大型主讲人教学短视频
讲授一个有用的概念，同时保持Madhav的可见存在感。请参阅风格帧参考以了解具体外观。当前项目规则和每个片段的可接受状态优先于本方案。
加载hyperframes路由技能和您的编辑技能（例如，如果已安装，则加载video-use）。编辑技能负责源素材/转录分析、EDL、节奏、校样、字幕和质量保证。不要重新询问已获批的策略。在创作前请先阅读引擎特定技能。
构图
- 动态、紧密构图的主讲人头部和肩部镜头几乎横跨下方45-50%的宽度。大框内含小人的形式不满足此要求。
- 上半部分：一次只展示一个具体的解释性视觉内容，例如输入/代码/输出、变化的数组、高亮显示的简历部分、项目证明或前后对比。
- 简短的语音同步字幕位于解释区与主讲人之间的稳定带状区域，不遮挡眼睛、嘴巴、手势和图表标签。检查当前平台UI安全区域。
- 偶而使用全屏动态主讲人来提出问题、强调重点或做有用的收尾，而不是整个视频都僵化地分屏。
- 保留有用的原始演示。在适当的情况下，将主持人与嘉宾分开裁剪；切勿将放大的嘉宾标注为Madhav。优先使用简单裁剪，而非不稳定的头发/手部分割。
建议的1080x1920起始几何尺寸：教学内容 x54/y110/w972/h650；字幕 y790-930；主讲人 x36/y970/w1008/h950。裁剪时不拉伸。检查头部/下巴/手势和底部UI。当图表需要更多空间时进行适配。
教学与视觉丰富度
使用：提问 -> 通俗易懂的概念 -> 具体例子 -> 可见的变化 -> 总结要点。先展示正在讨论的内容，然后让结果停留足够长的时间，以便在正常播放速度下理解。代码需要显示实际输出；算法需要显示可见的状态更新；简历建议需要显示可读的、已脱敏的部分，而不是缩小的整页内容。
测试发现稀疏的白色画面显得空洞：使用源自素材的纹理、克制的封面衍生色调、有目的的图表和更大的主讲人画面。避免随机的风景、霓虹色、过度渐变、重复的玻璃面板或密集的文字。丰富度应有助于理解。
语音与虚拟形象连续性
- 保留已获批准的原始语音。新的旁白使用主讲人自己的授权声音，绝不允许使用其他人的声音。
- 在生成虚拟形象之前，先最终确定并验证新的音频。将该精确批准的音频输入到选定的现有HeyGen Look中，这样语音和口型就不会独立生成。
- 遵循当前的引擎选择；当支持时，虚拟形象V是首选。重新检查支持情况和成本。HeyGen用于创建说话的虚拟形象，不用于图形/音乐/最终渲染。透明输出是有条件的，不保证。
- 将ElevenLabs 1.2x速度视为特定片段的要求。测量结果时长；不要意外地也加速了最终的虚拟形象。切勿将旧版本中的慢速处理带入快节奏的修订版中。
- 在真实语音与AI语音的接合处匹配感知响度、节奏和音调平衡；避免高音调的断点。明确检查听觉和口型同步；波形快照/静态图像无法证明这两者。
- 使用单词级别的安全剪切和短音频淡出来移除任意静默钩尾。完成思路并说完口头行动号召（CTA），然后允许一个短暂、有意为之的视觉/音乐结尾。
- 要求的音乐应安静地置于语音之下。大约10%是起始的推子设置，而非响度保证。使用授权音频、语音闪避和在有意义的转换处使用克制的音效。如果没有证据，不要称某个音轨为“热门”。
执行与验证
记录场景引擎和最终合成。HyperFrames适用于语音计时数组、图表、代码/输出和排版；Remotion适用于现有的React组件和大量素材的合成。保留标记为“已锁定”的内容和已批准的工作。混合工作流交换已验证的渲染中间件，而不是将HTML作为React导入；旁白/字幕各自需要一个所有者。
在规模化输出前，检查一个侧重动态主讲人的片段和一个侧重信息内容的片段。在手机尺寸下，检查可识别的大面部、可读的例子、口型、有目的的动作、舒适的接合和完整的结尾。然后验证每个更改后的母版：完整解码、尺寸/恒定帧率、音频、黑帧和字幕。分步骤进行技术QA、事实核查、视觉/音频审查和用户验收。
重复使用已接受的封面，除非要求更换。您为布局学习过的任何外部视频都不是可重用的脚本、面孔、声音、用户名、徽章、音乐许可或病毒式传播保证；绝不要将其素材包含在交付物中。保存此技能不会授予新的支出、形象上传、分享或发布权限。