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VideoMotion

ユーザーのリクエストからベトナム語動画を生成します。AIが監督を務め、プリセットテンプレートは使いません。アイデア創出、シナリオ作成、VieNeu音声、ナレーションに合わせたシーン分割、BGM、Sonnetエージェントによる並列シーン構築(HyperFrames + GSAP)、字幕、MP4出力までを自動化します。「/videomotion」「動画作成」「Xの解説動画」「この記事を動画に」といった入力で利用できます。

VideoMotion とは?

VideoMotionは、ユーザーの簡単なリクエストから完全なベトナム語動画を生成するAIエージェントスキルです。Claude CodeなどのAIプラットフォーム上で動作し、ユーザーが監督、個々のシーンをSonnetエージェント(最新モデル、medium effort)が並列で構築します。このスキルは、固定テンプレートに頼らず、91種類のスタイルタグと動きの語彙集(motion/dong-tu.md)を活用して、アイデア創出、シナリオ作成、VieNeu音声、BGM作成、シーンの並列レンダリング(HyperFrames + GSAP)、字幕生成、MP4出力を順次行います。主なワークフローは、Brief(テーマ、対象、メッセージの定義)、スタイル選択(提案と承認)、アイデアとシナリオ作成(1分あたり150〜170語、5〜9シーン)、音声生成、ストーリーボード作成(各シーンのビジュアル、アンカー、トランジションを定義)、BGM作成、そして並列レンダリングと最終出力です。このスキルは、AIに「センス」と「ストーリー」を与えることで、テンプレートベースの動画生成を超えた、クリエイティブで一貫性のある動画制作を実現します。特にベトナム語コンテンツに特化しており、マーケティング、教育、ソーシャルメディア向けの短い解説動画作成に有用です。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/andyluu98/VideoMotion/tree/HEAD/skills/videomotion

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ドキュメント

VideoMotion: AIが監督する動画制作

既存の動画テンプレートはどれも同じような仕上がりになりがちです。VideoMotionはAIに本当に必要なものを与えます:センス(91のスタイルタグ)、動きの語彙(motion/dong-tu.md)、そして監督が書き下ろすストーリーです。あなた(メインセッション)が監督となり、各シーンはvm-canhエージェント(最新Sonnet、effort medium)に任せて並列で構築します。

VV="${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}"
PY="$HOME/.motionfly/venv/Scripts/python.exe"; [ -x "$PY" ] || PY="$HOME/.motionfly/venv/bin/python"
export PYTHONUTF8=1 HF_HUB_DISABLE_PROGRESS_BARS=1

セッション開始時に初めてpython "$VV/tools/setup/doctor.py"を実行します。「SAN SANG」と表示されない場合は、vm-cai-datスキルに従ってください。各動画はvideos/<slug>/ディレクトリに作成されます(スラッグはアクセント記号なし、ハイフン区切り)。

不変のルール

  • 数値、名前、日付は出典を明記すること。 ニュースや数値は調査すること。例として自分で設定した場合は「例」と明記する。出典はbrief.jsonに記録する。
  • ベトナム語はアクセント記号を正しく付けること。 長いダッシュは使わない。読み上げテキストに絵文字は使わない。
  • テキストはHTMLとして扱う。 画像にテキストを描画しない。

その他はすべて専門的な提案です。

1. Brief

brief.jsonに以下を記録します:topic、audience、message(核となるメッセージを一文で)、aspect(デフォルトは9:16)、duration_s(デフォルトは60)、style、voice(デフォルトはNgọc Huyền)、music(デフォルトはsynth:<mood>)、sources、auto。推測できない項目のみを、一度に一つだけ質問し、提案する選択肢を先頭に置きます。ユーザーが「すべて任せる」と言った場合はauto: trueとします。

2. スタイル

  • ユーザーがスタイル名を指定した場合はそれを使用します(styles/INDEX.mdをベトナム語名またはスラッグで検索)。
  • 指定がない場合は、3つのスタイルを提案します:テーマに合ったもの、対照的なもの、意外なもの(クイックテーブルはstyles/nhip-video.mdを参照)。autoの場合は適切なスタイルを自動選択します。
  • styles/<slug>.mdとstyles/nhip-video.md(ビデオ用スライドタグの使い方)を熟読します。
  • スタイルにビデオセクションがある場合、ストーリーボードの大枠のアイデア、キャラクター、lookはそのセクションに従い、docs/assets/styles/<slug>.jpgの画像を確認して最終的なビジュアルを把握します。ユーザーは画像を見てスタイルを選ぶため、動画はその画像に似ている必要があります。

3. 核となるアイデアとシナリオ(唯一の承認ゲート)

まず核となるアイデアを決めます。 一文で:動画はどのような世界で展開され、どのような軸に沿って進み、どのようなキャラクターやオブジェクトが一貫して登場するか。例:「工場はチェス盤:無駄は敵の駒、AIはクイーンで一手に三つの駒を取る。」ストーリーが動画に魂を吹き込みます。スタイルは外見を決定するだけです。

script.jsonを作成します:

{"title": "...", "voice": "Ngọc Huyền", "aspect": "9:16",
 "scenes": [{"id": "s1", "say": "発言文。 | 次の文 休止を挟む。", "intent": "シーンの意図"}], "pron": {}}
  • 1分間で約150〜170語、5〜9シーン。最初の3秒はフックとなる文。
  • 各シーン1〜3文、各文25語未満、話し言葉調。|で0.55秒の休止を挿入。
  • VieNeu音声:ベトナム語の主語がある文を使用。5語未満の文や英語の名前で始まる文は避ける。数字は数字で表記する。

ユーザーに簡潔な表(シーン、ナレーション、予定される比喩的なビジュアル)を送信します。承認を待ちます(autoの場合はスキップ)。

4. 音声

vm-giongスキルに従います。voice.wavとwords.jsonが生成されたら完了です。

5. シーン分割

words.jsonの実際の音声タイムスタンプに基づいてstoryboard.jsonを作成します:

{"title": "...", "aspect": "9:16", "style": "pixel-rpg",
 "idea": "核となるアイデアの文章",
 "look": "2〜4文で表す全体的なビジュアルトーン:一貫して登場するオブジェクトの見た目、アクセントカラーの意味、シーンの出入りの方法",
 "scenes": [{"id": "s1", "visual": "何のオブジェクトが、何をしているか、どの動詞で動くか",
             "anchors": [{"id": "hook", "kw": "ナレーション通りの正確な単語", "nth": 1, "off": -0.1}],
             "in": "シーンへの入り方", "out": "次のシーンへの移り方"}]}
  • visualは概念とオブジェクトを説明し、ピクセル単位のレイアウトは説明しません。エージェントのデザインに委ねます。
  • シーン間の状態引き継ぎ: オブジェクトが複数のシーンにまたがる場合(プログレスバー、キャラクター、数字など)、各シーンのvisualに開始時と終了時の状態を明記します(例:「HP 入場時 9/10、退出時 3/10」)。並列実行されるエージェントは互いのシーンを見ません。
  • 共有オブジェクト(キャラクター、UIフレーム、背景レイヤー)は、lookに具体的なサイズと位置を記述するか、compositions/_nen.htmlにあらかじめ描画しておきます。
  • 各文に少なくとも1つのアンカーを設定します。kwはsay内の単語と完全に一致させます。
  • 密度の高いシーンと余韻のあるシーンを交互に配置します。同じビジュアルタイプのシーンを3つ連続させないようにします。2〜3つの「おおっ」という瞬間を選び、より詳細に記述します。
  • "$PY" "$VV/tools/timeline.py" <プロジェクト>を実行し、「KW miss」がなくなるまで修正します。

6. BGM

vm-nhacスキルに従います。mix.wavが生成されます。

7. 構築、レンダリング、納品

vm-dungスキルに従います:フォント、色、シーンをvm-canhに並列割り当て、結合、hyperframes check、レンダリング、オーディオ結合、字幕生成を行います。

最終レポート:MP4とSRTの絶対パス、長さ、スタイル、音声、BGMソース、自作の例とその出典を報告します。

Individual skills in this repo

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