Editor Tension Mapper는 서사 긴장감 곡선을 시각화하고 플랫 세그먼트나 미드포인트 붕괴와 같은 리듬 결함을 프로그래밍 방식으로 감지하는 고급 시나리오 페이싱 분석 도구입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install editor-tension-mapper
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 editor-tension-mapper 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
다운로드를 원하시나요?
ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.
Editor Tension Mapper란 무엇인가요?
Editor Tension Mapper는 엄격한 1-10 척도로 시나리오의 긴장감 곡선을 매핑하여 자동화되고 정량적인 서사 분석을 제공합니다. 주관적인 피드백이나 직감에 의존하는 대신, 이 에셋은 스토리텔러, 개발자, 서사 디자이너가 데이터 기반 메트릭을 사용하여 페이싱을 검증할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 모든 비트가 의도한 관객의 감정 상태와 올바르게 공명하도록 보장합니다.
개별 장면을 평가함으로써 이 도구는 구조적 플랫라인, 롤러코스터식 급변 또는 단조로운 상승과 같은 중요한 페이싱 오류를 진단합니다. 이 기능을 Openclaw Skills 내에 통합하면 AI agent 워크플로우가 엄격하게 논리적으로 유지되어 심층적인 장면 실행으로 진행하기 전에 비트를 재작성하거나 조정할 수 있는 실행 가능한 기술적 제안을 제공합니다.
Editor Tension Mapper 활용 사례
- 비트 시트 생성(3단계) 직후 구조적 페이싱 및 긴장감 곡선 검증.
- 스토리 영향 검토(4단계 1.5단계) 동안 데이터 기반 스토리 분석 제공.
- 복잡한 시나리오에서 서사적 병목 현상, 감정적 피로 또는 휴식 공간 부족을 프로그래밍 방식으로 감지.
- 다중 agent 크리에이티브 라이팅 파이프라인을 가이드하기 위해 관객 감정 추적을 정량화.
Editor Tension Mapper 작동 원리
- 입력 장면 파싱: agent가 텍스트 또는 생성된 비트 시트를 검토하여 각 고유한 장면을 평가합니다.
- 긴장감 점수 할당: 극도로 낮은 긴장감(휴식/감정적 빌드업)부터 최대 긴장감(최고 고조/질식감)까지의 정확한 관객 상태를 기반으로 모든 장면에 1에서 10까지의 등급이 부여됩니다.
- 규칙 기반 진단 실행: 데이터가 6개의 내장 진단 검사를 통과하여 FLAT_SEGMENT, WHIPSAW, MONOTONIC_CLIMB, MIDPOINT_COLLAPSE, FINALE_DECELERATION 또는 NO_BREATHER와 같은 특정 이상 징후를 플래그합니다.
- 헬스 매트릭스 계산: 시나리오가 최종
curve_health_score와 맞춤형 권장 사항을 계산합니다. - 워크플로우 라우팅: 점수가 5점 미만인 시나리오는 거부되어 비트 시트 재작성 단계로 되돌아가고, 건강한 시나리오는 파이프라인을 따라 계속 진행됩니다.
Editor Tension Mapper 설정 가이드
System Requirements
Ensure your agent environment supports Openclaw Skills schema validation. Add the skill to your agent's capability profile.
Activation
Include the module in your local agent skill directory and declare it in your workflow configuration:
# Initialize the tension mapper skill within your workspace
openclaw skills install editor-tension-mapper
Editor Tension Mapper 데이터 스키마 및 분류 체계
The skill generates structured metadata tracking scenes and diagnostic verdicts. Below is the technical specification of the evaluated metrics:
Tension Rating Reference Table
| Score | Definition | Audience State |
|---|---|---|
| 1-2 | 초저 긴장감 | 이완됨, 숨돌리기, 공감대 형성 |
| 3-4 | 낮은 긴장감 | 호기심, 가벼운 불안, 복선 |
| 5-6 | 중간 긴장감 | 긴장됨, 기대감, 갈등 고조 |
| 7-8 | 높은 긴장감 | 불안함, 숨이 가쁨, 갈등 폭발 |
| 9-10 | 초고 긴장감 | 질식할 것 같음, 가슴이 찢어짐, 생사의 위기 |
Workflow Verdict Actions
- Score >= 8 (HEALTHY): 긴장감 곡선이 최적입니다. 워크플로우를 계속하십시오.
- Score 5-7 (NEEDS_ADJUSTMENT): 경미한 문제가 발견되었습니다. 진단 분석에 따라 특정 장면을 조정하십시오.
- Score < 5 (UNHEALTHY): 필수 실패 처리됩니다. 비트 시트를 재작성하기 위해 파이프라인을 3단계로 강제 반환합니다.
Editor Tension Mapper 고급 기능
- 자동화된 페이싱 진단: 감정적 피로를 방지하기 위해 인접한 장면 배열 전체에서 복잡한 수학적 검사를 실행합니다.
- 교차 Skill 에코시스템 시너지: 통일된 다중 agent 정렬을 위해 원시
tone_blueprint.tension_peaks를 editor-story-architect, editor-scene-painter, editor-adversarial-reviewer와 같은 보조 모듈에 직접 제공합니다. - 객관적인 가드레일: 모델이 임의의 기분 좋은 메트릭을 사용하지 못하도록 제한하고 명시적인 숫자 데이터 매핑을 준수하도록 강제하는 엄격한 실행 제약 조건입니다.
SKILL.md
로드 중
관련 Openclaw 스킬
Agent Tools
Agent Tools 스킬은 AI agent를 agent-tools.cloud 디렉토리와 통합하여 호출당 결제 API, Model Context Protocol servers 및 agent-to-agent 위임 인터페이스를 온디맨드로 검색하고 활용할 수 있게 합니다.
Yiou DemoToTech
Yiou DemoToTech는 비즈니스 설명, 제품 프로토타입 및 코드 조각을 평가 및 개발 준비가 완료된 실행 가능한 기술 문서로 변환합니다.
Keep Data Query (keep-query)
자연어를 사용하여 Keep App에서 직접 피트니스 기록, 신체 측정치 및 건강 통계를 조회하도록 설계된 AI 에이전트 스킬입니다.
요구사항 분석 도우미
대략적인 비즈니스 요청, 스크린샷 또는 기존 문서를 구조화되고 실행 가능한 제품 요구사항 결과물로 변환하는 AI 코딩 에이전트 기능입니다.
Editor Scene Painter
Editor Scene Painter는 스크립트 액션 라인 내에서 영화 같고 기억에 남는 시각적 앵커와 다감각적 디테일을 만들어내는 AI 시나리오 작성 스킬입니다.
에디터 적대적 검토자
제작 전 내러티브 결함, 상투적인 클리셰, 취약한 캐릭터 동기를 노출하기 위해 까다로운 HBO/Netflix 스타일의 리뷰어 역할을 하는 적대적 대본 감사 스킬입니다.
editor-dialogue-craft
강력한 전략적 감사, 동적 하위 텍스트 엔지니어링 및 타겟 청중 타이틀 최적화를 통해 하드코딩된 규칙을 대체하는 고급 스크립트 정제 및 대화 다듬기 기술입니다.
editor-story-architect
시나리오 개발을 위해 이야기 전제를 검증하고 감정적 곡선 및 서사적 긴장감 곡선을 설계하는 AI 기반 서사 청사진 에이전트입니다.
추천*
