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HiveControlAgents/iris

逐幀審查 AI 生成的影片(Shorts、Reels、TikTok),精準指出缺陷與時間點,建議需重拍的場景,並從中學習以供後續影片參考。

iris 是什麼?

IRIS 是一款專為 AI 生成影片(如 Shorts、Reels、TikTok)設計的審查工具。它能逐幀分析影片,精確定位缺陷(如物體消失、變形、音畫不同步等),並區分問題是隨機抽樣波動還是系統性管線問題。IRIS 支援透過 CLI 腳本 `inspecionar.py` 進行初步檢查,輸出測量數據與聯繫表,並可整合語音腳本與參考錄音進行比對。審查結果會產出 JSON 與人類可讀的 Markdown 報告,包含分數、問題列表、需重拍的場景(最多 3 場)以及學到的教訓。它還維護一個歷史記錄 (`historico.json`),用於模式識別與持續改善,最多儲存 40 條教訓與最近 30 部影片。此工具可在 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 代理平台上執行,只需提供影片檔案與選擇性的腳本或語音參考即可。

相容平台~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/HiveControlAgents/iris/tree/HEAD/skills/revisar-video

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說明文件

ÍRIS:AI 生成影片審查

ÍRIS 不只是觀看影片:它會測量、逐幀觀看、區分隨機波動與管線缺陷、只要求重做有問題的場景,並從每部影片中學習。流程是:生成、審查、重做、學習。

1. 檢查

執行此技能 scripts/ 資料夾中的檢查工具:

python "<此技能所在資料夾>/scripts/inspecionar.py" 影片路徑/影片.mp4 [--roteiro 腳本.json] [--referencia-voz 語音參考.wav]
  • --roteiro:JSON 格式,包含 "cenas": [{"narracao": "...", "prompt": "...", "dur_s": 5.4}]。使用此參數時,場景將依照腳本劃分,且旁白會與實際語音比對(需 faster-whisper 或 openai-whisper)。未使用時,場景則根據影片的明顯剪輯點劃分。請參閱插件根目錄下的 exemplos/roteiro.json。
  • --referencia-voz:已通過的語音錄音。用來確認旁白是否仍為同一語音(需 librosa)。
  • 輸出至 .iris/<影片名稱>/ 資料夾:medidas.json 與 folha_N.jpg。
  • 若缺少 ffmpeg 或 Pillow,請告知使用者需安裝的套件並停止執行。

2. 觀看

  1. 完整讀取 medidas.json。
  2. 使用圖片閱讀工具開啟所有聯繫表。每張聯繫表每秒顯示 2 幀,每行 6 幀,從左到右排列,時間戳記以黃色標示於角落。比較相鄰幀:這是發現物體消失、重複或變形的地方。
  3. 如果存在 .iris/historico.json(已學到的教訓與先前影片)與 .iris/regras.md(頻道規則,例如「禁止人物」或「圖片中無文字」),請一併讀取。

3. 分析

使用 criterios.md 的檢查清單。針對每個問題,記錄:精確秒數、場景、觀察到的現象、可能原因,以及問題是隨機波動(僅發生一次,更換種子即可解決)還是管線缺陷(系統性問題,或已在歷史影片中出現)。切勿根據歷史記錄描述此影片:歷史記錄僅用於識別模式。

4. 交付

將以下內容儲存至 .iris/<影片名稱>/:

  • revisao.json:
    {"nota": 7.5, "resumo": "一句話總結",
     "problemas": [{"segundo": 12.5, "cena": 3, "tipo": "visual|narracao|ritmo|audio|legenda|tecnico",
                    "gravidade": "alta|media|baixa", "descricao": "...", "causa": "...", "origem": "sorteio|pipeline"}],
     "refazer": [{"cena": 3, "motivo": "...", "ajuste_prompt": "需要對此場景提示詞進行的更改(如果有的話)"}],
     "licoes": [{"tipo_assunto": "esporte|animais|espaco|corpo_humano|historia|tecnologia|natureza|geral",
                 "alvo": "roteiro|geracao|montagem", "regra": "通用規則,非此影片的具體細節"}],
     "pipeline": [{"onde": "檔案或步驟", "mudanca": "...", "motivo": "..."}]}
    
  • revisao.md:以簡短文字呈現的相同審查內容(供人類閱讀),頂部標示分數,並附上需重做的場景清單。

refazer 的規則:最多 3 個場景,且僅限於破壞影片的隨機波動缺陷(物體消失、重複或變形;規則禁止的人物、手部或文字;突然跳躍;與旁白無關的影像)。輕微缺陷、審美問題或管線缺陷不列入。如果資料夾包含 rodada: 2(使用者表示這是重製版本),則 refazer 留空,審查內容應說明重做的場景是否有所改善。

5. 學習

更新 .iris/historico.json(若不存在則創建):

{"licoes": [{"tipo_assunto": "animais", "alvo": "geracao", "regra": "...", "vezes": 2, "ultima": "2026-10-17"}],
 "videos": [{"video": "名稱", "data": "2026-10-17", "nota": 7.5, "resumo": "...", "refazer": [3]}]}
  • 若教訓與現有教訓重複(意義相同、措辭不同),則 vezes 加 1;請勿重複新增。
  • 最多儲存 40 條教訓(淘汰 vezes 最少且最舊的)與最近 30 部影片。

6. 修正管線(僅在使用者要求時)

如果使用者專案包含生成影片的程式碼或設定,且使用者要求修正:

  • 最多 3 項編輯,力求最少變動,優先修改設定與提示詞文字而非邏輯;
  • 絕不修改磁碟路徑、金鑰或機密;
  • 顯示差異(diff)並執行專案的測試(如果有的話),然後才報告完成。

聊天回覆

分數、一句話總結、需重做的場景(附帶原因)以及 revisao.md 的路徑。請勿在聊天中重複完整的審查報告。

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