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Rune-kit/rune

影片內容規劃。撰寫附有時間標記的旁白腳本、分鏡表、拍攝清單及素材檢查表,並將計畫儲存至 marketing/video-plan.md。

rune 是什麼?

此技能為 AI 代理人專用的 L3 工具,專注於產品展示與行銷的影片內容規劃。它會根據主題、目標觀眾、影片長度、發布平台等參數,產出完整的製作計畫,包含富含時間標記的旁白腳本、逐場景分鏡表、詳細的拍攝清單與所需素材檢查表。此技能的核心價值在於「敘事工藝」,透過九項原則(如「痛苦優先開場」、「對比結構」、「具體真實名稱」)與跨場景連接詞,確保腳本引人入勝,而非枯燥的產品清單。對於使用文字轉語音(TTS)的旁白,它還特別優化了語音與螢幕文字的雙通道處理,避免數字與術語被誤讀。最終計畫會以結構化的 Markdown 檔案(預設為 marketing/video-plan.md)儲存,並提供摘要報告。此技能僅負責規劃,實際錄製與剪輯仍需由人類或專用工具執行,支援的發布平台包括 YouTube、Twitter/X、TikTok 與 Loom。

相容平台~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/Rune-kit/rune/tree/HEAD/skills/video-creator

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說明文件

video-creator

目的

為產品展示和行銷影片進行內容規劃。撰寫附有時間標記的旁白腳本,建立逐場景分鏡表,定義拍攝清單,並列出所需素材。將完整的製作計畫儲存為檔案。此技能建立的是影片製作的「計畫」,而非實際的影片檔案。

被誰呼叫(入站)

  • marketing (L2):展示/解說影片腳本
  • launch (L1):產品展示影片

呼叫什麼(出站)

無 — 純 L3 工具。

可執行指令

步驟 1:接收簡報

從呼叫技能接受輸入:

  • topic — 影片主題(例如「Rune 外掛展示」、「功能 X 導覽」)
  • audience — 觀眾類型(例如「開發者」、「非技術背景創辦人」、「現有用戶」)
  • duration — 目標長度(秒),例如 60、120、300
  • platform — 發布平台:youtube | twitter | tiktok | loom | internal
  • output_path — 計畫儲存路徑(預設:marketing/video-plan.md)

根據平台推斷限制:

  • YouTube:無嚴格長度限制,超過 3 分鐘建議加入章節
  • Twitter/X:最長 140 秒,前 3 秒必須有鉤子
  • TikTok:最長 60 秒,節奏快、剪接快速,需上字幕
  • Loom:非同步友善,以螢幕錄製為主,不需要音樂

步驟 2:腳本

撰寫附有時間標記的旁白腳本。在撰寫任何一行之前,請先應用下方的敘事工藝原則 — 觀眾「聽到」的腳本成敗取決於開場與流暢度,而非拍攝清單。

結構:

  • 鉤子(0–5 秒):開場白,抓住注意力 — 陳述問題或報酬
  • 鋪陳(5–15 秒):背景 — 本內容適合誰,他們會學到什麼
  • 展示/主體(15 秒–[duration-15 秒]):主要內容,按場景拆解
  • CTA(最後 10 秒):行動呼籲 — 下一步該做什麼(給 repo 加星、註冊、分享)

每個區段格式:

[00:00] 鉤子
旁白:「...」
畫面:[觀眾看到的內容]

[00:05] 鋪陳
旁白:「...」
畫面:[觀眾看到的內容]

步驟 3:分鏡表

建立逐場景拆解:

每個場景包含:

  • 場景編號與名稱
  • 持續時間(秒)
  • 視覺描述(畫面上出現的內容)
  • 旁白文字(來自步驟 2)
  • 轉場類型:cut | fade | zoom | slide

範例:

場景 3:即時展示 — 安裝指令
持續時間:12 秒
視覺:終端機視窗,輸入指令「npm install -g @rune/cli」,輸出訊息滾動
旁白:「只需一個指令即可快速安裝。」
轉場:cut

步驟 4:拍攝清單

明確定義需要錄製或顯示的內容:

依類型分類:

  • 螢幕錄製:列出每個要捕捉的螢幕狀態(URL、應用程式狀態、操作動作)
  • 程式碼片段:列出每個要顯示的程式碼區塊(檔案路徑 + 行數範圍,或內聯)
  • 圖表/投影片:列出每個所需的靜態視覺(標題、重點)
  • 終端機:列出每個要記錄的指令序列

格式:

鏡頭 1 — 螢幕錄製
  URL:https://myapp.com/dashboard
  動作:點擊「新專案」→ 填寫表單 → 點擊「建立」
  持續時間:~8 秒

鏡頭 2 — 終端機
  指令:npm install -g @rune/cli && rune init my-project
  預期輸出:[請描述應出現的內容]
  持續時間:~10 秒

步驟 5:所需素材

列出開始錄製前需要的所有素材:

  • 螢幕截圖(哪些頁面/狀態)
  • 程式碼片段(哪些檔案、哪些區段)
  • 圖表(主題、風格:流程圖 | 架構圖 | 比較表格)
  • 投影片背景或標題卡
  • 縮圖(尺寸依平台而定:YouTube 1280x720、Twitter 1200x628)

步驟 6:報告

使用 Write 將完整的影片計畫儲存至 marketing/video-plan.md(或指定的 output_path):

# 影片計畫:[主題]

- **平台**:[平台]
- **目標長度**:[duration] 秒
- **觀眾**:[audience]
- **建立日期**:[date]

## 腳本
[步驟 2 的完整時間戳腳本]

## 分鏡表
[步驟 3 的逐場景拆解]

## 拍攝清單
[步驟 4 的所有鏡頭]

## 所需素材
[步驟 5 的檢查清單]

## 平台注意事項
[目標平台的限制與提示]

然後向呼叫技能輸出摘要:

## 影片計畫已建立

- 檔案:[output_path]
- 場景數:[count]
- 鏡頭數:[count]
- 預估錄製時間:[n] 分鐘
- 需準備素材:[count] 項

### 後續步驟
1. 準備計畫中列出的素材
2. 依照拍攝清單順序錄製鏡頭
3. 以分鏡表為參考進行剪輯

敘事工藝(決定腳本是否引人入勝或枯燥乏味)

展示腳本是「聽」的,不是「讀」的。以下原則能區分引人入勝的腳本與普通的旁白 — 請在步驟 2 中、撰寫任何一行之前套用。

九項原則:

  1. 痛苦優先開場。 以觀眾最大的痛點或已發生的數據開場(「如果你常常必須...」、「這個 repo 已經有 9k 顆星...」)。絕對不要用平淡的目錄式開場(「今天我們將探討...」、「這是一個可以...的工具」)— 這種開場沒有點出任何問題,完全沒有理由讓人繼續看下去。
  2. 對比結構。 「不只是 X,更是 Y」、「不是 X,而是 Y」、「像 X 但具有 Y」。對比能吸引注意力。
  3. 第二人稱。 「你馬上會看到」、「如果你在 M 系列 Mac 上開發...」。讓觀眾身歷其境。
  4. 即時示範性。 「就在這裡」、「這個」、「現在的時間軸上」。具體且當下。
  5. 具體真實名稱,保留術語。 說出實際的檔案、指令、競爭對手名稱(「Final Cut」、「Cursor」、「ffmpeg」)。禁止使用泛稱(「一個 AI 工具」、「那個框架」)。不要把術語硬翻譯成彆腳的詞。
  6. 量化社會證明 — 一次就夠。 「超過 9k 顆星」。絕對不要連續以獨立片段的方式列出星數、叉數、問題數。
  7. 簡短子句,逗號串聯。 「你可以修剪、取代或重新生成它。」一次呼吸的長度,不要用條列式碎片。
  8. 將限制轉為特色。 說出一個誠實的限制或「誰不應該使用這個」。這是影片中最能建立信任的一句話 — 它是留存率的保證,不是填充內容。
  9. 使用場景落地。 以「特定」的觀眾情境作結,而不是「去看看吧」。

有名稱與編號的「武器」。 為每個差異化點賦予標題和編號(「武器 01/02」)。挖掘 2-3 個「非顯而易見」的細節(一個正規表示式、一個守衛條件、一個演算法、一個備援機制)— 一個精確且令人驚喜的機制勝過一串泛泛的能力清單。

場景間的連接詞。 第一個場景之後的每個場景開頭都應使用語言上的連接詞回頭參照(「核心在於...」、「具體來說...」、「但請注意...」),如此整部影片才會像「一篇獨白」,而不是 N 個被逐一朗讀的簡短說明。將完整腳本按照順序大聲朗讀一遍 — 如果聽起來像不連貫的片段,請重寫。

自動失敗模式 — 如果出現以下情況,拒絕該腳本:

  • ❌ 鉤子/問題/解決方案/CTA 被當作孤立的填空片段處理
  • ❌ 側邊欄數據(星數/叉數/問題數)作為獨立的一行場景
  • ❌ 每個句子都像獨立的條列式重頭開始(「X 執行一條流程。Y 負責寫入。Z 負責旁白。」)
  • ❌ 泛泛的能力宣稱(「功能完整」、「非常強大」、「社群中很受歡迎」)
  • ❌ 描述的是 README/repo 而非產品本身
  • ❌ 以「去看看吧」、「感謝觀看」作結

旁白:TTS 安全敘事(當旁白由機器合成時)

當旁白將由 TTS 引擎合成(AI 語音,而非真人朗讀)時,聽到的「旁白」與看到的「螢幕文字」是「兩個獨立通道」— 一個用聽的,一個用讀的。請獨立優化兩者;絕對不要把原始片段、數字或符號直接餵給 TTS,然後期望語音能正確解讀。(下方以越南文為例說明模式;請根據目標 TTS 引擎的語言,套用相同的注音與數字轉文字原則。)

數字 → 口語文字(許多神經 TTS 引擎會誤讀純數字 — 越文範例):

形式TTS 可能誤讀請寫成
版本小數點GPT 5.5 → "năm rưỡi"GPT năm chấm năm
統計小數點82.7%tám mươi hai phẩy bảy phần trăm
規格200MPhai trăm megapixel
價格$5 / 21 triệunăm đô / hai mươi mốt triệu đồng
倍數 / 百分比2x / 30%gấp đôi / ba mươi phần trăm

英文/品牌名稱 → 旁白用注音,螢幕顯示用原文:

術語旁白(聽到)顯示(看到)
READMEruýt myREADME
ffmpegép ép em pegffmpeg
GitHub / repogit hâb / rề pôGitHub / repo
API / GPTây pi ai / gí pi tíAPI / GPT

從旁白中移除: emoji、URL(改成說「github 點 com 斜線...」)、符號(→ & % $ # / @)、斜線指令(改成說「外掛安裝指令」)、句中出現的副檔名(改成說「那個 YAML 檔案」)、駝峰式命名識別碼、省略號 … 與破折號 —(TTS 會誤讀 — 請拆成兩個短句)。每一個句子都要以 . 或 ? 結尾,以產生自然的停頓。

保留術語,使用自然的口語風格。 用一個內行朋友說話的方式來寫 — 但要保留標準的技術術語(「commit」、「endpoint」、「prompt」保留原形;硬翻譯聽起來怪異且會失去原意)。只有在當地語言確實使用該詞時才進行翻譯。

口白影片的製作注意事項(如果真的會製作,而不只是規劃):

  • 全片使用同一種聲音、同一個供應商 — 中途更換聲音或供應商會讓人感到突兀。
  • 先測量 TTS 長度,再決定每個場景的視覺長度 — 先估計長度再渲染會導致影音不同步。
  • 卡拉 OK 式字幕是短影音(TikTok/Reels/Shorts)的最高專業信號:置中底部字幕,逐字與語音同步,關鍵字加上重音。這是在靜音自動播放時確保理解度的要件,也是最強烈的「專業」暗示 — 請為它保留底部字幕區。

備註

此技能建立的是影片製作的「計畫」。實際的錄製與剪輯必須由人類或專用的螢幕錄製工具執行。

輸出格式

影片計畫儲存至 marketing/video-plan.md,內容包含腳本、分鏡表、拍攝清單、素材檢查表及平台注意事項。摘要報告包含場景數、鏡頭數及預估錄製時間。完整範本請參閱上方步驟 6 報告。

限制

  1. 在產生內容前必須確認影片參數(長度、解析度、格式)
  2. 不得在未經用戶確認的情況下超出合理的檔案大小
  3. 必須儲存至專案素材目錄

銳利邊角

此技能已知的失敗模式。在宣告完成前請檢查這些項目。

失敗模式嚴重性緩解措施
未套用平台限制(例如超過 Twitter 最長 140 秒)高步驟 1:立即從平台推斷限制 — 它們會限制後續所有內容
腳本缺少 CTA 區段中每個腳本都必須包含 CTA(最後 10 秒)— 無論影片長度為何,沒有例外
未儲存為檔案(僅有口頭輸出)高限制 3 + 步驟 6:必須寫入 output_path — 僅有口頭輸出代表沒有持久化
承諾會產出實際的影片檔案中明確備註:此技能建立的是「計畫」— 實際錄製由人類執行
使用平淡的目錄式開場(「今天我們將探討...」)而非痛苦優先鉤子高敘事工藝 #1:以觀眾最大的痛點開場 — 沒有點出任何問題的開場會在 2 秒內流失觀眾
在 TTS 旁白中保留原始片段/數字/符號(「README」、「82.7%」、「5.5」)高旁白章節:將旁白改寫為注音 + 數字轉文字形式;僅在顯示通道保留原文拼寫
腳本像 N 段不連貫的片段中敘事工藝連接詞:第一個場景之後的每個場景開頭都回頭參照 — 在宣告完成前請朗讀完整腳本

完成條件

  • 已識別平台限制並套用至長度/格式
  • 已套用敘事工藝 — 痛苦優先開場、跨場景連接詞、至少一個限制轉特色、無自動失敗模式
  • 若旁白由 TTS 合成:在聽覺通道使用數字轉文字 + 注音品牌名稱,顯示通道保留原文拼寫
  • 腳本已撰寫並包含時間標記(鉤子、鋪陳、展示/主體、CTA)
  • 已建立逐場景分鏡表並包含轉場
  • 拍攝清單已依類型分類(螢幕錄製、終端機、程式碼、圖表)
  • 已產生所需素材檢查清單
  • 已使用執行階段的檔案編輯能力將 video-plan.md 寫入至 output_path
  • 已輸出「影片計畫已建立」報告,包含場景數、鏡頭數與素材數

成本概況

輸入約 500-1500 個 token,輸出約 500-1000 個 token。建議使用 Sonnet 以確保腳本品質。

Individual skills in this repo

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