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Akira-TL/akira-video-skills

AI 생성된 인물/장면 등 재사용素材나 샷 생성 결과를 검토하여 채택, 프롬프트 수정, 재생성 또는 후반 작업 처리를 결정합니다. 생성 결과가 프로젝트에 반환되어 신원/구조/연속성/동작/촬영/제품 진위 여부를 확인하거나 생성 결과를 선택해야 할 때 사용합니다.

akira-video-skills란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 생성 결과물(이미지, 비디오, 오디오)이 현재 제작 파이프라인에 진입할 가치가 있는지 판단하는 비디오 리뷰 역할을 합니다. 실제 생성된 결과물을 프롬프트나 파일명이 아닌 실제 미디어 속성에 기반하여 검토하며, Claude Code, Cursor와 같은 AI 에이전트 환경에서 작동합니다. 이 스킬은 `scripts/media_review.py` 스크립트를 통해 미디어 메타데이터 읽기, 비디오 샘플링, 2x2 분할 검사 등의 기능을 제공하며, TAKE-QA.md, CANDIDATE-SELECTION.md, FAILURE-MODES.md, REPAIR-DECISIONS.md 등의 참조 문서를 사용하여 체계적인 평가를 수행합니다. 주요 검토 차원은 신원/의상/재질 안정성, 장면 공간, 동작/연기/촬영, 연속성, 제품/로고/텍스트 일치, 대사/립싱크/사운드, 그리고 후속 샷에서 증폭될 수 있는 드리프트입니다. 최종 결정은 채택, 채택 후 조정, 후반 수정, 재생성, 또는 정의/프롬프트 재작성 중 하나로 명확히 내려지며, 채택된 결과는 SHOT.md에 기록됩니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Akira-TL/akira-video-skills/tree/HEAD/skills/video/video-review

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문서

비디오 리뷰

이 Skill은 "생성 결과가 현재 제작 경로에 진입할 가치가 있는지"를 판단합니다. 생성된素材라는 이유로 기존 제작 제약을 낮추지 않으며, 기존 생성 결과를 유지하기 위해 상위 사실을 다시 작성하지 않습니다.

1. 실제 생성 결과 확인

검토는 프롬프트, 파일명 또는 "모델이 이렇게 해야 한다"는 추론이 아닌, 실제 반환된 이미지, 비디오 또는 오디오를 기반으로 해야 합니다.

현재 실행자가 전체 content를 직접 보거나 재생할 수 있는 경우 전체 artifact를 실제로 확인합니다. 일부 프레임, 스크린샷만 확인하거나 소리를 들을 수 없는 경우, 어떤 차원이 아직 검증되지 않았는지 명확히 하고, 관찰되지 않은 내용을 통과한 것으로 작성하지 않습니다.

미디어 메타데이터, SHA-256, 균일 샘플링을 통한 문제 프레임 위치 파악, 또는 엄격한 2×2 사분할 검사가 필요할 때는 이 Skill에 포함된 scripts/media_review.py를 우선 사용합니다: probe는 실제 미디어 속성을 읽고, sample은 비디오 보조 프레임만 현재 프로젝트의 .tmp/review/에 쓰며, split-2x2는 1:1 이미지를 기계적으로 네 개의 사분면으로 자르고, cleanup은 검토 보조 디렉토리를 정리합니다. 샘플링 프레임/분할/manifest는 전체 재생, 오디오 청취, 립싱크, 인물/장면 내용 검증을 대체할 수 없습니다. 기계적 2x2 성공이 엄격한 사분할 의미 검증 통과를 의미하지 않습니다.

비디오 검토는 가장 예쁜 정지 프레임 하나만으로 할 수 없습니다. 최소한 샷의 시작, 주요 동작 과정, 종료 상태를 포함하고, 동작/소리 연속성을 확인해야 합니다.

2. 고정 검토 기준

먼저 해당 결과의 공식 출처를 읽습니다:

  • 재사용素材: 해당 장기 프롬프트, 인물/장면/제품 정의 및 필요한 상위 사실;
  • 샷 생성 결과: SHOT.md, 현재 프롬프트, 참조된 재사용素材 및 인접 샷 연속성;
  • 광고 제품: video-advertising의 제품 사실과 브랜드 제약을 동시에 로드합니다. 이 기능이 없는 경우 제품 Gate가 완료되었다고 주장할 수 없으며, 먼저 akira-video로 반환하여 선택적 Package를 보완합니다.

일회성 생성 패키지는 현재 라운드 입력을 식별하는 용도로만 사용되며, 우선순위가 더 높은 사실 소스가 아닙니다.

상세한 생성 결과/素材 품질 검토가 필요할 때는 references/TAKE-QA.md를 읽습니다. 여러 개의 이미지, 오디오 또는 비디오 후보가 동시에 반환된 경우 references/CANDIDATE-SELECTION.md도 읽고, 먼저 신원/제품/공간/스토리 등의 심각한 오류를 제거한 후 제작 적합성과 미적 요소를 비교합니다. 결과가 명백히 실패한 경우 먼저 references/FAILURE-MODES.md에 따라 실패 유형을 파악하고, references/REPAIR-DECISIONS.md에 따라 채택, 후반 수정, 재생성 또는 상위 재작성 중 하나를 선택합니다. 재생성 전에 이번 라운드에서 변경할 주요 변수 하나를 명확히 합니다.

3. 검토 차원

현재 객체에 적용 가능한 차원만 검토합니다:

  • 신원, 의상, 재질, 구조 및 상태의 안정성;
  • 장면 공간과 주요 위치의 성립 여부;
  • 동작, 연기, 촬영 및 시퀀스가 샷의 목적을 달성했는지;
  • Continuity In/Out이 인접 샷과 연결될 수 있는지;
  • 제품, 로고, 텍스트 및 산업 구조가 사실 소스와 일치하는지;
  • 대사, 립싱크, 사운드 및 환경음이 현재 요구 사항에 도달했는지;
  • 후속 샷에서 계속 증폭될 명백한 드리프트가 있는지.

단일 프레임의 미적 우수함으로 전체 비디오 검토를 대체하지 마십시오.

4. 결론

다음 중 하나의 명확한 처리 방식을 우선 제시합니다:

  • 채택: 결과가 현재 제작에 진입할 수 있음;
  • 채택 및 후속 조정: 중요하지 않은 편차가 존재하지만, 해당 실제 화면을 수용하고 다음 샷이 실제 가시 상태에서 계속되도록 함;
  • 후반 수정: 주체 생성은 올바르지만, 문제가 확정적 편집, 합성, 자막, 로고, 볼륨 또는 기타 후반 처리에 더 적합함;
  • 재생성: 샷/素材 정의는 올바르지만, 현재 생성 결과가 실행에 실패함;
  • 정의 또는 프롬프트 재작성: 실패가 무작위 실행이 아닌 SHOT.md, 장기素材 또는 프롬프트 자체에서 비롯됨.

5. 채택 결과 기록

샷 채택 결정은 references/TAKE-DECISION.md에 따라 간결하게 유지합니다: 현재 생성 결과, 실제 출력, 허용 가능한 편차 및 여전히 후반 수정이 필요한 항목을 기록하고, 추가 데이터베이스를 생성하지 않습니다.

어떤 생성 결과가 채택되었는지는 해당 샷의 SHOT.md에 "현재 채택" 필드 또는 이에 상응하는 명확한 기록을 유지하고, final.mp4 사본을 만들지 않습니다.

제외된 생성 결과는 비교를 위해 유지할 수 있습니다. 프로젝트가 실패한 출력을 장기 보관할 필요가 없는 경우 사용자 저장 정책에 따라 정리할 수 있지만, 아직 보관되지 않은 유일한 생성 결과를 실수로 삭제해서는 안 됩니다.

완료 기준

각 검토 결과에는 명확한 근거와 처리 방향이 있습니다. 채택된 결과는 다음 샷 또는 전체 후반 작업으로 계속 진행될 수 있고, 재생성 시에도 다음에 무엇을 변경할지 알고 있습니다.

Individual skills in this repo

This repo contains 12 individual skills — each has its own dedicated page.

Akira-TL/akira-video-skills

为 Runway 当前视频模型编译和检查生成提示词;当 video-generation 需要使用 Runway(当前主线 Gen-4.5)的 Text to Video 或 Image to Video,并需要 Runway 专用动作、摄影和时序表达时使用。

Akira-TL/akira-video-skills

为 ByteDance / BytePlus Seedance 当前视频模型编译和检查提示词;当 video-generation 需要使用 Seedance 2.5 的参考素材、时间线、同步声音、视频编辑、延长或多镜头能力时使用。

Akira-TL/akira-video-skills

为 Google Veo 视频生成编译和检查提示词;当 video-generation 需要使用 Veo 的 Text to Video、Image to Video、首尾帧、参考元素或同步声音能力时使用,并先核验具体 Google 使用入口与 model 的当前支持范围。

Akira-TL/akira-video-skills

进入并持续推进一个 AI 视频制作项目;读取或建立 VIDEO.md,根据当前视频脚本、复用素材、镜头、生成结果和整片后期状态,按需路由到 canonical 视频专业 Skill,而不是把所有制作规则塞进一个总提示词。

Akira-TL/akira-video-skills

为品牌短片、产品植入剧情、广告或比赛作品建立产品事实与广告边界;当视频需要准确表达某个具体产品的官方功能、参数、结构、使用方式、品牌素材或产品与剧情关系时使用。

Akira-TL/akira-video-skills

设计并维护 AI 视频中跨镜头复用的角色声音、音色参考、对白声音要求与整片声音关系;当同一角色需要跨镜头保持声音一致,或需要规划语音参考、环境声、音效、音乐与画面的职责边界时使用。

Akira-TL/akira-video-skills

设计 AI 视频中的角色与场景视觉方案;当脚本只说明“需要一个什么样的人/场景”,但还没有形成可稳定生成的外形、服装、材质、色彩、空间、光线和视觉识别系统时使用。

Akira-TL/akira-video-skills

组织整片级剪辑、合成、全片声音和最终成片;当多个已采用镜头需要进入 Premiere Pro、After Effects、DaVinci Resolve 等后期工程,或需要整片字幕、Logo、音乐、混音、比例版本和最终导出时使用。

Akira-TL/akira-video-skills

为 AI 图片或视频生成准备可直接使用的提示词与一次性生成包,并在用户把生成结果带回项目后归档;当需要从正式视频脚本、复用素材和 SHOT.md 编译生成内容、选择参考素材、约定返回文件名或清理临时包时使用。

Akira-TL/akira-video-skills

规划、创建、整理和维护多个镜头会重复使用的视频复用素材;当需要人物/场景/道具/产品提示词、参考图、官方素材、身份与状态参考或其他可重复引用内容时使用。

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把小说、章节、故事梗概、品牌 brief 或其他上游内容转换成当前视频自己的脚本层;当需要编写或修订 SCRIPT.md、视频人物表演定义、场景定义、对白或镜头总表时使用。

Akira-TL/akira-video-skills

把 SHOTS.md 中的镜头总览展开成可直接制作的单镜头定义;当需要创建或修改 video/shots/<shot-id>/SHOT.md、镜头连续性、摄影、动作、表演、声音或镜头专属生产约束时使用。

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