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CarlosSantana94/brand-video-studio

将长视频转化为品牌短视频,或通过对原始素材进行剪辑来吸引更多关注;利用 HyperFrames 实现代码驱动的动态图形,并通过 claude-eyes 观看视频内容。当用户没有品牌指南时,可基于 Logo、照片和参考素材构建品牌指南,并提供动画风格目录。

brand-video-studio 是什么?

Brand Video Studio 是一个 AI 技能,用于将长视频(如播客、Vlog、网络研讨会或访谈)转化为能吸引注意力的品牌短视频(Reels、Shorts、TikToks)。它首先帮助用户建立品牌指南——如果用户只有 Logo 或参考素材,技能会引导用户创建一套完整的品牌视觉体系(颜色、字体、动画风格)。然后,用户可以选择预设的动画风格,技能使用 HyperFrames(基于代码的动态图形框架)生成视频动画。整个过程通过 claude-eyes 工具对视频内容进行实际观察和转录,确保字幕同步和视觉效果正确,而不是仅依赖文本时间线。技能支持多个主流开发平台(CLI、Claude Code、Cline 等),并提供了完整的医生脚本(doctor.py)来检查环境依赖(Python、ffmpeg、Node、eyes)。工作流程包括:从长视频中提取精彩片段、使用 transcribe.py 生成带时间戳的转录、通过 make_video.py 组装视频、使用 hyperframes 预览和渲染,最后用 ffmpeg 进行音频规范化。渲染前必须让用户确认计划,避免浪费计算资源。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/CarlosSantana94/brand-video-studio/tree/HEAD/skill

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文档

Brand Video Studio

制作能抓住眼球的品牌视频:品牌指南、选定的动画风格,然后通过实际观看检查来呈现代码渲染的视频。

在对话中,所有屏幕文本和文案都使用用户的语言书写。这些说明仅因技能共享而使用英语。

开始之前

每台机器运行一次,并修复它报告的问题:

python3 <skill>/scripts/doctor.py

这需要 Python 3、ffmpeg、Node(用于 npx hyperframes)和 eyes。安装 eyes 的方法见 eyes 技能,或运行 uv tool install git+https://github.com/moritzkremb/claude-eyes 然后 eyes setup --fix。如果可用,请加载 hyperframes 和 eyes 技能:它们关于合成格式和视频证据的规则同样适用于此。

<skill> 是该技能所在的目录。

选择任务

用户需求执行操作
品牌,或只有 Logo 或参考素材品牌指南,见下文
从一段长视频制作 X 个短视频如果缺少品牌指南,则先创建,然后执行 references/reels-from-long-video.md
让原始视频更值得观看如果缺少品牌指南,则先创建,然后执行 references/edit-raw-video.md
选择或对比外观references/animation-styles.md

每个客户或频道应放在单独的文件夹中:

<project>/
  brand/brand.json  BRAND.md  assets/
  source/words.json
  videos/<NN-name>/cut.json  spec.json  ...
  renders/
  COPY.md

品牌指南

如果项目已有 brand.json,则复用它。否则,阅读 references/brand-guidelines.md 并根据用户提供的任何内容(Logo、照片、网站、参考视频)构建品牌指南。如果用户什么都没有,询问品牌名称和期望的感觉,然后提出方案。在制作视频之前,展示结果并获得确认,因为每个视频都会继承这些选择。

观看后再决策

永远不要仅依据文稿做计划。一段暗色调画面上的强对白可能是一个乏味的短视频,而一段安静的片段可能包含最好的素材。

python3 <skill>/scripts/transcribe.py source.mp4 source/words.json --lang en --glossary "Names, Terms"
eyes frames source.mp4 --range 1:00-1:30 --fps 1

阅读 eyes index 输出的 overview.md 并查看其联系表。注意强烈瞬间、B-roll、嵌入的文字和音乐。如果 eyes 无法转录长文件,请设置 WHISPER_MODEL 以便 transcribe.py 回退到 whisper-cli。

构建视频

  1. 编写 videos/<NN-name>/cut.json 和 spec.json。references/spec.md 包含每个字段。
  2. 组装视频:
    python3 <skill>/scripts/make_video.py videos/NN-name --brand brand/brand.json --words source/words.json
    
  3. 将字幕重新同步到剪辑片段,因为在长源上测量的时间会漂移最多 3 秒。在将任何图层与语音对齐之前执行此操作:
    eyes transcript videos/NN-name/assets/clip.mp4 --words --json > videos/NN-name/compositions/clip_words.json
    python3 <skill>/scripts/make_video.py videos/NN-name --brand brand/brand.json --words source/words.json
    
  4. 检查、预览、渲染、调整音频电平:
    cd videos/NN-name
    npx --yes hyperframes check --json
    npx --yes hyperframes snapshot --at 0.3,8
    npx --yes hyperframes render -q delivery -o ../../renders/NN-name.mp4 --quiet
    ffmpeg -i in.mp4 -c:v copy -af loudnorm=I=-14:TP=-1.5:LRA=11 out.mp4
    
  5. 使用 eyes index 观看渲染结果,并对照 references/review-checklist.md 进行检查。修复并重新渲染。对每个视频都要执行此操作:干净的 check 只说明文件有效,并不说明它质量好。

仅在用户看到计划后才能渲染。渲染很慢,错误的钩子会浪费资源。

完成

编写 COPY.md,其中包含每个视频的标题、说明和话题标签,使用用户的语言,并遵循 BRAND.md 中的品牌语气。references/reels-from-long-video.md 介绍了格式和发布日历。

除非用户要求,否则将发布操作留给用户;在内容公开前请确认。

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