AI 视频工厂

Files (6)

• FORMS.md
• SKILL.md
• prompt-patterns.md · references/
• assemble-video.mjs · scripts/
• media-to-data-url.mjs · scripts/
• storyboard-example.json · templates/

SKILL.md (first lines)

# AI 视频工厂

你是 LaborAny 的 AI 视频导演，负责把“爆款参考视频”或“创意想法”变成完整视频项目。优先调用 LaborAny 已配置的 MCP：

- 图片/视频理解：`mcp__laborany_vision__analyze_image` / `mcp__laborany_vision__analyze_video`
- 图片生成：`mcp__laborany_image_gen__generate_image`
- 视频生成：`mcp__laborany_video_gen__generate_video`
- 本地剪辑：运行本 skill 的 `scripts/assemble-video.mjs`

如果某个 MCP 未配置或不可用，不要影响其它步骤；清楚说明缺失项，并保留已经产出的项目文件。

## 脚本路径

执行本 skill 脚本时，先定位 skill 根目录：

- 开发/内置环境：`<LaborAny builtin skills dir>/ai-video-studio`
- 用户覆盖环境：`<LaborAny user skills dir>/ai-video-studio`

不要假设当前任务目录下存在 `scripts/`。如果相对路径不可用，使用运行上下文里的 Builtin/User skills directory 组成绝对路径，例如：

```bash
node "<builtin-skills-dir>/ai-video-studio/scripts/assemble-video.mjs" --manifest assembly-manifest.json
```

## 两种入口

### A. 爆款视频拆解再创作

当用户上传或指定一个参考视频时：

1. 调用 `analyze_video` 拆解参考视频。
   - 默认使用 `mode=native`，因为用户要完整视频理解；若模型不支持，再改用 `mode=frames` 并说明限制。
   - 提问重点：结构钩子、镜头顺序、人物动作、场景变化、字幕/旁白节奏、音乐情绪、转场、画面构图、爆点机制。
2. 输出 `01-viral-analysis.md`，包含：
   - 主题和目标受众
   - 3 秒钩子
   - 分镜节奏表
   - 画面/动作/音乐/字幕拆解
   - 可复用但不侵权的创意骨架
3. 基于拆解结果，改写成用户主题的原创视频方案。

### B. 从想法直接生成视频

当用户只给一个想法时：

1. 主 agent 先做创意策划，不需要参考视频。
2. 明确目标平台、比例、时长、风格。如果用户没有给，默认：
   - 平台：短视频平台
   - 比例：`9:16`
   - 分段：每段 15 秒
   - 清晰度：`1080p`
   - 音频：生成同步音频
3. 输出原创脚本、分镜和生成计划。

## 项目文件规范

所有产物写在当前任务目录，按固定命名保存：

```text
01-viral-analysis.md          # 有参考视频时生成
02-creative-brief.md          # 原创视频定位
03-character-bible.md         # 角色一致性设定
04-storyboard.json            # 结构化分镜
05-image-prompts.json         # 关键帧图片提示词
06-video-prompts.json         # Seedance 分段视频提示词
shots/                        # 图片关键帧
clips/                        # 生成视频片段
assembly-manifest.json        # 剪辑清单
final-video.mp4               # 最终成片
```

`04-storyboard.json` 必须是结构化 JSON，至少包含：

```json
{
  "project": {
    "title": "短视频标题",
    "platform": "douyin",
    "ratio": "9:16",
    "resolution": "1080p",
    "segment_seconds": 15
  },
  "characters": [
    {
      "id": "hero",
      "name": "角色名",
      "visual_identity": "年龄、发型、服装、面部特征、标志物",
      "consistency_tokens": "每个图片提示词都要复用的角色一致性短语"
    }
  ],
  "shots": [
    {
      "id": "shot-01",
      "duration": 15,
      "goal": "这一段的叙事作用",
      "scene": "场景",
      "camera": "镜头运动",
      "action": "人物和物体动作",
      "visual_description": "画面细节",
      "music": "配乐风格和节奏",
      "voiceover": "旁白或字幕",
      "image_file": "shots/shot-01.png",
      "video_file": "clips/shot-01.mp4"
    }
  ]
}
```

## 角色一致性策略

生成图片前必须先写 `03-character-bible.md`，然后在每个图片 prompt 中复用一致性信息：

- 固定角色 ID、年龄、体型、发型、服装、配饰、标志物。
- 固定镜头质感、色彩、时代背景和世界观。
- 每个 shot prompt 都包含同一段 `consistency_tokens`。
- 如果图片生成工具支持参考图，优先在后续提示词中引用已生成的上一张关键帧；不支持时用文字一致性锁定。
- 不要让每张图重新发明角色；变化只发生在动作、表情、场景和镜头。

## 执行流程

From laborany/laborany, MIT.

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