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Remix de anúncio viral

Transforme uma estrutura de anúncio comprovada em um anúncio para o aplicativo do usuário. O modelo de IA fornece pessoas e lugares; tudo que aparece na tela do celular vem da gravação real do aplicativo; a edição mantém cada fala no rosto que a disse.

$S = scripts/ no diretório desta skill. Requer ffmpeg, Python 3 com numpy pillow opencv-python-headless e, para verificação de fala, mlx-whisper (Apple Silicon) ou openai-whisper. Grave imagens do aplicativo com um gravador de tela, como a skill app-demo-recorder (build de release, conta real, estado livre de anúncios).

Leia references/lessons.md uma vez antes da primeira edição. Ele lista as falhas que este fluxo de trabalho foi projetado para evitar.

0. Acordar o objetivo (uma mensagem)

Público-alvo (quem realmente permanece no aplicativo, não quem você gostaria que usasse), canal (Meta / YouTube Shorts / TikTok), o único recurso a mostrar e um orçamento de créditos. Públicos mais velhos querem ritmo mais lento, texto maior, um par na tela e um benefício concreto (dinheiro, tempo). Não inicie a geração paga sem um orçamento.

1. Encontrar uma referência que já funciona

python3 $S/find_reference_ads.py search --country BR --objective app_install --period 180 --order like
python3 $S/find_reference_ads.py search --country KR --keyword 앱테크 --lang ko
python3 $S/find_reference_ads.py download <id> <id> --out refs

Escolha anúncios de 4 a 30 segundos (modelos de recriação aceitam essa faixa) cuja estrutura se encaixa no recurso: descoberta → tentativa → resultado → CTA. As curtidas são infladas pelo gasto; compare dentro de uma pesquisa, não entre pesquisas. Os vídeos de referência têm marca d'água e pertencem a seus anunciantes: use-os apenas como fonte estrutural de um trabalho de recriação.

2. Escolher a pessoa (ficha de personagem)

O modelo de recriação precisa de um rosto para copiar. Se o usuário não tiver fotos de talentos, gere uma ficha de personagem por pessoa antes de gastar qualquer crédito de vídeo e obtenha a aprovação do usuário.

• Quem: um par do espectador-alvo (mesma idade, região, trabalho, roupas), comum em vez de modelo bonito, combinando com o papel da referência (apresentador, cliente, vizinho).
• Ficha: uma imagem paisagem (cerca de 1600x900), fotorrealista, a mesma pessoa e roupa em três vistas: close-up frontal de cabeça e ombros, meio corpo, corpo inteiro; fundo claro neutro, luz natural suave. Mãos relaxadas e totalmente visíveis, cinco dedos cada. Sem texto, logotipos, marcas d'água ou celular na mão.
• Esqueleto do prompt: "Ficha de personagem fotorrealista de UM <profissão> <gênero> fictício(a), <detalhes de rosto/cabelo>, vestindo . Três vistas lado a lado em um fundo claro simples: close-up frontal, meio corpo, corpo inteiro. Textura de pele natural, luz natural suave. Sem texto, sem logotipos, sem adereços."

Ferramentas, mais baratas primeiro:

# Geração de imagem do Codex CLI (incluída em um plano ChatGPT, sem créditos de vídeo)
codex exec --skip-git-repo-check --sandbox workspace-write -C cast \
  "Use sua ferramenta de geração de imagem para criar UMA imagem: <esqueleto do prompt>. Salve-a como ./cast_<nome>.png e imprima seu caminho."

• Higgsfield (ou outra API de imagem) através das ferramentas do agente: generate_image com o mesmo prompt, ou seu fluxo de ficha de personagem para uma ficha multivista. Custa créditos; cotar primeiro.
• Qualquer modelo de imagem que o usuário já paga.

Abra a imagem e verifique: um rosto consistente em todas as vistas, mãos naturais, sem texto, sem semelhança com uma pessoa real ou famosa. Uma pessoa fictícia deve ser divulgada como gerada por IA onde a plataforma ou a lei exigir. Mantenha a ficha perto do briefing: o trabalho de recriação a recebe como imagem do elenco.

3. Gerar a recriação

Prepare: o vídeo de referência, a ficha de personagem da etapa 2, o ícone do aplicativo e 1 a 2 capturas de tela reais do aplicativo.

Escreva o briefing para que a saída da IA seja fácil de reparar:

• Mantenha as batidas e o ritmo da referência; substitua elenco, cenário, produto. Dê as falas textuais, curtas, no idioma-alvo. Evite frases de depoimento ("Eu tentei e consegui…") a menos que seja verdade; prefira demonstração ("Vamos calcular…").
• Peça sem legendas ou texto na tela (eles saem distorcidos) e sem close-ups de mãos digitando no celular (mãos ficam estranhas e os dedos cruzam a tela, que não pode ser substituída).
• As telas de celular serão substituídas, então peça o celular parado e de frente para a câmera.
• Cote o custo primeiro; faça o rascunho na resolução mais baixa; uma saída de cada vez.

4. Mapear a saída da IA antes de tocá-la

python3 $S/analyze_source.py ai.mp4 work/ana        # planos, falas, folha de contato work/ana/shots.jpg
python3 $S/analyze_source.py ai.mp4 work/ana --no-speech --rms 17.2-17.6   # ponto de corte de áudio exato perto de uma fala

Olhe para shots.jpg. Classifique cada plano: manter (pessoas, lugares), substituir tela (um celular de frente para a câmera), descartar (mãos digitando, rostos distorcidos, ação ilegível). Anote onde cada fala é dita e em qual plano. Os inícios de linhas do reconhecedor costumam estar 0,3 a 0,7 s adiantados: confirme com --rms antes de cortar o áudio.

5. Colocar o aplicativo real em cada telefone

python3 $S/screen_replace.py auto ai.mp4 3.33 6.50 app.mp4 work/shotB.mp4 --work work/B --app-start 2.4
python3 $S/screen_replace.py auto ai.mp4 17.46 21.25 app.mp4 work/shotE.mp4 --work work/E --app-start 10.6 --blank 0,1740,1080,2020

auto extrai o plano (parando em qualquer corte dentro do intervalo), encontra o quadro-chave e os cantos da tela, ajusta-os à moldura, rastreia o telefone por todo o plano (rastreamento planar, ambas as direções, através de rotação), compõe com brilho correspondente e um pouco de brilho, e escreve work/X/key_preview.png (quad + grade de pixels) e work/X/qa.png (original vs composto).

Sempre abra ambas as imagens. Se o quad estiver errado, leia os cantos da grade e execute novamente com --key K --quad "x,y x,y x,y x,y" (SE SD IE ID, borda interna da tela). Use INÍCIO/FIM do intervalo seguro da análise. Combine o clipe do aplicativo com a fala: mostre a tela de entrada enquanto a pessoa pergunta, o resultado enquanto ela reage. Pinte sobre UI desatualizada ou privada com --blank (coordenadas de pixels do aplicativo).

6. Construir o momento de resultado e o texto

python3 $S/pop_highlight.py result_clip.mp4 x0,y0,x1,y1 work/pop.mp4 --blank 0,975,720,1145   # número-chave aparece, brilha, cintila
python3 $S/captions.py captions.json work/caps     # gancho, legendas de linha, cartão final como PNGs

Regras de texto: um gancho no primeiro quadro (uma pergunta que o espectador tem), uma legenda por fala, no máximo duas linhas, grande, alto contraste, fora dos 20% inferiores e da borda direita, nunca sobre a UI do aplicativo que o espectador precisa ler. Mantenha o texto ao mínimo que o usuário aceita; avisos legalmente exigidos ficam, mas pequenos. Cartão final = ícone do aplicativo + nome (+ CTA, se o usuário quiser).

7. Montar com sincronia intacta

Escreva uma linha do tempo JSON (formato em scripts/assemble.py --help) e execute:

python3 $S/assemble.py timeline.json out.mp4

• O áudio é o próprio áudio da fonte, cortado em segmentos; cada plano com um rosto falante usa os mesmos tempos de fonte para vídeo e áudio. Sobre telas de aplicativo, planos abertos e o cartão final, uma fala pode ser reproduzida como voz sobreposta.
• Elimine o ar morto (silêncios antes das falas, entre planos) em vez de acelerar tudo.
• Um plano de pessoa deve começar no seu primeiro quadro: nunca congele um rosto para preencher tempo; para prolongar uma reação, câmera lenta na parte silenciosa com interpolação de quadro (minterpolate) e alimente com um pouco mais de fonte do que o necessário.
• Dissolvências usam quadros reais após o ponto de corte; telas de aplicativo podem usar corte seco.
• Os totais de vídeo e áudio devem corresponder (a ferramenta se recusa caso contrário).

8. Verificar como um espectador exigente

python3 $S/verify.py out.mp4 --forbid ai.mp4:10.79-17.29 --person 0-3.2 --person 5.2-8.8 --sheet work/sheet.jpg

Em seguida, olhe a ficha, leia a transcrição contra suas legendas e assista uma vez. Erros típicos: um quadro de borda do próximo plano, um rosto que congela por 4 quadros, uma fala sendo reproduzida sobre o rosto errado, UI falsa na borda de uma tela substituída, texto cobrindo o aplicativo, o gancho permanecendo na tela sobre a UI do aplicativo. Corrija e verifique novamente antes de mostrar ao usuário.

9. Entregar

Uma pasta: mp4 final, a saída bruta da IA, composições, linha do tempo JSON, README com a tabela da linha do tempo, créditos gastos e riscos em aberto (divulgação de pessoa IA, redação de depoimento, nome de marca mal pronunciado). Quando uma revisão independente for desejada, entregue a um revisor de contexto novo a folha de quadros, a transcrição e a linha do tempo, e diga a ele qual estrutura manter: um revisor instruído apenas a "tornar conforme e mais rápido" excluirá as pessoas e as imagens do aplicativo.