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AutoXG

AutoXG 翔哥短视频口播自动化技能 | SRT字幕→事实锚定口播稿→AI去味→封面生成→GPT-SoVITS CPU配音→验证交付。支持 Codex/Claude Code/Hermes/OpenCode Agent Skill

O que é AutoXG?

AutoXG 是一个专门为 AI 代理(如 Claude Code、Codex、Hermes 等)设计的自动化技能,用于生成类似“翔哥”风格的短视频口播内容包。该技能从 SRT 字幕文件出发,通过提取事实、撰写符合特定风格(参考 `references/` 目录下的规则文件)的口播稿、自动去除 AI 痕迹、生成 3:4 比例的封面图片,并使用 GPT-SoVITS 模型在 CPU 上合成翔哥风格的配音。整个流程强调事实准确性、第三方叙述、以及可复现性,所有输出文件(包括配乐、配置文件等)都存放在原始素材目录下的 `配音` 子文件夹中。技能支持分阶段执行,用户可选择仅运行部分步骤,并且在合成配音前必须通过事实核查、时长校验和可讲性检查。最终交付物包括口播稿、发布信息、封面和经过验证的配音文件。

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓OpenCode
npx skills add DaBaoAgent/AutoXG

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Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

O que AutoXG faz?

生成完整的翔哥内容包,同时确保口播稿基于提供的源素材,并且配音是可复现的。

将包含提供的 SRT、转录或源文案的目录作为主题根目录。将所有交付物存储在同一素材目录中;切勿默认使用中心输出目录。将配音音频及其工作文件放在 <topic-root>\配音 中。

选择请求的阶段

仅运行用户请求的阶段。对于完整包,请使用以下顺序:

  1. 提取并读取完整的 SRT。
  2. 编写并验证翔哥口播稿。
  3. 创建 发布信息.txt。
  4. 生成 3:4 主题封面。
  5. 使用翔哥克隆声音在 CPU 上合成已批准的脚本。
  6. 验证所有交付物并报告确切输出路径。

未经明确授权,请勿对外发布、使用浏览器 Cookie、替换已批准的资产或切换到 GPU。从已验证的中间文件继续执行,而不是重新开始。

建立源记录

对于 SRT 输入,运行:

python scripts/extract_srt.py <input.srt> --output <source-transcript.txt>

阅读整个转录文本,包括最后几段。构建一个私有事实分类账,包含姓名、地点、日期、数量、时间顺序、反转以及支持每个主张的源片段。将字幕措辞视为证据,而非润色后的叙述。切勿编造缺失的动机、对话、事实或结果。

编写翔哥口播稿

在撰写或修改脚本之前,请阅读 references/voiceover-rules.md 和 references/blader-humanizer-xg-rules.md。附带的 blader-humanizer 是必须执行的自然化阶段。

默认行为:

  • 书写纯中文口语,不带任何制作标签;
  • 全部使用第三人称叙述,除非用户明确选择其他视角;
  • 以矛盾、危险、结果或未解之谜开场;
  • 按时间或因果关系推进,并持续激发好奇心;
  • 使用 1.1 倍叙述校准,达到请求的成品时长;
  • 格式化为 100-220 字符的大段落,适合直接用于 GPT-SoVITS 合成;
  • 将批准后的文案保存为 翔哥口播稿.txt。

完成初稿后,保护每一个基于源数据的数字、名称、日期、地点、引用、评分和属性。以内嵌模式运行 vendor/blader-humanizer:起草改写稿,审查哪些部分仍然明显由 AI 生成,审查是否编造了任何事实,并进行一次有限范围的二次改写。仅保存最终的叙述。事实准确性、第三人称叙述、逻辑保持、请求时长和 TTS 可讲性始终优先。

请勿合成未通过事实、视角、时长和可讲性检查的草稿。

创建发布信息

阅读 references/cover-publication.md。在 发布信息.txt 中写入恰好两行非空内容:一行最多 25 个字符的基于事实的好奇心驱动标题,然后正好五个空格分隔的标签。

使用以下命令递归验证:

python scripts/validate_publication_info.py <topic-root>

生成封面

阅读 references/cover-publication.md 并使用图像生成技能。使用 assets/ 中的捆绑文件作为视觉风格参考:

  • topic-cover-3x4-approved.png

仅生成 3:4 的主题封面,然后检查实际图像。逐字验证中文文本、现实的主题相关性、安全边距以及精确的 3:4 像素比例。保留版本草稿,仅将批准的图像升级为 封面-3比4.png。

合成翔哥声音

阅读 references/voice-clone-rules.md,然后使用 GPT-SoVITS 虚拟环境运行捆绑的确定性脚本:

& 'D:\GPT-SoVITS\.venv\Scripts\python.exe' `
  scripts/synthesize_xiang_cpu.py `
  --text <翔哥口播稿.txt> `
  --name <topic-name>

脚本默认输出到 <翔哥口播稿所在目录>\配音。仅当用户明确请求其他位置时才传递 --output-dir。

除非用户明确覆盖,否则保留以下默认设置:

  • 仅 CPU;
  • 批准的翔哥参考片段和匹配的提示文本;
  • 1.10 倍速度因子;
  • 每个大段落发送一个 GPT-SoVITS 请求,使用 cut0;
  • 无音调美化或母带效果;
  • 将至少 0.35 秒的内部静音缩短至约 0.18 秒;
  • 使用显式的 0.28 秒段落间隔。

保留原始输出、处理后的最终输出、每个段落的片段、标准化后的叙述文本、配置 JSON 和进度日志。

验证并交接

对于完整的主题包,优先采用以下结构:

<素材所在子目录>/
├── 原始字幕.srt
├── source-transcript.txt
├── 翔哥口播稿.txt
├── 发布信息.txt
├── 封面-3比4.png
└── 配音/
    ├── <选题>_翔哥音色_CPU_大段落_1.1倍速_RAW.wav
    ├── <选题>_翔哥音色_CPU_大段落_1.1倍速_句间停顿缩短.wav
    ├── 配音稿_大段落.txt
    ├── 配音配置.json
    ├── progress.log
    └── segments/

在报告完成之前:

  1. 确认脚本基于源数据、使用第三人称、时间正确且没有制作标签;
  2. 验证 发布信息.txt;
  3. 目视检查 3:4 封面;
  4. 确认最终的 WAV 文件是单声道 PCM16、32 kHz、时长非零、峰值低于 1.0、且无削波样本;
  5. 分别报告已完成和未完成的阶段,并附上可点击的绝对路径。

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