Communitygithub.com

polong1680/directory

指導並製作一部完全由程式碼生成的短片,使用 Lemo-Opuscar 系列中的一種風格(例如 Impasto Oil Painting 油畫厚塗、Watercolor Brush 水彩筆刷、Ukiyo-e 浮世繪、Satellite Briefing 衛星簡報、Exploded Teardown 產品拆解等)。

directory 是什麼?

這個技能讓使用者能透過 AI 代理(如 Claude Code、Cursor 或 Codex)直接生成一部完整的短片,所有影片內容均由程式碼驅動,而非傳統的影片編輯或轉檔。它內建了多種藝術風格(如油畫厚塗、水彩、浮世繪、衛星簡報、產品拆解等),並可支援使用者自訂風格。在開發者平台上,技能會自動設定專案資料夾結構、安裝必要的核心工具(Node、ffmpeg、Python 等),並引導使用者從風格選擇、一輪提問、製作腳本(Treatment)、到最終產出與交付完成整個流程。技能也支援中文旁白(離線 Kokoro 或可選的 edge-tts),並能處理大檔案下載(如 npm、PyPI、Playwright 瀏覽器、Hugging Face 模型等)。此技能適用於創建短片、動畫、宣傳片、資料解說片、產品拆解片,以及基於衛星影像、雷射掃描或 CAD 檔案的影片內容。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/polong1680/lemo-opuscar--Skill/tree/main/tools/directory

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

Lemo-Opuscar

這個插件隨附了風格、指南與工具,放在與本檔案同層的 library/ 中。不需下載任何指示來告訴你做什麼。

  1. 準備好函式庫。 執行 sh "<skill base directory>/scripts/setup.sh"。它會將內建的函式庫複製到工作資料夾(預設為 ~/.lemo-opuscar,如此已安裝的套件在插件更新後仍會保留),並在最後一行輸出 LIB=<path>。
  2. 及早安裝核心工具。 立即在背景執行 sh "<skill base directory>/scripts/setup.sh" deps(如果可以的話):第一次需要幾分鐘的時間。之後如果影片需要,再加上 deps voice 或 deps music(說明見 $LIB/TECHNIQUE.md §1)。在你的一輪提問中回報缺少的系統工具(Node、ffmpeg、Python);不要自行安裝系統軟體。風格所需的套件(其 STYLE.md 中有列出)則由你自行安裝到專案資料夾中。
  3. 遵循函式庫指示。 閱讀 $LIB/AGENTS.md 並照著做,從 Start 開始(使用者的自訂風格放在 ~/lemo-my-styles/;當使用者啟動技能但沒有寫任何內容時,先問語言問題,然後再依序進入):尋找風格或自訂風格、一輪提問、製作腳本、生產與交付。

在技能模式中,以下內容會改變:

專案資料夾從使用者啟動處的資料夾中建立 <name>/(小寫字母、數字、連字號;路徑中避免 # 和 ?)。指南中出現的 films/<name>/ 請視為此資料夾
執行工具從 $LIB 執行,以專案的絕對路徑:cd "$LIB" && node core/render/still.mjs "<project>" 1.5 3。sh tools/setup.sh 和 sh tools/fetch.sh 也從 $LIB 執行
頁面中的函式庫檔案使用絕對 URL:/core/lib.js、/node_modules/three/…(專案會透過 /@film/ 提供服務)
腳本和 build.sh 中的函式庫檔案使用 $LIB/…,其中 LIB=<path> 位於 build.sh 頂端;絕對不要用 ../..
展示影片此版本沒有:沒有 demo/ 原始碼,也沒有 poster.jpg。每個風格的 DEMO.md(說明該展示影片如何製作)都存在;請在撰寫完你的 TREATMENT.md 後才閱讀它,按照指南的說明。編輯與紀實風格需要在腳本之前準備素材:自行尋找並記錄,如該風格的 STYLE.md 所述(其中提到的 demo/tools/ 在此版本中不存在)。影片展示於 https://lemomo-ai.github.io/lemo-opuscar/,如果使用者想觀看
中文旁白預設使用 Kokoro 的中文語音(離線)。edge-tts (core/tts/tts_zh.py) 聽起來更好,但會將旁白文字傳送到 Microsoft 的語音服務:在你的一輪提問中提供此選項,僅在使用者同意時才使用
大型下載只下載影片真正需要的內容,來源為 $LIB/TECHNIQUE.md §1 所列(npm、PyPI、Playwright 的瀏覽器、此函式庫的 GitHub Releases、Hugging Face 的語音檢查)。在你的第一輪提問中首次提到它們

將 $LIB/DIRECTOR.md §11 所列的內容交付到專案資料夾中,並告知使用者其位置。

相關技能