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視頻導演

一站式 AI 視頻製作流程。將創意或腳本轉化為成品 MP4,整合 HyperFrames(HTML → 確定性影片渲染)、Lottie(品牌動態圖形)、ManimCE(數學/概念動畫)、GSAP(動感文字/轉場),以及轉錄→核准字幕流程。

視頻導演 是什麼?

此技能是專為 AI 代理設計的綜合性影片製作指揮中樞。它將一個想法或腳本引導至完整的 MP4 輸出流程,精確協調多個渲染引擎:HyperFrames 負責基於 HTML 的確定性渲染、Lottie 負責品牌動態圖形、ManimCE 負責數學與概念動畫、GSAP 負責動感文字與轉場,並整合轉錄與核准字幕流程。其核心原則是「可定時檢索的適配器」與「預渲染素材」的區別:所有即時圖形(GSAP、Lottie、Three.js)都必須由時鐘驅動,且不得使用 `Date.now()` 或 `Math.random()`;而 Manim 動畫則作為預先渲染的影片片段導入。此技能支援 Cursor、Claude Code 及 Codex 等平台,並會根據「製作影片」、「產品解說」或「神經網絡動畫」等觸發詞自動啟用。它提供了詳盡的參考文件,涵蓋電影級預告片腳本、合成模式及剪輯規則,確保具有品牌一致性的高品質輸出。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/bigyangg/skillset-buddhimanai/tree/HEAD/skills/media/video-director

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說明文件

視頻導演 是做什麼的?

功能說明

這是 AI 影片製作的指揮中樞。你(代理)需要決定 每個片段需要什麼,將其分派給正確的 渲染引擎,將所有內容組合成 一個 HyperFrames 合成檔,透過 frame.md 強制品牌一致性,自行驗證,最後渲染成 MP4。

此技能是通往多引擎影片合成的路由器兼工作參考指南。僅在該引擎被使用時才載入對應的參考文件。

核心法則(決定一切)

HyperFrames 的渲染方式是:在 Headless Chrome 中逐幀尋找畫面並透過 FFmpeg 輸出(frameIndex = floor(t·fps),相同輸入 → 相同輸出)。因此,每個視覺元素只有以下兩種:

模式運作方式…引擎規則
即時可定時檢索的適配器在 渲染過程內部執行,根據時間點 t 逐幀驅動GSAP, Lottie (window.__hfLottie), Three.js, 由 GSAP proxy onUpdate 驅動的 Canvas必須是 時鐘驅動 — 不能使用 Date.now(), Math.random()(應種子化一個 mulberry32), setTimeout, 或 .play()
預渲染素材離線 執行,輸出一個檔案,作為片段導入ManimCE (Python→MP4/alpha), TTS 音頻, 去背影片先渲染,然後以 <video>/素材片段方式放入

如果可以定時檢索,就用適配器。如果不行,就預先渲染。 Manim 永遠 是預渲染片段——它在 Python 中執行,永遠不可能成為即時適配器。

將每個片段分派到對應引擎

「用快速且具衝擊力的預告/宣傳片形式解釋 X」 → references/teaser-explainer.md
「解釋一個概念 / 數學 / 演算法 / 動畫」        → ManimCE   (預渲染片段)
「品牌動態:標誌片頭、數據揭示、圖示跳出」    → Lottie    (即時, lottie-web)
「動感字幕、標題、揭示、數據標註」            → GSAP      (即時) ← 預設
「3D / 空間效果」                              → Three.js  (即時)
語音 → 字幕                                    → 轉錄 + 核准網頁應用
未提供旁白                                    → TTS (Kokoro: npx hyperframes tts)
品牌顏色/字體/圖案                            → frame.md  (一開始就載入)

GSAP 是文字/動畫的可靠預設引擎。若需要 設計過的 品牌圖形,請使用 Lottie;若需要 解釋 一個想法並搭配動畫,請使用 Manim。

工作流程

  1. 規劃片段。 敘事弧線 + 每個片段所需的引擎。選擇 16:9 和/或 9:16。
  2. 設定品牌。 確認專案根目錄中有 FRAME.md。所有顏色/字體/圖案都來自它——絕不自行發明。每個影片都需要三個品牌錨點:在揭露場景和結尾卡片中的標誌、一個精選的 Lottie 動畫,以及一個連結結尾卡片(標誌 + 行動呼籲 + URL)。
  3. 先預渲染素材片段(使其作為片段存在):
    • Manim → py -m manim render -qh --fps 30 scene.py SceneName,將 MP4 複製到 assets/。
    • 字幕/TTS → 轉錄 → 核准網頁應用 → 同步,然後執行 npx hyperframes tts。
  4. 建立骨架與合成。 npx hyperframes init <slug> --non-interactive。撰寫 index.html。使用:
    • 一個可定時檢索的動畫背景(由 GSAP proxy 驅動的 Canvas)
    • Lottie 用於品牌動態圖形
    • Manim 渲染結果作為 <video class="clip" muted playsinline> 主體片段
    • 每個場景的 GSAP 入場動畫,每個場景邊界使用閃白轉場,僅在最後一個場景使用淡出
    • 對於預告/社群節奏(快速剪輯、動感文字撞擊、鉤子蒙太奇),要以製作人的思維剪輯,而不是幻燈片
  5. 自我驗證(關卡): npx hyperframes lint (0 錯誤) → validate (0 主控台錯誤, WCAG AA) → 渲染 → 在時間軸上隨機檢查 5 幀。修正 → 重新執行。
  6. 渲染。 npx hyperframes render --fps 30 --output renders/<name>_FINAL.mp4。若需要直式影片,以 1080×1920 佈局複製一份。

前置需求(先檢查;優雅降級)

需要 Node 22+、FFmpeg、Python 3.11+ 與 pip(用於 Manim/字幕)。ManimCE 透過 py -m pip install manim 安裝(若使用 Text()/MarkupText() 代替 Tex/MathTex() 則無需 LaTeX)。如果 Manim 不可用 → 跳過數學片段或提議安裝;切勿強行導致整個影片失敗。

配套技能

video-edit(轉錄 + 核准網頁應用), page-load-animations(彈簧/framer-motion 模式), marketing-video(Remotion 替代方案流程)。

資源


改編自:https://github.com/hoodini/ai-agents-skills yuv-video-director (MIT 授權) — 提取並泛化片段分派邏輯與引擎決策矩陣;移除所有個人品牌參考(YUV.AI, Neon Phoenix, Yuval Avidani)。

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