Communitygithub.com

paxon-yang/talking-video-skills

Erstellung der Grundlagen für Sprachaufnahmen/animierte Videos: Digitale Menschen, Klonstimmen, Animationsbausteine, feste Frameworks. Nutze dies, bevor du mit 'talking-video-oneshot' arbeitest.

Was ist talking-video-skills?

Dieses Skill-Paket bereitet alle wesentlichen Komponenten für die Erstellung von Sprachaufnahmen und animierten Videos vor, die in einer einzigen Aufnahme („talking-video-oneshot“) verwendet werden. Es deckt die Bereiche digitaler Mensch (inkl. Green-Screen, Maskierung, Lippensynchronisation und Klarheit), Sprachklon (Ausspracheregeln, Pausenbehandlung) sowie die Entwicklung und Katalogisierung von Animationselementen („Bausteinen“) ab. Der Benutzer analysiert Referenzvideos, extrahiert numerische Muster, erstellt parametrisierte Komponenten und validiert sie durch präzise Nachbildungen. Das Paket bietet außerdem feste Frameworks wie Untertitel-Kapseln, Hintergründe und Cover-Vorlagen. Es unterstützt Plattformen wie Remotion und zielt darauf ab, die einmalige Vorbereitungsarbeit so zu gestalten, dass sie für jede weitere Videoproduktion wiederverwendet werden kann. Der Skill ist besonders nützlich für Entwickler und Content-Ersteller, die konsistente, hochwertige Ergebnisse erzielen möchten, indem sie systematisch Bausteine und Kalibrierungsdaten sammeln. Der Workflow umfasst das Zerlegen von Referenzvideos, das Anpassen von Animationskurven, das Erstellen von Technikkarten und die parallele Kalibrierung mit der Originalaufnahme, um Abweichungen unter 15 % zu gewährleisten. Fehlschläge werden dokumentiert, um zukünftige Fehler zu vermeiden.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/paxon-yang/talking-video-skills/tree/HEAD/skills/video-asset-prep

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Vorbereitung: Einmal investieren, dann für jedes Video nutzen

Checkliste der Vorbereitungen (erst prüfen, dann fehlende Teile erstellen)

VorbereitungsteilWas gilt als fertigLektüre
① Digitaler MenschEin Avatar + Look; Greenscreen-Test bestanden; saubere Kanten nach Maskierung; Lippen-Sync-Vorlauf eingestellt; Klarheit getestetreferences/digital-human.md, references/voice-and-host.md Teil 2
② StimmeSprachklon; Ausspracheregeln (Abkürzungen, Retroflex-Vokale, homophone Zeichen); Parameter für Pausen-Begrenzungreferences/voice-and-host.md Teil 1
③ AnimationsprinzipienMindestens einmal die Prinzipienebene durchgegangen; zwei Easing-Stufen, Staffelung, Klick-Feedback, Übergänge, Zurückhaltung in der Postproduktionreferences/principles.md; UI-Karten in Realfilm, Real-Set-Übergänge siehe references/vlog-ui-fusion-and-transitions.md
④ Bausteine-BibliothekEigene Remotion-Komponentenbibliothek: Titel, Karten, Diagramme, Icons, Fenster, Übergänge; jede mit Parametern und Kalibrierungsaufzeichnungenreferences/method-dissect.md, references/method-replicate.md
⑤ Festes FrameworkUntertitel-Kapsel-Stil, Hintergrund (je ein heller/dunkler), Avatar, Cover-Vorlagereferences/frame-kit.md
⑥ Fallback-PfadWissen, was Remotion nicht kann (3D, Glas, Realfilm-Compositing) und wie man es ersetztreferences/fallback-ladder.md

Wenn ①–⑤ bereit sind (für reine Animationen nur ②③④⑤) → übergib an ../talking-video-oneshot/SKILL.md.

Bausteine erstellen: Der Kreislauf des Lernens von Animationen

  1. Material holen: Nutzer gibt eine schöne Animationsreferenz (Bildschirmaufnahme/Video); ffprobe zur Spezifikationsprüfung; bei variabler Framerate zuerst konstante Framerate-Kopie erstellen, Original nur lesen.
  2. Zerlegen: Übersichts-Frame-Extraktion zur Ortung → jedes Ereignis mit 12–30 fps dicht extrahieren → Verschiebung/Skalierung/Unschärfe/Helligkeit messen → Easing-Kurven fitten → Technikkarte schreiben, jedes Maß mit „gemessen/ca.“ und Konfidenz markieren.
  3. Einlagern: Prüfen, ob vorhandene Bausteine durch Parameteranpassung oder Kombination nutzbar sind; nur wenn nicht, neu erstellen. Neue Regeln in die Regelbibliothek aufnehmen: Regel → Wert → Quelle → Konfidenz.
  4. Nachbilden: Kleine Kalibrierungs-Komposition erstellen, mit Kartenparametern rendern, einmal messen; Abweichung ±15 % als bestanden; nur unabhängige Pixelprüfung beweist die Richtigkeit der Originalwerte.
  5. Parallelkalibrierung: Links Original, rechts unsere Vergleichsgrafik; Unterschied und „ungefähre Ähnlichkeit in %“ notieren; dem Nutzer zeigen und nach Feedback anpassen.
  6. Auch Fehlschläge dokumentieren: Durch Messung widerlegte Schlussfolgerungen in die Regelbibliothek unter „Widerlegte Schlussfolgerungen“ aufnehmen, um Wiederholungen zu vermeiden. Die Nachbildung dient nur dem internen Lernen, nicht im Endprodukt, keine Nachahmung fremder Werke.

Richtlinien

  • Bausteine in 1920×1080 Pixel schreiben; Determinismus: keine Zufallszahlen/Zeit, Zufall mit geseedetem Generator, Zeit aus Frames ableiten.
  • Eine Kamera pro Szene; keine erklärenden Kleinschriften; keine erfundenen Werte (bei Unklarheit „Unklar“ schreiben).
  • Maschinen mit wenig Speicher rendern immer nur ein Element.
  • Mit Nutzer auf Chinesisch kommunizieren; Entscheidungen als Multiple-Choice-Fragen stellen.

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

Verwandte Skills