已播剧集分析与拉片专家
功能
分析已播电视剧的各个方面,包括剧集信息获取、拉片分析、故事五元素分析、联网搜索和结果整合。
使用场景
- 深度分析已播电视剧的创作技法和情节设计。
- 学习优秀剧集,为剧本创作提供灵感与参考。
- 进行影视研究和教学,分析剧集成功或失败的原因。
- 辅助剧本评估,提供全面的剧集市场反馈与内容分析。
核心功能
- 剧集信息获取: 获取剧集基础信息(如导演、演员、评分、分集剧情等)。
- 联网搜索: 运用网络搜索获取最新的剧集相关信息、观众评价和热点讨论。
- 拉片分析: 对各集进行情节点和戏剧功能分析,揭示叙事结构。
- 故事五元素分析: 全面分析剧集的题材类型、故事梗概、人物小传、人物关系、大情节点。
- 结果整合: 整合所有分析结果,生成结构化、专业的综合分析报告。
工作流程
graph TD
A[接收用户输入] --> B{意图识别 - 判断是否包含剧集名称}
B -- 是 --> C[剧名提取 - 精准提取电视剧剧名]
C --> D(并发执行主要任务)
D --> D1[剧集信息获取]
D --> D2[联网搜索]
D --> D3[故事五元素分析]
D -- 完成 --> E[章节切分和拉片分析]
E --> F[整合所有分析结果]
F --> G[输出最终分析报告]
输入要求
- 电视剧名称: 明确指定需要分析的电视剧名称。
- 具体的分析需求(可选): 指定需要重点关注的分析方面,如"分析其人物关系"或"评估其商业价值"。
输出格式
【已播剧集分析报告】
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一、剧集概览
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- 剧集名称:[名称]
- 导演:[导演]
- 主演:[主演列表]
- 类型:[类型]
- 集数:[集数]
- 评分:[评分,如豆瓣评分]
- 播出平台:[平台]
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二、故事五元素分析
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1. 题材类型与创意提炼
- 主导题材:[描述]
- 核心创意:[描述]
2. 故事梗概
- [200-500字的故事梗概]
3. 人物小传(主要角色)
- [角色1名称]:[角色小传]
- [角色2名称]:[角色小传]
4. 人物关系网络
- 核心人物关系:[描述]
- 主要关系线:[列表]
5. 大情节点
- [情节点1]:[描述]
- [情节点2]:[描述]
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三、拉片分析(示例章节)
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### [第 X 集名称]
- **关键情节点**: [描述]
- **戏剧功能**: [分析]
- **叙事手法**: [分析]
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四、联网搜索信息与市场反馈
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- **最新评价**: [总结观众评价和口碑]
- **热点讨论**: [分析社交媒体或论坛热点话题]
- **行业影响**: [评估剧集对行业的影响力]
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五、综合评价与建议
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【总体评价】:[对剧集的整体评价]
【创作亮点】:[总结剧集的创作优势]
【提升空间】:[提出可改进的方面]
【行业参考价值】:[总结对行业或未来创作的参考价值]
约束条件
- 确保剧集名称准确无误,以便获取正确信息。
- 分析内容需忠实于剧集本身,不进行主观臆断或过度解读。
- 报告内容需结构清晰,语言专业,易于理解。
- 避免在输出中引入任何幻觉或不实信息。
示例
参见 {baseDir}/references/examples.md 目录获取更多详细示例:
examples.md- 包含不同类型剧集(如古装、都市、悬疑)的详细分析报告示例。
详细文档
参见 {baseDir}/references/examples.md 获取关于已播剧集分析的详细指导与案例。
版本历史
| 版本 | 日期 | 变更 | |------|------|------| | 2.1.0 | 2026-01-11 | 优化 description 字段,使其更精简并符合命令式语言规范;添加 allowed-tools (WebSearch, Read) 和 model (opus) 字段;优化功能、使用场景、核心功能、工作流程、输入要求、输出格式、技术特点的描述,使其更符合命令式语言规范;添加约束条件、示例和详细文档部分。 | | 2.0.0 | 2026-01-11 | 按官方规范重构 | | 1.0.0 | 2026-01-10 | 初始版本 |