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bsaisuryacharan/agentshift-shorts

高度なQAゲートとフレームベースのビジョンレビューを実行し、特定された修正をループします。すべてのレンダリングで使用します。

agentshift-shorts とは?

このスキルは、動画生成パイプラインにおいて、厳格な品質保証(QA)とビジョンベースのレビューを自動化するためのものです。`qa_v2`モジュールを使用して、オーディオのラウドネス、テキストのグリフ、セーフゾーン、ショットの多様性などの技術的チェックを実行し、さらにVisionモデルを用いた美的・構図の評価を行います。各チェックで検出された問題は具体的な修正方法(例: カット追加、ラウドネス正規化、フォント変更)と紐付けて管理され、最大3回のループで自律的に修正を試みます。すべての修正が完了するかループ上限に達した場合、詳細なメトリクスと判断を促す質問を含む`ESCALATION.md`を生成します。このプロセスは、スキップされたレビューを許さず、最終出力の品質を担保します。Cursor, Codex, Claude CodeなどのAIエージェント環境で動作し、開発者は品質管理をAIに委任できます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/bsaisuryacharan/agentshift-shorts/tree/HEAD/skills/shorts-qa-gate

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ドキュメント

  1. python -m app.qa_v2 out.mp4 --overlay work/ovl --text onscreen.txt --font <font.ttf> --sheet work/sheet.jpg
  2. work/sheet.jpgを確認し、qa_v2.VISION_RUBRIC(任意のビジョン対応モデル、または自身)で採点します。vision.jsonを保存し、--vision vision.jsonを付けて再実行します。
  3. 失敗した各チェックは修正方法を指定します: distinct_shots → カット/画像の追加; loudness → loudnorm; safe_zone → 要素の移動; glyphs → フォント変更; ビジョン修正 → 指示通りに適用。
  4. 最大3ループ。その後、ESCALATION.md(メトリクス、シートパス、3つの質問)を書き込みます。スキップされたレビューでは絶対に出荷しないでください。

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