CarVendors 影片工作室 v4 是做什麼的？

與使用者以簡短、簡單的孟加拉語溝通。影片中的所有內容皆為英式英語。 $CS = 此技能資料夾（Mac：~/.claude/skills/carvendors-studio，Windows：%USERPROFILE%\.claude\skills\carvendors-studio）。 $PY = 此技能的 Python 環境：Mac ~/.cache/carvendors-studio/venv/bin/python，Windows %USERPROFILE%\.cache\carvendors-studio\venv\Scripts\python.exe（由安裝程序建立，包含 numpy + scipy）。

0. 永不改變的規則

禁止虛構事實。 價格、里程數、引擎、年份、「新到貨」、「已售出」、貸款、油耗、車牌僅在有證據時提及。舊 TikTok 文字與留言不構成證據。
真實保持真實。 僅使用真實的影片素材與展示間照片；不允許 AI 生成的車輛、人物、展示間或標誌。
品牌： CarVendors.co.uk 是主要品牌；經銷商夥伴「B&F Cars」為次要品牌。CarVendors 幫助人們尋找/聯繫車輛；它並不直接銷售車輛。兩者皆為我們的公司。
完整影片、平衡長度： 保留原始來源的整個順序（無場景剪斷）。加入一個掛鉤與一個片尾。總長度 ≈ 原始影片 + 3-7 秒。僅修剪黑色、凍結或重複的幀。
低成本設計： 使用快速通道（batch.py + build.py）。不要手動撰寫合成 HTML，不要重新分析掛鉤（共用目錄已包含），每部影片只看一張聯絡表。僅在遇到障礙時提問。
永不列印或複製 API 金鑰（~/.config/video-studio/.env）。永遠不要覆蓋匯出的檔案（使用 _v2、_v3… 避免覆蓋）。
不確定某個檔案位置或使用者意圖時 → 執行 $PY $CS/tools/paths.py show 並檢查 CarVendors Drive 資料夾（paths.py get carvendors——它包含所有上下文：來源、標誌、展示間照片、橫幅、客戶評價、文字樣式預覽），然後提出一個簡短的問題。

1. 檔案位置（自動偵測，Mac + Windows）

$PY $CS/tools/paths.py show 會找出本機的 Google Drive「我的雲端硬碟」路徑，並讀取團隊設定檔 My Drive/Projects/CarVendors/_studio/config.json（路徑相對於「我的雲端硬碟」+ 團隊預設值）。當 Drive 運作時無需額外設定。單機覆寫：paths.py set <key> <path> / paths.py drive <My Drive path>。金鑰：car_sources（資料夾 1-200，內含 video.mp4、comments.txt，有時有 Voice/）、hooks、bgm、sfx、 fonts、logos、showroom_pics、text_refs、outros、exports（已完成的影片，待上傳）、studio （共用目錄與記錄檔）、projects_root（本地工作資料夾，~/Projects/videos）。

2. 批量循環（預設模式）

$PY $CS/tools/batch.py plan 1-20      # 建立工作目錄 ~/Projects/videos/bnf-vNNN + 草稿 job.json + 聯絡表 + 文字框
  → 對於每部影片：檢視 work/qa/contact.jpg、編輯 job.json（§3）、設定 "ready": true
$PY $CS/tools/batch.py render 1-20    # 建構並渲染每一個準備就緒的工作，匯出至 Drive，並寫入掛鉤記錄檔
$PY $CS/tools/batch.py status 1-200

手動處理單部影片：$PY $CS/tools/build.py <job.json>（僅檢查）→ 可選 npx hyperframes snapshot <job>/work/hf --at <t> → build.py <job.json> --render。以 10-20 部為一批次工作；每批次完成後先檢視幀輸出表（output/*_frames.jpg），再進行下一批。

3. 每部影片需決定的項目（唯一的人工智慧工作）

根據聯絡表 + source_info + job.json 中的 text_hint：

slug：簡短的型號名稱，例如 mitsubishi-asx。
文字外觀：嚴格遵循 references/text-style.md（text_refs 中的預覽圖片）：白色 Montserrat Black 文字，僅一個重點色 = 品牌紅色 #E8202A 的藥丸/標籤，白色卡片搭配深灰色文字，綠色僅用於小圓點/勾選標記，Logo 清晰置中於頂部。絕不使用深灰/黑色方塊、藥丸或徽章覆蓋在影片畫面上。
舊文字（每個 text_hint 框，src = 來源像素座標，canvas = 1080x1920 像素），最便宜且最佳選項：保留（無害、可讀、符合品牌形象，例如單純的型號名稱）→ 覆蓋使用 covers[]（text-cover，樣式 card = 白色卡片+紅色爆點標籤，置於 canvas 座標，一定要加上一行，例如爆點「FEATURED」+「Spotted at B&F Cars」）當文字出現價格、「TikTok」、其他商家、粗魯或未經證實的聲明時 → 移除（remove[] = src 框，使用 inpaint）僅當覆蓋會遮擋到車輛時。永遠不要使用空的覆蓋。
疊加文字（0-3 個，僅在重點節拍，絕不覆蓋在車輛的臉部、標誌或輪胎上）：label-card 放在第一個鏡頭 · punch-text（「Iconic Abarth / [風格]」、「Perfect for / [城市駕駛]」、「Sporty / [內裝]」）放在細節或內裝鏡頭 · hero-model（大標「ABARTH / 595」）當天空區域空白時 · detail-line「In the / details.」放在特寫鏡頭。藥丸背景永遠是品牌紅色。在白色雲朵 / 明亮的擋風玻璃上：移動文字或使用 lineBg 0.35-0.5（柔和光暈，無矩形框）。時間以從主影片開始的秒數計算。
掛鉤：保留 "auto"（最少使用的掛鉤，過去 N 次編輯中未使用過）。"car_hook": true 代表使用 Car Hooks 資料夾中的掛鉤。指定掛鉤：{"file": "Car Hooks/Car Flip.mp4", "in": 0, "out": 3.2}——保留整個動作，僅剪除效果結束後的空白時間。transition：cut（預設）· whip · flash · zoom——僅選一個。
配音：僅在 ready_voiceover 存在且使用者要求時使用；先轉錄並檢查事實。其他所有項目（Logo 徽章、音樂、片尾、色彩調整）皆使用團隊預設值；僅在有理由時才覆寫。

完整欄位列表：參見 tools/build.py 的 docstring。範例：examples/job-v002.json。

4. 共用掛鉤、片尾、音樂（透過 Drive 在所有電腦上同步）

$PY $CS/tools/hooks.py list|stats|pick <id>|sheet <name>|scan——所有掛鉤的目錄（長度、動作高點、建議 in/out、預覽條）以及來自 _studio/ledger/*.json 的使用次數統計。新增掛鉤後執行 scan。
片尾：將團隊片尾影片放入 outros 資料夾，並在 _studio/config.json 的 defaults.outro_video 中指定；每個新建構將使用它。在此之前：使用真實展示間照片片尾（defaults.outro_photo）。
音樂：設定檔中的 defaults.music 列表（庫存曲目，已檢查授權，貼文中附註版權資訊）。 Logo：defaults.logo（logo-badge、clean 樣式、頂部置中——參考外觀）。

5. 確認影片完成前

build.py 會報告 hyperframes check——必須顯示「檢查通過」（使用 position 或 lineBg 修正對比問題）。檢視幀輸出表：舊文字已移除或覆蓋、文字未遮擋車輛、Logo 清晰可讀、掛鉤到主影片的切換乾淨。以孟加拉語回報：輸出檔案路徑、使用的掛鉤、哪些文字被覆蓋/移除、任何阻礙。當被要求時，提供英式英語的貼文文案（包含 NCS 曲目的音樂版權資訊）。

6. 僅在需要時進一步閱讀

references/text-style.md——文字外觀的終極指南（色板、字體、七種元素、擺放位置）。在放置疊加文字前閱讀。
references/components.md——每個元件的變數說明（label-card、punch-text、text-cover、logo-badge、 hero-model、detail-line、shape-text、verified-feature、caption-line、localized-contrast、outro-real-showroom）。
references/design.md——完整設計系統、顏色、字體預設（PUNCH / CINEMATIC）、舊文字處理階梯、人類編輯風格、色彩分級、品牌/聲明規則。
references/audio.md——配音（ElevenLabs tools/tts.py，每部影片選擇模型，預先核准用於此工作）、音樂/SFX、音量。references/quality.md——品質門檻與歷史記錄。
全新廣告（故事 + AI 場景 + 配音）：先與使用者規劃；遵循相同規則，使用 build.py 進行組裝。

CarVendors 影片工作室 v4