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cordel

Erstellt kurze Erklärvideos (9:16, 16:9 oder 1:1) immer im visuellen „Cordel“-Stil, der in references/estilo.md beschrieben ist. Empfängt Thema, Format, Dauer, Auflösung und Engine; plant Szenen, zeichnet Storyboards im Stil, schreibt die Narration, animiert, fügt einen einzigartigen Soundtrack hinzu und liefert final/video-final.mp4 + final/manifesto.json aus.

Was ist cordel?

Die Skill „cordel“ ist ein spezialisierter Workflow für KI-Agenten (z. B. Claude Code, Codex, Cursor), der kurze Erklärvideos in einem wiedererkennbaren „Cordel“-Stil produziert. Sie liest dafür die definierten Stilregeln aus `references/estilo.md`, plant die Szenen automatisch, erstellt Storyboards mit Bildgenerierung, schreibt die passende Narration, animiert die Sequenzen und fügt einen lizenzierten oder benutzerdefinierten Soundtrack hinzu. Der Workflow ist in zehn klare Schritte gegliedert: zuerst werden fünf obligatorische Parameter (Thema, Format, Dauer, Auflösung, Engine) abgefragt, dann wird ein Szenenplan mit `cenas.py` erstellt, ein detailliertes Drehbuch (`roteiro.json`) geschrieben, jedes Storyboard einzeln über die Bildgenerierung des Agenten erstellt (und auf Stilkonformität überprüft), die Szenen ausgeschnitten, animiert, die Narration generiert (lokal per TTS oder manuell als Aufnahme) und schließlich das fertige Video mit einer einzigen Audio-Spur gemischt. Am Ende validiert ein Prüfskript die Ausgabe, und ein „Lessons Learned“-Mechanismus (`licoes.md`) hilft, die Stilvorgaben kontinuierlich zu verbessern. Die Skill unterstützt derzeit als Engine nur `local` (getestet); `kling` und `seedance` liefern nur Prompt-Vorschläge und sind nicht getestet.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/inematds/estilo-em-skill/tree/HEAD/exemplos/cordel/skill

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Dokumentation

Skill de estilo: cordel

Diese Skill erstellt Videos immer mit derselben Optik. Der STIL steht in references/estilo.md (die Bibel). Der INHALT kommt aus der Anfrage. Niemals Figuren, Logos oder Texte aus dem Video kopieren, das den Stil inspiriert hat.

SKILL_DIR = das Verzeichnis dieser Datei. Die Skripte liegen in SKILL_DIR/scripts/ und werden mit python3 ausgeführt. Arbeite in einem Projektordner für das Video (Standard: aktuelles Verzeichnis). Alles wird in dessen saida/ und final/ abgelegt.

Vor allem

  1. Lies references/estilo.md, references/regras-storyboard.md, references/regras-video.md und, falls vorhanden, references/licoes.md (was bei diesem Stil schon schiefgelaufen ist).
  2. Prüfe die Werkzeuge: ffmpeg -version, python3 -c "import PIL". Fehlt etwas → sage, was installiert werden soll, und stoppe.

Schritt 1 — die 5 Angaben (frage per Freitext, was fehlt, und schlage den Standard vor)

AngabeOptionenStandard
Themaein Satz— (erforderlich)
Format9:16 · 16:9 · 1:19:16
DauerSekunden; wird auf ein Vielfaches von 2,5 gerundet15
Auflösungz. B. 1080x1920die des Formats (9:16 → 1080x1920, 16:9 → 1920x1080, 1:1 → 1080x1080)
Enginelocal (kostenlos, getestet) · kling · seedance (nur Prompts, nicht getestet)local

Schritt 2 — Szenenplan

python3 SKILL_DIR/scripts/cenas.py --tema "<Thema>" --duracao <s> --formato <f> --resolucao <BxH> --motor <m>

Zeigt an, wie viele Szenen (je 2,5 s) und Storyboards (bis zu 6 Szenen pro Storyboard) nötig sind. Wenn es meldet, dass die Dauer normalisiert wurde, informiere den Benutzer.

Schritt 3 — Drehbuch (du schreibst es)

Schreibe roteiro.json gemäß references/regras-video.md (max. 6 Wörter pro Szene, ein großes Schlüsselwort pro Szene, die 1. Szene beginnt mit dem Schmerz oder dem Wunsch des Zuschauers, in "Sie"/"Du"):

{"personagem": "wer in mehreren Szenen vorkommt, immer gleich beschrieben (Kleidung, Farbe, Accessoire)",
 "cenas": [{"texto_tela": "SCHLÜSSELWORT", "fala": "kurzer gesprochener Satz", "acao": "was man sieht", "camera": "zoom_in"}]}

personagem wird für jede Storyboard-Anfrage verwendet (ohne sie erfindet jedes Storyboard eine andere Person). Danach:

python3 SKILL_DIR/scripts/cenas.py ... --roteiro roteiro.json     # gleicher Befehl + das Drehbuch

Schritt 4 — Storyboards im Stil

Erstelle die Anfragen (eins pro Storyboard) aus der Vorlage + Bibel + Plan + Person:

python3 SKILL_DIR/scripts/pedido_storyboard.py          # → saida/storyboards/pedido-storyboard-N.txt

Sende jede Anfrage unverändert an dein Bildgenerierungswerkzeug (Codex: image_gen; Claude Code: das vorhandene Bildwerkzeug, oder bitte den Benutzer, es zu generieren und zu speichern). Speichere in saida/storyboards/storyboard-N.png. Um die Anfrage zu ändern, ändere die Vorlage (modelos/prompt-storyboard.md) oder die Bibel, nicht den generierten Text.

  • Generiere eins nach dem anderen. Ab dem zweiten gib das vorherige Storyboard als Referenzbild mit (Kontinuität).
  • Öffne das Bild und überprüfe es mit der Liste aus regras-storyboard.md (korrektes Raster, Wort exakt Buchstabe für Buchstabe, Stil, Kontinuität). Vergrößere die Wörter zur Kontrolle. Schlecht → wiederhole (bis zu 2×) und notiere in references/licoes.md.

Schritt 5 — Ausschneiden

python3 SKILL_DIR/scripts/recortar.py --plano saida/plano.json      # --respiro 0.08 (Standard) schützt das Wort vor dem Zoom

Schritt 6 — Animieren

python3 SKILL_DIR/scripts/animar.py                      # lokale Engine: langsamer Zoom/Pan + Überblendung
python3 SKILL_DIR/scripts/animar.py --motor kling --so-prompts      # NICHT GETESTET: erzeugt nur die Befehle
python3 SKILL_DIR/scripts/animar.py --motor seedance --so-prompts   # NICHT GETESTET: erzeugt nur die Prompts

Bei kling/seedance führt der Benutzer die Ausführung auf seinem Konto durch; danach kommen die Clips zurück nach saida/clipes/.

Schritt 7 — Narration (eine einzige Stimme)

python3 SKILL_DIR/scripts/narrar.py --arquivo voz.wav            # der Benutzer hat alles aufgenommen
python3 SKILL_DIR/scripts/narrar.py --falas-dir falas/           # der Benutzer hat eine Datei pro Szene aufgenommen
python3 SKILL_DIR/scripts/narrar.py --comando '<tts> {text} {ausgabe}'   # beliebiges lokales TTS
python3 SKILL_DIR/scripts/narrar.py --inemavox --inemavox-dir <verzeichnis> --ref <stimme.wav>
python3 SKILL_DIR/scripts/narrar.py --edge                       # NICHT GETESTET (Online-Dienst)

Bei TTS schneidet narrar.py den "Schweif" ab, den die Stimme manchmal nach dem Satz anhängt, und generiert eine zu lange Rede erneut, um sie an die Wortanzahl anzupassen (--tentativas 3). Wenn es meldet, dass eine Sprache über die Szene hinausgeht, kürze die Sprache im Drehbuch und führe den Befehl erneut aus. Wenn möglich, überprüfe die Narration mit einer lokalen Transkription (stimmen die Sätze mit dem Drehbuch überein?); bei einer problematischen Sprache → narrar.py ... --refazer N wiederholt nur Szene N.

Schritt 8 — Zusammenbauen mit einer einzigen Tonspur

python3 SKILL_DIR/scripts/montar.py [--trilha assets/trilha/x.mp3] [--volume 0.5]

Keine Spur in assets/trilha/ vorhanden → frage den Benutzer, welches Lied verwendet werden soll (von ihm oder mit Lizenz). Bei mehreren → bitten Sie ihn, eines auszuwählen.

Schritt 9 — Überprüfen (obligatorisch)

python3 SKILL_DIR/scripts/validar.py --duracao <s> --resolucao <BxH>
python3 SKILL_DIR/scripts/folha.py                 # final/folha-final.jpg: ein Bild jeder Szene

Sage erst "fertig", nachdem validar.py PASSOU ausgegeben hat und du die final/folha-final.jpg ANGESEHEN hast (Text lesbar, kein vertauschter Buchstabe, einheitlicher Stil in allen Bildern). Wenn fehlgeschlagen, sage, was fehlt.

Schritt 10 — Verbessere die Skill

Notiere nach jedem Video in references/licoes.md (ein Punkt pro Zeile), was schiefgelaufen ist und welche Regel es verhindert hätte. Handelt es sich um eine Stil- oder Storyboard-Regel, ändere auch estilo.md/regras-storyboard.md, nicht nur den Prompt.

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