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Why Explainer Video(《为什么进化会产生……》风格)

撰写并准备20分钟科普YouTube视频,格式类似《Why Evolution Made…》(Apefully风格):从日常场景以第二人称切入,通过“科学家+年份+数字+类比”章节解决人体或行为的悖论,以“这不是缺陷,而是交易”反转,结尾回归场景并向评论提问。输出完整脚本(3300-3600词)、逐句对应图像列表(用于无动画2D幻灯片)、标题、缩略图、章节、描述、标签和分类,并自动在Google Flow中生成图像(由Playwright操控Chrome,脚本已包含),最终通过代码生成缩略图。

Why Explainer Video(《为什么进化会产生……》风格) 是什么?

这是一个高度专业化、模板化的AI技能,用于批量生产特定风格的科普YouTube视频。它遵循经过验证的Apefully频道公式:选择一个观众能对号入座的生理或行为悖论(如秃顶、蓝眼),用日常场景开场,通过8-11个章节(每个章节包含命名科学家、年份、数字和日常类比)逐步展开,最后以“这不是缺陷,而是交易”的反转收尾,并回归开场场景向评论提问。该技能的核心是自动化整个制作流水线:从主题选择(基于“镜子测试”)、事实核查、脚本撰写(严格遵循字数、节奏和“You/Your”频率规则),到生成逐句对应的2D图像提示(五种镜头类型:图标+文字、人物场景、示意图、数据图表、标题卡),再到通过Playwright脚本在Google Flow中自动生成图像,最后输出包含分类、标签和章节的完整发布信息。它支持所有大型语言模型和编码代理平台,特别适合需要批量生产无真人出镜的科普、科学或进化解说视频的内容创作者。关键特点是,每次使用都会生成一个全新的主题,所有逻辑和流程都封装在技能本身中,用户只需给出主题提示即可。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/kamalammouri/faceless-video-skills/tree/main/skills/why-explainer-video

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文档

Why Explainer Video(《Why Evolution Made…》风格)

复刻在Apefully频道(19k订阅者,5周内280万观看,每日一更)上验证的格式:用固定图像幻灯片在20分钟内解释一个人类悖论。此技能包含的是逻辑,而非主题:每次请求 = 一个新主题。

语言与输出

  • 以用户使用的语言回复。脚本默认使用英语(此格式面向英语受众,自动配音可处理其余部分)。
  • 在当前目录下交付一个.md文件:包含脚本、图像列表和发布信息。

公式

一个观众自身具备的悖论(秃头、蓝眼、恶心、衰老)
+ 开场:一个以第二人称描述的日常物理场景
+ 错误认知,然后承诺一个反转
+ 8至11个章节:一个命名概念 = 一位科学家 + 一个年份 + 一个数字 + 一个类比
+ 反转:“这不是缺陷,而是一场交易”
+ 回归开场场景,意义反转,然后向评论提问

为什么有效:标题承诺已知答案是错的;开场场景让观众成为主题;名字、日期和数字提供可信度,弥补了夸张标题的不足;反转带来情感共鸣(“你没有坏掉”);最后的问题填满评论区。

工作流程

  1. 选择主题:通过镜子测试(第1节)。如果用户未提供,则给出3个候选,取第一个。references/topic-bank.md 提供想法和应避免的主题。
  2. 收集事实:3到5个具名研究或科学家,附带年份、机构和一个数字。通过网络搜索;绝不虚构名字、年份或数字。在草稿中标记为[已验证]。
  3. 撰写脚本:遵循 references/script-template.md(各部分的机制、字数预算)和第3节的规则。
  4. 构建图像列表:遵循 references/visual-pipeline.md:每句一张图像、镜头家族、完整提示;数字卡片通过 scripts/cards.py 生成(强制使用图标,轮换布局);然后由视觉总监和提示审计代理审查。
  5. 生成图像:包含人物角色的场景由Google Flow自动生成(使用 references/flow-automation.md 和 scripts/flow/ 中的脚本);图标、示意图、图表和数字卡片通过代码生成。随后组合(语音+图像)并在接触印相板上检查。
  6. 发布:完整的发布清单,参见 references/publication-seo.md 第0节,其中类别始终写为“教育”,缩略图文本通过代码生成,章节与语音对齐。
  7. 质量控制(第5节),然后交付。

生产代理

单靠写手会重复;生产需由专门代理并行执行,每个代理带有完整简报(references/agents.md):草稿后由事实核查员和脚本评论员;分镜列表后由视觉总监和提示审计员;每批图像后由图像质量检查员(视觉);交付前由发布检查员。编排者应用他们的修正表格并重新触发需要修正的部分。切勿跳过视觉总监和图像质量检查员:他们负责防止原始数字卡片、空气泡和重复内容。

1. 镜子测试(主题选择)

一个主题有效的条件是:观众可以照镜子并认出自己:秃头、蓝眼、胡子、曲线、身高、衰老、死亡。在参考频道的29个视频中,这类主题的中位观看量为14.6万;而无需自我认同的医学主题(孕期恶心、女性脱发、分娩)和抽象情感(悲伤、爱)的观看量为7千到1.4万。

在撰写前,确认:(a) 每三个人中就有一人可以说“这就是我”;(b) 存在一个视频将要反驳的显而易见答案;(c) 至少存在3项可具名的研究。

2. 校准后的结构(目标20至24分钟,3300至3600词,155–170词/分钟)

#时间占比字数内容
1开场场景0–4%120–170第二人称,一个动作,一个地点,一个时间,感官体验。开头绝不能有抽象描述。
2错误认知 + 承诺4–8%120–160“社会上告诉你……”/“你在九年级学到的版本……”;然后“这不是缺陷,而是……”;然后承诺:“接近结尾时,我们将看到为什么……”
3第1至4章:祖先背景8–35%900–1,000过去的世界(稀树草原,20万年前),机制,第一位科学家,第一个数字
4第5至7章:证据35–60%800–9002或3项研究,包含名字+机构+年份+样本+量化结果
5内置订阅号召≈ 60%40–60一句与主题相关的俏皮话(“点击订阅不含任何苦味生物碱”),然后重启话题:“因为我们将要揭示……”
6第8至10章:承诺的反转60–88%700–800最新发现,隐藏机制,悖论解决
7反转88–95%200–250“你从未坏掉”;缺陷是一场交易;消除负罪感
8回归场景 + 问题95–100%120–160与开场相同的地点、动作,意义相反;向评论提出一个具体问题

YouTube章节:8至11个,每个2到3分钟,命名为“The [名称] of [事物]”(The Riddle of…, The Hidden Cost of…, The … Mechanism, The Final Verdict)。

3. 写作规则

3.1 语气

  • 开场、反转和结尾使用第二人称;科学章节使用第三人称。目标:每100词包含2个“you/your”(观看量54.2万的视频为2.0个;观看量1万的视频为1.0个)。
  • 现在时,句子长度15至25词,每个句子形成一个心理图像(每个句子对应屏幕上的一个图像)。
  • 语气:温暖的纪录片风格,绝不嘲讽。标题可以耸人听闻,但文本不应如此。

3.2 事实密度

  • 每个脚本包含40至90个数字(年份、百分比、样本量、持续时间)。
  • 每个章节:至少包含一个具名科学家 + 机构 + 年份,以及一个精确数字(“追踪了近800次怀孕”、“27个传统社会”、“每8年翻一番”)。
  • 每个抽象概念都要用一个日常类比来表述(破靴子、虹吸管、海岸线、边境守卫、广播塔)。

3.3 格式关键词

  • 转折点始终称为 trade-off / bargain / contract。
  • 描述进化的动词:made, gave, let, forced, refused, insisted, invented, traded away。进化是一个做出决定的人物。
  • 常用句式:“It was never a glitch.” “You are looking at…” “Here is the strange reality…” “Pause and let that sink in.”

3.4 开放式钩子

  • 在第2部分做出明确承诺,在第6部分兑现(“我们开始时承诺的终极反转”)。
  • 在章节之间插入两次“and that raises a bigger riddle”。

3.5 为AI语音编写

  • 当语音需要读出数字时,用文字表示(“number one”,而非“#1”:参考视频中念成了“hashtag one”)。
  • 脚本中不使用符号、缩写或括号;难读的专有名词在注释中给出音标形式。

4. 幻灯片(摘要;详见 references/visual-pipeline.md)

根据两个完整视频测量:297和323张静态图像,每张图像4.1至4.8秒,每句一张图像,硬切,零过渡,零摄像机运动,94%的时间严格固定。节奏来自剪辑和语音,而非动画。

五种镜头类型,需混合使用:图标+1至3个词(35%)、有人物角色的场景(25%)、示意图或对比(22%)、数据图表(10%)、标题卡(5%)。统一风格:奶油色背景、细黑线、粉彩、手写大写字母、白色圆头人物。一个重复出现的视觉主题(开场场景)在中间和结尾回归。

5. 交付前质量控制

  • 主题通过镜子测试验证;标题符合“Why [力量] [动词] [特征] ([否定])”模板
  • 开场 = 第二人称物理场景,少于170词
  • 第2部分承诺反转,第6部分兑现
  • 3至5位具名科学家,附带机构、年份、数字;全部经过验证
  • 40至90个数字;每个概念有一个类比;每100词2个“you”
  • 在约60%处嵌入订阅号召,与主题相关,后跟重启话头
  • “trade-off”反转,然后回归开场场景,并向评论提问
  • 3300至3600词;8至11个章节,命名为“The … of …”
  • 图像列表:每句一张,指定镜头家族,完整提示;屏幕上的数字与语音一致
  • 无描述图像本身的图像标签(“LARGE CALM CLOCK FACE”是参考视频中的错误)
  • 脚本中无符号或缩写(为AI语音准备)
  • 完整的发布清单(publication-seo.md 第0节):类别写为“教育”,标签≤500字符且已验证,章节与实际语音时间对齐,内容摘要=是,置顶评论
  • 图像:通过图像质量检查代理的接触印相板(无对话气泡、无生成文本、人物角色统一),被拒绝的图像已重新生成;无数字卡片缺少图标;从未出现连续3张同一镜头家族;缩略图1280×720,文本通过代码生成

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