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Video Forge 设置向导

在智能体主机中安装或诊断 Video Forge,验证本地渲染前置条件,并选择合适的生产或规划路径。

Video Forge 设置向导 是什么?

Video Forge 设置向导(Sanidhya14321/video-forge)是一项面向 AI 智能体(如 Claude Code、Cursor 等)的技能,旨在帮助开发者快速在目标主机上安装、诊断并验证 Video Forge 的本地渲染能力。该技能支持通过 CLI 工具执行 `doctor` 命令检查依赖完整性,并通过示例文件运行简单的烟雾测试(smoke test),确保渲染管线正常工作。它适用于 Node.js 环境,需要 `npm ci`、`npm run setup:binaries` 和 `npm run build` 等步骤来准备运行时。当 shell 或浏览器不可用时,技能会提供兼容性规划路径,而不会虚假声称成功安装。整个过程无需凭证或付费服务,仅需尊重会话权限。此技能特别适合需要在本地快速搭建视频生成管道的开发者,或用于 CI/CD 环境中的前置验证。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Sanidhya14321/video-forge/tree/HEAD/skills/video-forge-setup

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文档

Video Forge 设置

定位距离此技能文件夹上方两个目录的工具包根目录。阅读安装文档了解当前主机的信息,以及主机适配了解能力差异。

使用当前安装,而不是创建另一个副本。当依赖存在时,运行 node <toolkit-root>/dist/cli.js doctor。如果缺少 Node 模块,请在该根目录中准备锁定运行时:依次执行 npm ci、npm run setup:binaries 和 npm run build,然后再次运行 doctor。尊重会话的权限。本地烟雾测试不需要任何凭证或付费服务。

验证方法是运行 run <toolkit-root>/examples/reel-smoke.json --out <new-workspace-directory> 和 inspect <new-workspace-directory>/vertical.mp4。报告实际安装的版本、发现的技能以及所有成功的检查。当所需的运行时和本地渲染正常工作时,设置才算完成,而不仅仅是在添加了市场之后。

仅在用户的工作流需要时,才安装可选的 Python 语音/转录支持。在没有 shell/浏览器访问权限的环境中,请从兼容性文档中提供规划/交接路线,而不要声称本地运行时已安装。作为设置的一部分,不要更改其他主机设置或发布内容。

Individual skills in this repo

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