CarVendors Video Studio v4

Was macht CarVendors Video Studio v4?

Sprich mit dem Benutzer kurz und einfach auf Bengalisch. Alles in den Videos ist in britischem Englisch. $CS = dieser Skill-Ordner (~/.claude/skills/carvendors-studio, Windows %USERPROFILE%\.claude\skills\carvendors-studio). $PY = das Skill-eigene Python: Mac ~/.cache/carvendors-studio/venv/bin/python, Windows %USERPROFILE%\.cache\carvendors-studio\venv\Scripts\python.exe (wird bei der Installation erstellt; enthält numpy + scipy).

0. Unveränderliche Regeln

1. Keine erfundenen Fakten. Preis, Kilometerstand, Motor, Baujahr, „Neu eingetroffen“, „Verkauft“, Finanzierung, Verbrauch, Kennzeichen nur mit Beleg. Alter TikTok-Text und Kommentare sind kein Beleg.
2. Real bleibt real. Nur echte Aufnahmen und echte Showroom-Fotos; keine KI-generierten Autos, Personen, Showrooms oder Schilder.
3. Marke: CarVendors.co.uk ist die Hauptmarke; „Featured Dealer: B&F Cars“ ist sekundär. CarVendors hilft Menschen, Autos zu finden/kontaktieren; es verkauft das Auto nicht. Beides sind unsere Firmen.
4. Vollständiges Video, ausgewogene Länge: Behalte die GESAMTE Quelle in der richtigen Reihenfolge (keine Szenenschnitte). Füge einen Hook und ein Outro hinzu. Gesamtlänge ≈ Quelle + 3–7 s. Schneide nur schwarze/eingefrorene/doppelte Frames weg.
5. Günstig von Grund auf: Nutze die schnelle Spur (batch.py + build.py). Schreibe keine Kompositions-HTML von Hand, analysiere keine Hooks neu (der gemeinsame Katalog enthält sie), betrachte EIN Kontaktblatt pro Video. Frage nur, wenn du nicht weiterkommst.
6. Gib niemals API-Schlüssel aus oder kopiere sie (~/.config/video-studio/.env). Überschreibe niemals einen Export (_v2, _v3…).
7. Weißt du nicht, wo etwas ist oder was der Benutzer meint → prüfe mit $PY $CS/tools/paths.py show und dem CarVendors Drive-Ordner (paths.py get carvendors – er enthält den gesamten Kontext: Quellen, Logo, Showroom-Fotos, Banner, Kundenbewertungen, Textstil-Vorschauen) und stelle dann eine kurze Frage.

1. Wo die Dinge sind (automatisch, Mac + Windows)

$PY $CS/tools/paths.py show findet das Google Drive „My Drive“ dieses PCs und liest die Team-Konfiguration My Drive/Projects/CarVendors/_studio/config.json (Pfade relativ zu My Drive + Teamstandards). Keine Einrichtung erforderlich, wenn Drive läuft. Überschreibungen für einen PC: paths.py set <key> <path> / paths.py drive <My Drive path>. Schlüssel: car_sources (Ordner 1–200 mit video.mp4, comments.txt, manchmal Voice/), hooks, bgm, sfx, fonts, logos, showroom_pics, text_refs, outros, exports (fertige Videos zum Hochladen), studio (gemeinsamer Katalog + Ledger), projects_root (lokale Job-Ordner, ~/Projects/videos).

2. Der Massen-Durchlauf (Standard)

$PY $CS/tools/batch.py plan 1-20      # Job-Verzeichnisse ~/Projects/videos/bnf-vNNN + Entwurf job.json + Kontaktblatt + Textboxen
  → für jedes Video: work/qa/contact.jpg ansehen, job.json bearbeiten (§3), "ready": true setzen
$PY $CS/tools/batch.py render 1-20    # erstellt und rendert jeden fertigen Job, exportiert nach Drive, schreibt das Hook-Ledger
$PY $CS/tools/batch.py status 1-200

Ein Video von Hand: $PY $CS/tools/build.py <job.json> (nur prüfen) → optional npx hyperframes snapshot <job>/work/hf --at <t> → build.py <job.json> --render. Arbeite in Batches von 10–20; sieh dir nach jedem Batch die Framebögen an (output/*_frames.jpg), bevor du mit dem nächsten beginnst.

3. Was pro Video entschieden werden muss (die einzige KI-Arbeit)

Aus dem Kontaktblatt + source_info + text_hint in job.json:

• Slug: kurzer Modellname, z. B. mitsubishi-asx.
• Text-Look: Befolge references/text-style.md exakt (die Vorschaubilder in text_refs): weißer Montserrat Black Text, EIN Akzent = Markenrot #E8202A Pillen/Tags, weiße Karten mit dunklem Text, Grün nur für kleine Punkte/Häkchen, Logo sauber oben zentriert. Niemals dunkle/ schwarze Kästchen, Pillen oder Badges auf dem Filmmaterial.
• Alter Text (jede text_hint-Box, src = Quell-Pixel, canvas = 1080×1920 Pixel), günstigste gute Option: behalten (harmlos, lesbar, markenkonform, z. B. ein einfacher Modellname) → verdecken mit covers[] (text-cover, Stil card = weiße Karte + roter Kicker-Tag, auf canvas-Koordinaten, IMMER mit einer Zeile, z. B. Kicker „FEATURED“ + „Spotted at B&F Cars“), wenn Preise, „TikTok“, andere Unternehmen, unhöfliche oder unbelegte Behauptungen gezeigt werden → entfernen (remove[] = src-Box, Inpainting) nur, wenn eine Verdecken das Auto verstecken würde. Niemals eine leere Verdecken.
• Overlays (0–3, nur Schlüsselszenen, niemals über dem Gesicht/Kotflügel/Rädern des Autos): label-card auf der ersten Einstellung · punch-text („Iconic Abarth / [Style]“, „Perfect for / [City Driving]“, „Sporty / [Interior]“) auf Detail- oder Innenaufnahmen · hero-model (groß „ABARTH / 595“), wenn der Himmel leer ist · detail-line „In the / details.“ auf einer Nahaufnahme. Pill = immer Markenrot. Auf weißen Wolken / hellen Windschutzscheiben: Text verschieben oder lineBg 0.35–0.5 (weicher Glanz, kein Kasten). Die Zeiten sind Sekunden ab Beginn des Hauptvideos.
• Hook: "auto" belassen (am wenigsten verwendet, nicht in den letzten N Bearbeitungen verwendet). "car_hook": true für den Car Hooks Ordner. Ein benannter Hook: {"file": "Car Hooks/Car Flip.mp4", "in": 0, "out": 3.2} – gesamte Aktion, nur Totzeit nach dem Höhepunkt schneiden. transition: cut (Standard) · whip · flash · zoom – exakt einen.
• Voice: nur, wenn ready_voiceover existiert und der Benutzer es möchte; transkribieren und Fakten zuerst prüfen. Alles andere (Logo-Badge, Musik, Outro, Grading) kommt aus den Teamstandards; überschreibe nur bei einem Grund.

Vollständige Feldliste: Docstring von tools/build.py. Beispiel: examples/job-v002.json.

4. Gemeinsame Hooks, Outro, Musik (auf jedem PC identisch über Drive)

• $PY $CS/tools/hooks.py list|stats|pick <id>|sheet <name>|scan – Katalog aller Hooks (Länge, Aktionshöhepunkt, vorgeschlagener Ein-/Ausgang, Vorschau-Streifen) und Nutzungszahlen aus _studio/ledger/*.json. Führe scan nach dem Hinzufügen von Hooks aus.
• Outro: Lege das Team-Outro-Video in den outros-Ordner und setze defaults.outro_video in _studio/config.json; jeder neue Build verwendet es. Bis dahin: echtes Showroom-Foto-Outro (defaults.outro_photo).
• Musik: defaults.music-Liste in der Konfiguration (Bibliothekstracks, Lizenz geprüft, Credit-Zeile im Beitrag). Logo: defaults.logo (logo-badge, clean-Stil, oben zentriert – der Referenz-Look).

5. Bevor du sagst, dass ein Video fertig ist

build.py meldet hyperframes check – es muss „Check passed“ ausgeben (Kontrast durch Position oder lineBg korrigieren). Sieh dir den Framebogen an: alter Text verschwunden oder verdeckt, kein Text auf dem Auto, Logo lesbar, Hook → Hauptschnitt sauber. Berichte auf Bengalisch: Ausgabepfad(e), verwendeter Hook, was verdeckt/entfernt wurde, etwaige Hindernisse. Gib britischen-englischen Post-Text, wenn gewünscht (inklusive Music-Credit-Zeile für NCS-Tracks).

6. Nur bei Bedarf weiterlesen

• references/text-style.md – DER Text-Look (Palette, Schriftart, die sieben Elemente, Platzierung). Vor Overlays lesen.
• references/components.md – Variablen aller Komponenten (label-card, punch-text, text-cover, logo-badge, hero-model, detail-line, shape-text, verified-feature, caption-line, localized-contrast, outro-real-showroom).
• references/design.md – Vollständiges Designsystem, Farben, Schrift-Voreinstellungen (PUNCH / CINEMATIC), Alttext-Leiter, Human-Editor-Finish, Colorgrading, Marke/Behauptungen.
• references/audio.md – Voice (ElevenLabs tools/tts.py, Modell pro Video ausgewählt, für diese Arbeit vorab genehmigt), Musik/SFX, Lautstärke. references/quality.md – Qualitätstore und Verlauf.
• Neue Anzeigen von Grund auf (Story + KI-Szenen + Voice): zuerst mit dem Benutzer planen; gleiche Regeln, build.py für die Zusammenstellung.