可直接复制的配置。shuohao-skills 的安装脚本会自动检测本机装了 Claude Code 还是 Codex然后软链过去git pull 后立刻生效。但软链只解决 Skill 文件的位置问题Agent 调用模型时的认证配置还得你自己写。下面按 Claude Code、Codex、以及一个通用的 Node.js 调用脚本三部分给。先克隆并安装git clone https://github.com/eternityspring/shuohao-skills.git cd shuohao-skills ./scripts/install.sh前置条件是 Node ≥ 18。装完检查一下 Node 版本node -v低于 18 的话先升级脚本里用了一些较新的标准库 API低版本会报错。3.1 Claude Code 的 settings 配置Claude Code 的配置放在用户目录下的 settings 文件里。路径按你的系统来macOS 和 Linux 通常是~/.claude/settings.jsonWindows 是%USERPROFILE%\.claude\settings.json。内容这样写{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的Key, ANTHROPIC_MODEL: 你的模型ID } }三件套齐了Base URL 指向 TaoToken 的 API 地址Key 用你创建的那把Model ID 填你要用的模型。注意 JSON 里不能有注释末尾不能有多余逗号否则 Claude Code 启动时会静默忽略整个配置你会以为配了其实没配。改完重启 Claude Code。验证配置有没有被读到可以在 Claude Code 里问它当前用的模型是什么或者直接跑一个简单任务看有没有认证报错。3.2 Codex 的 auth.json 配置Codex 的凭证放在~/.codex/auth.jsonWindows 是%USERPROFILE%\.codex\auth.json。这个文件同时管认证和模型设置格式如下{ OPENAI_API_KEY: sk-你的Key, OPENAI_BASE_URL: https://taotoken.net/api, model: 你的模型ID }同样三件套Base URL、Key、Model ID。Codex 对 Base URL 的末尾斜杠比较敏感填https://taotoken.net/api就行别多加/v1之类的后缀除非文档明确说明。改完重启 Codex。如果你两个 Agent 都要用建议把 Key 存成环境变量配置文件里引用环境变量而不是硬编码。这样换 Key 的时候只改一处。不过要注意不是所有版本的 Agent 都支持在配置文件里写环境变量引用语法写之前先确认你的版本支持不支持就老老实实填明文但别把配置文件提交到公开仓库。3.3 通用 Node.js 调用脚本shuohao-skills 的 Skill 是给 Agent 读的但你可能想自己写个脚本把三个 Skill 串起来跑或者在 CI 里做批量处理。下面这个 Node.js 脚本用标准库的 fetch 调用 TaoToken API不依赖任何 npm 包// pipeline.mjs const API_KEY process.env.TAOTOKEN_API_KEY; const BASE_URL process.env.TAOTOKEN_BASE_URL; const MODEL_ID process.env.TAOTOKEN_MODEL_ID || 你的模型ID; if (!API_KEY || !BASE_URL) { console.error(缺少 TAOTOKEN_API_KEY 或 TAOTOKEN_BASE_URL); process.exit(1); } async function callModel(prompt, systemPrompt ) { const res await fetch(${BASE_URL}/v1/chat/completions, { method: POST, headers: { Content-Type: application/json, Authorization: Bearer ${API_KEY} }, body: JSON.stringify({ model: MODEL_ID, messages: [ ...(systemPrompt ? [{ role: system, content: systemPrompt }] : []), { role: user, content: prompt } ], temperature: 0.3 }) }); if (!res.ok) { const text await res.text(); throw new Error(请求失败 ${res.status}: ${text}); } const data await res.json(); return data.choices[0].message.content; } // 示例抽取一章的角色出场 const chapterText 把小说某一章的正文放这里; const result await callModel( 从下面这段小说文本中抽取所有出场角色输出 JSON 数组每个元素包含 name、role、first_appearance、description 四个字段。\n\n${chapterText}, 你是一个短剧素材拆解助手只输出合法 JSON不要额外解释。 ); console.log(result);跑之前设好环境变量export TAOTOKEN_MODEL_ID你的模型ID node pipeline.mjs这个脚本是骨架实际串流水线时你把 novel-characters、novel-outline、novel-art 三个 Skill 的 references 里的指令读出来当 system prompt把上一环的输出当下一环的输入就形成了一条链。temperature 设 0.3 是为了让结构化输出稳定一些角色抽取和大纲生成都不需要太高的创造性。4. 验证请求用样例小说跑通并校验输出完整性配置写完不算完得用真实数据跑一遍确认三个 Skill 的输出能接上。shuohao-skills 的 examples/ 目录里有样例数据先用它验证流程再换你自己的小说。第一步确认 Skill 被 Agent 识别到。在 Claude Code 里输入类似列出当前可用的 skills的指令看 novel-characters、novel-outline、novel-art 三个有没有出现在列表里。没有的话检查 install.sh 的软链目标对不对或者手动把 skills 目录拷到 Agent 的 skills 路径下。第二步跑 novel-characters。把样例小说的前几章喂进去让它输出角色设定集。观察输出结构每个角色是不是有名字、定位、外貌提示词、音色建议这些字段。这一步的验证点是角色有没有漏——你可以人工数一下样例文本里明显有名字的角色数量和输出对比。第三步跑 novel-outline。它吃的是小说结构输出分集梗概和爽点表。跑完看它有没有生成 outline.json这个文件是给 novel-art 用的接口。验证点是 13 道质量门有没有全过。质量门是脚本检查不调模型你可以单独跑node skills/novel-outline/scripts/selftest.mjs一秒出结果。如果有门没过脚本会告诉你哪一项不达标比如分集数量少于预期爽点表字段缺失之类。按提示补数据重跑别跳过。第四步跑 novel-art。它读 outline.json 预填场景和道具清单然后生成美术设定。验证点是 11 道质量门同样用 selftest.mjs 跑node skills/novel-art/scripts/selftest.mjs注意出图功能依赖 Codex 的 $imagegen没配置的时候会跳过出图只输出清单和提示词。这不影响流程验证你先把清单跑通出图后面再补。第五步做端到端校验。三个 Skill 都跑完后检查数据接口有没有断novel-outline 输出的 outline.json 里的场景名和 novel-art 读进去预填的清单是不是一致novel-characters 输出的角色名在大纲的分集梗概里有没有对应出现。这一步是人工抽查抽三五个角色和场景对一下确认没有角色表里有、大纲里没提或者大纲里有场景、美术清单漏了的情况。我实测下来样例小说跑完整条链大概几分钟主要时间花在模型调用上脚本检查部分基本是秒级。跑通之后换你自己的小说先拿一章试确认输出结构对再整本跑。整本跑的时候注意上下文长度超长的文本要按章节切分后分批喂别一次性塞进去。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed 与 choices 读取失败跑这套流程会碰到几类典型报错这里按真实报错信息对照排查。401 Unauthorized。最常见的原因是 Key 没读到或者填错。先确认环境变量echo $TAOTOKEN_API_KEY如果打印为空说明当前会话没读到。检查你是不是在配置文件里写了 Key 但 Agent 没重启或者环境变量写进了~/.bashrc但当前用的是 zsh。另一个原因是 Key 复制时带了空格或换行重新复制一遍注意首尾不要有多余字符。还有一种情况是 Key 被删了或者过期了去 API Keys 页面 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 确认一下状态。local proxy failed。这个报错通常出现在 Agent 尝试走本地代理但代理没起来的时候。检查你的环境变量里有没有HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY这类设置如果有但代理服务没运行请求就会失败。把这两个变量临时清掉再试unset HTTP_PROXY unset HTTPS_PROXY如果清了就好了说明是代理配置的问题不是 TaoToken 的问题。另外确认 Base URL 填的是https://taotoken.net/api没有多写路径或者拼错。reading choices 报错。典型信息是Cannot read properties of undefined (reading choices)。这说明脚本拿到了响应但响应结构里没有 choices 字段。原因通常是 API 返回了错误信息而不是正常结果但脚本没检查 res.ok 就直接读 data.choices。上面给的 Node.js 脚本里加了if (!res.ok)的判断如果你自己写的脚本没加补上。另一个原因是模型 ID 填错了API 返回了模型不存在之类的错误同样会走到读 choices 那一步失败。去文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 核对模型 ID 的准确写法。OAuth 相关报错。如果你用的是 Claude Code可能会碰到 OAuth token 相关的提示。这通常是因为 Claude Code 同时存在 OAuth 登录态和 API Key 配置两者冲突了。解决办法是明确用 API Key 模式在 settings.json 里配好ANTHROPIC_API_KEY和ANTHROPIC_BASE_URL然后退出 OAuth 登录态。Codex 那边类似auth.json 里配了 API Key 就不要再用 OAuth 登录。Skill 没被识别。install.sh 跑完但 Agent 里看不到 skill检查软链目标。macOS 和 Linux 下ls -la ~/.claude/skills/看三个 skill 目录是不是软链到了 shuohao-skills 的 skills 目录下。如果软链断了比如你移动了仓库位置重新跑 install.sh。Windows 下软链需要管理员权限如果 install.sh 没成功手动把 skills 目录拷过去。selftest.mjs 报错。质量门脚本报错通常是输入数据格式不对。检查上一环输出的 JSON 是不是合法字段名有没有拼错。selftest 不调模型所以报错一定是数据问题不是认证问题。用node -e JSON.parse(require(fs).readFileSync(outline.json,utf8))验证一下 JSON 合法性。6. 把流水线跑顺从单本试跑到批量处理的接入路径三个 Skill 单独跑通之后真正的效率提升来自把它们串成流水线。我的做法是写一个调度脚本按 novel-characters → novel-outline → novel-art 的顺序调用每一环的输出落盘成 JSON下一环读上一环的文件。这样中间任何一环出问题你可以单独重跑那一环不用从头来。调度脚本的核心逻辑不复杂读小说文本、按章节切分、对每一章调角色抽取、汇总去重、把汇总结果喂给大纲生成、大纲输出 outline.json、再喂给美术清单。切分章节的时候注意保留章节标题大纲生成需要靠标题判断结构。去重角色的时候按名字合并同一个人在不同章节的不同称呼要人工确认一下脚本可以做模糊匹配但别全自动容易把两个人合成一个。批量处理多本小说的时候给每本书建一个独立目录输入、中间产物、最终输出分开存。这样出问题好定位也方便对比不同书的输出质量。Key 的管理用环境变量别在每本书的配置里重复写。如果你要跑的量比较大Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 在长任务场景下比按次调用更合适。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite里面有针对不同 Agent 的配置说明和模型列表。遇到认证或者接口格式的问题先翻文档大部分报错文档里都有对应说明。想快速验证某个模型适不适合你的小说拆解任务用模型对话 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentchatutm_campaignrewrite 手动试几段比在脚本里反复改参数快得多。最后提醒一句shuohao-skills 目前主要在 macOS Node 24 上验证过Linux 和低版本 Node 没测试。你在别的环境跑碰到脚本报错先确认 Node 版本再确认文件路径分隔符。Windows 下路径用反斜杠脚本里如果写死了正斜杠可能会找不到文件。这些环境差异不影响流程本身但会让你多花时间排查提前知道能省事。
