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infofilm: 信息图表解说片

使用此技能制作的影片，是一副铺在深蓝色桌面上的教学卡片。每张卡片都有标题栏、图片窗和说明栏。AI 插画在窗口中播放，代码绘制的信息图表会在提到它们的那个确切词语上叠加出现。新闻片解说员传达含义，吉祥物则通过哑剧表演出来，从不说话。演唱式商业插曲和一首结尾叙事曲为影片赋予节奏。

每个数字、标题和标签都是根据事实库用代码绘制而成。图片从不包含文字。

template/ 中的模板是一个完整可用的影片：一个关于闰年的一分钟演示。先做脚手架搭建，然后逐步将演示内容替换成你自己的影片。影片可以在每个阶段渲染：没有组件的场景会显示其卡片，没有旁白的场景会获得预估时长。这样你总能在花钱之前看到整体效果。

固定规则（优先级高于便利性）

1. 花钱：先问。 ElevenLabs、图片生成和 Suno 下载都需要实际费用或配额。每次付费批次前，说明是什么、多少项以及预估成本；--dry-run 会打印出来。等待用户说“是”。该“是”仅覆盖当前批次，除非用户已给出长期授权（“图片、语音和音乐你可以直接操作”）。在 notes/log.md 中记录每次授权和费用。
2. 绝不猜测事实。
   • 每项声明和数字都来自 notes/research.md，它引用了主要来源。屏幕上的每个数字都来自 video/src/data.ts，它引用了研究部分的来源。
   • 时事必须根据主要来源核实。如果某件事无法核实，则将其排除在影片之外，或让该场景等待；参见 references/script.md 中的“等待的场景”。
3. 文字和数字由代码绘制，而非图片模型。 图片提示词中禁止出现文字，且每张图片都会被检查。
4. 用户听，Whisper 不听。 绝不要转录生成的语音来检查；Whisper 听到的错误比实际存在的多。应给用户提供一个试听页面。
5. 公正的讽刺。 讽刺的对象是系统、机制和奇观本身，而非任何党派、群体或个人。在尺寸、颜色逻辑和动画上对待各方一视同仁。图片中不出现真实人物或商标。
6. 所有变音符号必须正确（å ä ö é ü …），包括在给子代理的提示词中。明确告知每个子代理。
7. 按用户字面意思理解。 “反乌托邦”、“复古”或“辐射风”是情绪基调，不是道具清单。当一个风格词可能有多种含义时，先展示提案并在确认后再进行构建（参见 references/style.md）。

流程

按顺序完成以下阶段。⛔ 步骤是门控：停下来，征求用户决策后再继续。

0 · 启动

• 确认主题、受众、语言、时长（默认约 12 分钟）和目的。检查环境中的 ELEVENLABS_API_KEY 和 OPENROUTER_API_KEY、安装了 claude-in-chrome 扩展的 Chrome 浏览器、Suno 登录账号，以及 node、pnpm/npm、ffmpeg 和包含 numpy 与 elevenlabs 的 python3。
• 搭建脚手架：

  <skill>/scripts/new_film.sh <dir> --slug my-film --title "My Film" --lang sv --locale sv-SE
  

  这会复制模板、安装 Remotion、合成音效、构建第一个时间线并进行类型检查。
• 在 notes/log.md 中记录决策，包含日期和决策人。
• 渲染需要磁盘空间。检查 df -h，当系统磁盘剩余空间低于约 20 GB 时，将 OUTDIR 指向一个大磁盘。

1 · 研究 → notes/research.md

• 编写编号章节（## 2.3 · 阈值），每节一个事实或事实集群，每个事实附带其主要来源：立法文件、官方统计数据、权威机构官方页面。
• 标记任何不确定的内容。对于近期事件，记录事实的有效日期。
• 参见 references/script.md。

2 · 外观与选角 ⛔

• 复用默认风格（奶油色、深蓝和金色；1957 年复古未来主义；Bowlby One SC + Jost + Lobster）或提出替代方案。用 3-7 种风格渲染同一张小信息图，让用户进行同项对比。
• 选定吉祥物：一个沉默的普通人，带有标志性手势（默认吉祥物会脱帽致意）。避免使用属于著名吉祥物的手势，如眨眼加竖大拇指。
• 首先生成参考肖像（kind: "ref"），然后是模型表，并在制作任何场景图片之前获得批准。
• ⛔ 用户选择风格、吉祥物、手势和字体。详情参见 references/style.md 和 references/images.md。

3 · 脚本 → script/script.md ⛔

• 结构：开场主题曲、2-4 个部分、部分之间的广告插曲、以及结尾叙事曲。每个场景是一张卡片，时长 15-40 秒。
• 字数预算为分钟数 × 约每分钟 127 词（新闻片解说员速度）。
• 解说词中数字拼写出来；卡片上显示精确数字。
• 避免“在星期一”这类绑定日期的词语，影片会跨越数周。
• 在任何人付费前进行审阅。 让一个独立的子代理对照主要来源检查脚本和研究内容，并将其发现分为 MUST、SHOULD 和 COULD 三类。修复所有 MUST 级别的问题。审阅曾发现研究材料本身的错误。
• ⛔ 用户批准脚本。格式和技巧参见 references/script.md。

4 · 解说员 ⛔

1. 使用 voice/design_voice.py preview <tag> 设计 3 种试听版本（先询问），让用户选择一种。使用 create 保存。
2. 对 2 个代表性场景进行试读，让用户批准语速和发音。
3. 读取所有内容：python3 voice/narrate.py --dry-run，然后询问用户意见，再运行。

之后若编辑某个场景，只需重新为该场景付费。详情和注意事项参见 references/voice.md。

5 · 音乐（Suno，官方 Web 界面，通过 Chrome）

你需要以下音乐提示：

• 一段约 20 秒的主题曲，在 Speech 模式下作为无表情的紧密和声效果极佳
• 每部分一段背景音乐，循环播放并在解说时压低音量
• 每个广告插曲一段演唱版广告歌
• 一段结尾叙事曲，通常是主题曲的翻唱

提示词使用美国 1950 年代习语；像 "schlager" 这样的音乐类型词会把音乐带到其他地方。除非用户已将选择权交给你，否则用户喜欢在 Suno 中试听。通过 Suno 自己的菜单下载 WAV，获取对齐的歌词以确定剪切点，并编写 music/cuts.json 和 video/src/lyrics.ts。详情参见 references/music.md。

6 · 插图

• 每个场景一张 21:9 2K 图片，位于 art/shots.json 中的 film-Sxx，基于吉祥物参考绘制。费用：python3 art/gen.py --dry-run，然后询问。
• 检查每张图片是否有文字、重复道具、多余肢体和错误服装，重新生成有问题的图片。
• 运行 python3 tools/sync_art.py，然后运行 python3 tools/build_timeline.py。详情参见 references/images.md。

7 · 场景（Remotion）

• 自行构建两个黄金场景：影片核心信息图表所在的场景。使其达到标准，并将其注册到 golden.ts 中，替换掉演示中的 TheYear/TheRule。
• 然后使用 video/CONTRACT.md（填写其 {{…}} 行）将任务分发给 2-3 个并行构建子代理。每个构建器有自己的组注册表，并使用联系表进行验证。
• 构建器可以在解说词存在之前开始工作，因为提示会先跟随预估词数，然后自动切换到实际词数。如果他们在工作时脚本发生变化（审阅结果下达），使用 SendMessage 将每个场景的精确更改发送给对应的构建器。
• 自行审阅每个场景的脚本。
• 详情参见 references/scenes.md。

8 · 渲染和交付

• 运行 tools/render.sh。它会重建时间线、检查提示、进行类型检查、渲染、应用两遍 loudnorm 归一化至 −14 LUFS / −1 dBTP，并写入 SRT 字幕。
• 验证每个片段的响度，抽查 mp4 中的帧，然后为用户打开影片。
• 详情参见 references/render.md。

9 · 修订

• 文字变更：只需重新解说该场景，然后重建时间线。提示会自动跟随词语。
• 图片变更：重新生成图片，同步，重建。
• 音乐变更：编辑 cuts.json。

视觉修复只需重新渲染，不产生额外费用；只有新的解说、图片或下载才会收费。

模板目录结构

路径	说明
film.json	标题、别名、语言、区域设置、部分开场白和背景音乐、场景前奏/结尾音乐、TTS 模型、输出目录
script/script.md	稿件：## Sxx · 名称、<!-- title: -->、<!-- facts: -->、> visual:、解说词
notes/research.md, notes/log.md	事实库；决策和费用
voice/	design.json + design_voice.py（语音设计）、narrate.py（解说 + 时间戳）、listen.py（试听页面）、voice.json
music/	suno/*.wav、cuts.json、tools/beats.py（节奏）、tools/suno_lines.py（对齐歌词 → 行）
art/	style.json（外观、禁止列表）、shots.json、gen.py、img/
tools/	build_timeline.py、cues.py、lint_cues.py、make_srt.py、sync_art.py、art_sheet.py、unframe.py、make_sfx.py、render.sh
video/src/	theme.ts、fonts.ts、timing.tsx（useScene、cue）、data.ts、lyrics.ts、Music.tsx、primitives/（Card、Bits、Film、Jingle、Hemicycle）、scenes/
video/tools/	stills.mjs（选定帧的联系表）、review.mjs（每个场景 N 帧，多个场景）

已知陷阱及解决方案： references/pitfalls.md。