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Varnan-Tech/opendirectory

Gera vídeos de motion graphics (MP4) a partir de um resumo de conteúdo. Animações HTML/CSS multi-cena renderizadas quadro a quadro em Chromium headless via Playwright, montadas com FFmpeg. Padrão 1080×1080, suporte para 16:9 (1920×1080) e 9:16 (1080×1920). 5 estilos predefinidos. Ative quando o usuário disser "criar um vídeo", "motion graphic", "vídeo animado", "fazer um reel", "criar um explicativo", "infográfico animado" ou "vídeo curto".

O que é opendirectory?

Este skill gera vídeos de motion graphics profissionalmente, transformando um resumo de conteúdo em um MP4 multi-cena. Ele utiliza animações HTML/CSS renderizadas quadro a quadro em um navegador Chromium headless (via Playwright) e as monta com FFmpeg, sem depender de React, APIs de IA, Python ou novas dependências além da família graphic-gif. O fluxo de trabalho é orientado por um arquivo SKILL.md detalhado que impõe regras críticas: uso da função `window.renderFrame(t)` para animações determinísticas sem race conditions, proibição de `animation-delay`, carregamento de fontes via CDN antes da captura e uso exclusivo de `opacity` para transições de cena (sem `display` ou `visibility`). O skill suporta 5 estilos visuais (kinetic-dark, editorial-light, data-pulse, bold-type, minimal-clean), 3 proporções de aspecto (1:1, 16:9, 9:16) e exporta vídeos com música opcional. A saída é um MP4 com resolução exata (ex.: 1080×1080), proporcionando vídeos suaves e de alta qualidade ideais para redes sociais, apresentações e conteúdo explicativo.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/Varnan-Tech/opendirectory/tree/main/skills/vid-motion-graphics

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Documentação

vid-motion-graphics

Gera motion graphics multi-cena como MP4. Renderiza animações HTML/CSS em Chromium headless via Playwright (Web Animations API frame-seeking), monta quadros PNG com FFmpeg. Sem React, sem APIs de IA, sem Python — zero novas dependências além da família graphic-gif.

Fontes CDN apenas. Sem bibliotecas externas no HTML.


Regras Críticas (leia antes de cada geração)

  1. Use window.renderFrame(t) — sem CSS @keyframes para transições de cena. A busca currentTime de animação CSS é silenciosamente ignorada para retrocessos no Chromium. A abordagem renderFrame: uma função JS pura calcula opacity/transform diretamente a partir de milissegundos. Playwright a chama uma vez por quadro. Determinística, livre de condições de corrida.
  2. Sem animation-delay em QUALQUER elemento. Não é necessário com renderFrame. Se você se pegar escrevendo animation-delay, pare — você está usando a arquitetura errada.
  3. window.__videoReady = true apenas dentro de document.fonts.ready.then(...). Nunca defina de forma síncrona — as fontes devem carregar antes do Playwright capturar o quadro 1 ou o texto será renderizado com fontes substitutas.
  4. Exponha window.__stopPreview(). O loop de pré-visualização rAF do navegador compete com as chamadas evaluate/screenshot do Playwright. capture-frames.mjs chama __stopPreview() antes do loop de quadros. Sempre inclua.
  5. Use t < startMs (não <=) nas verificações de limite de cena. t <= 0 no quadro 0 torna a cena 1 preta. A proteção correta é if (t < startMs || t >= endMs) return hidden.
  6. Body = dimensões exatas em pixels. Largura e altura são inteiros (1080px, 1920px). Sem %, vw/vh ou unidades responsivas.
  7. Nenhuma duas cenas visíveis simultaneamente (exceto sobreposição de entrada de 10%). Todas as cenas com opacity: 0 fora da janela renderFrame.
  8. Transições usam opacity apenas. Sem alternância display, sem visibility — opacidade compostada pela GPU é perfeita para quadros.
  9. Nunca despeje HTML no chat. Salve em arquivo, mostre apenas o resumo.
  10. O título comunica a mensagem, não o tópico. "3 Razões Pelas Quais Q4 Bateu Metas" não "Vídeo de Desempenho Q4 2024".
  11. Leia references/scene-library.md ANTES de gerar QUALQUER HTML. Use a estrutura HTML exata e nomes de classe CSS desse arquivo.

Etapa 1: Coleta de Informações

Obrigatório: content_brief

Parâmetros opcionais e padrões:

ParâmetroPadrãoDescrição
content_brief—Texto descrevendo o que o vídeo comunica (obrigatório)
scenesautoNúmero de cenas (1–6). Auto = derivado do resumo.
duration_per_scene3sDuração por cena em segundos (1–8s)
stylekinetic-darkkinetic-dark / editorial-light / data-pulse / bold-type / minimal-clean
aspect_ratio1:11:1 (1080×1080) / 16:9 (1920×1080) / 9:16 (1080×1920)
fps30Quadros por segundo (24, 30 ou 60)
musicnoneCaminho para arquivo de áudio para trilha de fundo (mp3/m4a/wav)
source—Atribuição de fonte mostrada no rodapé do quadro final

Se content_brief estiver faltando, pergunte exatamente:

"Para criar o vídeo, preciso de um resumo de conteúdo — o que o vídeo deve comunicar?

Exemplo: 'Mostre 3 razões pelas quais a receita do Q4 cresceu 85%: novos contratos empresariais, redução de churn, aumento de preço. Use números em negrito. Estilo: data-pulse.'

Opcional: estilo (padrão: kinetic-dark), proporção de aspecto (padrão: 1:1), segundos por cena (padrão: 3s)"

Se content_brief estiver presente → prossiga para a Etapa 2 imediatamente.


Etapa 2: Arquitetura Interna (nunca mostrada ao usuário)

1. Analise o resumo em cenas (máx. 6):

  • Cena 1 = gancho ou título (sempre)
  • Cenas 2–N-1 = pontos de suporte, métricas ou batidas da história
  • Cena N = CTA ou resumo final (sempre, se mais de 1 cena)
  • Uma ideia chave por cena — se o resumo tiver 7+ ideias, consolide as mais fracas

2. Leia references/scene-library.md — escolha o tipo de cena para cada cena:

  • Gancho/abertura → title-card
  • Métrica única → stat-reveal
  • Lista de 2–4 pontos → bullet-list
  • Antes vs depois / dois valores → split-screen
  • Depoimento / citação → quote-card
  • Final / CTA → cta-card

3. Leia references/style-presets.md — carregue tokens CSS + personalidade de animação para o estilo escolhido.

4. Calcule o tempo:

totalDuration = sceneCount × duration_per_scene  (segundos)
totalFrames   = totalDuration × fps

Cada cena ocupa (100 / sceneCount)% do intervalo total de @keyframes.

CenaInício %Fim %
10%(100/N)%
2(100/N)%(200/N)%
………
N((N-1)×100/N)%100%

Dentro do intervalo de cada cena:

  • Entrada: primeiros 10% do intervalo da cena
  • Manutenção: 10% a 85% do intervalo da cena
  • Saída: 85% a 100% do intervalo da cena

5. Determine as dimensões em pixels:

  • 1:1 → L=1080, A=1080
  • 16:9 → L=1920, A=1080
  • 9:16 → L=1080, A=1920

Etapa 3: Geração de HTML

Leia references/scene-library.md E references/style-presets.md antes de escrever qualquer código.

Estrutura HTML obrigatória:

<!DOCTYPE html>
<html lang="pt">
<head>
<meta charset="UTF-8">
[link CDN de fonte do preset de estilo]
<style>
:root {
  [todos os tokens CSS do preset de estilo]
}

*, *::before, *::after { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; }
html, body {
  width: [L]px; height: [A]px;
  overflow: hidden;
  background: var(--bg);
  font-family: var(--font-body);
  position: relative;
}

.scene {
  position: absolute;
  inset: 0;
  display: flex;
  flex-direction: column;
  align-items: center;
  justify-content: center;
  padding: 80px;
  opacity: 0;
  will-change: opacity, transform;
}
.scene-inner {
  width: 100%;
  max-width: 960px;
}

/* CSS de tipo de cena de scene-library.md */
[cole o CSS do tipo de cena aqui]
</style>
</head>
<body>

<div class="scene scene-1">
  <div class="scene-inner">
    [HTML da cena 1 do template scene-library.md]
  </div>
</div>

[repita para cada cena]

<script>
window.__videoReady = false;
window.TOTAL_DURATION_MS = [totalDuration * 1000];

// ── Auxiliares de animação ─────────────────────────────────────────────────────────
function lerp(a, b, p) { return a + (b - a) * p; }
function clamp(v, lo, hi) { return Math.max(lo, Math.min(hi, v)); }
function easeOutCubic(t) { return 1 - Math.pow(1 - clamp(t, 0, 1), 3); }

function sceneState(t, startMs, endMs) {
  if (t < startMs || t >= endMs) return { opacity: 0, ty: 0 };
  const prog = (t - startMs) / (endMs - startMs);
  if (prog < 0.10) {
    const p = easeOutCubic(prog / 0.10);
    return { opacity: p, ty: lerp(24, 0, p) };
  }
  if (prog < 0.85) return { opacity: 1, ty: 0 };
  const p = (prog - 0.85) / 0.15;
  return { opacity: 1 - p, ty: lerp(0, -12, p) };
}

function applySceneState(el, state) {
  el.style.opacity = state.opacity;
  el.style.transform = state.ty !== 0 ? `translateY(${state.ty.toFixed(2)}px)` : '';
}

// ── Função de renderização principal — chamada pelo Playwright uma vez por quadro ────────────────
window.renderFrame = function(t) {
  // Cena 1: 0ms – [D]ms
  applySceneState(document.querySelector('.scene-1'), sceneState(t, 0, [D]));
  // Cena 2: [D]ms – [2D]ms
  applySceneState(document.querySelector('.scene-2'), sceneState(t, [D], [2D]));
  // ... repita por cena ...
};

// ── Loop de pré-visualização — parado pelo Playwright antes da captura de quadros ─────────────────
let __previewActive = false;
let __previewRafId = null;
window.__stopPreview = function() {
  __previewActive = false;
  if (__previewRafId !== null) { cancelAnimationFrame(__previewRafId); __previewRafId = null; }
};

document.fonts.ready.then(() => {
  window.renderFrame(0);
  window.__videoReady = true;
  __previewActive = true;
  const startTime = performance.now();
  function previewTick() {
    if (!__previewActive) return;
    const elapsed = performance.now() - startTime;
    if (elapsed < window.TOTAL_DURATION_MS) {
      window.renderFrame(elapsed);
      __previewRafId = requestAnimationFrame(previewTick);
    } else {
      window.renderFrame(window.TOTAL_DURATION_MS - 1);
      __previewActive = false;
    }
  }
  __previewRafId = requestAnimationFrame(previewTick);
});
</script>
</body>
</html>

Regras de qualidade de design:

  • Tamanho da fonte do título: nunca menor que 60px — o texto deve ser legível no tamanho de miniatura móvel
  • Números e estatísticas: sempre o maior elemento na tela (120–200px)
  • Espaçamento entre letras apertado em tipo de exibição: -0.02em a -0.04em
  • Uma cor de destaque por cena — não espalhe destaque em vários elementos
  • Presets escuros: divisores rgba(255,255,255,0.10), nunca sólidos
  • Presets claros: divisores rgba(0,0,0,0.10), nunca sólidos
  • transform-origin: center center em todo elemento que usa transform
  • Preenchimento dentro de .scene: mínimo 80px — nunca deixe o texto tocar as bordas da viewport

Etapa 4: Auto-QA (corrija cada falha antes da Etapa 5)

Correção do renderFrame:

  • window.renderFrame(t) definido — função pura, sem efeitos colaterais fora de escritas de estilo
  • Limite de cena usa t < startMs (não t <= startMs) — evita quadro 0 preto
  • Zero instâncias de animation-delay ou @keyframes para transições de cena
  • Nenhuma duas cenas têm janelas opacity: 1 sobrepostas (exceto sobreposição de entrada de 10%)
  • window.__stopPreview() exposto e loop rAF de pré-visualização verifica __previewActive

Sinal de prontidão:

  • window.__videoReady = false declarado antes de document.fonts.ready
  • window.__videoReady = true definido SOMENTE dentro de document.fonts.ready.then(...)
  • window.renderFrame(0) chamado dentro de document.fonts.ready.then(...) antes de definir __videoReady = true

Layout:

  • html, body usam dimensões exatas em pixels ([L]px, [A]px)
  • Sem unidades %, vw, vh, rem na largura/altura do body
  • overflow: hidden em html, body
  • Todas as cenas position: absolute; inset: 0

Design:

  • Todas as cores de tokens de preset de estilo — sem valores hexadecimais livres
  • Todas as fontes do preset de estilo — sem strings font-family livres
  • Tamanho da fonte do título ≥ 60px
  • Fonte no quadro final se o parâmetro source for fornecido

Etapa 5: Exportação

Determine o slug a partir do conteúdo do resumo (kebab-case, ≤30 caracteres):

mkdir -p chart/[slug]

Salve o HTML: chart/[slug]/video.html

Pré-visualização no navegador:

open chart/[slug]/video.html

Execute a exportação (substitua [skill-root] pelo caminho para o diretório deste skill):

bash [skill-root]/scripts/export-video.sh \
  chart/[slug]/video.html \
  chart/[slug]/video.mp4 \
  --duration [totalDuration] \
  --fps [fps] \
  --width [L] \
  --height [A] \
  [--music path/to/audio.mp3]

O script instala o Playwright na primeira execução (~200 MB Chromium), captura todos os quadros e então monta o MP4 com FFmpeg.


Etapa 6: Resumo da Saída

## Vídeo: [título do resumo]
Data: [AAAA-MM-DD] | Cenas: [N] | Estilo: [estilo] | Proporção: [proporção]
Duração: [N]s | FPS: [fps] | Quadros: [N]

Arquivos
  Fonte:    chart/[slug]/video.html
  Saída:    chart/[slug]/video.mp4
  Tamanho:  [X] MB

Lista de Verificação
- [ ] Todas as cenas aparecem em sequência sem quadros em branco
- [ ] Texto legível no tamanho de miniatura móvel
- [ ] Transições de cena suaves (sem cortes abruptos)
- [ ] Cena final inclui CTA ou mensagem de encerramento
- [ ] Atribuição de fonte presente no quadro final (se fornecida)

Dicas de Prompt (mostre quando o usuário pedir orientação)

"Forneça um resumo de conteúdo — pontos-chave do que cada cena deve dizer."

"Nomeie o insight diretamente. '3 razões pelas quais Q4 cresceu 85%' dá uma espinha dorsal ao vídeo."

"Mencione o estilo se tiver preferência: kinetic-dark (padrão), editorial-light, data-pulse, bold-type, minimal-clean."

"Especifique a proporção de aspecto para a plataforma: 1:1 para feed do LinkedIn/Instagram, 9:16 para Stories/Reels, 16:9 para YouTube/apresentações."

✅ Bom: "Crie um vídeo de 9 segundos. Receita do Q4 atingiu $4,2M (crescimento de 85%). Impulsionadores: contratos empresariais, churn 1,2%, aumento de preço. CTA: acme.com/q4. Estilo: data-pulse. Proporção: 1:1."

❌ Ruim: "faça um vídeo sobre nossa empresa"

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Use when the user asks to generate a blog cover image, thumbnail, or article header. Automatically uses modern typography, brand logos, and Google Search grounding to create beautiful 16:9 images with Gemini 3.1 Flash Image Preview.

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World-class brand strategist and naming expert. Uses an interrogation-led discovery phase to extract your brand's DNA, then applies scientific naming frameworks (Phonosemantics) and automated multi-TLD domain checking.

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Use when the user asks to generate or update a project's CLAUDE or AGENTS context file from a codebase scan. Writes a focused file under 100 lines containing only the non-obvious build commands, conventions, and gotchas Claude Code needs.

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Use when the user wants to verify cold emails, enrich a lead list, or autonomously guess email addresses from a CSV using ValidEmail.co or the open-source Reacher engine.

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Competitive intelligence orchestrator tracking companies across 8+ platforms (GitHub, Twitter, Reddit, HN, PH, YC Jobs) with heat scores and AI briefings.

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Give it your product URL or description. It finds your top 5 competitors, runs three-track PR research across all of them (editorial, podcasts, communities), identifies which channels appear most frequently, looks up the journalist or host for each, and returns a tiered outreach list with story angles and ready-to-send cold pitch drafts tailored to your product. Use when asked to find PR opportunities, discover where competitors got featured, build a media outreach list, find which journalists cover my space, or get pitch templates for press coverage.

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Generate high-converting, deep-dive growth case studies in MDX format. Use this skill when asked to write a case study or blog post about a company's growth, tech stack, or product-led strategy. It handles the full pipeline (researching the company via Tavily, generating a 16:9 cover image, quality checking the draft, uploading assets to cloud storage, and pushing directly to the target repository).

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Scans your project for outdated npm, pip, Cargo, Go, or Ruby packages. Runs a CVE security audit. Fetches changelogs, summarizes breaking changes with Gemini, and opens one PR per risk group (patch, minor, major). Includes Diagnosis Mode for install conflicts. Use when asked to update dependencies, check for outdated packages, open dependency PRs, scan for package updates, audit for CVEs, or flag breaking changes in upgrades. Trigger when a user says "check for outdated packages", "update my dependencies", "open PRs for dependency updates", "scan for CVEs", or "which packages need upgrading".

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Generates and updates README.md and API reference docs by reading your codebase's functions, routes, types, schemas, and architecture. Uses graphify to build a knowledge graph first, then writes accurate docs from it. Use when asked to write docs, generate a README, document an API, update stale docs, create an API reference from code, add an architecture section, or document a project in any language. Trigger when a user says their docs are missing, outdated, or wants to document their codebase without writing it manually.

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Evaluates expired domain candidates against a target niche, scores them by topical relevance, historical activity level, and history cleanliness, then outputs a ranked shortlist with explainable reasoning and risk flags.

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Brutally honest developer-experience audit for a GitHub repo. Scores 10 DX dimensions (time-to-first-success, README clarity, visual proof, install, quick-start, docs, examples, community, trust, marketing), writes a shareable roast in the requested tone (brutal/honest/kind), produces a prioritized action plan ranked by impact × effort, and sketches an ideal README. Trigger when user says "roast my repo", "audit my README", "dx audit", "developer experience review", "score my GitHub project", "before launch checklist", or "make my repo shareable".

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Drafts and designs a complete HTML email newsletter from a topic or content brief. Outputs paste-ready HTML for Loops, Mailchimp, Beehiiv, Resend, or any standard email platform. Includes subject line options and plain-text fallback. Trigger when a user says "write a newsletter", "draft an email newsletter", "create an HTML email", "design an email for my subscribers", or "write a newsletter about [topic]".

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Takes a GitHub PR URL or the current branch and writes a plain-English explanation of what it does and why, then posts it as a PR comment. Use when asked to explain a PR, summarize a pull request, write a plain-English description of a PR, add a summary comment to a PR, or understand what a PR changes. Trigger when a user says "explain this PR", "summarize this pull request", "what does this PR do", "add a comment explaining the PR", or shares a GitHub PR URL and asks what it does.

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Audit how often LLMs recommend your brand vs competitors and generate a GEO action plan.

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Takes a competitor's public GitHub repo URL, fetches their open issues via the GitHub REST API, filters noise locally, clusters issues into 6 demand categories, computes a demand score per issue and per cluster, and outputs a ranked demand gap report with a GTM messaging brief. Use when asked to scan a competitor's GitHub issues, find what their users are begging for, turn GitHub complaints into product positioning, identify competitor feature gaps, or generate messaging from real user demand. Trigger when a user says "scan competitor issues", "what are users asking for on X repo", "find demand gaps in Y", "turn GitHub issues into messaging", or "what should I build based on competitor complaints".

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Find recurring confusion in your repo's GitHub Discussions, rank it by urgency, and draft the actual docs fixes and content angles — with verbatim community quotes and source links as evidence.

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SEO keyword research workflow for blog generation using Google Trends data. Use when writing blog posts, planning content calendars, or optimizing articles for search engines. Finds breakout keywords, builds content structure, and generates SEO-optimized blog outlines targeting tech and developer audiences.

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Generates a professionally designed case study PDF for B2B SaaS sales and marketing. Supports 7 page layouts, 9 style presets, 1-4 page output. Trigger when user says "create a case study", "write a customer story", "make a case study PDF", "design a success story", "turn this customer win into a PDF".

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Generates data visualization charts (bar, line, area, pie, doughnut, scatter, radar, treemap) as PNG using Apache ECharts v6. 1080×1080px default, 5 style presets, highlight annotations. Trigger when user says "create a chart", "visualize data", "make a bar chart", "line graph", "pie chart", "data visualization", "chart this data", "plot", "graph", or "visualize these numbers".

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Fetches low-star App Store and Google Play reviews, clusters them into broken-promise patterns, and generates a ranked copy brief with positioning opportunities.

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