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syydaniel/kazi

卡字:Crea videos explicativos, animaciones educativas, animaciones de código y clips de conocimiento donde la imagen se sincroniza perfectamente con cada palabra de la narración.

¿Qué es kazi?

Este skill de agente de IA, 'Kazi' (卡字), permite crear videos explicativos, animaciones científicas, tutoriales de código y clips de conocimiento donde la imagen se sincroniza con precisión con cada palabra de la narración. A diferencia de los videos sincronizados al ritmo de la música, Kazi invierte el flujo de trabajo: primero se genera el audio (voz en off), luego se alinea cada palabra a su marca de tiempo exacta, y finalmente se anima la imagen para que coincida con esos puntos. Es ideal para creadores de contenido educativo, desarrolladores que quieren explicar conceptos técnicos con animaciones, y cualquier persona que busque una sincronización perfecta entre narración y gráficos. El skill soporta plataformas como Remotion para la generación de animaciones, y está optimizado para hardware Apple Silicon (para clonación de voz y alineación de texto), aunque ofrece alternativas para otras plataformas. El proceso se divide en seis pasos: escritura del guión, grabación de voz, alineación temporal, animación, mezcla de audio y revisión final, con pausas para la aprobación del usuario. Las herramientas incluyen verificación de entorno, linting de guiones, clonación de voz con selección de la mejor toma, ajuste de tempo, normalización de pausas, detección de homófonos, alineación palabra por palabra, y un exhaustivo chequeo de calidad que mide tasa de acierto de sincronización, fotogramas negros, parpadeos, y volumen de audio. El resultado final es un video con sincronización subfotograma, donde cada acción visual ocurre en el momento exacto en que se pronuncia la palabra clave correspondiente.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/syydaniel/kazi/tree/HEAD

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Documentación

卡字

卡点视频卡鼓点,讲解视频卡字。写动画代码的 AI 听不到声音,只能猜这一秒观众该看哪里。 卡字把顺序反过来:先有声音,再有画面,画面始终追随声音。每个字是第几秒念的,先算出来;动作落在哪一帧,从表里查。

这份说明给你(AI)看。每一步的细节在 docs/ 里,用到哪步读哪步,不用一次读完。 下文的 tools/、starter/、docs/ 都在这个 skill 自己的目录里(和本文件同一层),用的时候换成完整路径。

六步,四个停顿

步做什么产出细节
1 写稿照说话写,每句一个关键词,配音版和字幕版分开script.txtdocs/01_写稿.md
⏸ 停一把稿子给用户看,等他点头
2 配音每句生成几遍,另一个 AI 回听打分,留最好的vo/lines/docs/02_配音.md
⏸ 停二让用户试听整条配音
3 对时间对齐模型给每个字标起止时间timeline.jsondocs/03_对时间.md
4 画面画动词;动作落在关键词首字前 3 帧代码 + 渲染docs/04_画面.md
⏸ 停三先做 20 到 30 秒样片给用户看out/sample.mp4
5 声音配乐让位旁白;音效从动画打点里读出来混好的音轨docs/05_声音.md
6 检查和发布逐帧量卡字率、黑帧、闪帧、响度;准备标题封面简介out/final.mp4 和检查报告docs/06_检查和发布.md
⏸ 停四成片和检查报告一起交给用户

用户明确说"不用停、直接做完"时可以跳过停顿,但第 6 步的检查一定要跑,结果要写进最后的回复。 用户已经有录好的旁白,就跳过第 2 步,直接从第 3 步开始(timeline.py --whole)。

开工前

  1. 跑 python tools/doctor.py,看缺什么。配音和对齐目前只在苹果芯片的 Mac 上实测过;别的平台按它给的替代办法走,并告诉用户。
  2. 问清楚(用户没说的才问):讲什么、给谁看、多长、横屏还是竖屏、有没有自己的声音样本(十秒左右的干净录音加逐字稿)。
  3. 建项目目录,结构见下面。所有中间文件都留着,每一版样片单独存,别覆盖。
项目/
  script.txt          稿子(格式见 docs/01)
  vo/                 配音:lines/ 每句一个 wav,takes/ 所有遍
  timeline.json       每句、每个字的起止时间
  film/               画面工程(默认用 starter/ 里的 Remotion 模板)
  audio/              配乐、音效、混音
  out/                样片、成片、检查报告

每一步最要紧的规矩

写稿(为什么都在 docs/01)

  • 照说话写。两个标点之间不超过 22 个字,长短句穿插。耳朵只能听一遍。
  • 每句只标一个关键词:*关键词*。后面的画面就落在这个词上。一条字幕里最多一个关键词。
  • 念法和字幕不一样时写成 {念法=>字幕},比如 {F F M peg=>FFmpeg}。
  • 句子说完整:主语、宾语、量词别省;动词以两个字以上为主,单字和多字交替;关键词不用单字。停顿按意思定,见 docs/01 的停顿表。
  • 容易读错的多音字写稿时就换掉(docs/02 有替代表)。
  • 写完跑 python tools/lint_script.py script.txt,它会查一口气太长、字幕超长、一句多个关键词,还会估算时长。

配音

  • python tools/voice.py script.txt vo --ref 声音样本.wav:每句生成 4 遍,语音识别转回文字和原稿比对,念错的扔掉,留最好的一遍。
  • 多音字、听起来像别的意思,识别结果里会露出来;对不上的句子改写或者改念法,别硬留。
  • 想整体快一点用 tools/tempo.py(变速不变调),别重新生成。
  • python tools/pace.py vo_fast vo_paced:规整停顿。句首句尾的静音、句内标点处的静音都量出来,补短剪长,只动静音不动声音。
  • tools/polyphone.py 挑出可能读错的多音字拼成试听音频;它会误报也会漏,最后靠人听。

对时间

  • python tools/timeline.py script.txt vo_paced timeline.json --wav vo_paced/narration.wav --speech-gap,得到每句和每个字的起止时间,还有关键词列表。--speech-gap 让稿子里的停顿等于听到的空白。
  • 画面里所有和旁白有关的时刻都从这张表里查,不许按字数估。按字数估,十句以后就能差出三秒多。

画面

  • 先定画风。拿不准就去翻代码画风图鉴 https://github.com/syydaniel/awesome-code-animation ,先挑画风,再挑工具。没有特别理由就用 starter/(Remotion)。
  • 画动词,别画名词。"体积变大"要画的是变大这个动作,不是一块冰的插图。常用动词怎么画,见 docs/04 的表。
  • 时间常数(60 帧下):动作到位的那一帧,放在关键词首字开始前 3 帧(hit());允许提前 6 帧到推后 1 帧。新出现的东西,第一帧至少比关键词早 12 帧。
  • 关键词那一下,画面要明显多动一下:比前一秒动得多。整段一直在动、或者一句话只在开头动一次,都卡不上。
  • 一屏新增信息不超过 4 块;旁白已经说了的整句不要再上屏,只放关键词。
  • 找一个贯穿全片的东西(一个小人、一种颜色、一个形状);镜头会推拉、跟着重点走;两个画面之间尽量用画面里的东西接过去。
  • 字幕:每条不超过 16 个字,去掉逗号句号;字按真实念到的时间由浅变深,关键词变色。
  • 每做完一段,渲染一小段,用 tools/kazi_check.py 量一下再往下做。

声音

  • 配乐在旁白下面 12 到 18 LU;按逐字时间做让位:句子开始前 0.2 秒压下去,句间空当超过 1.2 秒才浮上来。
  • 全片停乐 2 到 4 次,留给最重要的几句。
  • 音效从画面的打点(cue)里导出,分四层:落点、过渡、氛围、拟音。声音的质感跟画面走。
  • 成片响度 -14 LUFS,真峰值不超过 -1 dBTP,48 kHz。

检查

  • python tools/kazi_check.py out/final.mp4 --timeline timeline.json:卡字率、随机基线、黑帧、一闪而过的帧、长时间不动、响度、音轨、片长。
  • 不通过就回去改,改完再量。全部通过才叫用户,并把报告里的数字原样告诉用户,没量过的不要说"已完成"。
  • 用户要 4K 或 HDR 时,检查通过以后再出:tools/master.sh 渲 4K 母版,tools/hdr/hdr_encode.sh 出杜比视界 8.4 和 HLG。换了配色要把新的底色、发光色告诉 hdr_mask.py,见 docs/06_检查和发布.md。

工具一览

工具用途
tools/doctor.py查环境,缺什么、怎么装
tools/lint_script.py查稿子
tools/voice.py克隆声音逐句配音,多遍挑一
tools/tempo.py整体变速不变调
tools/pace.py规整停顿:句首句尾和句内标点处的静音
tools/polyphone.py挑出可能读错的多音字,拼成试听音频
tools/timeline.py逐字对齐,生成 timeline.json;--whole 用于一整条现成录音
tools/kazi_check.py量卡字率和各种硬伤
tools/caption_check.py量字幕出现、消失、逐字变亮和配音对不对得上
tools/mix.py旁白、配乐、音效混音,按逐字时间让位,统一响度
tools/thin_cues.py音效打点太多时按优先级筛一遍
tools/master.sh分段渲染 4K 母版,中断可续
tools/hdr/SDR 母版转 HDR:杜比视界 8.4(HLG 基础层)和 HLG
starter/Remotion 模板:time.ts 查时间,anim.ts 曲线和弹簧,字幕组件

交付时告诉用户

  • 成片路径、时长、分辨率。
  • 卡字率、随机基线、高出随机多少;没卡上的关键词是哪几个、为什么。
  • 检查出的问题和处理结果;还没解决的直接说。

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