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cig13zs/hf-kit

計測された研究に基づく HyperFrames 0.8.77 の拡張レイヤー。16 の YouTube スタイル、13 のアニメーションブロック、サウンドミックスプリセット、CC0 SFX とムード BGM、キャプションジェネレーター、プロジェクトスキャフォールド、YouTube Creative Commons 映像のライセンスゲート、レンダリングチェッカーを提供します。

hf-kit とは?

これは HyperFrames 0.8.77 向けの専門スキルセットであり、実際の YouTube 動画 48 本(16 ジャンル)の計測研究に基づいて構築されています。このスキルは、説明動画、ドキュメンタリー、Shorts のファクト動画など、定義されたスタイルに従う動画制作を支援します。主な機能は、スタイル選択(カットレート、ワード/分、ラウドネスなどの計測範囲を含む)、プロジェクトスキャフォールディング(適切なブロックと設定を自動生成)、13 のアニメーションブロック(ラベル、カード、バッジなど)のカタログ、カラオケやスピーカータグなどのバリエーションを備えたキャプション生成、10 のミックスプリセット、CC0 効果音とムード BGMの生成、YouTube Creative Commons 映像の安全なソース指定(ライセンスチェック機能付き)、そして完成した動画をスタイルの基準範囲と比較するレンダリングチェッカーです。このスキルは、`hyperframes` スキルの直後に読み込むことを想定して設計されており、効率的なデータ主導の動画制作ワークフローを提供します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/cig13zs/hf-kit/tree/HEAD/skills/hf-kit

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ドキュメント

hf-kit は何をしますか?

HyperFrames 0.8.77 のレイヤー。すべては測定研究に基づいています:16 のニッチにわたる 48 の YouTube 動画。数値は research/ にあります。以下のパスはリポジトリルートからの相対パスです。契約については SPEC.md を読み、hyperframes-core の構成ルールに従ってください。

hyperframes は以下では npx [email protected] または 0.8.77 のローカルインストールを意味します。Python ツールは Python 3.10+ と numpy、Pillow、さらに PATH に ffmpeg が必要です。

ワークフロー

  1. スタイルを選ぶ。 styles/README.md は、ニッチ → スタイル ID → ブロック、キャプション、ミックスプリセット をマッピングします。スタイル JSON は測定範囲(セグメントごとのカット/分、ショット長、wpm、LRA、無音)とマスターターゲット(-14 LUFS、-1 dBTP)を保持します。

  2. スキャフォールドする。 python tools/scaffold.py <dir> --format 16:9|9:16 --duration S --style <id> [--blocks a,b] これは index.html をスタイルのトークンで書き、hyperframes.json を v0.8.77 レジストリに固定し、ブロックを compositions/ にコピーします。空でないディレクトリへの上書きは拒否します。

  3. ブロック。 blocks/README.md のカタログ:pill-label、chapter-card、number-card(クリーンまたはマネー)、progress-badge、question-card、doc-highlight、film-gate、world-camera、ui-window、tier-board、face-banner-stack(topic-top レイアウトで丸みを帯びた 16:9 トピックボックスを備える)、zoom-through、blur-swap。各ブロックは data-composition-variables を持つサブコンポジションです。値は data-variable-values で渡します。examples/<block>/ に各ブロックの動作デモがあります。すべてのブロックはプレーンな #root とプレーンな子孫セレクターでスタイルします。複合セレクター #root[data-composition-id=...] は絶対に使わないでください。リントは通っても空でレンダリングされます。

  4. キャプション。 python tools/captions.py words.json --variant cards|karaoke|speaker|keyword|punch --format 9:16 --out compositions/captions.html 入力は [{text,start,end,speaker?,class?}] または hyperframes transcribe の JSON です。

  5. サウンド。 sound/MIX.md には 10 のコピー可能な hyperframes-audio プリセット(ボイス優先フラット、ターンでポーズ、最も重いラインで無音、クリップの前にディップ、など)があり、それぞれがソース行を参照しています。sound/sfx/ には 11 の生成効果音があり、sound/SFX.md はイベントをファイルとレベルにマッピングします。7 つのムード BGM はコミットされていません:python sound/gen_bed.py で全てを sound/beds/ に -20 LUFS でレンダリングし、python sound/gen_bed.py --mood <name> --seconds N --out bed.wav で任意の長さをレンダリングします。どちらのジェネレーターも決定論的で、出力は CC0 です。

  6. YouTube からの背景映像または音楽。 python tools/bg_source.py <url> [--download --out assets/ --audio]

    • ACCEPT(終了コード 0)は、yt-dlp が Creative Commons ライセンスを報告した場合のみ。説明用のクレジット行を出力します。動画のダウンロードには少なくとも --min-height(デフォルト 1080)が必要です。--audio には高さの下限はありません。
    • REVIEW(終了コード 3)は、標準ライセンスのアップロードでタイトルまたは説明に再利用が主張されている場合。「著作権なし」というタイトルはアップロード者の主張です。アップロード者が元の作成者であることを確認し、利用条件のスクリーンショットを保持してください。
    • REFUSE(終了コード 2)はそれ以外の場合。

    すべての決定は sources/provenance.jsonl に追記されます(--log で変更可能)。Content ID は、Creative Commons で再アップロードされた他人の作品をまだ主張できるため、元のチャンネルを優先してください。ダウンロードはプロジェクトの assets/ に保持し、公開リポジトリには絶対に置かないでください。

  7. レンダリング前にチェックする。 hyperframes lint <dir> と hyperframes check <dir> を実行。次に hyperframes snapshot <dir> --frames 6 を実行してコンタクトシートを確認します。リントが通っていても視覚的な合格とは限りません。

  8. レンダリングして測定する。 hyperframes render <dir> --output out.mp4 を実行し、次に python tools/check.py out.mp4 --style <id> を実行します。各測定値とスタイルの範囲およびマスターラウドネスラインを出力します。これはアドバイスです:測定値の逸脱はカットが基準からずれたことを示し、それが重要かどうかはあなた自身の分析で判断します。

研究結果(簡略版)

  • 全 16 ニッチにおいて、カット率とラウドネスは外れ値と対照群を分離しませんでした。危機に瀕した人物、最初の数秒で述べられるステーク、画面に映る証拠、そして保持される答えが分離しました(仮説;research/TECHNIQUES.md の「外れ値と対照群を分離しなかったもの」を参照)。
  • ハードカット数は下限です。テンポはナレーションの下では信頼できません。音声は聞いていません:サウンドの所見は R128 数値、スペクトル、キャプションタグから得られています。

ファイルの場所

必要事項パス
契約とルールSPEC.md
スタイルとその測定範囲styles/README.md、styles/<id>.json
ブロックカタログとデモblocks/README.md、examples/<block>/
ミックスプリセットと SFX マップsound/MIX.md、sound/SFX.md
テクニックライブラリ、ムードテーブルresearch/TECHNIQUES.md
スティールリスト付きニッチ DNA シートresearch/niches/<niche>.md
動画ごとに 1 つのカードと 1 つのデータファイルresearch/cards/<niche>/<id>.md、research/data/<id>.json
知識チャプター(音楽とムード、サウンドデザイン、VFX とモーション)research/knowledge/

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