CarVendors Video Studio v4
与用户用简短、简单的孟加拉语交流。视频中的所有内容均为英国英语。
$CS = 此技能文件夹（Mac：~/.claude/skills/carvendors-studio，Windows：%USERPROFILE%\.claude\skills\carvendors-studio）。
$PY = 技能的 Python 解释器：Mac ~/.cache/carvendors-studio/venv/bin/python，Windows
%USERPROFILE%\.cache\carvendors-studio\venv\Scripts\python.exe（由安装程序创建；包含 numpy + scipy）。
0. 永不妥协的规则
- 没有捏造的事实。 价格、里程数、发动机、年份、“新车到店”、“已售出”、金融、经济性、车牌必须有证据。旧的 TikTok 文字和评论不是证据。
- 真实即真实。 仅使用真实素材和真实展厅照片；不得使用 AI 生成的汽车、人物、展厅、标志。
- 品牌： CarVendors.co.uk 是主品牌；“特色经销商：B&F Cars”是次要的。CarVendors 帮助人们查找/联系汽车；它不销售汽车。两者都是我们的公司。
- 完整视频，长度均衡： 按顺序保留整个源视频（无场景剪切）。添加一个钩子和一个片尾。总长度 ≈ 源视频 + 3-7 秒。仅修剪黑色/冻结/重复帧。
- 设计上追求低成本： 使用快速通道（
batch.py+build.py）。不要手写合成 HTML，不要重新分析钩子（共享目录已有），每个视频只看一张联系表。仅在受阻时提问。 - 切勿打印或复制 API 密钥（
~/.config/video-studio/.env）。切勿覆盖导出文件（_v2、_v3……）。 - 不确定某物位置或用户意图 → 检查
$PY $CS/tools/paths.py show和 CarVendors Drive 文件夹（paths.py get carvendors— 它包含所有上下文：源文件、徽标、展厅照片、横幅、客户评价、文本样式预览），然后提出 一个 简短问题。
1. 文件位置（自动，Mac + Windows）
$PY $CS/tools/paths.py show 查找本机的 Google Drive“我的云端硬盘”并读取团队配置
My Drive/Projects/CarVendors/_studio/config.json（路径相对于“我的云端硬盘”+团队默认值）。Drive 运行时无需设置。单机覆盖：paths.py set <key> <path> / paths.py drive <My Drive path>。
键：car_sources（文件夹 1-200，包含 video.mp4、comments.txt，有时有 Voice/）、hooks、bgm、sfx、
fonts、logos、showroom_pics、text_refs、outros、exports（已完成的上传视频）、studio
（共享目录 + 台账）、projects_root（本地作业文件夹，~/Projects/videos）。
2. 批量循环（默认）
$PY $CS/tools/batch.py plan 1-20 # 作业目录 ~/Projects/videos/bnf-vNNN + 草稿 job.json + 联系表 + 文本框
→ 对于每个视频：查看 work/qa/contact.jpg，编辑 job.json（§3），设置 "ready": true
$PY $CS/tools/batch.py render 1-20 # 构建并渲染每个就绪的作业，导出到 Drive，写入钩子台账
$PY $CS/tools/batch.py status 1-200
手动处理一个视频：$PY $CS/tools/build.py <job.json>（仅检查）→ 可选
npx hyperframes snapshot <job>/work/hf --at <t> → build.py <job.json> --render。
按 10-20 个批次工作；在每个批次之后，先查看帧表（output/*_frames.jpg），再进行下一个批次。
3. 每个视频需决定的内容（唯一的 AI 工作）
根据联系表 + job.json 中的 source_info + text_hint：
- slug：简短的车型名称，例如
mitsubishi-asx。 - 文本外观：严格遵循
references/text-style.md（text_refs中的预览图像）：白色 Montserrat Black 文本，一个强调色 = 品牌红色#E8202A药丸/标签，白色卡片配炭灰色文本，绿色仅用于小点/勾选标记，徽标清晰居中顶部。切勿在素材上使用炭灰/黑色框、药丸或徽章。 - 旧文本（每个
text_hint框，src= 源像素坐标，canvas= 1080x1920 px），最廉价的优选选项： 保留（无害、可读、符合品牌，例如简单的车型名称）→ 覆盖 使用covers[]（text-cover，样式为card= 白色卡片 + 红色踢脚标签，位于canvas坐标上，始终带一行文字，例如踢脚“特色” + “在 B&F Cars 发现”）当它显示价格、“TikTok”、其他商家、无礼或未经证实的声明时 → 移除（remove[]=src框，修复）仅当覆盖会遮挡汽车时。切勿使用空的覆盖。 - 叠加层（0-3 个，仅在关键节拍处，切勿覆盖汽车的脸部/徽标/车轮）：在第一个镜头上使用
label-card· 在细节或内部镜头上使用punch-text（“标志性 Abarth / [风格]”、“完美适合 / [城市驾驶]”、“运动 / [内饰]”）· 当天空空旷时使用hero-model（大号“ABARTH / 595”）· 在特写镜头上使用detail-line“细节 / 之中。”。药丸始终为品牌红色。在白色云朵/明亮挡风玻璃上：移动文本或将lineBg设置为 0.35-0.5（柔和发光，无框）。时间以秒为单位，从主视频开始算起。 - 钩子：保留
"auto"（使用最少，在最近 N 次编辑中未使用）。"car_hook": true用于 Car Hooks 文件夹。命名钩子：{"file": "Car Hooks/Car Flip.mp4", "in": 0, "out": 3.2}— 整个动作，仅剪切效果之后的死时间。transition：cut（默认）·whip·flash·zoom— 恰好一个。 - 语音：仅当
ready_voiceover存在且用户需要时才使用；先转录并检查事实。 其他所有内容（徽标徽章、音乐、片尾、色调）来自团队默认值；仅在有理由时覆盖。
完整字段列表：tools/build.py 的文档字符串。示例：examples/job-v002.json。
4. 共享钩子、片尾、音乐（每台 PC 通过 Drive 通用）
$PY $CS/tools/hooks.py list|stats|pick <id>|sheet <name>|scan— 所有钩子的目录（长度、动作峰值、建议的入/出点、预览条）以及来自_studio/ledger/*.json的使用计数。添加钩子后运行scan。- 片尾：将团队片尾视频放入
outros文件夹，并在_studio/config.json中设置defaults.outro_video；每个新构建都会使用它。在此之前：使用真实展厅照片片尾（defaults.outro_photo）。 - 音乐：配置中的
defaults.music列表（库曲目，许可证已检查，帖子中的信用行）。 徽标：defaults.logo（logo-badge，clean样式，居中顶部 — 参考外观）。
5. 在视频完成之前
build.py 报告 hyperframes check — 必须报告“检查通过”（通过位置或 lineBg 修复对比度）。查看帧表：旧文本已移除或覆盖，汽车上无文本，徽标可读，钩子 → 主视频剪切干净。用孟加拉语报告：输出路径、使用的钩子、覆盖/移除的内容、任何阻碍。当被要求时，提供英国英语的帖子文案（对于 NCS 曲目，包括音乐信用行）。
6. 仅在需要时阅读更多
references/text-style.md— THE 文本外观（调色板、字体、七个元素、位置）。在叠加之前阅读。references/components.md— 每个组件的变量（label-card、punch-text、text-cover、logo-badge、 hero-model、detail-line、shape-text、verified-feature、caption-line、localized-contrast、outro-real-showroom）。references/design.md— 完整设计系统、颜色、字体预设（PUNCH / CINEMATIC）、旧文本阶梯、 人工编辑修饰、色彩分级、品牌/声明。references/audio.md— 语音（ElevenLabstools/tts.py，每个视频选择的模型，已预先批准用于此工作）、 音乐/SFX、响度。references/quality.md— 质量门和历史。- 从头开始的新广告（故事 + AI 场景 + 语音）：先与用户规划；相同规则，使用
build.py进行组装。