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affaan-m/manim-video

manim-videoは、Manim(MATHEMATICAL ANIMATION ENGINE)を使用して高品質な数学アニメーションビデオを生成するAIエージェントスキルです。

manim-video とは?

Manim-videoは、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)がManim(3Blue1Brownが開発した数学アニメーションエンジン)を活用して、数式や幾何学的概念を視覚的に表現するアニメーションビデオを自動生成するためのスキルです。このスキルを使用することで、数学の解説動画や教育コンテンツを、コードベースで効率的に作成できます。対応プラットフォームは主にCLIベースのツールであり、ManimのPythonスクリプトを生成・実行してビデオ出力を得ます。仕組みとしては、ユーザーが数学的概念やアニメーションの内容を指定すると、AIがManimのシーンクラスを記述したPythonスクリプトを生成し、それをManimでレンダリングしてMP4などのビデオファイルを出力します。これにより、手動でManimコードを書く時間を大幅に削減し、アイデアからビデオ作成までのプロセスを迅速化します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/docs/ja-JP/skills/manim-video

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ドキュメント

manim-video は何をしますか?

このファイルは manim-video 用の日本語翻訳です。

概要

manim-video は、AIエージェントが Manim (Mathematical Animation Engine) を利用して、数学的な概念や数式のアニメーションビデオを自動生成するためのスキルです。Manimは、3Blue1Brown が開発した Python ライブラリで、美しい数学アニメーションを作成できます。

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • その他 CLI ベースの AI エージェント

使い方

このスキルは、以下のようなワークフローで動作します:

  1. ユーザーが生成したい数学アニメーションの内容を自然言語で指定します。
  2. AIエージェントが Manim のシーンクラス(例: class MyScene(Scene) )を記述した Python スクリプトを生成します。
  3. 生成されたスクリプトを Manim で実行し、MP4 などのビデオファイルを出力します。
  4. 必要に応じて、アニメーションのパラメータを調整し、再生成します。

例

from manim import *

class SquareToCircle(Scene):
    def construct(self):
        circle = Circle()
        square = Square()
        square.flip(RIGHT)
        square.rotate(-3 * TAU / 8)
        circle.set_fill(PINK, opacity=0.5)

        self.play(Create(square))
        self.play(Transform(square, circle))
        self.play(FadeOut(circle))

インストール

Manim がインストールされている必要があります:

pip install manim

または、公式ドキュメントに従ってインストールしてください: https://docs.manim.community/

注意事項

  • 生成されるビデオの品質は、Manim のバージョンやシステムの GPU 性能に依存します。
  • 複雑なアニメーションには多くの計算リソースが必要になる場合があります。
  • AIが生成したコードは、常にレビューしてから実行することを推奨します。

ライセンス

このスキルは MIT ライセンス の下で公開されています。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

api-connector-builder

Build a new API connector or provider by matching the target repo

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