claude-motion-kit とは？

このスキルは、モーショングラフィックス作品の制作において、具体的な参照映像を見つけ、分析し、自分のレンダリングと比較するためのツールキットです。「インスピレーション」や「リファレンス」といったキーワードで起動し、whatships.comやflowjam.comなどのオンラインリソースから参照映像を検索・ダウンロードします。ダウンロードした映像は、フレームごとに分解して「スタディ」シートを作成したり、`ref_metrics.py` を使ってカット数、カメラの動き、輝度・コントラストなどの指標を測定できます。さらに、`motion_check.py` を使えば、自分のレンダリングにスライドショーのような「スロップパターン」（静止テキスト、エコー、長すぎるショットなど）がないかチェックできます。このスキルは Claude Code、Cursor、Codex などの AI エージェントと連携し、開発者が Python スクリプトを実行することで、質の高いモーション制作のための客観的データを提供します。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor

npx skills add https://github.com/nikisge/claude-motion-kit/tree/HEAD/motion-kit/skills/motion-inspo

ドキュメント

Motion Inspo: リファレンスの検索、分解、測定

優れたモーショングラフィックスは、説明だけからではなく、具体的な模範から生まれます。このスキルは、リファレンス映像を見つけ、学習のためにダウンロードし、個々のフレームに分解して測定します。同じ測定方法を使って、後で自分のレンダリングをチェックできます。

権利について: リファレンスクリップはその作成者に帰属します。ローカルでの学習のみを目的とし、決して再アップロードしたり、リポジトリに含めたりしないでください (refs/clips/ は .gitignore に追加してください)。採用するのは文法（テンポ、トランジション、カメラワーク）であり、コンテンツではありません。

すべてのスクリプトはこのスキルの scripts/ ディレクトリにあります。スクリプトはカレントワークディレクトリ（または $MOTION_REFS_ROOT）の refs/ に書き込みます。前提条件: python3, ffmpeg, uv (依存関係のあるスクリプト用)。

ソース

references/referenzfilme.md: スタイル別に評価された50のリファレンス映像（Clean SaaS、プレミアムプロダクト、キネティックタイポ、3Dオブジェクト、解説動画、エディトリアル/コラージュ、シネマティックダーク）。アンチリファレンスも含む。
whatships.com (Xからの約2,500のローンチビデオ) と flowjam.com/library (55の厳選されたローンチビデオ)。refs.py search で検索可能。
その他のサイトやデータセットについては、リポジトリルートの RESOURCES.md を参照。

コマンド

python3 scripts/refs.py search product launch 3d keyboard --n 15   # whatships + flowjam を検索
python3 scripts/refs.py get <x.com-status | whatships | youtube | vimeo-url> --name <slug>   # refs/clips/ にダウンロード
python3 scripts/refs.py study <slug> --every 0.5                    # 個々のフレーム、アーク、カット、テンポを refs/study/<slug>/ に出力
python3 scripts/sheet.py <video.mp4> <out-prefix> --every 0.25      # タイムスタンプ付きコンタクトシート（4 fps）
uv run scripts/ref_metrics.py <ref.mp4> --no-ocr                    # ターゲットリファレンスを測定
uv run scripts/ref_metrics.py render.mp4 --ref <ref.mp4> --out check/metrics   # 自分のレンダリングをリファレンスと比較
uv run scripts/motion_check.py render.mp4 [--script sprechtext.txt]           # スライド/スロップパターンを検出
uv run scripts/beats.py track.mp3 --fps 30 --out beats.json         # 音楽からビートグリッドを抽出

検索キーワードは英語で、動きに基づいて（業界ではなく）指定します: 「camera dives into ui」、「kinetic type scale jump」、「object becomes logo」、「paper collage top down」。

測定値の意味

ref_metrics.py は以下を測定します: 10秒あたりのカット数と新しいビューの数、ショットの長さ、「カメラが止まっている」割合、フレームごとの画像変化、空白区間、テキストの割合、明るさ/コントラスト/彩度、および開始部分（最初の2秒）。これらから目標が導き出されます: 密度はリファレンスの80％以上、「カメラが止まっている」割合はリファレンス+15ポイント以下、開始部分の動きはリファレンスの80％以上。

測定から得られる最も重要な教訓: 「毎秒新しい画像」という体感の密度は、多くの場合、素早いカメラワークと素材の切り替えから生まれ、カット数の多さからは生まれません。測定された3Dプロダクトフィルムでは、10秒あたりのカット数はわずか4.3でしたが、カメラが止まっていた時間は14％に過ぎませんでした。

motion_check.py は既知のスロップパターンを検出します: 左上の見出しとその下の画像（スライド）、静止している文章、ナレーションを繰り返すテキスト（エコー）、フリーズフレーム、長すぎるショット、テキストの壁、タイルグリッド。合格とは「既知のスロップパターンがない」ことを意味するだけです。良いかどうかは、実際の映像を確認して判断します。スタイルごとのしきい値は motion-director/references/rules.md にあります。テキストチェックは macOS の OCR (ocrmac) を使用します。それ以外のシステムでは、画像と時間のチェックのみ実行されます。

分解（リファレンスごとに最大10行）

手順とテンプレート: motion-director/references/inspiration.md。簡単に言うと: アークを4 fpsで確認し、各ショットについて時間、ショットサイズ、カメラ、何が起こっているか、素材/照明、トランジションを記録します。その後、「採用する」/「採用しない」を決定します。

nikisge/claude-motion-kit