style-lab - 视频编辑风格实验室是做什么的？

何时使用（完整触发词列表）

当用户想要创建、定义、复制、学习或训练来自参考视频（链接或文件）或文字描述的编辑风格或外观时使用；构建样式板或样式指南；将参考素材转化为可复用的风格；或以训练好的风格编辑谈话头或短视频片段，然后通过多轮审阅进行修正。同样适用于：“让我的视频看起来像这位创作者”、“保存此外观以便每个视频都匹配”、“剪辑看起来太通用/像 AI 生成的”。希伯来语：סגנון עריכה, ליצור סגנון, ללמד את Claude סגנון, בורד סגנון, לוח השראה, ריפרנסים, תערוך בסגנון, תוכנית עריכה, סבב הערות, סטייל לסרטונים。

סקיל = הוראות קבועות ל־Claude. 此技能是 Gabriel Gelman 的“וידאו עם AI”课程技能的一部分（Apache-2.0 许可）。这是一个高级附加技能：假设已安装 Claude Code 以及 ffmpeg 和 Python，并且最好安装了 HyperFrames。

语言：始终用希伯来语与用户交流，除非他们使用其他语言。在执行每个步骤之前，先用简单的语言解释（我们做什么、为什么、用户现在做什么），一次一步，并注明步骤名称（“שלב A2: בורד הסגנון”）。用户看到的所有页面（样式板、计划、审阅室）均采用课程设计：从右到左希伯来语、Karantina / Heebo 字体、白色-黑色-紫色。

灵感：两阶段工作流程（从约 20 个参考视频和样式板训练风格，然后根据人为制定的计划进行编辑）的灵感来自 Joseph 关于使用 Claude 编辑谈话头视频的 YouTube 视频 (https://youtu.be/g9xoKm5DEeU)。此处未复制视频中的任何内容；样式板、计划、审阅页面、脚本、规则和审阅循环是我们自己的，针对 13 个 Reel 进行了重建和测试。

核心思想（一段话概括）

参考视频教会 Claude 动画背后的逻辑（何时、持续多久、如何移动）；样式板教会它设计（字体、颜色、大小、为什么）。缺少任何一个，编辑看起来都会很通用。人的审美在三个检查点发挥作用：样式板（阶段 A）、编辑计划（阶段 B）和审阅轮次。Claude 负责两者之间的繁重工作。如果你不知道什么造就了好的风格，AI 只会帮助你更快地制作糟糕的视频，因此每条规则都是经过衡量的，并且每个设计选择都有“为什么”。

默认设置（在开始时用一行说明，可根据要求更改）

品牌： 课程品牌（references/brand-defaults.md：Karantina 700 标题、Heebo 正文（-0.04em）、Consolas 代码、白色/黑色/紫色）。保留参考视频的布局、动态和结构；其字体和颜色会被替换为品牌。如果用户想保留参考视频自己的外观作为风格，或者将自定义品牌放在 ~/.claude/style-lab/brand.md 中。
构建引擎： HyperFrames（HTML 转视频）。如果没有安装：references/tools-and-fallbacks.md。
转录： 本地 faster-whisper；希伯来语使用本地 ivrit-ai 模型。仅经用户同意后才使用云端 (RunPod)，因为需要付费。
图像 / 3D： 可选，仅在节拍需要时使用，且仅在用户同意付费时使用。
格式： 9:16，1080x1920，30 fps，除非用户另有说明。永远不要假设字幕语言：询问用户（或不要字幕）。首先检查已安装的内容（ffmpeg、Python、faster-whisper、Node + HyperFrames、Blender、图像模型）并说明你将使用哪些。缺少的工具会阻止其步骤的执行：说明缺少什么以及需要安装什么；永远不要跳过步骤而不告知，永远不要未经确认就下载。

你的风格（多个命名风格并存）

每个风格都有一个用户选择的名称（希伯来语也可以）、一个拉丁语拉丁化标识符、一行描述、自己的风格包以及自己的风格技能 style-<slug>。所有风格都列在一个注册表 ~/.claude/style-lab/styles.json 中，由 scripts/styles.py 管理：

python scripts/styles.py list                       # 列出可供选择的风格
python scripts/styles.py add <slug> --name "<name>" --pack <project>/styles/<slug> --description "..."
python scripts/styles.py show <slug or name>
python scripts/styles.py set <slug> name="<new name>" status=ready aliases="..." theme=light
python scripts/styles.py check                      # 检查每个包和技能是否仍存在

状态：training 在阶段 A 期间，ready 在 A5 之后（仅提供 ready 状态的风格用于编辑），archived 用于隐藏一个。remove 仅删除注册表条目，从不删除文件。每个风格还记录 fonts / colors（brand 或 reference）和 theme（dark、light 或 both；一个视频仍然可以是“另一种主题”）。

哪个阶段？ “new style / ליצור סגנון / ללמד סגנון” → 阶段 A。“edit / make a video / תערוך” → 阶段 B。“change / rename / improve style X” → 使用 styles.py set，对于规则更改，编辑该风格的 STYLE.md 和技能。

文件位置

<project>/styles/<slug>/            风格包
  refs/  sources.md                 参考视频（本地学习副本，从不发布）
  analysis/                         每个视频的转录、联系表、笔记
  board/  board.json  board.html  thumbs/
  library/<V01-A06 title>/           still.png  strip.jpg  clip.mp4  notes.md  (+ index.json)
  animations.json                   分解文件（库脚本的输入）
  STYLE.md                          编号规则、标记、类别、动态、声音、审阅规则
  kit/                              可选，为构建引擎准备的可测试组件
<project>/edits/<clip>/             每个编辑一个文件夹
  raw/  words.json  edit_ready.mp4  edit_ready.words.json  plan.json  plan.html
  build/  assets/  renders/  revisions.md  SOURCES.md
~/.claude/skills/style-<slug>/SKILL.md   生成的风格技能
~/.claude/style-lab/styles.json          注册表

脚本（本地，免费）：styles.py、transcribe_words.py、transcribe_cloud_ivrit.py（付费，可选）、cut_silences.py、verify_cut.py、word_edges.py、build_reference_library.py。页面：assets/board-template.html、assets/plan-template.html、assets/review-template.html。

阶段 A：训练风格（构建风格包）

A1. 收集参考素材

询问如何命名风格并要求提供一行描述；立即注册（styles.py add ...，状态为 training）。询问是使用品牌外观（默认）还是参考视频自己的外观。
询问参考素材的位置。视频： 用户提供允许下载的文件或链接；目标是约 20 个编辑精良且完全符合此风格的视频；少于约 12 个会导致库内容单薄（告知用户，但如果用户坚持则继续）。将它们命名为 V01.mp4 …，并在 refs/sources.md 中列出每个。它们保留在本地：从不发布、上传或放入 artifacts 中。
仅提供描述（无视频）：采访用户（感觉、背景、类型、动态、字幕、声音、禁止项），将每个形容词转化为数字，并收集几张他们喜欢的剧照或截图。跳过 A3-A4 的帧相关工作；样式板显示标记、规则和草图而不是参考帧，并且库最初为空，后续从批准的编辑中增长。

A2. 样式板（训练中最重要部分）

分析每个参考素材：使用 ffmpeg 每 0.5 秒提取一帧（或使用已安装的视频分析工具），生成联系表、测量音频响度。阅读联系表。
提出类别（字幕系统、布局、B-roll 类型、图形、转场、CTA……）；风格的自身类别优先。references/example-style-3d-paper.md 展示了一个完成的示例。
挑选 100-150 张灵感帧作为 9:16 缩略图（约 360 像素宽）放入 board/thumbs/，以及每个类别的一个主帧用于注释。
填写 board.json（模式：references/board-and-plan-spec.md）：标记（字体、从帧中提取的十六进制颜色、纹理、形状、大小、布局）以及每个类别的磁贴、一个带 3-5 个可测量标注的注释帧，以及四个“为什么”问题的草稿答案（设计、颜色、效果、动画）。
从 assets/board-template.html 构建 board.html（替换 JSON 块）并将其发布为 artifact，并将缩略图作为支持文件。用户重写“为什么”答案并按下 העתקת ההערות לבורד 将其粘贴回来。
检查点 1：停止并等待。 应用用户的备注，重新发布。在用户确认样式板正确之前，不要开始 A3；错误的样式板会训练出错误的风格。

A3. 分解

针对每个参考素材：逐字转录（transcribe_words.py，语言由用户指定或设置为 auto）以及逐帧分析，找出每个动画并记录三件事：

位置： 哪些词语触发它，触发后多长时间，哪种类型的行对应哪种场景（宣告型 vs 描述型、数字、人物、故事、点睛句）；
设计： 背景、纹理、字体配对和尺寸、颜色、线条处理、插图、位置；
逻辑： 持续帧数、距离、缓动效果、镜头运动。以帧数进行测量；切勿猜测。然后与样式板进行比对（样式板 = 什么与为什么；视频 = 何时与如何移动）；询问用户不同意的部分。将每个动画写入 animations.json（V<nn>-A<n>、开始/结束、关键帧、标题、类别、场景类型、词语、备注）。一次处理一个视频，边处理边保存；对于多个视频，可将工作分配给子代理（每个视频一个代理，使用相同的模式）。

A4. 参考素材库

python scripts/build_reference_library.py styles/<slug>/animations.json --out styles/<slug>/library 每个动画变成一个文件夹（图片、带标签的帧序列、剪辑、备注）以及 index.json。打开一些帧序列，修复 animations.json 中的错误边界，使用 --force 重新运行。

A5. 打包风格

从 references/style-skill-template.md 编写 STYLE.md 和风格技能：编号的、可测量的规则（以便计划或备注可以引用“规则 7”）；将标记映射到品牌（保留参考视频的尺寸、比例和颜色规范；记录其原始值）；每个类别包含设计、动态、位置和 2-3 个库引用；计划模式；声音配置；一个“思维方式”部分；一个空的“审阅轮次规则”部分。从 references/craft-rules.md 中的通用规则开始编写每个风格，仅记录差异。建议：将重复出现的部分（字幕、标题、演讲者布局、CTA）构建为 kit/ 中经过测试的组件包。将技能保存到 ~/.claude/skills/style-<slug>/SKILL.md，然后执行 styles.py set <slug> status=ready board_url=<board artifact URL>。告知用户风格的名称，并说明新会话将列出该风格。

阶段 B：在训练好的风格下编辑剪辑

使用可用的最强模型和最高努力。

B0. 选择风格

styles.py list。如果用户指定了某个风格，则使用该风格；否则询问用户，并提供 ready 状态的风格作为选项（如果只有一个 ready 风格：说明你将使用哪个）。如果没有 ready 风格：提供阶段 A。加载 style-<slug> 并将选择写入 plan.json，以便每轮使用相同的风格。

B1. 转录和剪辑

transcribe_words.py raw.mp4 --out words.json（希伯来语：--language he --model <ivrit-ai folder>）。
显示低置信度的词语（名称、数字、品牌）；在规划之前修复它们。
如果有多个片段的录制，则与用户一起选择镜头（--keep keep.json），然后执行 cut_silences.py raw.mp4 --words words.json --out edit_ready.mp4 --pad-ms 120（对于故意干脆利落的风格仅使用 30 毫秒）。接合处添加 15 毫秒的音频淡入淡出。
重新听取每个接合处，不使用 VAD（transcribe_words.py edit_ready.mp4 --start .. --end .. --no-vad --no-context），检查词尾（word_edges.py --at <t>），然后执行 verify_cut.py。隐藏的重复和剪辑掉尾音在此处发现，而不是由视频所有者发现。此后的所有步骤均使用 edit_ready.mp4 和 edit_ready.words.json。

B2. 编辑计划（主动展示）

将脚本拆分为节拍（每个节拍一个想法或一行）。对于每个节拍，从风格库中提供三个设计方案，按照参考视频的放置方式排列，其中一个标记为 ההמלצה שלי。每个选项：标题、类别、场景类型（פנים + כתוביות / שכבה מעל הפנים / סצנה מלאה）、具体描述、Ref V##-A##；每个节拍：解释为什么它合适（引用参考视频和规则编号）以及一个镜头提示。使用 references/craft-rules.md §1 中的五个问题（隐喻、真实事物运作、无形变有形、移动的参考、绝不重复）设计每个节拍。从 assets/plan-template.html 构建 plan.html，发布并附带一个 540p 的代理文件 clip.mp4 和选项的剧照 thumbs/。

B3. 检查点 2：人工制定计划

用户为每个节拍选择一个设计方案或自行编写，按下 העתקת התוכנית 并粘贴回来。提供计划模式作为建议：以演讲者开场；钩子是一个强有力的节拍；面对镜头宣告，用视觉效果描述；人物 → 标注；故事 → B-roll；平衡场景类型。如果用户给予完全控制权（"אתה מחליט"），则做出选择并告知用户。

B4. 构建

对于每个选定的设计方案，打开其库文件夹并记录要复制的确切设计。
资产清单，包含每个项目的来源（真实的 UI、官方标志、工具制造商自己的展示片段、用户的文件、授权音乐/SFX、可选的生成图像或 3D 模型）；展示清单；下载前询问。在 SOURCES.md 中记录每个来源。
在 HyperFrames（先加载其技能）或备用引擎中构建：一个 1080x1920 合成，使用 edit_ready.mp4 作为演讲者轨道；风格标记；首先使用风格的组件包。顺序：首先从词语文件中生成整个视频的字幕，然后按计划顺序处理每个节拍。先构建 2 个节拍，截图，与风格的参考帧进行比较，调整，然后构建其余部分。遵循 references/craft-rules.md 并检查 references/pitfalls.md。
验证（0 错误），每 0.5 秒截图一次（在密集的节拍和 CTA 处每 0.2 秒截图一次），阅读每张截图，修复。然后渲染一个草稿（低质量，带音乐）并打开审阅页面。明确说明初稿完成了 60-70%。

B5. 审阅轮次

遵循 references/review-loop.md：审阅室页面 (assets/review-template.html) 在每轮草稿之后自动打开；阅读每条备注，包括未发送的草稿；批处理所有备注 → 修复 → 每轮渲染一个草稿；**同一备注出现两次意味

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