AI 视频全自动流水线

Polar Sponsor
爱发电 赞助
.NET 9.0

AI 短视频全自动流水线:从想法到成片,一键出视频。脚本生成→自动修复→资产生成→视频→音频→字幕,全自动无人值守。| AI video auto pipeline: from idea to final video, one command. Script generation → auto repair → assets → video → audio → subtitles, fully automated.

📖 README : README.md | CHANGELOG : CHANGELOG.md

功能概述

📖 README : README.md | CHANGELOG : CHANGELOG.md是一项面向实际任务的技能,主要用于ai-video-auto-generator;将书面需求转换为结构化视频脚本,用于AI视频生成流水线;

核心要点

  • 🤖 Agent 使用模式(核心工作流);
  • ⚡ Quick Start(4 路径出片);
  • 🏗️ 流水线架构;

使用与执行

🔍 验证体系;🩹 自愈机制;🛠️ 流水线 CLI;端到端案例;脚本生成检查清单;Provi。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

结果检查与注意事项

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

📖 README: README.md | CHANGELOG: CHANGELOG.md

ai-video-auto-generator

将书面需求转换为结构化视频脚本,用于AI视频生成流水线。

目录

  • 🤖 Agent 使用模式(核心工作流)
  • ⚡ Quick Start(4 路径出片)
  • 🏗️ 流水线架构
  • 🔍 验证体系
  • 🩹 自愈机制
  • 🛠️ 流水线 CLI
  • 参考文档
    • 端到端案例
    • 脚本生成检查清单
    • Provider 配置
    • 景别设计
    • 剪辑与包装
    • 节奏与叙事结构
    • Prompt 工程规则
    • 视频生成模式
    • 环境搭建
    • 流水线排错
    • Segment 合并设计 — 仅小云雀 Provider

⚡ Quick Start(4 路径出片)

🔥 尝鲜(30 秒出预览,无需 API Key):

# 在 skill 根目录执行
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --project ./sample --mode demo

💬 一句话生成视频(推荐,通过 AI Agent):

# 1. 在 WorkBuddy 中加载 ai-video-auto-generator skill
# 2. 直接告诉 AI Agent 你的需求,例如:
#    "帮我做一个古代将军在现代城市醒来的短视频,紧张氛围,约30秒"
# 3. Agent 会自动:分析需求 → 生成 script.json → 跑流水线 → 出片

📌 脚本生成已由 AI Agent 接管。 之前的 --mode generate / --prompt 命令已废弃,保留入口但不再执行脚本生成。所有脚本生成直接在对话中完成。

📄 从文档生成视频(通过 AI Agent):

# 直接把文件/URL/飞书链接发给 AI Agent
# Agent 会自动读取内容 → 生成 script.json → 跑流水线

📦 从模板创建(手动编辑):

# 在 skill 根目录执行
python scripts/create_project.py --project "$HOME/WorkBuddy/我的视频" --template short_drama
cd "$HOME/WorkBuddy/我的视频" && python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode auto

详细说明见 README.md。

🤖 Agent 使用模式(核心工作流)

你提供需求,AI Agent(当前对话)帮你搞定一切。 不需要手动调命令,直接说就好。

如何与 Agent 配合

你的输入 Agent 自动执行
"帮我做一个军事短剧,紧张氛围" ① 解析需求 → 生成 script.json → 写回项目目录
② 创建角色卡、场景卡、镜头列表
③ 运行 --mode auto 启动流水线
"从这篇文章生成视频" + 贴 URL ① WebFetch 读取文章内容
② 分析角色/场景/情绪 → 生成 script.json
③ 运行 --mode auto
"从这份文档生成视频" + 上传文件 ① Read 读取文档内容
② 提取关键信息 → 生成 script.json
③ 运行 --mode auto
"帮我优化这个脚本" + 贴 JSON ① 读取当前 script.json
② 运行 optimize 命令(OptimizerV2)做 12 维叙事修复
③ 输出修复报告
"修一下 shot_05 的运镜问题" ① 定位问题
② 修改 script.json
③ 通知验证结果

Agent 脚本生成规则(重要)

当 Agent 为你生成 script.json 时,遵循以下标准:

📋 角色卡要求:
  - 每个角色必须有 name / title / appearance(clothing/physique/face/features)
  - appearance 要细化到发型、脸型、瞳色、肤色、体态、着装
  - 每个角色至少 front + face 两个视图,主角加 side + back
  - asset_background 固定为 "white"

📋 场景卡要求:
  - 每个场景有 name / description / views(广角/中景/特写)
  - description 描述环境氛围(光线/色调/空间感/情绪)

📋 镜头要求(最重要):
  - 每个镜头有 id / description / duration
  - voice_over(旁白)和 dialogue(对白)根据以下规则填写:

    voice_over 旁白(TTS 音频 + 字幕):
    ── 谁在说话: 非角色,解说/叙事者/内心独白
    ── 适用 shot_type: 远景/广角/空镜/建立/转场/过渡
    ── 视频是否自带声音: ❌ 不包含,需 TTS 生成
    ── 写作要求: 用人类叙事语言,不能直接照搬 description
        正确: "硝烟弥漫的废墟战场上,周戎站在高处俯视着远方。"
        错误: "周戎在画面远处,突然,废墟战场全景,硝烟弥漫,断壁残垣中周戎站在废墟高处俯视战场,广角远景"
    ── 生成后自检: voice_over 中不能有景别(中景/远景/特写/广角)、拍摄指令(俯拍/仰拍)、角色定位("在画面远处")
    ── 标点规则: 用空格代替所有标点符号(逗号/句号/感叹号等),但需保证断句合理,方便 TTS 自然停顿
        断句规则:
        - 每个空格代表一次自然停顿,每段 5~10 个汉字为宜,便于 TTS 一口气读完
        - 在完整语义单位后断句:场景描述后 / 动作完成后 / 人物出现后
        - 禁止在修饰语和中心语之间断开("硝烟弥漫的"和"废墟战场"之间不能断)
        - 主语和谓语不断开("周戎站在高处"不能断为"周戎 站在高处")
        - 动词和宾语不断开("俯瞰着整片战场"不能断为"俯瞰着 整片战场")
        正确: "硝烟弥漫的废墟战场上 断壁残垣间 周戎站在高处俯瞰着整片战场"
        错误: "硝烟弥漫的 废墟战场上 断壁残垣间 周戎 站在 高处 俯瞰着 整片战场"

    dialogue 对白(仅字幕,视频已自带声音):
    ── 谁在说话: 屏幕上的角色在对话/独白/回应
    ── 适用 shot_type: 中景/双人/过肩/反应/独白/近景
    ── 视频是否自带声音: ✅ Agnes 视频已包含角色对话声

    两者可共存: voice_over 放旁白,dialogue 放对白
    两者都无: 纯画面镜头(动作/追逐/环境),无台词

  - 每个镜头生成后必须做三选一检查:是否决定好了 voice_over / dialogue / 两者皆无
  - 不允许出现: 镜头 ≥5 秒且 voice_over/dialogue 都为空,且 description 未描述动作/追逐内容

  - description 包含: 景别 + 运镜 + 人物动作 + 环境 + 情绪
  - ⚠️ **description 中涉及角色的地方必须使用角色卡中的全名或实词(如「君无烬(奶牛猫)」或「君无烬」),禁止使用「猫」「狗」「他」「她」「男子」「女子」「老人」等泛称代词。**
  - 反例: 「猫吃得太急 不小心打了一个响亮的嗝」(「猫」是泛称,optimizer 无法匹配到具体角色)
  - 正例: 「君无烬(奶牛猫)吃得太急 不小心打了一个响亮的嗝」
  - 理由: optimizer 的 `_fix_shots` 靠文本匹配补全 characters 字段,泛称会绕过全部四种匹配规则(全名/实词/括号内容/逐字),导致角色缺失不被发现
  - duration 3-8 秒,总时长控制在 60-120 秒
  - 前 3 个镜头要有钩子(冲突/悬念/意外)
  - 高潮镜头放在总时长的 70-85% 处
  - 收尾镜头要有结局感

📋 叙事结构:
  - 开头抓人 → 展开 → 冲突升级 → 高潮 → 收尾
  - 运镜要变化(不要连续 3+ 镜头同运镜)
  - 情绪要有起伏(不要从欢快跳到悲伤)
  - 对话和动作镜头比例合理(各不超过 70%)

📋 流水线触发:
  - script.json 写完后,自动执行 `pipeline.py --mode auto`
  - 如果项目已有 task_tracker 且部分完成,auto 会自动从断点继续

快速命令

# Agent 一键出片(在对话中描述需求即可)
# 上述步骤全部由 AI Agent 自动完成

# 如果你需要手动查状态
tail -f auto.log          # 查看流水线进度

🏗️ 流水线架构

AI Agent(你) → script.json → 9 阶段全自动流水线 → final.mp4

阶段 0:   脚本优化(含 12 维叙事结构修复)
阶段 1:   构建资产 prompt 文件
阶段 2:   角色资产生成 + 6 维质量验证(55 分制)
阶段 3:   辅助资产生成 + 质量验证
阶段 4:   场景资产生成 + 人脸检测 + 风格检测
阶段 5:   初始化首帧图
阶段 6:   首帧图生成 + 50 分制验证
阶段 7:   提交视频任务 + 验证 prompt
阶段 8:   轮询完成 + 55 分制视频验证 + 拼接 + 音频 + 字幕

全部阶段支持断点续跑。

🔍 验证体系

资产 检查项 评分
角色图 文件+模糊+人物=1+背景+全身+风格 55 分
场景图 Haar 人脸检测 + Canny 风格匹配 pass/fail
首帧图 文件+比例+模糊+HOG人数+色彩 50 分
视频 时长+比例+黑帧+光流运镜+情绪匹配 55 分

🩹 自愈机制

fail → classify(5 categories) → strategy(soften/switch/backoff/regen) → capped retry(max 10)

🛠️ 流水线 CLI

python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode setup       # 环境检测 + 自动装依赖 + 复制 Key 模板
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode auto         # 全自动流水线(从中断继续)
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode validate     # 预检(只验证不生成)
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode demo         # 快速尝鲜(30 秒,无需 API Key)
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode poll --detached  # 仅轮询

# 项目级子命令(project_generate.py)
python skills/project-generate/scripts/project_generate.py --project . status        # 结构化状态(默认 JSON,--text 人类可读)
python skills/project-generate/scripts/project_generate.py --project . stitch --tracker local  # 单独跑拼接(不重新提交/轮询)

参考文档

  • 端到端案例 — 从飞书文档到成片的完整流程
  • 脚本生成检查清单
  • Provider 配置
  • 景别设计
  • 剪辑与包装
  • 节奏与叙事结构
  • Prompt 工程规则
  • 视频生成模式
  • 环境搭建
  • 流水线排错
  • Segment 合并设计 — 仅小云雀(xiaoyunqiao) Provider 需要

English Quick Start

AI video auto pipeline: from idea to final video, one command.

How it works

Load this skill in WorkBuddy, then tell the AI agent what you want:

"Create a short video about an ancient general waking up in a modern city"
"Generate a video from this article" + paste URL
"Turn this document into a video" + upload file

The agent will:

  1. Read and analyze your input
  2. Generate a complete script.json (characters, scenes, shots)
  3. Run pipeline.py --mode auto — fully automated pipeline
  4. Notify you when final.mp4 is ready

Pipeline stages

Stage Description
0 Script optimization (incl. 12-dim narrative auto repair: hook/pacing/camera/emotion/closure)
1 Build asset prompt files
2 Character asset generation + 6-dim quality verification (55pt)
3 Troop asset generation + verification
4 Scene asset generation + face detection + style check
5 Initialize first frames
6 First frame generation + 50pt verification
7 Submit video tasks + prompt verification
8 Poll completion + 55pt video verification (camera motion/mood/black frames) + stitch + audio + subtitles

All stages support resume from checkpoint (Ctrl+C / crash / shutdown).

CLI reference

python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode setup       # Auto-install dependencies + copy API key template
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode auto         # Full pipeline (resume from checkpoint)
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode validate     # Pre-flight check (no generation)
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode demo         # 30s preview, no API key needed
python skills/project-generate/scripts/pipeline.py --mode poll --detached  # Poll only

Known limitations

  • Requires API Key for AI generation (default: Agnes AI, free unlimited tier)
  • Windows prioritized (macOS/Linux not fully tested)
  • OpenCV ~50MB dependency (auto-installed via --mode setup)
  • No real-time progress bar (logs written to file in detach mode)

Reference docs

  • Provider config
  • Shot scales (Chinese)
  • Prompt rules (Chinese)
  • Troubleshooting (Chinese)

相关专题

更多
Gradle插件开发入门教程
Gradle插件开发入门教程

本专题介绍Gradle插件开发的基本流程,涵盖插件类编写、自定义任务注册、扩展参数设计和插件应用方法,帮助你理解插件如何组织构建逻辑,减少多个项目之间的重复配置。

2026.10.22

0

11

Gradle Wrapper配置教程
Gradle Wrapper配置教程

本专题介绍Gradle Wrapper的基本作用,涵盖文件组成、生成方法、版本配置和任务调用,帮助你理解项目如何使用指定的Gradle版本,减少不同开发环境带来的构建差异。

2026.10.22

0

10

Golangci-lint检查器使用教程
Golangci-lint检查器使用教程

本专题整理Golangci-lint常用Linters的用途与配置方法,覆盖错误处理、无效代码、安全、复杂度、命名和依赖检查,帮助项目合理选规则。

2026.10.22

0

15

Gradle怎么构建Java项目
Gradle怎么构建Java项目

本专题介绍Gradle Java项目构建方法,涵盖Java插件配置、依赖声明、源码编译、测试执行和打包检查,帮助你理解各阶段的任务关系,逐步完成项目构建。

2026.10.22

0

10

PHP时间戳漏洞修复教程
PHP时间戳漏洞修复教程

本专题汇总PHP常见时间戳漏洞,包括2038年溢出、时区漂移、时间戳伪造、重放攻击、时间盲注与日志审计失效等,并给出升级64位环境、使用 DateTimeImmutable、统一UTC、严格超时校验、预处理绑定、hash_equals 比对等修复方案,帮助开发者快速排查和加固时间相关代码。

2026.10.22

0

25

Golangci-lint配置文件与规则设置
Golangci-lint配置文件与规则设置

本专题聚焦Golangci-lint YAML配置文件,讲清运行参数、规则启停、目录排除、问题过滤及严重级别设置,便于团队统一检查标准。

2026.10.22

0

15

Golangci-lint安装与入门教程
Golangci-lint安装与入门教程

本专题讲解Golangci-lint的安装、初始化、基础命令和首次代码检查,覆盖本地环境、Docker及多平台用法,帮助Go开发者快速上手。

2026.10.22

0

15

PHP2Shell高危漏洞修复教程
PHP2Shell高危漏洞修复教程

PHP2Shell漏洞是什么,哪些PHP版本和运行环境会受到影响,服务器应该如何检测与修复?本专题提供版本自查脚本、Linux与Docker升级命令、PHP-FPM和Apache排查步骤,以及修复验证、临时缓解和应急响应方案。

2026.10.22

0

12

剧云人物设定与关系管理教程
剧云人物设定与关系管理教程

本专题介绍剧云人物设定与关系管理,讲解角色小传、性格职业、人物目标、背景资料和关系网络的创建及维护方法。

2026.10.22

0

16

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
热门推荐
/
最新课程
phpStudy极速入门视频教程
phpStudy极速入门视频教程

共6课时 | 54.7万人学习

独孤九贱(4)_PHP视频教程
独孤九贱(4)_PHP视频教程

共89课时 | 133.9万人学习