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TasteForge 影片

用於以檔案驅動的多模態影像、影片和 3D 資產探索;品味訪談;萃取或應用工作流程;風格包驗證;可編輯的 EDL/FCPXML 匯出;來源稽核;以及在供應商生成前必須強制關閉的離線規劃。

TasteForge 影片 是什麼?

TasteForge 影片將「讓它像這個參考一樣」轉化為可重複、可檢驗的工作流程:訪談品味、將其萃取為結構化的風格包、驗證該包、將其測量的節奏和外觀應用於本地媒體,並匯出可編輯的時間軸。其規範實作是封裝在 ECC 倉庫中的 `tasteforge` Python 套件,透過 `python3 -m tasteforge` CLI 提供指令,如 `provenance`、`inspect`、`validate`、`interview`、`distill`、`apply`、`export` 和 `multimodal`。此技能的核心在於其嚴格的邊界:所有操作均為本地、確定性且離線的——任何需要即時生成模型(如 Fal)呼叫的情況都必須強制關閉,絕不執行。此技能支援 DaVinci Resolve、Premiere 和 Final Cut Pro 等平台,透過匯出 CMX3600 EDL 和 FCPXML 1.9 格式,確保從品味訪談到最終可編輯時間軸的完整可審計軌跡。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/tasteforge-video

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說明文件

TasteForge 影片 是做什麼的?

若需完整的獨立創意管線,請先使用 taste-distillation,再使用 taste-application。這些 ECC 技能會直接附帶其 Python 腳本:測量參考資料、生成或傳遞現有鏡次、分級、剪輯、合成、驗證,並交接給 Blender 和 Resolve。該流程不需要單獨的影片儲存庫。本技能記錄了 ECC 封裝的離線引擎及其嚴格的證據合約。

TasteForge 將「讓它像這個參考一樣」轉化為可重複、可檢驗的工作流程:訪談品味、將其萃取為結構化的風格包、驗證該包、將其測量的節奏和外觀應用於本地媒體,並匯出可編輯的時間軸。規範實作是 ECC 中 skills/taste-application/scripts/tasteforge/ 目錄下附帶的 tasteforge 套件。Ito-Markets/ito-video 是使用此封裝 ECC 引擎的範例專案。

使用時機

  • 使用者要求在製作任何素材之前 進行影片品味訪談(「問我關於外觀的想法」、「訪談我的美學方向」)。
  • 使用者想要將美學 萃取成結構化約束——一個可重複使用的風格包,而非模糊感覺(「將這些參考轉換成一個包」)。
  • 使用者想要 驗證一個風格包(中繼資料是否完整、符合架構、節奏是否已測量、規格是否已萃取?)。
  • 使用者想要 將風格包應用於本地素材——根據包的測量節奏,在本地片段上確定性地規劃剪輯。
  • 使用者想要 匯出 EDL/FCPXML——一個可編輯、影格精確的交接檔,供 DaVinci Resolve / Premiere / Final Cut 使用。
  • 使用者要求進行 生成媒體的來源稽核——此包、規格或剪輯從何而來;哪些是本地測量的,哪些是由供應商生成的;哪些是試運行的。
  • 使用者要求 探索或規劃以檔案驅動的多模態影像、影片或 3D 資產輸出,使用本地參考檔案,包括獨立清單、以主體為錨點的電腦視覺效果或 Resolve 特效配方。
  • 使用者提及 TasteForge、風格包、flashethereal、品味萃取、節奏/韻律規劃、多模態探索、萃取/應用工作流程或影片品味訪談。

本地確定性操作 vs 供應商生成

這個邊界是此相容性技能的核心。其操作是 本地、確定性且離線的:

操作確定性?ECC 可以執行
品味訪談 → 設定檔是 (離線)是
包檢查 / 根據架構驗證是是
萃取設定檔 (+ 測量基礎) → 規格是 (試運行語意)是
將包節奏應用於本地媒體 → 報告 + 時間軸是是
匯出 EDL (CMX3600) / FCPXML 1.9是是
來源 / 血統報告是是
靜止影像的視覺模型萃取供應商生成否
參考轉影片、圖片轉 3D、託管合成供應商生成否

供應商生成必須在 ECC 中強制關閉。 任何即時 Fal(或其他供應商)呼叫——生成鏡頭、製造道具網格、託管 VLM 萃取——都需要在單獨的、經過明確授權的執行通道中進行,並附帶其自身的審查。在此相容性通道中,ECC 絕不呼叫 Fal,絕不讀取任何 API 金鑰或其他憑證(包括 FAL_KEY),不上傳任何媒體,也不改變任何供應商帳戶狀態。當請求需要供應商生成時,請明確說明該邊界,執行本地部分(訪談、包驗證、規劃、匯出),然後停止。

絕不聲稱 Fal 工作流程已儲存。 對 Fal 端點、模型 ID 或試運行 URL(它們出現在包中繼資料中)的本地參考僅為 參考用途:它絕不代表供應商端的工作流程已儲存、已持久化或已獲得執行授權。任何離線產生的內容都帶有試運行 (dry-run/dry_run) 語意——請說「試運行規格」或「確定性計劃」,絕不要說「由模型生成」。

規範實作

  • 倉庫:affaan-m/ECC;Python 發行版 ecc-tasteforge,套件目錄 skills/taste-application/scripts/tasteforge/。從解壓縮的 ECC 套件中使用 python3 -m pip install ./skills/taste-application/scripts 安裝。範例專案 Ito-Markets/ito-video 固定了一個特定的 ECC 提交。
  • CLI:python3 -m tasteforge <command> — provenance、inspect、validate、interview、distill、apply、export、multimodal。--live 標誌會以代碼 2 退出並拒絕。
  • 架構即合約:品味設定檔、包清單、分級、節奏、規格、時間軸事件、應用報告(provider 被列舉鎖定為 "none";dry_run 為 true)。
  • 復原的來源血統和刻意排除的項目位於倉庫的 skills/taste-application/SOURCE.md 中。執行 python3 -m tasteforge provenance 以取得機器可讀版本。

使用已安裝的 ECC 引擎執行本地確定性指令並解讀其 JSON。如果引擎缺失,請安裝已封裝的引擎;不要內聯重新建構其邏輯。taste.resolve 是 tasteforge.resolve 的相容性導入,因此創意腳本和範例專案共享一個經過驗證的 Resolve 轉接器。

python3 -m tasteforge CLI 使用已安裝的 ecc-tasteforge 發行版。獨立的 taste-distillation 和 taste-application 腳本附帶在 ECC 的選擇性媒體生成模組中,並包含其自身的 Python 依賴項。這兩個路徑都不需要發佈使用者的倉庫或媒體。

在恢復已儲存的檢出之前,請記錄其提交,並檢查本地分支和工作樹以進行後續的實作修復。執行規範套件的測試和 python3 -m tasteforge apply --help;ECC 的文字和固定測試並不能證明所選的 Python 檢出實作了此合約。

串聯創意技能

階段擁有者可審查的結果
創意方向taste命名類型、參考觀察、選擇的外觀和避免清單
萃取與規劃tasteforge-video測量證據、獨立的類型規格、試運行清單和節奏計劃
編輯與特效video-editing,搭配所選的渲染器,如 Remotion、Manim 或 Fusion應用的素材、實際的軌道、可編輯的特效和時間軸
可選的生成資產或語音fal-ai-media 或所選的音訊工作流程,在其自身的授權下供應商收據和檢查過的輸出
交付編輯工作流程,然後在需要時使用 content-engine審查過的精確匯出和發佈副本

僅使用專案所需的階段。taste 技能的歷史 angelcore/cloud-trance 調色板和節拍語法是可選的創意範例;它們不得覆蓋當前的簡報或合併不同的編號類型。請為每個類型使用其實際參考資料來決定其方向,包括 3D Cyber Glitch 和 Fluid Sketch。TasteForge 不會取代這些技能,也不需要每個渲染器。將 3D 材質、幾何體、線框行爲、運動和構圖明確保留在類型簽名中。3D 請求清單是資產的計劃;它不是網格。主體描點描述符指定了追蹤需求;它不是主體已被檢測或追蹤的證據。在聲明電腦視覺特效已可靠應用之前,請檢查實際的軌道、軌道遺失行爲和渲染過的主體影格。

工作流程

  1. 訪談 (interview):收集關於外觀軸線的答案——調色板、顆粒、燈光、焦距、攝影機運動、主體構圖、分級、情緒形容詞、避免清單——以及單獨的內容簡報。保持外觀和內容分離;將它們合併是典型的失敗。
  2. 萃取 (distill):將設定檔離線映射到規格架構上,當提供包時,嵌入該包的測量基礎(黑/白點、對比度、每個區域的色彩、調色板、剪輯節奏)。結果是試運行規格:確定性,provider 為 "none"。
  3. 驗證 (validate / inspect):根據其架構檢查包;報告錯誤與警告(在僅中繼資料的包中缺少靜止影像是警告,不是錯誤)。
  4. 應用 (apply):根據包的測量節奏(基於種子、確定性)在使用者的本地片段上規劃鏡頭時長;產生應用報告和影格精確的時間軸事件。
  5. 匯出 (export):寫入 CMX3600 EDL + FCPXML 1.9,使用有理數、NTSC 安全時間,以供匯入真正的非線性編輯系統。
  6. 稽核 (provenance):報告血統——復原的來源摘要、生成歷史、固定測試來源、供應商參考作為僅指針記錄。

應用無重複片段的真實素材

當簡報要求不重複使用片段時,請使用支援 apply --no-repeat --fps 的規範檢出,並明確設定輸出影格率。如果這些標誌不存在,請報告實作差距,而不是默默地使用舊的循環選擇。嚴格模式在清單順序中,每個標準化的來源路徑最多使用一次,並拒絕不足或太短的來源。準備足夠多的已審查挑選片段以填滿節奏計劃。這是來源層級的唯一性,並非支援來自同一段錄影的不同入點/出點範圍。

應用報告是一個剪輯計劃。它不會執行視覺鏡次排名、分級素材、套用 LUT、渲染疊加層或匯入 Resolve 專案。保持包的測量參考節奏與輸出影格率分開。

匯出 CLI 期望 {"clips": [...]}。在匯出之前,將應用程式的 timeline_events 包裝在 clips 下,並傳遞與應用程式所用相同的 --fps;匯出的預設影格率不得重新調整計劃。在將時間軸交給編輯工作流程之前,請檢查發出的事件計數、總影格數、唯一來源和媒體連結。

當該工作流程在非線性編輯系統中套用重疊特效時,請分配相容的軌道,並讀回每個請求的開始、結束和持續時間。僅靠返回的項目或成功的附加呼叫並不能證明每個排定的特效都已放置;在渲染之前,拒絕遺失、移位或截斷的放置。

檔案驅動的多模態合約

當本地參考必須驅動影像、影片和 3D 資產輸出的試運行生成計劃,同時保持類型分離時,請使用此路徑:

python3 -m tasteforge multimodal --config workflow.json --out-dir out/multimodal

該設定檔命名編號類型和本地證據檔案。保持這些候選類型彼此不同,而不是將它們混合成一種通用美學:

  1. Flash Ethereal
  2. 3D Cyber Glitch
  3. Fluid Sketch

該指令使用 ffprobe/ffmpeg 測量本地參考資料,並為每個類型輸出一個風格規格、單獨的影像、影片和 3D 資產清單、來源資訊,以及一個 Resolve 特效配方。特效排程必須基於非週期性的種子。電腦視覺特效需要一個真實的主體錨點,其精確的遺失軌道政策為 disable_effect_until_track_recovers;continue_without_anchor 和所有其他政策都必須強制關閉。每個特效都帶有放置限制,以保護臉部和可讀文字,並防止裝飾性角落網格取代全影格 3D 作品。

返回的收據是套裝的邊界。它透過相對路徑、位元組大小、SHA-256、類型、模態、provider_execution:false 以及精確的參考/時間來源,綁定每個發出的證據工件。收據要求 provider_calls:0 作為精確整數(JSON 布林值 false 無效)、provider_execution:false 和 dry_run:true。每個類型規格也要求明確的 dry_run:true。Resolve 特效配方要求相同的精確整數 provider_calls:0、provider_execution:false 和 dry_run:true。每個模態清單和每個巢狀請求都必須包含全部四個精確的強制關閉欄位:整數 provider_calls:0、provider_execution:false、dry_run:true 和 submit:false;每個請求還需要 provider_call_mode:"disabled"。遺失欄位即為拒絕,而非預設值,並且 dry_run:false 必須在寫入輸出之前被拒絕。

在時間軸、證據、探測和來源持續時間資料中,將布林值視為無效數字。每個此類數值都必須是有限實數:拒絕 true、false、NaN、無窮大、負事件開始、非正持續時間、超出範圍的證據時間以及結束時間超出宣告的有限正時間軸的事件。整個檔案的證據使用明確的整個檔案時間基礎,且絕不發明時間戳記。

收據參考是持續時間的權威。每個經過驗證的參考持續時間都應以其引用的 SHA-256 為鍵;同一摘要的重複出現必須在持續時間上一致,否則套裝無效。每個特效證據 source_duration 和每個主體錨點 source_duration 都必須等於該摘要的驗證收據持續時間,而不僅僅是包含其引用的時間。探測持續時間和所有探測測量必須描述用於位元組計數和 SHA-256 的相同穩定位元組。如果來源在探測期間發生變異,或在仍然可用時重新雜湊產生不同結果,則必須強制關閉,而不是發出或接受收據。

始終在建立後執行套裝驗證。遺失的影像、影片或 3D 資產清單必須強制關閉。泛化或重複的類型、定期排程、無錨點的電腦視覺特效、遺失的放置限制、提供者執行標誌、未綁定的輸出檔案、位元組大小漂移或 SHA-256 篡改都必須強制關閉。拒絕作為符號連結的輸出路徑、中間產物或工件,並拒絕特殊檔案(包括 FIFO 和裝置);輸出必須是真實目錄樹下的常規檔案。如果本地 ffmpeg 或 ffprobe 不可用,CLI 必須在沒有 Python 回溯的情況下返回其有界、非零的本地媒體處理錯誤。不要透過刪除證據或削弱驗證來修復失敗的收據。

範例會話

# 安裝 ECC 引擎後;以下路徑是您的專案輸入
python3 -m tasteforge validate stylepacks/flashethereal
python3 -m tasteforge interview --answers answers.json --genre flashetherea

…

[為翻譯而截斷]

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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