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Brand Video Studio

長尺動画をブランド化されたショートリールに変換したり、素の映像をより注目を集めるように編集します。HyperFramesでコード駆動のモーショングラフィックスを、claude-eyesで映像を確認しながら制作。ロゴや写真からブランドガイドを構築し、多彩なアニメーションスタイルを提供します。

Brand Video Studio とは?

Brand Video Studioは、長尺動画(ポッドキャスト、Vlog、ウェビナー、インタビューなど)から短尺リール(Shorts、TikTok、Reels)を生成したり、素の映像をより視聴者の注意を引くように編集するためのAIエージェントスキルです。このスキルは、HyperFramesを用いたコード駆動のモーショングラフィックスと、claude-eyesによる映像フレームの実際の視覚確認を組み合わせることで、単なる文字起こしに頼らない高品質な動画制作を実現します。ユーザーがブランドガイドを持っていない場合でも、ロゴや写真、参考資料から自動でブランドガイドを構築し、アニメーションスタイルのカタログから選択可能。対応プラットフォームはClaude Code、Cursor、Codexなど、スキルを読み込める環境であれば利用できます。制作プロセスは、ブランドガイドの作成、映像の確認(eyesによるフレーム単位の分析)、カットとスペックの定義、HyperFramesでのレンダリング、最終的な品質レビューとAudioレベル調整までをカバーし、各動画にタイトル、キャプション、ハッシュタグを自動生成してアップロード準備まで行います。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/CarlosSantana94/brand-video-studio/tree/HEAD/skill

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ドキュメント

Brand Video Studio は何をしますか?

注目を集めるブランド動画を作ります:ブランドガイド、選んだアニメーションスタイル、そして実際に映像を見ながらコードでレンダリングした動画をチェックします。

ユーザーと話し、すべての画面テキストとコピーはユーザーの言語で記述してください。これらの指示はスキルが共有されているため英語でのみ記載されています。

始める前に

マシンごとに一度だけ次のコマンドを実行し、報告された問題を修正してください:

python3 <skill>/scripts/doctor.py

Python 3、ffmpeg、Node(npx hyperframes用)、そしてeyesが必要です。eyesのインストールはeyesスキルでカバーされています。またはuv tool install git+https://github.com/moritzkremb/claude-eyesの後にeyes setup --fixを実行してください。hyperframesとeyesのスキルが利用可能であれば読み込んでください。それらのルール(コンポジション形式や動画エビデンスに関するもの)もここで適用されます。

<skill>はこのスキルのディレクトリです。

ジョブを選ぶ

ユーザーが望むこと実行内容
ブランド、またはロゴや参考資料のみを持っているブランドガイド(下記)
1本の長尺動画からX本のリール作成ブランドガイドが未作成なら作成し、その後 references/reels-from-long-video.md
素の映像をより見やすくするブランドガイドが未作成なら作成し、その後 references/edit-raw-video.md
ルックの選択や比較references/animation-styles.md

各クライアントやチャンネルは専用のフォルダに保存します:

<project>/
  brand/brand.json  BRAND.md  assets/
  source/words.json
  videos/<NN-name>/cut.json  spec.json  ...
  renders/
  COPY.md

ブランドガイド

プロジェクトに既存のbrand.jsonがあれば再利用します。そうでなければreferences/brand-guidelines.mdを読み、ユーザーから提供されたもの(ロゴ、写真、ウェブサイト、参考動画)からブランドガイドを構築します。何も提供されない場合は、ブランド名と希望する雰囲気を尋ね、提案を行います。結果を表示し、動画を作成する前に承認を得てください。すべての動画はこれらの選択を継承するためです。

決める前に映像を見る

文字起こしだけで計画を立てないでください。暗いショットの強いセリフは弱いリールになりますし、静かな部分に最高の映像が隠れているかもしれません。

python3 <skill>/scripts/transcribe.py source.mp4 source/words.json --lang en --glossary "Names, Terms"
eyes frames source.mp4 --range 1:00-1:30 --fps 1

eyes indexが出力するoverview.mdを読み、そのコンタクトシートを確認してください。強い瞬間、Bロール、焼き付けテキスト、音楽に注目します。eyesが長いファイルを文字起こしできない場合は、WHISPER_MODELを設定してtranscribe.pyがwhisper-cliにフォールバックするようにします。

動画を制作する

  1. videos/<NN-name>/cut.jsonとspec.jsonを記述します。references/spec.mdにすべてのフィールドが記載されています。
  2. アセンブルします:
    python3 <skill>/scripts/make_video.py videos/NN-name --brand brand/brand.json --words source/words.json
    
  3. キャプションをクリップに再同期します。長尺ソースで測定したタイミングは最大3秒ずれる可能性があるためです。これは音声に合わせてレイヤーをタイミング調整する前に行います:
    eyes transcript videos/NN-name/assets/clip.mp4 --words --json > videos/NN-name/compositions/clip_words.json
    python3 <skill>/scripts/make_video.py videos/NN-name --brand brand/brand.json --words source/words.json
    
  4. チェック、確認、レンダリング、オーディオレベル調整:
    cd videos/NN-name
    npx --yes hyperframes check --json
    npx --yes hyperframes snapshot --at 0.3,8
    npx --yes hyperframes render -q delivery -o ../../renders/NN-name.mp4 --quiet
    ffmpeg -i in.mp4 -c:v copy -af loudnorm=I=-14:TP=-1.5:LRA=11 out.mp4
    
  5. eyes indexでレンダリングを確認し、references/review-checklist.mdを通して作業します。修正して再レンダリングします。これをすべての動画で行ってください。cleanなcheckはファイルが有効であることを示すだけで、良い動画であることを示すわけではありません。

ユーザーが計画を確認した後にのみレンダリングしてください。レンダリングは遅く、間違ったフックはそれを無駄にします。

完了

各動画のタイトル、キャプション、ハッシュタグを含むCOPY.mdを、ユーザーの言語で、BRAND.mdのブランドボイスを使って記述します。references/reels-from-long-video.mdにフォーマットと投稿カレンダーがカバーされています。

投稿はユーザーに任せ、依頼がない限り行わず、公開前に確認を取ってください。

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