■ **概要** AI短編ドラマ制作をエンドツーエンド自動化するskillセット（小説→大纲→キャラ・台本・美術・分镜）で、Claude CodeとCodex両環境で動作。各出力段階で14〜17の品質ゲート検査を実施し、JSON形式の構造化データで後段へ引き継ぎ。 ■ **特徴・用途** - **パイプライン構造の工夫**：大纲を収束点とし、台本・キャラ・美術が同時反復、分镜は確定情報の視覚化に徹する設計で、後戻りコストを削減 - **モジュール独立性**：組み立て器（report.mjs）が各skillをスクレイピング後の単ページ組成を担当するため、個別skillの更新が全体パイプラインに自動追従 - **運用品質**：各段階の脚本化ゲート（14〜17項目）で構造ミスを事前検知し、デモレディ出力を保証 ■ **結論** プロンプトエンジニアリングの段階的積み上げと品質チェックの自動化を実装した、実運用レベルのAIビデオ生産パイプライン。ただし大規模反復では、反復点の増加によるLLMコスト増と大纲ロック後の局所変更対応の綾が実装課題。