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Raibit-AI/food-shot-director

Leitet KI-gestützte Image-to-Video-Aufnahmen von Speisen für Restaurantanzeigen (Stäbchen heben Nudeln, ein Löffel schöpft, Sauce wird gegossen, ein Stück vor die Linse gehoben). Enthält die Prompt-Formel, welche Speisen gut animieren und welche verschmelzen, sowie eine Checkliste für Behalten oder Verwerfen, damit das Gericht immer noch wie das echte Menü aussieht. Funktioniert mit jedem Bild-zu-Video-Modell (Kling, Veo, Seedance, LTX, Runway). Verwenden, wenn der Benutzer ein Foto von Speisen animieren, B-Roll für Food oder eine Hand-im-Bild-Aufnahme erstellen oder Menüfotos in Videos verwandeln möchte.

Was ist food-shot-director?

Dieses Skill dient als Regisseur für KI-generierte Food-Videoclips aus echten Gerichtsfotos. Es wurde speziell für Restaurantanzeigen entwickelt, bei denen Bewegung im ersten Moment und eine Hand im Bild die Klickrate deutlich steigern (79 %). Das Skill bietet eine bewährte Prompt-Formel, die genau beschreibt, wie Besteck und Lebensmittel interagieren sollen (z. B. „Stäbchen heben glänzende Nudeln aus der Schale“), und erklärt, welche Lebensmittel gut animieren (Nudeln, Saucen, Dampf) und welche zum Verschmelzen neigen (einzelne feste Stücke). Es enthält außerdem eine detaillierte Checkliste zur Qualitätskontrolle, mit der Anwender Rohclips in 0,5-Sekunden-Schritten prüfen können: Verwerfen, wenn das Essen nicht mehr wie das echte Gericht aussieht, ein zweites Besteck auftaucht oder die Bewegung rückwärts läuft. Das Skill arbeitet mit allen gängigen Image-to-Video-Modellen (Kling, Veo, Seedance, LTX, Runway) und empfiehlt, die besten 1,5–2,5 Sekunden aus einem Clip zu verwenden. Zwei wichtige Fallstricke werden betont: Die Audiospur sollte separat erstellt werden (da viele Modelle eigene Musik hinzufügen) und die Aufnahme muss das tatsächlich servierte Gericht zeigen – keine zusätzlichen Zutaten, Deko oder Mengen, die nicht auf dem echten Teller sind.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Raibit-AI/food-ad-kit/tree/HEAD/plugins/food-ad-kit/skills/food-shot-director

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Dokumentation

Food Shot Director

Gewinner-Restaurantanzeigen setzen auf Bewegung in der ersten Sekunde (79 %) und eine Hand im Bild (79 %). Ein statisches Gericht mit langsamem Zoom ist die schwächste Eröffnung. Die Lösung ist eine „Hand-im-Bild-Aktionsaufnahme“, generiert aus einem echten Foto des Gerichts.

1. Von einem echten Foto des echten Gerichts ausgehen

Verwende das eigene Foto des Restaurants, idealerweise platziert auf einem Standbild ihres tatsächlichen Tisches oder Raums. Das ist aus drei Gründen wichtig:

  • Das Modell reproduziert, was ihm gegeben wird, daher bleiben Anrichtung und Portion authentisch.
  • Pro Gericht einen sauberen Frame verwenden. Wenn das Foto einen unscharfen Rand oder einen gepaddeten Rand hat, driftet das Modell etwa nach Sekunde 3 ab und erfindet eine neue Szene.
  • Zuerst störende Objekte entfernen. Eine Bildbearbeitung, die übrig gebliebene Teller im Hintergrund beseitigt, spart Neuanläufe.

2. Die Prompt-Formel

[Besteck] tritt von oben in das Bild ein, [eine Aktion], und hebt [das Essen] langsam in Richtung Kamera, [ein Detail: Dampf, ein Tropfen, ein Glanz]. Nur das [Besteck] bewegt sich; die [Schale/der Teller] bleibt an Ort und Stelle. Danach ein Stil-Schwanz: Nahaufnahme appetitliche Food-Werbung, gemütliches Restaurant bei Nacht, geringe Schärfentiefe, realistisch, ruhige Kamera. Keine Personen im Hintergrund. Ton: leise Atmosphäre, keine Musik, kein Sprechen.

Bewährte Beispiele:

  • Stäbchen heben glänzende Nudeln aus der Schale, Chiliöl tropft.
  • Ein weißer Keramiklöffel taucht ein und hebt Tofuwürfel in roter Soße, Dampf steigt auf.
  • Eine Hand mit einem kleinen Löffel gießt einen Strom Chiliöl über die Teigtaschen.
  • Stäbchen nehmen ein knuspriges goldrot frittiertes Hähnchenstück, umhüllt von Chiliflocken. Textur und Farbe genau benennen, sonst erfindet das Modell einen blassen Klumpen.

3. Was gut animiert und was verschmilzt

FunktioniertSchlägt fehl
Nudeln, Saucen, Brühe, Gießen, Dampf, TropfenEin einzelnes festes Stück, das allein angehoben wird (Teigtaschen schmelzen, Hähnchen wird zu Panade)
Ein Besteck, eine AktionZwei Aktionen in einem Prompt
Vogelperspektive oder 45-Grad-WinkelWeite Raumeinstellungen: Fremde kommen herein
5-Sekunden-Clips; die besten 1,5-2,5 s verwendenGanzen Clip nutzen: Die Bewegung kehrt sich oft um oder ein zweiter Löffel erscheint

Rechne mit etwa 1 Treffer pro 2 Durchläufen. 2 Seeds pro Aufnahme generieren.

4. Checkliste für Behalten oder Verwerfen (Frames in 0,5-Sekunden-Schritten prüfen)

Verwerfe den Take, wenn eines dieser Kriterien zutrifft:

  • Das Essen sieht nicht mehr wie das echte Gericht aus (falsche Form, Farbe oder Portion).
  • Das angehobene Stück ändert in der Luft seine Form.
  • Ein zweites Besteck, eine zweite Hand oder ein zweiter Teller erscheint.
  • Eine Person läuft durch den Hintergrund.
  • Das Besteck ist übergroß, sieht plastikartig aus oder schmilzt.
  • Die Bewegung kehrt sich um.

Anschließend auf die saubersten 1,5-2,5 Sekunden trimmen.

5. Zwei Fallen

  • Audiospur des Clips entfernen. Die meisten Videomodelle fügen eigene Musik hinzu, und bei jedem Schnitt wechselt dann der Song. Den Ton separat aufbauen – das Skill social-ad-builder erledigt das.
  • Ehrlichkeit. Die Aufnahme muss zeigen, was der Kunde tatsächlich bekommt. Niemals Lebensmittel, Garnitur oder Portion hinzufügen, die nicht auf dem echten Teller sind, und niemals erfundene Kunden oder Menschenmengen in einer echten Restaurantanzeige generieren.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

Raibit-AI/ad-teardown

Breaks a video ad down the way a creative director would. It measures length, cut speed and first cut; pulls frame strips of the first 3 seconds and of the whole ad; transcribes the speech; tags the hook, format, people, text, offer and ending; and scores it against benchmarks from winning food ads. Use when the user asks to analyze, break down, tear down, critique or compare a video ad, Reel or TikTok, especially for a restaurant or food brand.

Raibit-AI/blind-ad-review

Improves a video ad through repeated blind A/B reviews. Two versions are shown as contact sheets to a fresh reviewer who doesn't know which is newer, and both are scored against benchmarks from winning food ads. The next version changes only what reviewers agree on, and the loop continues until the gains stop. Use when the user wants to improve, iterate, critique or A/B test an ad or Reel before spending money, or asks "which version is better".

Raibit-AI/social-ad-builder

Assembles finished vertical social video ads from clips plus a simple JSON shot list. It outputs a 9:16 master for Reels, Stories and TikTok plus a 4:5 feed cut, with brand-color dish labels, the brand on frame 0, hard cuts, a matched color grade, clean designed sound, safe loudness and an end card. It uses free ffmpeg only. Use when the user wants to edit, cut, assemble or render a short ad, Reel or TikTok from food or product clips, or make several ad variations to A/B test.

Raibit-AI/winning-ad-finder

Finds video ads that are probably working for restaurants and food brands, using the free Meta Ad Library, and builds a short "swipe file" of likely winners to study. Use when the user asks to find winning ads, research competitors' Facebook or Instagram ads, see what ads restaurants are running, or build ad inspiration for a food business.

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