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Bomx/super-video-maker-skill

端到端 AI 影片製作技能,適用於代理框架。當使用者要求使用 HeyGen 虛擬角色、Seedance 或 ByteDance B-Roll、OpenAI 影像生成與編輯、AI UGC 廣告、Remotion、HyperFrames、螢幕錄製、FFmpeg、字幕、ElevenLabs 音樂、Suno 或社交影片變體來製作、編輯、重新利用、加入字幕、配樂或匯出影片時使用。

super-video-maker-skill 是什麼?

這是一個全面的 AI 影片製作技能,專為需要將想法、腳本或現有內容轉換為專業品質影片資產的開發者與 AI 代理使用者設計。它支援多種影片格式,包括透過合成虛擬角色(HeyGen)和 B-Roll 生成的虛擬人物解說影片、使用 AI 創作者與品牌形象的用戶生成內容(UGC)廣告、以及運用 Seedance 2.5 和 GPT-Image-2 創建無旁白解說短片。此技能與多個平台無縫整合,例如 HeyGen、fal.ai(用於 Seedance)、OpenAI 影像模型、ElevenLabs 語音及音樂、Remotion 與 HyperFrames 用於動態圖形,以及 FFmpeg 用於最終匯出。其核心運作邏輯是一個分階段的生產流程,從腳本撰寫與資產產生,到最終剪輯與品質檢查,確保每個步驟(從複製到視覺效果)皆有目的,且編輯決策嚴謹地鎖定在音訊時間軸上。

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說明文件

Super Video Maker

此技能的功能

將一個影片點子、腳本、產品流程、螢幕錄製、虛擬角色需求或現有的長影片,轉化為精緻的影片資產。此技能可以產出:

  • 虛擬人物解說影片 (avatar-explainer):以證據為導向的虛擬人物影片,包含合成講者、螢幕錄製/來源收據、UI 微故事、字幕和行動呼籲。
  • UGC AI 廣告 (ugc-ai-ad):包含虛構 AI 創作者的付費社群廣告、參考影像的人物一致性、Seedance 2.5 片段、ElevenLabs 語音一致性、鉤子變體、字幕和直接回應的行動呼籲。
  • 動態拼貼解說影片 (motion-collage-explainer):無旁白、單一觀點的解說短片,由大膽的螢幕印刷剪裁拼貼靜態影像(gpt-image-2)建立,並透過 Seedance 2.5 動畫化為動態拼貼,以平靜的「深入淺出」紀錄片風格配音(參見 MOTION_COLLAGE_STYLE.md)。
  • 使用 HeyGen 的虛擬人物影片。
  • 透過 fal.ai 使用 Seedance 2.5 的 AI B-Roll。
  • 使用 OpenAI 影像模型生成或編輯的影像。
  • 包含游標/事件記錄的螢幕錄製。
  • 在 Remotion 或 HyperFrames 中的動態圖形。
  • 字幕、旁白、音樂和最終 FFmpeg 匯出。

需要時請閱讀這些檔案

  • VIDEO_COPY_PLAYBOOK.md:關於每個配方中的複製層:四行核心(一位觀眾、一個承諾、一個機制、一個下一步)、雙軌規則(語音承載論點,螢幕承載證據,兩者互不重複)、螢幕上文案技巧(動態標題、數據徽章、幽靈標題、結尾卡片優惠、字體打擊)、格式特有的架構、可信度規則,以及在第一次付費生成呼叫前運行的複製關卡。在撰寫任何腳本、鉤子、標題或行動呼籲之前閱讀它,並先閱讀其第 11 節:一份轉錄的參考配音,以擁有者認可的「樸實語調」(70 秒內零修辭手法),以及擁有者因「過於詩意、過於概念化、AI 垃圾」而拒絕的文案前後對照表。那裡有「指向測試」:如果觀眾無法指向你剛剛說的名詞,就重寫。與 copywriting-skill 技能搭配,該技能掌管一般的語音和節奏規則。
  • SPOKEN_VO_HUMANIZER.md:關於口語配音聽起來應該如何(短版腳本的 12 條規則 + 被禁止的口語 AI 跡象清單)。
  • HOOK_PLAYBOOK_ARTICLE_SPRINT.md:關於鉤子家族、角度先於複製的規則,以及循環計算。
  • recipes/README.md 和 tools/video_recipes.py:關於機器可讀的影片配方(列出、比對、規劃、驗證)。
  • REFERENCE.md:關於提供者能力和路由決策。
  • FFMPEG_PLAYBOOK.md:關於確切的 FFmpeg 配方。
  • WORKFLOW_EXAMPLES.md:完整的生產範例。
  • REMOTION_VIDEO_GUIDE.md:關於 Remotion 動態設計規則。
  • TABLETOP_EXPLAINER_PLAYBOOK.md + workflows/tabletop-levels-explainer/:關於建立分層的「X 的等級」解說短片(虛構講者 + 首尾幀工藝 B-Roll + 節拍鎖定的開關組裝)。
  • LIVING_CANVAS_PLAYBOOK.md + workflows/living-canvas-explainer/:關於精品級的單畫布 SaaS 發布/解說影片:在一個連續畫布上的元素級節奏(0-3 次硬剪輯)、與配音單詞鎖定的攝影機編排(覆蓋持續的 UI 卡片)、因果物理 + 佈局重排 + 轉換鏈條、以情感配音和喜劇節奏開場的故事、三頻音樂,以及節拍鎖定的音效匯流排。在任何「讓它感覺像頂級動畫工作室」的請求之前閱讀它——每個持續時間、縮放因子和彈簧常數都已指定。
  • HYPERREALISTIC_IMAGE_SOP.md:關於將參考影像轉換為逼真、非 AI 外觀的 UGC 創作者提示的 12 部分框架。在生成任何創作者靜態影像或超逼真角色之前閱讀它。
  • MOTION_COLLAGE_STYLE.md:關於 motion-collage-explainer 配方:如何使用 gpt-image-2 建立大膽的螢幕印刷剪裁拼貼靜態影像,使用 Seedance 2.5 將其動畫化為動態拼貼,並以平靜的「深入淺出」紀錄片解說聲音配音。在製作任何無旁白拼貼/成語/概念解說短片之前閱讀它。
  • REVIEW_VIDEO_PLAYBOOK.md + commands/review-video.md:關於 review-conquest-compilation 配方 (/review-video):一個無旁白的配音蒙太奇,使用真實、經過驗證的競爭對手評論,針對「<競爭對手> 評論」關鍵字,指出重複出現的抱怨,將使用者自己的業務定位為替代方案,然後附加使用者自己的推薦短片。在製作任何競爭對手評論/比較/征服影片之前閱讀它。結尾的業務是一個變數——切勿硬編碼特定公司。

操作規則

  1. 執行分階段的流程,而非隨機的工具呼叫。 使用:接收 -> 腳本/鏡頭清單 -> 資產 -> 組裝 -> FFmpeg 完成 -> 品質檢查 -> 匯出。 1a. 文案是生產關卡,而非裝飾品。 在第一次 TTS 呼叫、片段生成或時間軸建立之前,從 VIDEO_COPY_PLAYBOOK.md 撰寫四行核心(一位觀眾、一個承諾、一個機制、一個下一步),選擇角度,並執行其文案檢查清單。語音和螢幕必須永遠不承載相同的句子:靜音影片,故事仍應可追蹤;空白螢幕,論點仍應成立。此順序並非風格問題。在鎖定配音的格式中,腳本就是時間軸,因此在建立後更改腳本會重新鎖定每個幀編號。
  2. 在第一次付費呼叫前確認付費生成。 顯示計劃的提供者、片段/影像數量、持續時間、解析度和可能的成本驅動因素。
  3. 優先使用技能本地工具。 在求助於專案根目錄腳本之前,優先使用 tools/ 中的檔案。
  4. 每個工具應輸出 RESULT: {...}。 將該 JSON 解析為事實來源。
  5. 維護工作狀態。 將每次執行放入 tmp/video_jobs/<job_id>/,包含 job_state.json、輸入、中間檔案和最終匯出。
  6. 在品質檢查通過之前不要刪除中間資產。 失敗的影片工作,當原始片段仍然存在時更容易修復。
  7. 絕不提交機密或用戶會話。 不要發布 .env、cookies、生成的錄製、私人虛擬角色或下載的用戶影片。
  8. 讓錯誤對使用者友善。 對終端用戶隱藏原始堆疊追蹤,但保存詳細日誌以供除錯。
  9. 預設為故事優先的影片。 不要製作單純的新聞幻燈片。使用:鉤子 -> 透明虛擬角色介紹 -> 新聞節拍 -> 具體故事/範例 -> 來源證明 -> 行動步驟。 9a. 使用 avatar-explainer 作為預設配方名稱,用於結合 HeyGen 虛擬角色配音、螢幕錄製/來源收據、UI 微故事、B-Roll、字幕和行動呼籲的格式。
  10. 透過虛擬角色自己的語音揭露合成講者。 在鉤子之後立即將「快速備註,這是 <姓名> 的數位虛擬角色」這句台詞嵌入腳本。不要預先加上靜態的免責聲明卡片。如果揭露資訊在音訊中遺失,則在前約 4 秒內,在左上角使用一個小的透明圓角矩形 PNG 徽章(Pillow 渲染:深海軍藍填充 #0A1228,Alpha 96%,2px 品牌橙色 #FF6B2C 邊框,16px 強調點,白色無襯線體「<姓名> 的數位虛擬角色」,22px 圓角半徑,距離每個邊緣 50px)。永遠不要在底部頻段使用厚重的 drawbox 下方三分之一——它會與置中字幕衝突。始終在結束卡片上包含一個永久頁尾行:「<姓名> 的數位虛擬角色。<網域>」。
  11. 故意匹配 HeyGen 虛擬角色和語音。 虛擬角色和語音是獨立的 ID。如果沒有明確提供語音,首先嘗試將語音名稱匹配到選定的虛擬角色名稱,然後才回退。
  12. 螢幕錄製應看起來像調查,而非滾動的桌布。 瀏覽器證明應顯示代理正在驗證聲明:打開來源、跳到標題、突出顯示確切詞組、使用頁面內搜尋查找功能名稱、滾動到相關段落、切換標籤頁以佐證報導、並放大證據。避免靜態頁面、隨機漫遊、重複的英雄裁剪、廣告、CAPTCHA、Cookie 模態框以及不揭示新資訊的緩慢滾動。
  13. 使用 B-Roll 作為視覺解釋,而非裝飾。 對於每個句子,問:「這個想法改變了什麼表面?」不要將名詞與通用圖像匹配(「創辦人」-> 使用筆記型電腦的人)。顯示變革發生的環境:Google 文件、日曆、SERP、分析儀表板、Slack 聊天串、CMS 編輯器、瀏覽器標籤頁,或具有前/動作/後狀態的產品 UI。避免複製任何現有 YouTube 頻道的風格;使用原創的現代社論動態、UI 微故事、來源收據和清晰的註釋。
  14. 將每個視覺效果鎖定到配音的節拍。 始終使用 Whisper 轉錄虛擬角色音訊(逐字時間戳),並將每個螢幕變化、B-Roll 剪輯、字幕和下方三分之一固定到單詞實際出現的秒數。絕不要根據假定的時間覆蓋視覺效果。
  15. 檢測 HeyGen 腳本重複。 某些 HeyGen 渲染會意外重複腳本。下載後,比較 Whisper 片段並在合成前將主軌修剪到第一個唯一傳遞。
  16. 建立具有非碰撞區域和無邊框子母畫面的視覺層級。 鉤子節拍時虛擬角色全螢幕。對於其他每個節拍,使用子母畫面:無邊框、24px 圓角、軟陰影——絕不要使用彩色硬邊框。實作方式:每個工作一次,Pillow 渲染 pip_mask.png(圓角矩形 Alpha 遮罩)和 pip_shadow.png(模糊的暗色形狀);FFmpeg 使用 chromakey -> scale -> alphamerge 來圓角化虛擬角色的角落,然後在偏移 +4, +16 下合成陰影。在 1920x1080 主軌上預設大小為 492x276。子母畫面的角落會根據字幕對齊方式調整: 如果字幕是底部居中(預設),將子母畫面放在右上角,位於 x=W-pip_w-50, y=50。永遠不要將子母畫面放在與字幕相同的頻段中,並在結束行動呼籲尾部完全隱藏子母畫面,以便回顧卡片擁有整個畫面。跳過靜態標題卡片;直接在虛擬角色全螢幕上開啟。在結尾保留一個回顧卡片,包含行動步驟和永久的揭露頁尾。
  17. 將卡拉 OK 風格字幕燒錄在底部並居中。 粗體大寫 Arial Black,約 64px,2-3 字詞組,活動單詞以黃色突出顯示,白色投影 + 5px 輪廓。ASS 樣式:Alignment=2(底部居中),相等的 MarginL=MarginR=80,MarginV=90。從應用主軌偏移後的 Whisper 單詞 JSON 生成。不要預設為左下角——左對齊字幕看起來不專業,並會與揭露覆蓋層衝突。
  18. 將主音訊標準化到響度 I=-16:TP=-1.5:LRA=11,以便上傳在 YouTube、LinkedIn、X 和播客中符合廣播安全標準。
  19. 預設使用 fal.ai 作為 Seedance 2.5。 tools/fal_seedance_video.py 預設目標為 2.5,除非你傳遞 --seedance-version 2.0 或設置 SEEDANCE_VERSION=2.0。此帳戶有權使用 2.5 且已驗證可用(2026-08-09),因此將 2.5 片段視為正常結果,而非期望結果。三個固定規則:(i) fal_client 必須安裝在執行工具的直譯器中(python3 -m pip install fal-client),否則每個 Seedance 呼叫在到達 fal 之前就會因 ModuleNotFoundError 而失敗;(ii) 永遠不要移除工具的預留保護,因為 fal 對一個無權限的 2.5 請求回應的是 HTTP 200 及其範例片段,而非錯誤,而自動回退到 2.0 是防止庫存素材進入已完成影片的唯一方法;(iii) 在聲稱片段來自 2.5 之前,始終檢查 RESULT 負載中的 fell_back——true 現在表示存取權已過期,值得揭露而不是出貨。2.5 是較昂貴的版本(720p 約 $0.4730/s,而 2.0 標準版為 $0.3024/s,2.0 快速版為 $0.2419/s),因此將其用於承載影片的鏡頭,並對填充節拍使用 --fast。--fast 和 --mini 將呼叫固定到 2.0,這是唯一具有蒸餾層級的版本。當 fal Seedance 被限制或額度不足時,按此順序回退:(a) 僅當 REPLICATE_API_TOKEN 已配置且 fal 不可用時,才使用 Replicate Seedance;(b) 直接解釋該節拍的實際來源截圖、UI 模型、庫存素材或排版卡片;(c) OpenAI gpt-image-2 靜態影像,使用 quality=high,原生 16:9 (2048x1152) + FFmpeg Ken Burns 效果,使用縮放填充/裁剪;(d) 僅當 local_explainer_broll.py 能夠渲染實際的 UI/事件/狀態變化時才使用。絕不回退到抽象的暗黑宇宙、發光、漂浮或象徵性的「AI」圖像。
  20. 透過 video_id 恢復長時間運行的 HeyGen 工作,而不是重新生成。 如果本地輪詢超時,查詢現有的 HeyGen 工作並在完成時下載,以避免重複扣款。
  21. 永遠不要在長的節拍內循環播放 B-Roll。 如果與 Whisper 對齊的節拍比片段長,則要麼 (a) 為後半部分生成補充的 B-Roll,(b) 對於最多約 2 秒的溢出,使用 tpad=stop_mode=clone:stop_duration=N 保持最後一幀,或 (c) 與 Ken Burns 靜態影像交叉剪輯。可見的循環跳動比短暫保持的幀更令人迷失方向。
  22. 根據節拍目的而不是提示創意來選擇 B-Roll。始終優先選擇真實素材而非生成素材。 B-Roll 的決定取決於配音在該時刻的作用,而不是什麼「生成起來很酷」。使用此路由:
    • 新聞節拍(「這是改變的地方」): 公告的真實截圖(官方部落格、產品頁面、發布貼文)→ Ken Burns。勝過任何生成的渲染。
    • 來源證明: 代理操作的瀏覽器錄像或證明頁面的真實截圖。永遠不要用生成的 B-Roll 取代它。
    • 故事/範例(「一位創辦人正在做 X」): 真實人物正在做該事的真實庫存素材(Pexels/Pixabay)> 社論照片 + Ken Burns > 僅作為最後手段才生成。
    • 概念/隱喻: 相對於抽象的象徵性渲染,優先選擇排版「引文」卡片或單一真實物體照片。
    • 總和/動能(「每個人都在談論」): Techmeme/Trends/HN 的截圖加上 Ken Burns,或桌子上報紙頭條的照片,而不是「數據星座」渲染。
    • 行動步驟: 真實的 UI 截圖,帶有"...

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