video-assemble
合成视频解说最终成片:把旁白音频铺到源视频上,按旁白窗口压低原声,生成 SRT / ASS 字幕并可烧录, 最后做响度标准化。作为最终合成阶段使用。输入源视频、tts_meta.json 与旁白位置; 输出 recap 成片和字幕。触发词:视频合成、混音、字幕、压字幕、assemble…
对已完成分析的视频进行导演与剪辑策划,再写带时间戳的中文解说并校验。work_dir 已包含 agent_narration_brief.md 与 vlm_analysis.json 时使用。适用于故事方向、片段选择、画面/原声/旁白分工、 解说写作与复核。输入 work_dir 中的理解索引;输出 recap_story_plan.json、visual_audio_board.json、 可选 style_card.json、cut 模式需要的 clip_plan.json,以及通过校验的
$ npx -y skills add worldwonderer/video-recap-skills --skill video-script --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/video-scriptContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
对已完成分析的视频进行导演与剪辑策划,再写带时间戳的中文解说并校验。work_dir 已包含 agent_narration_brief.md 与 vlm_analysis.json 时使用。适用于故事方向、片段选择、画面/原声/旁白分工、 解说写作与复核。输入 work_dir 中的理解索引;输出 recap_story_plan.json、visual_audio_board.json、 可选 style_card.json、cut 模式需要的 clip_plan.json,以及通过校验的
name: video-script description: > 对已完成分析的视频进行导演与剪辑策划,再写带时间戳的中文解说并校验。work_dir 已包含 agent_narration_brief.md 与 vlm_analysis.json 时使用。适用于故事方向、片段选择、画面/原声/旁白分工、 解说写作与复核。输入 work_dir 中的理解索引;输出 recap_story_plan.json、visual_audio_board.json、 可选 style_card.json、cut 模式需要的 clip_plan.json,以及通过校验的 narration.json。触发词:解说词、写解说、视频旁白、 narration script、写稿、解说文案、剪辑思路、导演思路。
本技能负责:创作方向、画面/声音计划、旁白写作与校验。Agent 不是 JSON 填写器,而要依次扮演:
1. 导演 2. 故事编辑 3. 画面剪辑师 4. 声音/旁白编辑 5. 第一次观看的观众
Agent 先记录简洁决定,再写时间线产物。`validate.py` 负责对理解索引做机械校验;full 模式还会把旁白对齐到安静窗口。
下面的 `scripts/...` 均相对于本技能目录。若执行器从仓库根目录启动,请给脚本路径加上本技能的绝对目录。本技能不从其他技能目录读取参考文件或辅助脚本;外部输入只来自显式路径与 `work_dir` 产物。
先根据用户要求和 `work_dir` 判断本轮模式;它不是 `full|cut|dub` 渲染模式:
REVISION 先明确本轮修改项与冻结项,再编辑对应层:表达、口语节奏、字幕反馈更新 `style_card.json`;镜头、入出点、表演和声音分工更新 `visual_audio_board.json`;只有观众承诺、POV、主线或 beat 改变时才更新 `recap_story_plan.json`。被删除的镜头、原声或文案也要从相关计划中删除,不能保留过期锚点。不要把看片修改重新做成一次 CREATE。
首先阅读:
full 模式使用原片时间。cut 模式第一阶段只写 `clip_plan.json`;`edited_source.mp4` 产生后,第二阶段才按输出时间写 `narration.json`。
写任何创作产物前,直接读取 `work_dir` 判断当前阶段:
必须确认旁白没有跨越错误剪辑边界,也没有落进已删除区间。整个判断只依赖 `work_dir` 产物。
先阅读 `references/creative-editing-playbook.md`,再按创作控制模式写或更新工作产物:
1. **`recap_story_plan.json`**:导演意图、CREATE 中至少两个剪辑假设、选定的 POV / 主线,以及由“变化”定义的 beats。DIRECTED / REVISION 不强行新增假设。 2. **`visual_audio_board.json`**:每拍的画面任务、具体表演/反应、入点/出点、`audio_owner`、原声锚点与 `narration_job`。 3. **`style_card.json`(适用时)**:用户当前认可的声音、口语节奏、字幕阅读姿态和明确禁忌。收到表达或字幕反馈后更新原文件,而不是只改最终文案。
只记录决定、证据锚点、被放弃的备选方案和简短理由,不写冗长思维过程。
锁定:
CREATE 比较两个真正可行的结构后选择一个;DIRECTED / REVISION 沿用用户指定或已确认的结构,除非最新反馈明确改变故事方向。每个 beat 至少改变一项:知识、权力、目标、关系、情绪或风险。若删除后因果、人物和情绪都没有损失,该 beat 通常不应保留。
选择具体时刻,而不是只选择事件。比较:
在不破坏理解的前提下晚进早出,同时保留不可替代的表演、停顿、失误、动作声和完整台词。
先指定 `audio_owner`,再写字。旁白只允许承担以下 `narration_job`:
画面、原声或沉默已经足够时使用 `none`,不要默认铺旁白。
cut 模式先根据 `recap_story_plan.json` 与 `visual_audio_board.json` 写原片时间的 `clip_plan.json`,此时不要写 `narration.json`:
{
"target_duration": "10m",
"clips": [
{
"start": 12.0,
"end": 38.0,
"reason": "b01 | hook | knowledge: unknown→threat | POV=主角 | 保留倾听反应 | 入点=问题已问出 | 出点=沉默落地"
}
]
}`reason` 统一使用:
beat_id | function | change | POV | preferred moment | 入点 | 出点
片段顺序必须构成一条完整故事线,而不是无序高光。可使用 0–1 个 cold open,随后回到因果清楚的 setup → turn → escalation → payoff。片段长度服从具体时刻,不使用统一秒数模板;片尾必须保留完整台词或动作。对短时间内密集的 scene-change 候选,先区分原片切点与本次拼接点:原片无关短镜头整段删,相关短镜头扩展到完整动作/反应;本次拼接点优先移动边界、恢复同源连续运动或合并片段,尽量不制造人工闪切。
full 模式直接按原片时间写;cut 第二阶段先查看 `edited_source.mp4` 与剪后故事板,补充 `visual_audio_board.json` 的输出时间并重新确认 `audio_owner` / `narration_job`,再按输出时间写:
[
{
"start": 5.0,
"end": 12.0,
"narration": "解说文本。",
"pause_after_ms": 250,
"overlaps_speech": true,
"emotion": "紧张"
}
]字段说明:
| 字段 | 含义 | |------|------| | `start` / `end` | full 模式为原片时间;cut 第二阶段为输出时间 | | `narration` | 解说文本 | | `pause_after_ms` | 段后停顿,默认 250ms | | `overlaps_speech` | 是否与原对白重叠;连续铺底窗口通常为 `true`,真正静音槽才为 `false` | | `emotion` | 整个解说块的 MiMo TTS 情绪/语气标签 |
1. **先有 `narration_job`,后有句子**:没有明确任务就不写;旁白不是默认音轨。 2. **按连续思路写**:旁白拥有一个 beat 时,用一个或少量完整句子完成“前提 → 触发动作 → 变化/意义”,并在一次 TTS 中合成。句号服从口语思路和呼吸,不服从字幕换行;不要固定句数,也不要“一句一停”。 3. **7:3 不是配额**:只在素材判断不足时作为避免墙到墙旁白的粗略首稿参考。实际比例服从 `audio_owner`;强对白、动作声或沉默可以完整拥有一个 beat。 4. **视听接力**:旁白若引出原声,块尾要让观众想听;原声结束后的下一块要承接它造成的变化。 5. **按有效语速控量**:用 `字数 / brief 头部 speech budget` 估算窗口;装不下时删减或拆分叙事任务,不用加速堆字。 6. **不看图说话**:旁白只增加上下文、因果、预期、证据支持的解释或跨越。 7. **人物与证据优先**:优先使用已知角色名;关系、动机、潜台词和结果必须指向 visual / ASR / research / user context,且不能把背景资料伪装成当前画面事实。 8. **写给耳朵听**:使用具体名词和动词,句子完整、口语可听;避免字幕腔、半句、空泛拔高和破折号。TTS 文本先保证听感连续,字幕再按阅读宽度拆分,不能反过来把朗读稿切碎。 9. **避免模板化纠偏**:“不是 A,而是 B”只在确实存在一个观众可能相信、而素材又要纠正的判断时使用。它不是禁句,但不能靠先否定再肯定制造假洞察;优先直接写人物的动作、因果和后果。
可选写 `original_subtitles.json`,使用成片输出时间:
[{"start": 15.0, "end": 17.0, "text": "原声台词"}]只写留白中实际听得到的台词,订正 ASR 错字与人名,每条尽量控制在一行;被旁白盖住或已经剪掉的句子不要写。省略时,合成阶段会使用保守的 ASR 映射兜底,并在成片中用 `「」` 区分原声对白与旁白。
在调用 LLM 评审前做以下**反事实检查**:
1. 删除每个 beat:若因果、人物、情绪或承诺没有损失,就删除。 2. 比较说话者/动作与倾听者/反应:保留更符合 POV 和情绪的时刻。 3. 静音旁白:画面与原声仍应承载可见行动、人物行为和关键情绪。 4. 只听声音:旁白应形成可听懂的主线,而不是画面字幕。 5. 把旁白换成原声或沉默:若场景自身更有力量,就让出声音所有权。 6. 检查开头问题是否真实,结尾是否回答或转化它。 7. 检查相邻短句能否合成一个连续思路;字幕分行不得成为 TTS 断句理由。
只记录并优先修复 1–3 个回报最高的问题;先改结构,再润色句子。
REVISION 还要逐项确认:用户点名的问题已经改变,未点名的冻结项没有意外变化,相关 `style_card.json` / `visual_audio_board.json` 中不存在旧镜头或旧表达。除非用户要求备选版本,不额外扩展新方向。
python3 scripts/review.py --work-dir <work_dir>
评审会自动识别 cut 模式,并在存在已校验剪辑计划时按输出时间线核对;`--timeline source` 可强制使用原片时间。打开 `narration_review.md`,逐项处理 `error`,尤其是 `category=hallucination`。
重复修改并评审,直到:
覆盖决定追加到 `work_dir/narration_review_override.md`:
### 覆盖记录 — <date> - 问题:segment 4 / category=hallucin
在 Claude Code、Codex CLI、OpenCode 或 OpenClaw 里,用自然语言组织工作流,为支持的视频文件制作中文解说。 核心阶段在本地使用 Python 和 ffmpeg,远程小米 MiMo 服务负责 ASR、VLM 和默认 TTS;可选的 Fish Audio TTS 需要单独的 API Key。这些核心阶段不需要本地 GPU 或下载模型。最终交付仍需完整播放复核。
Repo: worldwonderer/video-recap-skills
合成视频解说最终成片:把旁白音频铺到源视频上,按旁白窗口压低原声,生成 SRT / ASS 字幕并可烧录, 最后做响度标准化。作为最终合成阶段使用。输入源视频、tts_meta.json 与旁白位置; 输出 recap 成片和字幕。触发词:视频合成、混音、字幕、压字幕、assemble…
把长视频按 Agent 选择的原片区间剪成短片。作为两阶段创作流程中的剪辑环节,读取 clip_plan.json 与源视频, 输出 edited_source.mp4;随后 Agent 按输出时间线写 narration.json。单独调用且未传 --no-narration-map 时,…
从输入视频端到端生成中文解说成片。用户提供 .mp4 / .mov / .mkv / .webm,并要求添加旁白、 配音、总结、短剧/电视剧/电影/纪录片/科普解说时使用。负责编排 video-* 技能链:视频理解 → Agent 制定故事与视听方案 → 剪辑 → 配音 →…
把视频分析为结构化理解索引:场景检测、ASR 转写、逐场景 VLM 观察、静音窗口、融合时间线和写作 brief。 用于理解、索引或总结视频,也作为后续创作前的分析阶段。输入视频文件;输出 scenes.json、…
把带时间戳的 narration.json 合成为中文解说音频。使用 MiMo TTS(mimo-v2.5-tts)或 Fish Audio(s2.1-pro-free)逐段生成语音, 按时间窗动态适配语速并处理响度;输入输出时间线上的旁白,产出 tts_segments 与 tts_meta.json。…