Aaryan-Kapoor/video-production-skill

Que fait video-production-skill ?

Transformez un agent IA en un producteur de vidéos éducatives complet : recherche, storyboard, narration, visuels animés, rendu, contrôle qualité, archivage et livraison.

Aperçu

Cette compétence permet à un agent IA de gérer l'ensemble du cycle de vie de la production vidéo éducative. De la recherche initiale du sujet à la livraison finale de la vidéo, elle automatise chaque étape pour créer des vidéos de haute qualité avec une intervention humaine minimale.

Fonctionnalités

• Recherche : Rassemble et synthétise automatiquement des informations sur n'importe quel sujet éducatif.
• Storyboard : Génère un storyboard structuré avec des scènes, des transitions et des repères temporels.
• Narration : Crée un script de narration professionnel et le convertit en parole à l'aide de services TTS.
• Visuels animés : Anime des visuels synchronisés avec la narration et le storyboard.
• Rendu : Rendu de la vidéo finale avec des codecs et des résolutions appropriés.
• Contrôle qualité : Vérifie la vidéo pour les problèmes de synchronisation audio/vidéo, de qualité des sous-titres et d'intégrité du fichier.
• Archivage : Stocke la vidéo originale et les fichiers source dans un référentiel organisé.
• Livraison : Exporte la vidéo dans le format et l'emplacement cibles.

Plateformes prises en charge

• Claude Code
• Cursor
• Codex CLI
• Tout agent IA compatible avec les outils CLI et l'exécution de scripts

Comment ça fonctionne

1. Initialisation : L'agent configure les répertoires de projet et les chemins de ressources.
2. Phase de recherche : L'agent interroge les sources de données (par exemple, la documentation, les API) et compile une base de connaissances.
3. Phase de storyboard : Un storyboard est généré en JSON/texte, définissant chaque scène avec des descriptions visuelles et des scripts de narration.
4. Phase de production : L'agent génère la piste audio (narration), les visuels animés (par exemple, graphiques animés, images clés) et synchronise le tout.
5. Phase de post-production : Rendu, ajout de sous-titres/sous-titres codés, puis exécution des vérifications de contrôle qualité.
6. Archivage : Tous les actifs sont organisés et stockés.
7. Livraison : La vidéo finale est placée dans le dossier output/ ou téléchargée vers un service de stockage.

Exemple d'utilisation

# Initialiser un nouveau projet vidéo
video-production init --title "Introduction à la mécanique quantique"

# Lancer la production de bout en bout
video-production run --steps research,storyboard,narration,animate,render,qc,archive,deliver

Dépendances

• ffmpeg (pour le rendu et le contrôle qualité)
• node / python (selon l'implémentation)
• API TTS (par exemple, aws-polly ou elevenlabs)
• Bibliothèque d'animation (par exemple, manim, remotion, ou custom-canvas)

Configuration

Les variables d'environnement suivantes peuvent être définies :

Variable	Description
VIDEO_OUTPUT_DIR	Répertoire de sortie pour la vidéo finale
TTL_API_KEY	Clé API pour le service de synthèse vocale
QC_STRICTNESS	Niveau de tolérance pour les vérifications de contrôle qualité (1–5)

Dépannage

• Problème : échec de synchronisation audio/vidéo : Vérifiez que les fichiers audio et vidéo encodés partagent le même débit d'images et la même fréquence d'échantillonnage. Réencodez si nécessaire avec ffmpeg -async 1.
• Problème : animation lente : Réduisez la résolution ou utilisez des techniques d'animation simplifiées pour les storyboards complexes.
• Problème : contrôle qualité bloqué : Examinez les journaux dans logs/qc.log pour des échecs de vérification spécifiques.

Licence

MIT