Communitygithub.com

podcast-intro

為長期播客《Fringe Lines》建立冷開場 — 一個 35–60 秒的精華片段,包含最佳台詞、解釋性圖卡、關鍵字字幕、飛越轉場與音效,並以主題列表標題卡結尾。用於製作或修改完整單集的開頭。

podcast-intro 是什麼?

這個技能「podcast-intro」專門用於建立長期播客《Fringe Lines》的冷開場。它會從逐字稿中挖掘 7–9 個最佳片段,按照特定偏好排序(如具體數字、大膽主張、真心話等),並將其組合成一個 35–60 秒的精華片段。每個片段約 3–6 秒,交替使用全螢幕與解釋性圖卡(如統計數字、人物格、趨勢線等),並在關鍵字上加入橘色強調。最後以包含主題列表的標題卡結尾。 這個技能適用於任何需要快速、專業地建立播客開頭的開發者或內容創作者。它支援基於 JSON 配置的腳本流程,並整合了 Remotion 影片渲染引擎。使用步驟包括:挖掘片段、配置 `episode.json` 中的 `intro` 區塊、透過 `pipeline/build_episode.py` 腳本進行計畫與渲染,以及最終的品質檢查(QA)。 技能的核心優點是自動化且可自訂的流程,能確保開頭緊湊、引人入勝並保持一致風格。它還內建了音效、圖形與字幕的處理,並提供背景模糊與無背景模糊的版本。

相容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/qdevery/fringe-lines-video/tree/main/.agents/skills/podcast-intro

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

長格式播客開頭(冷開場)

此風格模仿 Greg Isenberg 的長格式開頭。其吸引人的關鍵在於:

  • 以最有力的台詞開場,不先顯示標誌。
  • 每 3–6 秒切換一次畫面。
  • 大約每隔一個片段就使用切換鏡頭: 說話者滑到左側卡片,同時右側出現一個圖形。
  • 字幕保持簡短: 1–3 個字詞,關鍵字使用橘色。
  • 以標題卡結尾: 一個顯示接下來內容的卡片。

流程由 pipeline/build_episode.py 驅動,設定檔為 work/<ep>/episode.json → intro。渲染使用 Remotion IntroV2 合成(pipeline/remotion/src/IntroV2.tsx);圖形來自 Graphics.tsx。

1. 從單集中挖掘片段(8–10 個候選,保留 7–9 個)

  • 閱讀逐字稿(work/<ep>/words-*.json,或 Descript .txt),列出能在 6 秒內獨立成句的台詞。
  • 按以下偏好順序:
    1. 一個具體數字:「付錢讓 27% 的員工離職」、「900% 的收入留存率」。
    2. 一個大膽的主張或預測:「代幣將滲透進一切」。
    3. 一個心聲或 relatable 的痛苦:「我厭倦了付訂閱費」。
    4. 一個有趣或情緒化的反應:「我會 token maxing」。
    5. 一句值得引用的結語:「超級智能無法估價」。
  • 分散到各主題: 每個章節大約一個片段,兩位主持人都要出現,至少一個笑點。
  • 排列片段順序:
    • 片段 1 是單一最強的鉤子,通常是數字或主張。
    • 交替說話者和能量。
    • 將最值得引用的台詞放在最後,緊接在標題卡之前。
  • 跳過:
    • 需要前後文的台詞(「就像我說的」、「那張圖表」);
    • 超過約 6 秒的台詞;
    • 有交叉對話的台詞。
  • 髒話: 僅在使用者能接受明確開頭時保留,並在報告中說明。

2. 設定 episode.json → intro

"title": "FRINGE LINES",
"subtitle": "2026 年 10 月 30 日",
"intro": {
  "style": "v2",
  "title": "Fringe Lines",
  "title_seconds": 4.5,
  "topics": ["早晨循環", "微軟員工人數", "建置 vs. 購買", "代幣限制", "Google vs. AI 模式", "Anthropic 的 S-1", "AI 支出"],
  "emphasis": ["27%", "leave", "900%", "retention", "sql", "agents", "tokens", "everything", "maxing"],
  "clips": [
    {"say": "microsoft just offered", "until": "employees to leave", "tag": "AI 與就業", "replace": {"27": "27%"},
     "graphic_on": "27%", "graphic": {"type": "stat", "kicker": "微軟買斷方案", "value": 27, "suffix": "%", "label": "被提供離職補償的員工比例"}},
    {"say": "tokens are going to seep", "until": "like the internet", "tag": "代幣無處不在"}
  ]
}
  • say / until: 片段的開頭和結尾幾個口語單詞,大小寫與標點符號不敏感。匹配的是單集中首次出現的內容,因此請讓 say 具有區別性(3–5 個單詞)。如果其他說話者壓過該句,匹配器會重試,僅使用一個說話者的詞語。
  • pre: 可選的 say 之前的前導秒數。
  • tag: 顯示在左上角的主題標籤及其編號。使用 1–3 個單詞。
  • replace: 字幕修正,例如數字、「sequel」→「SQL」,或 "a": "" 以隱藏某個詞。
  • graphic + graphic_on: 切換鏡頭約在口語單詞 graphic_on 之前 150 毫秒出現。
    • 可選的 graphic_off(後面的單詞)會恢復成全螢幕。
    • 若無 graphic_off,切換鏡頭會持續到片段結束。
  • 切換鏡頭數量: 為 3–5 個片段加入切換鏡頭。選擇那些包含數字、公司或產品名稱、或值得引用台詞的片段。反應與笑點片段保持全螢幕。
  • 圖形類型(與編輯短片相同):
    • stat:帶有引文和標籤的計數數字;
    • people:人物圖示網格;
    • lines:示意趨勢線;
    • quote:墨水卡片;
    • headline:帶有高光掃描的新聞風格卡片;
    • list:編號行。
    • 使用 *word* 表示橘色斜體。
  • 誠實原則: 螢幕上的數字必須與口語一致。圖表僅為示意,絕不發明數據。
  • topics: 5–7 個簡短章節名稱,用於標題卡,按單集順序排列。
  • emphasis: 12–25 個關鍵字,在字幕中以橘色顯示:數字、名稱、重點詞。
  • title_seconds: 4–5 秒。標題卡為「Fringe Lines」,使用襯線字體並以橘色斜體顯示最後一個單詞,包含日期和「本集內容」列表。

3. 在渲染前檢查計畫

~/.shorts-skill/bin/python pipeline/build_episode.py --ep <ep> --stage plan
  • 它會印出每個開場片段的標籤、長度和字幕文字。
  • 修復任何 WARN intro clip not found 警告:調整 say/until 的措辭以完全匹配逐字稿。
  • 目標總長度: 片段 35–50 秒加上 4.5 秒的標題卡。刪除或修剪超過 6 秒的片段。
  • 閱讀每一行字幕,找出聽錯的單詞並加入 replace 修正。

4. 渲染

~/.shorts-skill/bin/python pipeline/build_episode.py --ep <ep> --stage graphics   # intro clips + IntroV2 + lower-thirds
~/.shorts-skill/bin/python pipeline/build_episode.py --ep <ep> --stage final      # join intro + body, chapters, loudness
  • 在兩個指令中加入 --blur 以獲得背景模糊版本。它需要 ~/.cache/fringe-lines-video/blur/ 中的模糊攝影機畫面(參見 pipeline/bg_blur.py),並從獨立的快取寫入 <ep>-fringe-lines-blur.mp4。
  • 主體部分不需要為了開場變動而重新渲染。
  • 章節檔案會重新產生,所以所有時間戳記都會隨著開場長度而變動。
  • 音效(嗖、啵、進入標題的長嗖聲)會生成到圖形資料夾中,並由 Remotion 混音。

5. 品質檢查

F=out/episode/<ep>-fringe-lines.mp4
ffmpeg -v error -y -i $F -t 50 -vf "fps=1,scale=320:-1,tile=8x7" -frames:v 1 /tmp/intro.png

檢查:

  • 每個切換鏡頭的卡片完全顯示在畫面上,其數字與口語相符,且沒有多餘的 *。
  • 字幕顯示橘色關鍵字,且沒有字幕與說話者卡片底部邊緣重疊。
  • 標題卡按順序列出所有主題。
  • 影片和音訊長度相符(使用 ffprobe -show_entries stream=codec_type,duration)。
  • 單集音量約在 −15.5 LUFS。
  • 章節檔案以 00:00 Cold open 開頭,接著是開場長度,然後是 "Catching up"。

向使用者回報:

  • 片段列表(標籤 + 台詞);
  • 哪些片段有切換鏡頭;
  • 開場長度;
  • 任何明確的語言;
  • 任何需要驗證的數字。

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

carousel

Make a Fringe Lines image carousel (Instagram/LinkedIn, 1080x1350 PNG slides + PDF) — photo slides with big condensed caps headlines and accent words, large-type text-only slides, chart/screenshot slides, explainer-graphic slides and a follow CTA. Use when asked for a carousel, slide post, or "swipe" post from an episode or a topic.

editorial-short

Make a Fringe Lines vertical short in the "editorial" style (paper background, speaker that morphs between full-bleed / card / round PiP, explainer graphics, word-by-word serif captions, hook + end card, SFX). Use when asked to make, restyle or fix a short from an episode.

engaging-monologue

Make a 16:9 FringeLines "engaging monologue" video from a solo talking-head take — jump cuts with punch-ins, the speaker shrinking into a portrait picture-in-picture while serif kinetic text, diagrams (pyramid stack, compare, roadmap, steps, big stat) and b-roll cards build on a paper canvas, plus callout cards, lower thirds, chips, a CTA pill and a green end card, all synced word by word to the speech. Use for YouTube explainers, solo commentary, newsletter-to-video and "one idea, told well" pieces.

infographic

Make a single-image editorial infographic (1080x1350) that explains one idea at a glance — two-tone headline, one-sentence dek, a hero visual with 2–4 numbered callouts and leader lines, an optional side note, a three-column "why it matters" row with icons, byline and sources. Use for "explain X in one graphic" posts about a company move, a framework, an architecture or a trend; the PNG can also be a carousel slide.

相關技能