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Akira-TL/akira-video-skills

Prépare des prompts prêts à l'emploi et des packs de génération unique pour la génération d'images ou de vidéos par IA, archive les résultats lorsque l'utilisateur les ramène dans le projet. Utilisé lors de la compilation de contenu à partir de scripts vidéo formels, de matériaux réutilisables et de SHOT.md, de la sélection de matériel de référence, de la définition des noms de fichiers de retour ou du nettoyage des packs temporaires.

Qu'est-ce que akira-video-skills ?

Cette compétence (Skill) est conçue pour les agents IA qui travaillent sur des projets de production vidéo ou d'images. Elle traduit le contenu structuré du projet (scripts, matériaux, plans de tournage) en entrées exécutables pour les modèles de génération d'IA (comme les générateurs vidéo ou d'images). Elle repose sur des principes stricts de gestion des sources : les définitions à long terme (comme les personnages, scènes ou accessoires réutilisables) proviennent toujours des dossiers structurés du projet (`video/materials/`, `video/shots/`), tandis que les packs temporaires sont simplement des dérivés pour faciliter le travail externe de l'utilisateur. La compétence gère tout le cycle de vie : elle aide à identifier les objets à générer (matériaux, vidéos de plans, images clés, audio, etc.), rédige des prompts en suivant des guides de référence (comme VIDEO-PROMPT.md, MODEL-ADAPTER-CONTRACT.md) tout en garantissant que seules les informations réellement nécessaires au modèle cible sont incluses, sélectionne un ensemble minimal mais suffisant de matériel de référence, et construit des packs de génération portables (sous forme de dossiers .tmp) contenant les prompts et les références. Après que l'utilisateur a terminé la génération externe, la compétence réimporte les fichiers, les archive aux emplacements officiels (sans écraser les fichiers existants et avec vérification SHA-256) et nettoie en toute sécurité les packs temporaires. Elle suit une discipline d'itération stricte : en cas d'échec, elle isole la cause (définition du matériau, qualité du prompt, aléas du modèle, ou défauts réparables en post-production) en ne modifiant qu'une variable majeure à la fois, évitant les prompts excessivement longs.

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npx skills add https://github.com/Akira-TL/akira-video-skills/tree/HEAD/skills/video/video-generation

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Documentation

Génération Vidéo

Cette compétence (Skill) est chargée de convertir le contenu formel d'un projet en entrées exécutables pour la génération par IA. Les sources à long terme restent video/script/, video/materials/ et video/shots/ ; les packs de génération unique ne sont que des dérivés destinés à faciliter la génération externe par l'utilisateur.

Avant de décider formellement de la quantité de contenu à générer en une seule fois et de la méthode de génération à utiliser, lisez references/planning/GENERATION-STRATEGY.md. Si vous devez générer un grand nombre de matériaux/plans en lot, lisez ensuite references/planning/BATCHING.md : commencez par valider la référence avec un échantillon représentatif à haut risque, puis n'étendez les lots parallèles actuels qu'une fois la stabilité confirmée, sans imposer de taille de lot fixe. Lorsque les vidéos existantes sont globalement correctes mais nécessitent une prolongation continue ou une modification locale générative, lisez alors references/transform/EDIT-EXTEND.md, et déterminez d'abord si une post-production déterministe ou la création d'un nouveau plan ne serait pas plus appropriée.

1. Identifier les objets à générer

Les objets à générer peuvent être :

  • Des matériaux d'images (personnages, scènes, accessoires, produits, etc.) réutilisables entre plusieurs plans ;
  • La vidéo d'un plan spécifique ;
  • La première image, la dernière image, le storyboard/cadre clé, les images ou le son complémentaires propres à un plan ;
  • La référence vocale à long terme d'un personnage, ou une bande sonore/narration provisoire à l'échelle du film.

Chargez d'abord le contenu officiel appartenant à la source : les matériaux réutilisables utilisent la définition de video-materials, et les vidéos de plans utilisent SHOT.md de video-shot. Ne regénérez pas des faits à long terme à partir de packs uniques ou d'anciens historiques de conversation.

2. Rédiger les prompts à long terme

Avant de rédiger des prompts vidéo génériques pour un plan, lisez references/prompting/VIDEO-PROMPT.md ; si l'adaptateur de modèle correspondant est installé pour le projet actuel, cet adaptateur compile ensuite l'intention générique du plan en prompts d'exécution finaux pour ce modèle. Tous les adaptateurs de modèle respectent uniformément references/prompting/MODEL-ADAPTER-CONTRACT.md, en spécifiant clairement le point d'entrée/le modèle/le mode, la vérification des capacités officielles actuelles, le mappage des entrées, les paramètres d'exécution et les inconnues. Lorsque vous devez tester plusieurs modèles en parallèle pour le même plan, lisez ensuite references/prompting/MODEL-COMPARISON.md, en conservant le même SHOT.md et une numérotation continue des résultats de génération, sans dupliquer le répertoire du plan par modèle.

Les prompts pour les matériaux réutilisables sont sauvegardés dans le répertoire video/materials/ correspondant ; les prompts de plan sont sauvegardés dans le répertoire du plan correspondant, en utilisant un nombre limité de versions explicites telles que prompt_v01.md, prompt_v02.md, etc.

Les prompts ne doivent compiler que les informations réellement nécessaires au modèle de génération actuel. Les définitions internes de plans/matériaux peuvent être plus complètes que le prompt final du modèle ; les capacités du modèle, les champs, la durée et les limites d'entrée de référence sont déterminés par la compétence d'adaptateur de modèle actuellement chargée ou par la documentation officielle, et ne sont pas codés en dur dans cette compétence. Les paramètres d'exécution (modèle/point d'entrée, durée, rapport hauteur/largeur, activation/désactivation du son, etc.) et les limites avec les enregistrements à long terme du projet suivent references/prompting/EXECUTION-PARAMETERS.md.

S'il n'existe pas de règles fiables spécifiques au modèle, maintenez des descriptions de scène et d'action génériques, claires et vérifiables, et précisez à l'utilisateur que des prompts génériques sont actuellement utilisés, sans inventer de capacités spécifiques au modèle.

3. Sélectionner le matériel de référence

Utilisez l'ensemble de référence minimal suffisant. Chaque référence doit pouvoir répondre à la question « que stabilise-t-elle ? » : identité du personnage, tenue vestimentaire, scène, structure du produit, action, photographie ou tout autre rôle spécifique.

N'incorporez pas de références non pertinentes dans une même génération, afin d'éviter la compétition d'identité, la contamination stylistique ou la dérive de la structure du produit.

4. Organiser le pack de génération unique

Avant de packager formellement, lisez references/planning/GENERATION-PACK.md, et exécutez en fonction des dépendances des lots (image/son/vidéo), du nom de fichier de retour, de l'ensemble de référence minimal, de la réimportation et des limites de suppression ; lorsque le pack doit être remis directement à l'utilisateur, utilisez references/planning/PACK-TEMPLATES.md pour générer un fichier de tâche autonome. Pour l'initialisation du pack dans le projet, la copie des fichiers formels, le répertoire returns, la vérification d'état, le zip et le nettoyage sécurisé, privilégiez le script scripts/generation_pack.py fourni avec cette compétence, sans réécrire un script de packing temporaire pour chaque projet ; ce CLI ne gère que le cycle de vie des fichiers, et ne décide pas du Prompt, des responsabilités des références ou des conclusions de révision.

Créez un répertoire descriptif sous .tmp/ du projet. Le pack reste simple par défaut :

.tmp/<generation-pack>/
├── README.md
├── <prompt files>
└── materials/

Ne copiez que les prompts et le matériel de référence nécessaires pour ce lot de génération. Le README doit au minimum préciser :

  • L'objectif de cette génération ;
  • L'ordre de génération recommandé (s'il y a des dépendances) ;
  • Les références utilisées pour chaque élément ;
  • Le nom de fichier de retour ;
  • Les contraintes strictes que l'utilisateur doit vérifier.

Pour le retour d'images, utilisez le nom de fichier à long terme correspondant ; pour le retour de vidéos de plans, avant de nommer, utilisez generation_pack.py next-take pour interroger le prochain takeNN non utilisé et monotone croissant pour le plan correspondant, ne devinez pas manuellement le numéro et ne recommencez pas à take01 en raison d'un changement de modèle.

5. Réimporter les résultats

Après que l'utilisateur a rapporté les résultats de génération, vérifiez d'abord la correspondance des fichiers, puis placez les résultats formels dans les répertoires d'appartenance correspondants :

  • Matériaux réutilisables → video/materials/<category>/ ;
  • Résultats de plan → video/shots/<shot-id>/ ;
  • Son/images propres à un plan → le même répertoire que le plan.

Ce n'est qu'après que video-review a clairement accepté un fichier de retour que vous utilisez generation_pack.py archive --confirm-reviewed pour le copier à son emplacement d'appartenance formel ; cette action conserve le fichier original dans returns/ et renvoie le SHA-256, sans écraser les fichiers formels existants. Une fois l'archivage formel terminé et après avoir confirmé que le pack temporaire ne contient plus d'informations uniques, utilisez ensuite cleanup pour supprimer le pack de génération unique.

6. Discipline d'itération

En cas d'échec de génération, déterminez d'abord si le problème provient :

  • De la définition du matériau/de l'identité à long terme ;
  • Du SHOT.md lui-même ;
  • De l'expression du prompt ;
  • De l'aléatoire d'exécution du modèle ;
  • D'un défaut réparable en post-production déterministe.

Une seule nouvelle tentative doit de préférence ne modifier qu'une variable majeure. Ne cherchez pas à compenser les problèmes de localisation en allongeant sans cesse le prompt.

Critères d'achèvement

Le pack remis à l'utilisateur doit pouvoir exécuter directement la tâche de génération actuelle ; les noms de fichiers de retour sont clairs ; le projet formel reste la seule source à long terme ; après l'archivage des résultats, le pack temporaire peut être supprimé en toute sécurité.

Individual skills in this repo

This repo contains 12 individual skills — each has its own dedicated page.

Akira-TL/akira-video-skills

为 Runway 当前视频模型编译和检查生成提示词;当 video-generation 需要使用 Runway(当前主线 Gen-4.5)的 Text to Video 或 Image to Video,并需要 Runway 专用动作、摄影和时序表达时使用。

Akira-TL/akira-video-skills

为 ByteDance / BytePlus Seedance 当前视频模型编译和检查提示词;当 video-generation 需要使用 Seedance 2.5 的参考素材、时间线、同步声音、视频编辑、延长或多镜头能力时使用。

Akira-TL/akira-video-skills

为 Google Veo 视频生成编译和检查提示词;当 video-generation 需要使用 Veo 的 Text to Video、Image to Video、首尾帧、参考元素或同步声音能力时使用,并先核验具体 Google 使用入口与 model 的当前支持范围。

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进入并持续推进一个 AI 视频制作项目;读取或建立 VIDEO.md,根据当前视频脚本、复用素材、镜头、生成结果和整片后期状态,按需路由到 canonical 视频专业 Skill,而不是把所有制作规则塞进一个总提示词。

Akira-TL/akira-video-skills

为品牌短片、产品植入剧情、广告或比赛作品建立产品事实与广告边界;当视频需要准确表达某个具体产品的官方功能、参数、结构、使用方式、品牌素材或产品与剧情关系时使用。

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设计并维护 AI 视频中跨镜头复用的角色声音、音色参考、对白声音要求与整片声音关系;当同一角色需要跨镜头保持声音一致,或需要规划语音参考、环境声、音效、音乐与画面的职责边界时使用。

Akira-TL/akira-video-skills

设计 AI 视频中的角色与场景视觉方案;当脚本只说明“需要一个什么样的人/场景”,但还没有形成可稳定生成的外形、服装、材质、色彩、空间、光线和视觉识别系统时使用。

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组织整片级剪辑、合成、全片声音和最终成片;当多个已采用镜头需要进入 Premiere Pro、After Effects、DaVinci Resolve 等后期工程,或需要整片字幕、Logo、音乐、混音、比例版本和最终导出时使用。

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规划、创建、整理和维护多个镜头会重复使用的视频复用素材;当需要人物/场景/道具/产品提示词、参考图、官方素材、身份与状态参考或其他可重复引用内容时使用。

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审核 AI 生成的人物/场景等复用素材或镜头生成结果,判断采用、修改提示词、重生成还是留给后期修复;当生成结果返回项目、需要检查身份/结构/连续性/动作/摄影/产品真实性或选择生成结果时使用。

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把小说、章节、故事梗概、品牌 brief 或其他上游内容转换成当前视频自己的脚本层;当需要编写或修订 SCRIPT.md、视频人物表演定义、场景定义、对白或镜头总表时使用。

Akira-TL/akira-video-skills

把 SHOTS.md 中的镜头总览展开成可直接制作的单镜头定义;当需要创建或修改 video/shots/<shot-id>/SHOT.md、镜头连续性、摄影、动作、表演、声音或镜头专属生产约束时使用。

Skills associés