Video Review
Diese Skill ist für die Entscheidung zuständig, ob ein generiertes Ergebnis in die aktuelle Produktionsroute aufgenommen werden kann. Sie senkt die ursprünglichen Produktionsanforderungen nicht, nur weil das Asset bereits generiert wurde, und überschreibt keine übergeordneten Fakten zugunsten des generierten Ergebnisses.
1. Prüfen des tatsächlichen Generierungsergebnisses
Die Qualitätskontrolle muss auf den tatsächlich zurückgelieferten Bildern, Videos oder Tönen basieren – nicht auf Prompts, Dateinamen oder der Annahme „das Modell sollte das können“.
Wenn der aktuelle Executor das vollständige Artifact direkt ansehen/abspielen kann, wird das gesamte Artifact geprüft. Können nur einzelne Frames, Screenshots oder kein korrekter Ton überprüft werden, muss klar angegeben werden, welche Dimensionen noch nicht abgenommen wurden. Nicht beobachtete Inhalte dürfen nicht als bestanden deklariert werden.
Wenn Medien-Metadaten, SHA-256, gleichmäßige Stichproben zur Lokalisierung von Problem-Frames oder das mechanische Aufteilen eines strengen 2×2‑Vierfachbilds erforderlich sind, soll das mitgelieferte Skript scripts/media_review.py bevorzugt verwendet werden:
probe– liest echte Medien-Eigenschaften aussample– schreibt nur Video-Hilfsframes in das temporäre Verzeichnis.tmp/review/des aktuellen Projektssplit-2x2– teilt ein 1:1‑Bild mechanisch in vier Quadrantencleanup– bereinigt das temporäre Review-Verzeichnis
Sampling-Frames, Split-Bilder oder ein Manifest können niemals die vollständige Wiedergabe, Audio-, Lippen- oder Personen-/Szenen-Inhaltsprüfung ersetzen. Ein erfolgreicher mechanischer 2×2‑Split bedeutet nicht, dass die strengen Vierfachbild-Semantik bestanden wurde.
Eine Video-Review darf sich nicht auf das beste Einzelbild stützen; sie muss mindestens den Beginn des Shots, den Hauptbewegungsablauf und den Endzustand abdecken sowie Bewegungs-/Audio-Kontinuität überprüfen.
2. Feste Prüfgrundlage
Zunächst die für das Ergebnis gültigen offiziellen Quellen auslesen:
- Wiederverwendete Assets: entsprechende Langzeitprompts, Charakter-/Szenen-/Produktdefinitionen sowie erforderliche übergeordnete Fakten.
- Shot-Generierungsergebnisse:
SHOT.md, aktueller Prompt, referenzierte wiederverwendete Assets und Kontinuität zu benachbarten Shots. - Werbe-Produkte: gleichzeitig die Produkt-Fakten und Marken-Restriktionen aus
video-advertisingladen; fehlt diese Fähigkeit, darf das Produkt-Gate nicht als abgeschlossen deklariert werden, sondern das Ergebnis wird anakira-videozurückgegeben, um das optionale Package zu vervollständigen.
Ein einmaliges Generierungspaket dient nur zur Lokalisierung des aktuellen Inputs und ist keine höherpriore Faktenquelle.
Für eine detaillierte Qualitätsprüfung des generierten Ergebnisses / des Assets ist references/TAKE-QA.md zu lesen. Bei mehreren zurückgegebenen Bild‑, Audio‑ oder Video-Kandidaten wird zusätzlich references/CANDIDATE-SELECTION.md gelesen, zuerst harte Fehler (Identität/Produkt/Raum/Handlung) ausgeschlossen, dann nach Produktionstauglichkeit und Ästhetik verglichen. Bei offensichtlich fehlgeschlagenen Ergebnissen wird zuerst der Fehlertyp gemäß references/FAILURE-MODES.md bestimmt, anschließend nach references/REPAIR-DECISIONS.md die Option „Übernehmen“, „Nachbearbeitung“, „Neugenerierung“ oder „Überarbeitung des vorgelagerten Schritts“ gewählt. Vor der Neugenerierung wird die eine Hauptvariable festgelegt, die in dieser Runde geändert wird.
3. Prüfungsdimensionen
Nur die für das aktuelle Objekt relevanten Dimensionen prüfen:
- Stabilität von Identität, Kleidung, Material, Struktur und Zustand;
- Stimmigkeit von Szenenraum und Schlüsselpositionen;
- Erfüllung des Shot-Ziels in Bewegung, Performance, Kamera und Timing;
- Kontinuität In/Out – nahtlose Übergänge zu benachbarten Shots möglich?;
- Produkt, Logo, Text und industrielle Struktur – stimmen mit der Faktenquelle überein?;
- Dialog, Lippenbewegung, Ton und Umgebungsgeräusche – erreichen das geforderte Niveau?;
- Gibt es merkliche Drift, die in späteren Shots noch verstärkt würde?
Nicht ein einzelnes hübsches Bild durch eine vollständige Video-Review ersetzen.
4. Ergebnis
Bevorzugt eine der folgenden eindeutigen Entscheidungen treffen:
- Übernehmen: Das Ergebnis kann in die aktuelle Produktion einfließen.
- Übernehmen und Nachfolger anpassen: Es gibt nicht-kritische Abweichungen, aber das tatsächliche Bild wird akzeptiert, und der nächste Shot setzt auf dem sichtbaren Zustand auf.
- Nachbearbeitung: Das Motiv ist korrekt generiert, das Problem eignet sich besser für deterministischen Schnitt, Compositing, Untertitel, Logo, Lautstärke oder andere Post‑Processing-Schritte.
- Neugenerierung: Die Shot-/Asset-Definition ist korrekt, aber das aktuelle Generierungsergebnis ist fehlgeschlagen.
- Definition oder Prompt überarbeiten: Der Fehler liegt in der
SHOT.md, im Langzeit-Asset oder im Prompt selbst, nicht in der zufälligen Ausführung.
5. Übernahme dokumentieren
Die Entscheidung für einen Shot wird nach references/TAKE-DECISION.md knapp gehalten: Festhalten des aktuellen Generierungsergebnisses, des tatsächlichen Ausgabestands, der akzeptierten Abweichungen und der noch nachzubearbeitenden Punkte. Es wird keine separate Datenbank angelegt.
Welches Generierungsergebnis für einen Shot übernommen wurde, wird bevorzugt im SHOT.md dieses Shots in einem kurzen „Current Take“-Feld oder einer gleichwertigen klaren Notiz festgehalten; es wird keine separate final.mp4 erstellt.
Ausgeschiedene Generierungsergebnisse dürfen für Vergleiche aufbewahrt werden. Falls das Projekt keine langfristige Aufbewahrung fehlgeschlagener Ausgaben benötigt, können sie gemäß der Speicherstrategie des Benutzers gelöscht werden; es darf jedoch kein einzigartiges, noch nicht archiviertes Generierungsergebnis versehentlich gelöscht werden.
Abschlusskriterien
Jedes geprüfte Ergebnis hat eine klare Grundlage und eine klare Vorgehensrichtung; übernommene Ergebnisse können weiter zum nächsten Shot oder zur gesamten Postproduktion übergehen, und bei Neugenerierung ist bereits bekannt, was beim nächsten Mal geändert wird.