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bsaisuryacharan/agentshift-shorts

将脚本转化为电影级分镜图列表,并生成/选择静态图像。在脚本通过后使用。

agentshift-shorts 是什么?

该技能专为 AI 视频生成工作流设计,核心功能是将已确认的脚本转化为结构化的电影分镜图(shot list),并自动生成或精选对应的静态图像。它要求先阅读 `docs/STYLE_BIBLE.md` 以确定每段视频的主色调和强调色,然后为每个节拍(beat)撰写包含主体、镜头、灯光、情绪和特定格式(9:16 竖屏、写实、无文字、无 Logo)的提示词。提示词中需强制将主体置于画面上方 60% 区域,以避免被 YouTube UI 遮挡。图像生成主要依赖 Higgsfield 的 `gpt_image_2_5` 模型(支持批量重试)或 Cloudflare FLUX,生成前会检查额度 `balance`。生成后必须人工审阅每张图片,拒绝伪影、文字乱码、剪贴画风格及主体位置过低等问题,每张图片最多重生成 2 次。最终输出结构化的 `shotlist.json` 文件,包含图片路径、起始时间(基于单词时间轴)、焦点位置、缩放比例(1.25–1.5 倍)、闪光强度(0.12,冲击切镜头为 0.55)及可选的爆发帧参数。该技能适用于需要高质量、风格统一的短视频(如 YouTube Shorts)创作场景,支持同时对接多个图像生成平台,并内置严格的视觉质量控制机制。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/bsaisuryacharan/agentshift-shorts/tree/HEAD/skills/shorts-visual-direction

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文档

  1. 阅读 docs/STYLE_BIBLE.md。每段视频使用一个主色调 + 一个强调色。
  2. 为每个节拍编写提示词:主体、镜头、灯光、情绪,格式为 "9:16 vertical, photoreal, no text, no logos"。保持主体在画面上方 60%(下方 500 像素会被 YouTube UI 覆盖)。
  3. 使用 Higgsfield gpt_image_2_5 生成图像(每次 0.25 积分,批量生成;遇到 429 错误时重新提交)或 Cloudflare FLUX。先生成前检查 balance 余额。
  4. 审阅每张图片。拒绝条件:伪影、文字/乱码、剪贴画风格、主体在画面中位置过低。每个镜头最多重生成 2 次。
  5. 编写 shotlist.json(参见 examples/shotlist.example.json):包含图片路径、起始时间(基于单词时间轴)、焦点位置、缩放比例 1.25–1.5 倍、闪光强度 0.12(冲击切镜头为 0.55)、可选的爆发帧参数。

Individual skills in this repo

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