[docs] Update README files to enhance clarity and accessibility; change project title, improve language options, and refine descriptions of features and workflows for AI-generated short dramas.

README.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Jellyfish AI短剧工厂 / AI Short Drama Studio
+# Jellyfish — AI Short Drama Studio
 
 <p align="center">
   <img src="./docs/img/logo.svg" alt="Jellyfish Logo" width="160" />
@@ -23,266 +23,208 @@
 </p>
 
 <p align="center">
-  <a href="./README.md">简体中文</a> ·
-  <a href="./docs/README.en.md">English</a>
+  <a href="./README.md">English</a> ·
+  <a href="./docs/README.ja.md">日本語</a>
 </p>
 
-一站式 AI 生成短剧（竖屏短剧 / 微短剧）的生产工具  
-从剧本输入 → 智能分镜 → 角色/场景/道具一致性管理 → AI 视频生成 → 后期剪辑 → 一键导出成片
+An end-to-end production workspace for AI-generated short dramas.  
+From script input to structured storyboarding, consistency management,
+shot preparation, video generation, and export.
 
-## 📷 项目截图 / Screenshots
+## 📷 Screenshots
 
-| 项目概览 | 资产管理 |
+| Project overview | Asset management |
 | --- | --- |
-| <img src="./docs/img/project.png" alt="项目概览 / Project Overview" width="420" /> | <img src="./docs/img/%E8%B5%84%E4%BA%A7%E7%AE%A1%E7%90%86.png" alt="资产管理 / Asset Management" width="420" /> |
+| <img src="./docs/img/project.png" alt="Project overview" width="420" /> | <img src="./docs/img/%E8%B5%84%E4%BA%A7%E7%AE%A1%E7%90%86.png" alt="Asset management" width="420" /> |
 
-## ✨ 核心价值
+## ✨ Core Value
 
-- **把短剧生产流程串起来**：从剧本输入、分镜拆解、镜头准备，到图片/视频生成与任务追踪，尽量减少工具切换和流程割裂
-- **把 AI 结果变成可确认、可复用的生产资料**：先沉淀为分镜、候选资产、对白、提示词和生成任务，再进入后续制作
-- **把“一致性”作为核心问题来处理**：通过角色、场景、道具、服装等实体管理和镜头级关联，尽量降低人物漂移和场景跑偏
-- **把长耗时生成变成可追踪的任务系统**：统一管理文本处理、图片生成、视频生成等异步任务，支持状态可见、可取消、可恢复
-- **把 AI 能力接入做成基础设施**：通过模型管理、提示词模板、OpenAPI 协作和任务执行体系，为后续扩展更多工作流留出空间
+- **Connect the full production flow**: Move from script input to storyboard preparation, image/video generation, and task tracking in one place.
+- **Turn AI output into reusable production assets**: Shots, candidate assets, dialogue, prompts, and generation tasks can all be reviewed and reused.
+- **Treat consistency as a first-class problem**: Centralized character, scene, prop, and costume management reduces drift across shots.
+- **Handle long-running generation as trackable tasks**: Text, image, and video jobs all go through one async task system with status, cancel, and recovery.
+- **Build AI capability as infrastructure**: Model management, prompt templates, files, and OpenAPI-based collaboration make the system extensible.
 
-## ✨ 核心能力
+## ✨ Core Capabilities
 
-Jellyfish 不是单点的“AI 出图 / AI 出视频”工具，而是一套面向短剧生产的工作台。  
-它围绕“剧本理解、分镜准备、资产一致性、生成执行、任务追踪”构建了一条可落地的主流程。
+Jellyfish is not just a single “AI image/video” utility. It is a
+production workspace built around:
 
-### 1. AI 剧本理解与分镜拆解
+- script understanding
+- shot preparation
+- asset consistency
+- generation execution
+- task tracking
 
-支持将章节剧本交给 AI 进行结构化处理，形成后续制作可用的分镜基础数据，包括：
+### 1. AI script understanding and storyboard breakdown
 
-- 剧本拆分为镜头
-- 角色 / 场景 / 道具 / 服装等要素提取
-- 对白提取与整理
-- 剧本优化、简化与一致性检查
-- 角色画像、场景信息、道具信息等专项分析
+- Split chapter scripts into shots
+- Extract characters, scenes, props, costumes, and dialogue
+- Run script optimization, simplification, and consistency checks
+- Support targeted analysis such as character portraits or scene details
 
-### 2. 分镜准备与确认工作流
+### 2. Shot preparation and confirmation workflow
 
-当前主流程是：
+The main workflow is:
 
-`剧本拆分 → 分镜准备 → 候选确认 → 镜头 ready → 进入生成工作台`
+`script breakdown → shot preparation → candidate confirmation → shot ready → generation workspace`
 
-在准备阶段，支持：
+Preparation currently supports:
 
-- 提取并刷新镜头候选信息
-- 确认或忽略资产候选
-- 接受或忽略对白候选
-- 关联已有角色 / 场景 / 道具 / 服装
-- 对单镜头基础信息进行修正
-- 用统一状态判断镜头是否完成准备
+- extracting and refreshing shot candidates
+- accepting or ignoring asset candidates
+- accepting or ignoring dialogue candidates
+- linking existing characters, scenes, props, and costumes
+- correcting shot-level basic information
+- using a unified readiness state to decide whether a shot is prepared
 
-### 3. 资产一致性与复用体系
+### 3. Asset consistency and reuse
 
-围绕短剧生产中的一致性问题，项目提供统一实体管理能力，覆盖角色、演员、场景、道具和服装。  
-支持实体库管理、镜头级关联、图片管理和复用，尽量减少跨镜头生成时的内容漂移。
+The system maintains a shared entity model across:
 
-### 4. 镜头级图片与视频生成编排
+- characters / actors
+- scenes
+- props
+- costumes
 
-在镜头进入 `ready` 后，可继续进入生成工作台完成生成准备与执行，包括：
+This supports asset reuse across shots and helps stabilize style and identity.
 
-- 关键帧与参考图管理
-- 镜头级视频提示词预览
-- 图片 / 视频生成任务发起
-- 单镜头与批量生成前检查
-- 生成结果回流到镜头与素材体系
+### 4. Shot-level image and video orchestration
 
-### 5. 统一任务中心与异步执行能力
+Once a shot is `ready`, the generation workspace supports:
 
-当前支持：
+- keyframe and reference image management
+- shot-level video prompt preview
+- image and video generation tasks
+- single-shot and batch pre-checks
+- writing generation outputs back into the shot/media system
 
-- 文本处理任务异步执行
-- 图片 / 视频任务异步执行
-- 任务状态、结果、耗时统一追踪
-- 取消任务
-- 全局任务中心查看运行中与最近完成任务
-- 从任务回到对应项目 / 章节 / 镜头上下文
+### 5. Unified async task center
 
-### 6. 模型、提示词与生成基础设施
+Current task infrastructure supports:
 
-项目还提供支撑 AI 生产的基础设施能力，包括：
+- async text-processing tasks
+- async image and video generation tasks
+- unified task status, result, and elapsed-time tracking
+- task cancellation
+- a global task center with context-aware navigation back to project/chapter/shot
 
-- 多 Provider / 多模型管理
-- 模型分类与默认模型设置
-- 提示词模板管理
-- 文件与生成素材管理
-- OpenAPI 驱动的前后端接口协作
+### 6. Model, prompt, and generation infrastructure
 
-## 🚀 主要功能一览
+Supporting capabilities include:
 
-### 项目与章节管理
+- multi-provider / multi-model management
+- default model settings by category
+- prompt template management
+- file and generated media management
+- OpenAPI-driven frontend/backend contracts
 
-- 创建和管理项目、章节
-- 以章节为单位承载剧本、分镜与生成流程
-- 提供基础统计与工作台入口
+## 🚀 Feature Overview
 
-### AI 剧本处理
+### Project and chapter management
 
-- 将章节剧本拆分为多个镜头
-- 提取角色、场景、道具、服装与对白信息
-- 支持剧本优化、简化与一致性检查
-- 支持角色画像、场景信息、道具信息等专项分析
+- Create and manage projects and chapters
+- Use chapters as the unit for scripts, shots, and generation
+- Provide dashboard-style entry points and aggregated stats
 
-### 分镜准备工作流
+### AI script processing
 
-- 编辑镜头标题、摘要和基础信息
-- 提取并刷新资产/对白候选
-- 确认、忽略或关联候选项
-- 通过统一准备态判断镜头是否完成确认
-- 明确区分“准备完成”和“生成中”
+- Break chapter scripts into shots
+- Extract characters, scenes, props, costumes, and dialogue
+- Support optimization, simplification, and consistency checks
+- Support focused analysis such as character portraits or scene information
 
-### 资产与实体管理
+### Shot preparation workflow
 
-- 管理角色、演员、场景、道具、服装等实体
-- 支持镜头级关联与复用
-- 支持实体图片管理
-- 支持名称存在性检查，辅助复用已有资产
+- Edit shot title, summary, and basic information
+- Refresh extracted asset and dialogue candidates
+- Confirm, ignore, or link candidate items
+- Use preparation state to determine shot readiness
+- Keep “prepared” distinct from “currently generating”
 
-### 镜头生成工作台
+### Asset and entity management
 
-- 管理关键帧、参考图与视频提示词
-- 检查镜头视频生成准备度
-- 发起图片 / 视频生成任务
-- 支持单镜头和批量推进生成流程
+- Manage characters, actors, scenes, props, and costumes
+- Link and reuse them at shot level
+- Manage entity images
+- Check name existence to encourage reuse of existing assets
 
-### 任务中心
+### Shot generation workspace
 
-- 统一查看运行中与最近完成的任务
-- 跟踪任务状态、进度、耗时与结果
-- 支持取消任务
-- 支持从任务快速回到对应项目、章节或镜头
+- Manage keyframes, reference images, and video prompts
+- Check video readiness before generation
+- Launch image/video generation tasks
+- Support both single-shot and batch generation workflows
 
-### 模型与提示词基础设施
+### Task center
 
-- 管理 Provider、Model 与默认模型设置
-- 管理图片、视频、分镜等提示词模板
-- 通过 OpenAPI 生成前端请求与类型
-- 为后续扩展更多 AI 工作流提供统一底座
+- View active and recently finished tasks
+- Track status, progress, elapsed time, and results
+- Cancel tasks
+- Jump back to the related project, chapter, or shot
 
-### 文件与素材管理
+### Model and prompt infrastructure
 
-- 管理上传文件与生成产物
-- 统一预览、关联和复用图片/视频素材
-- 为镜头和实体提供可回溯的素材支撑
+- Manage providers, models, and default settings
+- Manage prompt templates for images, video, and shots
+- Generate frontend request helpers and types from OpenAPI
+- Provide a stable base for future AI workflow expansion
 
-## 🎯 适用场景
+### File and media management
 
-- 短剧/微短剧内容创作者
-- AI 影视工作室批量生产
-- 个人创作者想低成本试水竖屏短剧
-- 教育/培训机构制作教学短视频
-- 品牌/电商制作带剧情的产品宣传短片
+- Manage uploads and generated outputs
+- Preview, link, and reuse image/video assets
+- Preserve shot and entity context around generated media
 
-## 🛠 技术栈（示例）
+## 🎯 Use Cases
 
-- 前端：React 18 + TypeScript + Vite + Ant Design / Tailwind CSS
-- 状态管理：Redux Toolkit / Zustand
-- 工作流编辑：React Flow
-- 视频播放器：Video.js / Plyr
-- 富文本/代码编辑：Monaco Editor / React Quill
-- 后端（可选开源部分）：Node.js / NestJS / FastAPI / Spring Boot
-- AI 生成层：对接多种大模型 API（OpenAI / Anthropic / Midjourney / Runway / Kling / Luma 等）
+- Short / micro-drama creators
+- AI studios producing video content in batches
+- Solo creators exploring vertical drama production
+- Education and training teams making lesson videos
+- Brands and e-commerce teams producing story-driven promos
 
-## 🔁 前端 OpenAPI 请求/类型生成与更新
+## 🔁 Frontend OpenAPI client and type generation
 
-前端请求函数与数据结构由后端 OpenAPI 文档生成，生成目录为 `front/src/services/generated/`，OpenAPI 文档缓存为 `front/openapi.json`。
+Frontend request helpers and types are generated from the backend
+OpenAPI spec. Output directory:
 
-在后端开发服务已启动（默认 `http://127.0.0.1:8000`）时，在前端目录执行：
+- `front/src/services/generated/`
+
+Cached spec file:
+
+- `front/openapi.json`
+
+With the backend dev server running at `http://127.0.0.1:8000`, run:
 
 ```bash
 cd front
 pnpm run openapi:update
 ```
 
-说明：
+## 🐳 Docker Compose
 
-- `openapi:update` 会先拉取 `http://127.0.0.1:8000/openapi.json` 到 `front/openapi.json`，再生成代码到 `front/src/services/generated/`
-- 如需修改请求基础地址，可配置 `VITE_BACKEND_URL`（构建时）或在部署时通过 `BACKEND_URL` 运行时注入（`front/index.html` 引入 `/env.js`），见 `front/src/services/openapi.ts`
+The repository includes a ready-to-run compose setup under
+`deploy/compose/`.
 
-## 🐳 Docker 一键启动（MySQL + Redis + RustFS + Backend + Celery Worker + Front）
+### Ports
 
-项目已提供开箱即用的 compose 编排，文件位于 `deploy/compose/`。
+- Frontend: `http://localhost:7788`
+- Backend: `http://localhost:8000` (`/docs` for Swagger)
+- MySQL: `localhost:${MYSQL_PORT:-3306}`
+- Redis: `localhost:${REDIS_PORT:-6379}`
+- RustFS: `http://localhost:${RUSTFS_PORT:-9000}`
 
-### 端口
-
-- 前端：`http://localhost:7788`
-- 后端：`http://localhost:8000`（`/docs` 为 Swagger）
-- MySQL：`localhost:${MYSQL_PORT:-3306}`
-- Redis：`localhost:${REDIS_PORT:-6379}`
-- RustFS（S3 API）：`http://localhost:${RUSTFS_PORT:-9000}`（Console：`http://localhost:${RUSTFS_CONSOLE_PORT:-9001}`）
-
-### 启动
+### Start
 
 ```bash
 cp deploy/compose/.env.example deploy/compose/.env
 docker compose --env-file deploy/compose/.env -f deploy/compose/docker-compose.yml up --build
 ```
 
-首次启动会自动运行一次 `backend/init_db.py` 创建表结构（`backend-init-db` 服务）。
-并在其成功后自动按文件名前缀顺序依次导入 `backend/sql/` 下的 SQL 文件（`mysql-init-sql` 服务），例如：
+## 🧑‍💻 Local Development
 
-- `001-init-prompt-template.sql`
-- `002-add-shot-extracted-candidates.sql`
-
-另外，compose 还会启动：
-
-- `redis`
-  - 作为 Celery broker
-- `celery-worker`
-  - 负责执行 `divide / extract` 等长耗时任务
-
-### Redis / Celery Broker 配置
-
-compose 环境变量中可单独配置 Redis：
-
-- `REDIS_PORT`
-- `REDIS_DB`
-- `REDIS_PASSWORD`
-
-如果**未显式设置** `CELERY_BROKER_URL`，后端会自动按以下规则拼接：
-
-```text
-redis://[:password@]REDIS_HOST:REDIS_PORT/REDIS_DB
-```
-
-在 compose 场景下默认使用：
-
-```text
-REDIS_HOST=redis
-REDIS_PORT=6379
-REDIS_DB=${REDIS_DB:-0}
-```
-
-### Celery 首轮联调检查
-
-完成启动后，建议优先验证：
-
-1. `redis` 为 `healthy`
-2. `celery-worker` 日志中出现 `ready`
-3. 触发：
-   - 分镜管理页的 `一键提取分镜`
-   - 分镜编辑页的 `提取并刷新候选`
-4. 页面刷新后继续查看：
-   - 章节详情
-   - 分镜列表
-   - `/api/v1/film/tasks/{task_id}/status`
-
-联调成功的核心判断标准：
-
-- `divide / extract` 任务由 `celery-worker` 承担主要耗时执行
-- `backend` 仍然能继续响应其他接口
-- 页面刷新后任务状态仍能恢复
-
-## 🧑‍💻 开发环境启动（前后端分离）
-
-### 端口
-
-- 前端（Vite dev）：`http://localhost:7788`
-- 后端（FastAPI）：`http://localhost:8000`（`/docs` 为 Swagger）
-
-### 启动后端
+### Backend
 
 ```bash
 cd backend
@@ -291,9 +233,7 @@ uv sync
 uv run uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
 ```
 
-提交前可在 `backend` 目录执行 `uv sync --group dev` 与 `uv run pylint app` 做静态检查（配置与说明见 [backend/README.md](backend/README.md)）。
-
-### 启动前端
+### Frontend
 
 ```bash
 cd front
@@ -301,77 +241,11 @@ pnpm install
 pnpm dev
 ```
 
-### （可选）仅启动依赖服务 MySQL + Redis + RustFS
+## 📄 License
 
-如果你希望开发时使用 MySQL + Redis + RustFS（而不是默认 SQLite），可以只启动基础设施服务：
+This project is licensed under [Apache-2.0](./LICENSE).
 
-```bash
-cp deploy/compose/.env.example deploy/compose/.env
-docker compose --env-file deploy/compose/.env -f deploy/compose/docker-compose.yml up -d mysql redis rustfs
-```
+## 💬 Community & Feedback
 
-### Git 提交说明格式
+- [GitHub Issues](https://github.com/Forget-C/Jellyfish/issues)
 
-本地提交时，**首行**须符合：`[类型] 摘要`。`类型` 只能是下列**枚举之一**（**必须小写**），后接**一个空格**再写摘要：
-
-| 类型 | 含义 |
-|------|------|
-| `feat` | 新功能 |
-| `fix` | 缺陷 / Bug 修复 |
-| `docs` | 文档 |
-| `style` | 格式调整（不改变代码含义） |
-| `refactor` | 重构 |
-| `perf` | 性能优化 |
-| `test` | 测试 |
-| `chore` | 杂项 / 工具 / 非 src |
-| `ci` | CI 配置 |
-| `build` | 构建系统或依赖 |
-| `revert` | 回滚 |
-
-示例：`[feat] 新功能`、`[fix] 修复登录`、`[docs] 更新 README`。不可使用未在表中的类型（如 `[wip]`、`[update]`）。
-
-启用校验（在本仓库根目录执行一次即可）：
-
-```bash
-git config core.hooksPath .githooks
-```
-
-说明：合并提交（`Merge …`）、`Revert …` 及合并流程中的提交会被钩子放行。
-
-**远端强制**：向默认分支发起的 Pull Request 会由 [`.github/workflows/commit-messages.yml`](.github/workflows/commit-messages.yml) 校验 PR 内每个提交的标题行（规则与上相同；`Merge` / `Revert` 开头跳过）。请在分支上把提交信息写成符合规范的格式后再推。
-
-## 🚧 开发状态 / Roadmap
-
-项目处于**活跃开发中**，以下为当前功能完成度与规划进度。欢迎通过 [Issues](https://github.com/Forget-C/Jellyfish/issues) 参与讨论与贡献。
-
-### ✅ 已完成
-
-| 模块 | 说明 |
-|------|------|
-| 模型管理交互 | 模型列表、筛选、配置等前端交互已就绪 |
-| 项目管理交互 | 项目创建、编辑、仪表盘等交互流程已打通 |
-| 项目工作台交互 | 项目级工作台布局与基础操作已实现 |
-| 章节拍摄工作台交互 | 章节拍摄相关界面与交互已就绪 |
-| 模型管理功能 | 多供应商、多类型模型的管理与默认配置 |
-| 项目管理功能 | 项目 CRUD、全局风格与种子等配置能力 |
-
-### 🚧 进行中 / 规划中
-
-| 模块 | 说明 |
-|------|------|
-| 章节拍摄工作台 | 完整分镜编辑、视频生成与预览流程（功能深化中） |
-| 高级提示词 | 分镜/角色/场景等高级提示词模板与智能填充（规划中） |
-
-## 开发者
-
-项目仍处于开发阶段，核心流程与数据模型尚未完全稳定；但已提供基于 Docker Compose 的本地启动方式（见上方）。
-
-## 📄 开源协议 / License
-
-本项目采用 [Apache-2.0](LICENSE) 开源协议。  
-欢迎提交 **Pull Request**、**Issue** 与 **Star**，与社区一起把 AI 短剧生产工具做成可落地的行业方案。
-
-## 💬 交流与反馈 / Community
-
-- **[GitHub Issues](https://github.com/Forget-C/Jellyfish/issues)** — 功能建议、Bug 反馈、使用讨论
-- **微信群 / Discord** — 待建设，后续会在本页更新入口

docs/README.en.md

@@ -5,8 +5,8 @@
 </p>
 
 <p align="center">
-  <a href="../README.md">简体中文</a> ·
-  <a href="./README.en.md">English</a>
+  <a href="./README.en.md">English</a> ·
+  <a href="./README.ja.md">日本語</a>
 </p>
 
 An end-to-end production tool for AI-generated short dramas (vertical / micro drama).  

docs/README.ja.md

@@ -0,0 +1,118 @@
+# Jellyfish — AI短編ドラマ制作スタジオ
+
+<p align="center">
+  <img src="./img/logo.svg" alt="Jellyfish Logo" width="160" />
+</p>
+
+<p align="center">
+  <a href="./README.en.md">English</a> ·
+  <a href="./README.ja.md">日本語</a>
+</p>
+
+AI生成の短編ドラマ制作を一気通貫で支えるワークスペースです。  
+脚本入力から、分鏡、アセット整合性管理、生成実行、書き出しまでをつなぎます。
+
+## 📷 スクリーンショット
+
+| プロジェクト概要 | アセット管理 |
+| --- | --- |
+| <img src="./img/project.png" alt="Project overview" width="420" /> | <img src="./img/%E8%B5%84%E4%BA%A7%E7%AE%A1%E7%90%86.png" alt="Asset management" width="420" /> |
+
+## ✨ コアバリュー
+
+- **制作フローを一本化**：脚本入力から分鏡準備、画像・動画生成、タスク追跡までを一つの流れで扱えます
+- **AI出力を再利用可能な制作資産に変換**：ショット、候補アセット、台詞、プロンプト、生成タスクとして蓄積できます
+- **整合性を最重要課題として扱う**：キャラクター、シーン、小道具、衣装を統合管理し、ショット間のブレを抑えます
+- **長時間ジョブを追跡可能なタスクとして扱う**：テキスト、画像、動画の非同期処理を統一的に可視化・中断・再開できます
+
+## ✨ 主な機能
+
+### 1. AI脚本理解と分鏡分解
+
+- 章の脚本をショット単位に分解
+- キャラクター、シーン、小道具、衣装、台詞の抽出
+- 脚本の最適化、簡略化、一貫性チェック
+- キャラクター像やシーン情報などの補助分析
+
+### 2. 分鏡準備ワークフロー
+
+標準フロー：
+
+`脚本分解 → 分鏡準備 → 候補確認 → ショット ready → 生成ワークスペース`
+
+準備段階では次を扱えます：
+
+- ショット候補の抽出と再取得
+- アセット候補の採用 / 無視
+- 台詞候補の採用 / 無視
+- 既存キャラクター / シーン / 小道具 / 衣装との関連付け
+- ショット基本情報の修正
+- 準備状態による ready 判定
+
+### 3. アセット整合性と再利用
+
+以下のエンティティを統一管理します：
+
+- キャラクター / 俳優
+- シーン
+- 小道具
+- 衣装
+
+これによりショット間での再利用とスタイル安定化を支えます。
+
+### 4. ショット単位の画像・動画生成
+
+ショットが `ready` になると、生成ワークスペースで次を行えます：
+
+- キーフレームと参照画像の管理
+- 動画プロンプトのプレビュー
+- 画像 / 動画生成タスクの起動
+- 単ショット / バッチの生成前チェック
+- 生成結果のショット・素材体系への反映
+
+### 5. 統一タスクセンター
+
+- 実行中および最近完了したタスクの一覧
+- ステータス、進捗、経過時間、結果の追跡
+- タスク取消
+- 関連プロジェクト / 章 / ショットへのジャンプ
+
+## 🔁 OpenAPI クライアント生成
+
+フロントエンドの API クライアントと型は、バックエンドの
+OpenAPI 仕様から生成されます。
+
+```bash
+cd front
+pnpm run openapi:update
+```
+
+## 🐳 Docker Compose
+
+```bash
+cp deploy/compose/.env.example deploy/compose/.env
+docker compose --env-file deploy/compose/.env -f deploy/compose/docker-compose.yml up --build
+```
+
+## 🧑‍💻 ローカル開発
+
+### Backend
+
+```bash
+cd backend
+cp .env.example .env
+uv sync
+uv run uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
+```
+
+### Frontend
+
+```bash
+cd front
+pnpm install
+pnpm dev
+```
+
+## 📄 License
+
+This project is licensed under [Apache-2.0](../LICENSE).

docs/README.zh.md

@@ -0,0 +1,226 @@
+# Jellyfish AI短剧工厂 / AI Short Drama Studio
+
+<p align="center">
+  <img src="./img/logo.svg" alt="Jellyfish Logo" width="160" />
+</p>
+
+<p align="center">
+  <a href="./README.en.md">English</a> ·
+  <a href="./README.ja.md">日本語</a>
+</p>
+
+一站式 AI 生成短剧（竖屏短剧 / 微短剧）的生产工具  
+从剧本输入 → 智能分镜 → 角色/场景/道具一致性管理 → AI 视频生成 → 后期剪辑 → 一键导出成片
+
+## 📷 项目截图 / Screenshots
+
+| 项目概览 | 资产管理 |
+| --- | --- |
+| <img src="./img/project.png" alt="项目概览 / Project Overview" width="420" /> | <img src="./img/%E8%B5%84%E4%BA%A7%E7%AE%A1%E7%90%86.png" alt="资产管理 / Asset Management" width="420" /> |
+
+## ✨ 核心价值
+
+- **把短剧生产流程串起来**：从剧本输入、分镜拆解、镜头准备，到图片/视频生成与任务追踪，尽量减少工具切换和流程割裂
+- **把 AI 结果变成可确认、可复用的生产资料**：先沉淀为分镜、候选资产、对白、提示词和生成任务，再进入后续制作
+- **把“一致性”作为核心问题来处理**：通过角色、场景、道具、服装等实体管理和镜头级关联，尽量降低人物漂移和场景跑偏
+- **把长耗时生成变成可追踪的任务系统**：统一管理文本处理、图片生成、视频生成等异步任务，支持状态可见、可取消、可恢复
+- **把 AI 能力接入做成基础设施**：通过模型管理、提示词模板、OpenAPI 协作和任务执行体系，为后续扩展更多工作流留出空间
+
+## ✨ 核心能力
+
+Jellyfish 不是单点的“AI 出图 / AI 出视频”工具，而是一套面向短剧生产的工作台。  
+它围绕“剧本理解、分镜准备、资产一致性、生成执行、任务追踪”构建了一条可落地的主流程。
+
+### 1. AI 剧本理解与分镜拆解
+
+支持将章节剧本交给 AI 进行结构化处理，形成后续制作可用的分镜基础数据，包括：
+
+- 剧本拆分为镜头
+- 角色 / 场景 / 道具 / 服装等要素提取
+- 对白提取与整理
+- 剧本优化、简化与一致性检查
+- 角色画像、场景信息、道具信息等专项分析
+
+### 2. 分镜准备与确认工作流
+
+当前主流程是：
+
+`剧本拆分 → 分镜准备 → 候选确认 → 镜头 ready → 进入生成工作台`
+
+在准备阶段，支持：
+
+- 提取并刷新镜头候选信息
+- 确认或忽略资产候选
+- 接受或忽略对白候选
+- 关联已有角色 / 场景 / 道具 / 服装
+- 对单镜头基础信息进行修正
+- 用统一状态判断镜头是否完成准备
+
+### 3. 资产一致性与复用体系
+
+围绕短剧生产中的一致性问题，项目提供统一实体管理能力，覆盖角色、演员、场景、道具和服装。  
+支持实体库管理、镜头级关联、图片管理和复用，尽量减少跨镜头生成时的内容漂移。
+
+### 4. 镜头级图片与视频生成编排
+
+在镜头进入 `ready` 后，可继续进入生成工作台完成生成准备与执行，包括：
+
+- 关键帧与参考图管理
+- 镜头级视频提示词预览
+- 图片 / 视频生成任务发起
+- 单镜头与批量生成前检查
+- 生成结果回流到镜头与素材体系
+
+### 5. 统一任务中心与异步执行能力
+
+当前支持：
+
+- 文本处理任务异步执行
+- 图片 / 视频任务异步执行
+- 任务状态、结果、耗时统一追踪
+- 取消任务
+- 全局任务中心查看运行中与最近完成任务
+- 从任务回到对应项目 / 章节 / 镜头上下文
+
+### 6. 模型、提示词与生成基础设施
+
+项目还提供支撑 AI 生产的基础设施能力，包括：
+
+- 多 Provider / 多模型管理
+- 模型分类与默认模型设置
+- 提示词模板管理
+- 文件与生成素材管理
+- OpenAPI 驱动的前后端接口协作
+
+## 🚀 主要功能一览
+
+### 项目与章节管理
+
+- 创建和管理项目、章节
+- 以章节为单位承载剧本、分镜与生成流程
+- 提供基础统计与工作台入口
+
+### AI 剧本处理
+
+- 将章节剧本拆分为多个镜头
+- 提取角色、场景、道具、服装与对白信息
+- 支持剧本优化、简化与一致性检查
+- 支持角色画像、场景信息、道具信息等专项分析
+
+### 分镜准备工作流
+
+- 编辑镜头标题、摘要和基础信息
+- 提取并刷新资产/对白候选
+- 确认、忽略或关联候选项
+- 通过统一准备态判断镜头是否完成确认
+- 明确区分“准备完成”和“生成中”
+
+### 资产与实体管理
+
+- 管理角色、演员、场景、道具、服装等实体
+- 支持镜头级关联与复用
+- 支持实体图片管理
+- 支持名称存在性检查，辅助复用已有资产
+
+### 镜头生成工作台
+
+- 管理关键帧、参考图与视频提示词
+- 检查镜头视频生成准备度
+- 发起图片 / 视频生成任务
+- 支持单镜头和批量推进生成流程
+
+### 任务中心
+
+- 统一查看运行中与最近完成的任务
+- 跟踪任务状态、进度、耗时与结果
+- 支持取消任务
+- 支持从任务快速回到对应项目、章节或镜头
+
+### 模型与提示词基础设施
+
+- 管理 Provider、Model 与默认模型设置
+- 管理图片、视频、分镜等提示词模板
+- 通过 OpenAPI 生成前端请求与类型
+- 为后续扩展更多 AI 工作流提供统一底座
+
+### 文件与素材管理
+
+- 管理上传文件与生成产物
+- 统一预览、关联和复用图片/视频素材
+- 为镜头和实体提供可回溯的素材支撑
+
+## 🎯 适用场景
+
+- 短剧/微短剧内容创作者
+- AI 影视工作室批量生产
+- 个人创作者想低成本试水竖屏短剧
+- 教育/培训机构制作教学短视频
+- 品牌/电商制作带剧情的产品宣传短片
+
+## 🛠 技术栈（示例）
+
+- 前端：React 18 + TypeScript + Vite + Ant Design / Tailwind CSS
+- 状态管理：Redux Toolkit / Zustand
+- 工作流编辑：React Flow
+- 视频播放器：Video.js / Plyr
+- 富文本/代码编辑：Monaco Editor / React Quill
+- 后端（可选开源部分）：Node.js / NestJS / FastAPI / Spring Boot
+- AI 生成层：对接多种大模型 API（OpenAI / Anthropic / Midjourney / Runway / Kling / Luma 等）
+
+## 🔁 前端 OpenAPI 请求/类型生成与更新
+
+前端请求函数与数据结构由后端 OpenAPI 文档生成，生成目录为 `front/src/services/generated/`，OpenAPI 文档缓存为 `front/openapi.json`。
+
+在后端开发服务已启动（默认 `http://127.0.0.1:8000`）时，在前端目录执行：
+
+```bash
+cd front
+pnpm run openapi:update
+```
+
+## 🐳 Docker 一键启动（MySQL + Redis + RustFS + Backend + Celery Worker + Front）
+
+项目已提供开箱即用的 compose 编排，文件位于 `deploy/compose/`。
+
+### 端口
+
+- 前端：`http://localhost:7788`
+- 后端：`http://localhost:8000`（`/docs` 为 Swagger）
+- MySQL：`localhost:${MYSQL_PORT:-3306}`
+- Redis：`localhost:${REDIS_PORT:-6379}`
+- RustFS（S3 API）：`http://localhost:${RUSTFS_PORT:-9000}`（Console：`http://localhost:${RUSTFS_CONSOLE_PORT:-9001}`）
+
+### 启动
+
+```bash
+cp deploy/compose/.env.example deploy/compose/.env
+docker compose --env-file deploy/compose/.env -f deploy/compose/docker-compose.yml up --build
+```
+
+## 🧑‍💻 开发环境启动（前后端分离）
+
+### 启动后端
+
+```bash
+cd backend
+cp .env.example .env
+uv sync
+uv run uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
+```
+
+### 启动前端
+
+```bash
+cd front
+pnpm install
+pnpm dev
+```
+
+## 📄 开源协议 / License
+
+本项目采用 [Apache-2.0](../LICENSE) 开源协议。
+
+## 💬 交流与反馈 / Community
+
+- **[GitHub Issues](https://github.com/Forget-C/Jellyfish/issues)** — 功能建议、Bug 反馈、使用讨论
+