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Newdvn2025/topic-to-video

Turn a topic or viewpoint into a complete video production workflow: outline, draft narration, B-roll planning and review, final narration, real timed subtitles, visual direction, editing, covers and publishing copy. Use for end-to-end video creation or continuing an existing production.

Was ist topic-to-video?

topic-to-video is a Claude Code agent skill that turn a topic or viewpoint into a complete video production workflow: outline, draft narration, B-roll planning and review, final narration, real timed subtitles, visual direction, editing, covers and publishing copy. Use for end-to-end video creation or continuing an existing production.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Newdvn2025/topic-to-video/tree/HEAD/skills/topic-to-published-video

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Dokumentation

Topic to Video:选题到成片

把用户的一个选题或观点推进到可发布的视频。负责流程编排与质量控制,按需调用环境中已有的生成、转写、数字人和剪辑工具。先确认内容框架,先审画面再定稿口播,随后用真实音频时间完成剪辑包装。

启动与续作

完整制作先读 阶段工作流 与 交付物约定。进入审阅时读 质量检查;已有音频、SRT 或成片修改时读 实录对齐与包装。

为用户作品创建独立目录,维护 production-state.md。用户说“继续”时读取状态,推进下一个未完成阶段;保留已通过的素材,不从头重做。

启动时输出并保存:目标观众、核心痛点、核心观点、结果承诺、内容框架、建议平台/画幅/时长、口播草稿及配片提示词。没有平台和画幅时可暂用 16:9,并明确为可调整建议;不要把某位创作者的署名、片尾、配色或人物身份设为通用默认。

核心规则

  • 先审画面,再定稿口播:草稿用于规划素材;检查素材实际表达,再调整和锁定文案。已有最终实录时以实录为准,调整画面,除非用户明确授权改写和重录。
  • 真实时间驱动:SRT 来自实际音频;逐词时间仅在工具支持且已获取时交付。没有音频时标记 pending_audio,不伪造正式时间。
  • 每句口播都有画面责任:出镜、配片、章节卡、解释图和总结按信息需要分配。动态应帮助理解,不能用无关背景掩盖内容缺口。
  • 少问、关键处确认:框架、素材审阅与口播定稿、视觉方向、分镜、审阅版、封面文案是关键节点。用户已授权的选择不重复确认;全自动模式按用户指定范围执行并记录假设。
  • 修改同步下游:脚本、实录时间、视觉规范、分镜和素材清单各有唯一依据;改动导致下游失效时更新状态。
  • 能力如实报告:没有生成、数字人、转写或渲染工具时,完成可执行文案和计划,说明缺什么与下一步,不声称已生成成片。

按能力选择工具

先盘点可用工具,只加载当前阶段所需技能。以下是可选适配路线,不是本仓库捆绑的依赖:

任务可选工具/技能
B-roll 生成已配置的 MiniMax H3 接口、AutoDL B-roll 工具、其他视频生成服务
真人替代可用的数字人或配音工具,或用户提供的成品出镜素材
多段合并与字幕对齐ChatCut、可用的转写与剪辑工具
风格图、解释图、封面可用图像生成工具
动态包装与渲染HyperFrames 或 Remotion 及对应技能
音乐与验收可用音乐、音频处理、抽帧和视频检查工具

用户指定工具时优先采用;工具缺失则交付提示词、镜头计划和接入要求。不要猜测 API 参数、凭据、服务价格或未验证的能力。外部工具按各自许可使用,付费生成遵守用户授权预算;失败重试不能无限消耗费用。

复盘与完成

审阅通过后交付最终视频、字幕、工程源文件、素材清单、封面、发布文案与审阅记录。逐词字幕、数字人、音乐等按制作方案和工具能力交付,明确列出未完成项。

在项目中记录用户确认的偏好和本次反馈,供后续项目明确选择复用。只有用户要求更新 Skill 或持久偏好时才修改对应文件;不要宣称模型会自动训练或把私人偏好上传公开仓库。

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