Master class render

入力: <source>/scripts/NN - Title.script.md（master-class によって作成）あなたが作成: <source>/scenes/NN.scenes.md（D2テキスト、座標・タイミングなし） 1つのコマンドで生成: <videos>/NN - Title.mp4 + <notes>/NN - Title.md + <notes>/<MOC>.md

すべてローカルで実行: D2が図をレイアウト（スケッチスタイル）、Kokoro-82Mが音声を合成、タイミングは実際の音声から取得、Chromiumがビジュアル変更のたびに1フレームをキャプチャ、ffmpegがエンコード。外部サービスには一切送信されません。消費されるトークンはシーンファイルのみ（スクリプトサイズの約1倍）。

0 · セットアップ（マシンごとに1回; 再実行しても安全）

bash ~/.copilot/skills/master-class-render/scripts/setup.sh

d2、ffmpeg、uv（Homebrew）、scripts/.venv内のvenv（kokoro-onnx、soundfile、playwright（Chromium））、および~/.cache/kokoro内のKokoroモデル（約350MB）をインストールします。scripts/.venv/bin/pythonが存在すればセットアップは完了です。

1 · シーンを書く

最初にreferences/scenes-guide.mdと承認済みの例をお読みください: 01、05、08。各例は~/.copilot/skills/master-class/examples/内のスクリプトとペアになっているので、各Screenがどのように図になったかを正確に確認できます。この手順は小さく高速なモデルでも問題なく動作します: 一度に1レッスンずつ進め、バリデータが正しいと教えてくれるのを待ちます。次に、各スクリプトについて、ビートごとに## Beat N + 1つの```d2ブロックを書き、そのビートのScreen説明を翻訳します:

# @at "frase"（そのビートのナレーションから3～7単語をそのままコピー）は、ナレーターがそのフレーズを発したときに次が明らかになることを示します。最終レイアウトは一度だけ計算されるため、何もジャンプしません; 新しい部品は一瞬光ります。
# @continue は前のビートの図を拡張します。
クラス: model、code、tool、data、person、bad、good、note（結論付きの付箋; これらがレッスンノートのキーアイデアになります）、muted、wrong。
ガイドにはD2の注意点が記載されています（\$、{}ブロック内では@at不可、|||mdテーブル、スタイル変更はアニメーションしない）。

各レッスンを作成しながら検証します（ok: と表示され、warning: がないことを確認）:

cd ~/.copilot/skills/master-class-render/scripts && export PATH=/opt/homebrew/bin:$PATH
.venv/bin/python render.py "<source>/scripts/NN - Title.script.md" "<source>/scenes/NN.scenes.md" /tmp/check.html

多くのレッスンがある場合 → 並列サブエージェント（各約4レッスン）に分割し、ガイドと例を渡します。

2 · コースをビルドする

cd ~/.copilot/skills/master-class-render/scripts && export PATH=/opt/homebrew/bin:$PATH
.venv/bin/python build_course.py \
  --source "<lab>/_attachments/master-class/source" \
  --videos "<lab>/_attachments/master-class" \
  --notes  "<lab>/Master class" \
  --moc    "<Lab name> · Master class" \
  --course "<label shown top-left in the video>" \
  --tags   "course/<course-tag>,section/labs,topic/<x>,type/lesson" \
  --intro  "MOC用の1パラグラフ: コースが何から構築されているか（[[ソースノートリンク]]）とその意図。" \
  --voice am_michael --lang en-us

言語/音声: 英語 --voice am_michael --lang en-us（代替 am_puck、bm_george --lang en-gb）; スペイン語 --voice em_alex --lang es（女性: ef_dora）。
--only 03,07 で選択したレッスンのみ再ビルド（ノートは常にすべて再生成されます）。--notes-only は動画なしでノートを再生成します。
音声がキャッシュされた後はレッスンあたり約15秒（初回合成はレッスンあたり約1分）。出力は一時フォルダでエンコードされ、その後コピーされます（OneDrive同期フォルダに直接書き込むとタイムアウトするため）。
--tags をソースノートで使用されているタグに一致させます。

3 · 報告前に検証する

ビルドがすべてのレッスンで ok: を出力し、!! … @at phrase(s) not found がないこと。
1つまたは2つのMP4から2フレームを抽出して確認します（毎回新しいファイル名を使用; 画像ビューアはキャッシュします）: ffmpeg -v error -ss 120 -i "<mp4>" -frames:v 1 -vf scale=1280:-1 /tmp/mc_check_<n>.png 確認: 図が判読可能であること（小さな帯になっていない）、キャプションが一致していること、正しいビートが表示されていること。
図が小さすぎる？レンダラーは自動的に他のレイアウト方向も試しますが、それでも小さい場合は、ビートの図を分割するか、@continue をやめて以前の手順を1つの muted ボックスにまとめます。
MOCノートと1つのレッスンノートを開く: 動画埋め込み ![[NN - Title.mp4]]、ゴール、キーアイデア、セルフチェック（質問 + 折りたたまれた回答）、折りたたまれた文字起こし、前へ/次へのリンク。

各レッスンノートの内容（自動生成、トークン消費なし）

フロントマター（タグ、レッスン、時間、コースリンク）・埋め込みMP4・ゴール・誤解・キーアイデア（note 付箋から）・セルフチェック（Retrieval pause ビートから）・折りたたまれた文字起こし・← 前へ・コースインデックス・次へ →。

ファイル

scripts/: build_course.py（エントリポイント）・render.py（スクリプト+シーン→オーディオとタイムライン付き中間HTML）・export_mp4.py（HTML→MP4）・make_notes.py（ノート+MOC）・player.html（中間テンプレート; オフラインプレーヤーとしても使用可能）・prelude.d2（クラス、フォントサイズ）・setup.sh。キャッシュ: scripts/.cache/（音声クリップ、図; 削除可能）。

master-class-render