JaviMaligno/agilabs-video-studio

記事動画

記事から完成したMP4までの全工程を調整します。他のスキルは詳細を保持しており、必要なステップで読み込んでください。

• explainer-script: スクリプトの作成とシーンごとのビジュアル選定。
• explainer-animation: コンポーネントカタログ、タイムライン、特注コンポーネント、静止画。
• narration: TTS（Cartesia、Kokoroフォールバック）、発音、音声QA。

Remotionプロジェクトはプラグインの template/ フォルダにあります（プラグインとしてインストールされている場合は ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/template、プラグインリポジトリ内で skills/ の隣）。

譲れない条件

• ファクトチェック. 画面上または音声上のすべての数値と主張は、記事の文に遡れるようにします。factcheck.md に表（主張、出現箇所、引用した記事の文）を保持します。数値は記事が書いた通りに正確に表示します：同じ丸め、同じ単位、「70％」ではなく「14/20」。不一致はタイムラインで修正し、記事では決して修正しません。ファクトチェックはナレーションと画面上の数値・主張のみを対象とし、それ以外は対象外です。ビジュアルはインパクトのために選ばれ、実験の文字通りの再現ではありません：イラスト的なシーン（実データを自由に再生、明確にするためのマーカー配置、様式化されたメカニズム）は問題ありません。厳密さは記事とそのリポジトリにあります。
• 声. ナレーションは記事が書かれた通りに話します：一人称（「私は実行しました...」、「私は発見しました...」）、主張は記事と同じ強さにします。記事が慎重な表現なら（「この設定では」、「これら20回の実行では」）、スクリプトも慎重にします。ソースより誇張した表現は避けます。
• ブランディング. AGILabsのみ：AGILabsバッジと javieraguilar.ai。個人名はカード、ポスター、キャプション、ファイルメタデータのどこにも入れません。
• 承認ゲート. スクリプトが承認されるまでは何も構築しません。

ワークフロー

1. 記事を選ぶ. 指定されたものを使用します。指定がない場合は、公開されている記事を読み、2〜3件の候補を提示します。各候補にはタイトル、フックとなる一文、主要な数値（引用）、ビジュアルアイデアを含めます。実験があり、明確な数値と描けるメカニズムがある記事を優先します。担当者に選んでもらいます。

2. スクリプトを作成する explainer-script を使用：ナレーションの台詞（EN、ESは任意）、シーンごとのビジュアルアイデアをライブラリコンポーネントにマッピングするか「特注」とフラグ付け、すべての数値のソース文。

3. 承認のため一旦停止. スクリプトを表示して待ちます。必要に応じて編集を適用し、再度表示します。

4. 動画フォルダを作成する. テンプレートを生成ファイルなしでコピーします：

   • プラグインリポジトリ内： examples/<article-slug>/;
   • 他のリポジトリから： ./video/<article-slug>/。

   rsync -a --exclude node_modules --exclude out --exclude public/audio --exclude public/music \
     --exclude .env "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/template/" "video/<article-slug>/"
   cd "video/<article-slug>" && npm ci
   

   承認されたスクリプトを script.md としてそのフォルダに保存します。

5. タイムラインを構築する explainer-animation を使用：src/settings.ts を設定し（articleTitle、voices、subtitles、targetSeconds、poster）、スクリプトから src/timeline.ts を記述します。スクリプトでフラグ付けされた特注コンポーネントがあれば追加し、それぞれに frameState テストを付けます。

6. Lint: npm run lint。すべての指摘（長さ、キャプションの速度、未知のコンポーネント）を修正します。コンポーネントを追加または変更した場合は npm test も実行します。

7. ファクトチェック 記事に対して行い、factcheck.md を作成します（上記参照）。

8. ナレーション: npm run tts、次に npm run audio-qa（narration を参照）。フラグが立ったものはすべて聞きます。npm run lint を再度実行します：実際の台詞の長さが見積もりに置き換わります。

9. 静止画と確認. シーンごとに1枚、さらに約3秒ごとに1枚の静止画をレンダリングし、すべてのPNGを読みます。ブランド、セーフエリア、あふれの有無、記事と一致する数値、画面上のビートに合ったキャプションを確認します。ビルドが正常でもフレームが正しく見えるとは限りません。

10. レンダリング: npm run render（縦向きEN）。スペイン語版の場合は -- --es、1920x1080の場合は -- --landscape。その後、npm run audio-qa を再度実行してミックスを測定します（-16 LUFS インテグレーテッド）。

11. 納品: npm run deliver でポスターPNG、SRT、out/manifest.json を作成します。ポスターを確認します。MP4のパスとポスターを引き渡します。公開は別ステップです。

既存動画の再レンダリング

フォルダを開き、node_modules がない場合は npm ci を実行し、src/timeline.ts または設定を変更して、ステップ6から繰り返します。TTSはテキストが変更された行のみ再音声化します。

ファイルの配置

• ソース（タイムライン、設定、特注コンポーネント、script.md、factcheck.md）はコミットされます。
• out/、public/audio/、public/music/、node_modules/、およびすべての .mp4/.wav はコミットされません。
• .env はTTSキーを保持し、決してコミットまたは印刷されません。