Cs Digital Human Product Video Pipeline logo

Cs Digital Human Product Video Pipeline

Community
ChenShuo2004
cs-digital-human-product-video-pipeline

当用户要把产品事实、口播、数字人、产品界面和 CTA 制作成可验收的数字人产品介绍视频时使用:统一预检 ChatCut、FFmpeg、ComfyUI、Fish/TTS 与 Remotion,按 plan、sample、batch 三种模式编排,先完成可审批样片再批量或出成片。用于有明确产品包的横版/竖版产品视频流水线;不要用于通用自动剪辑、电商短视频复刻、纯视频选题策划或未经确认的批量生成与发布。

Overview

PublisherChenShuo2004
Repositorycs-skills
Skill namecs-digital-human-product-video-pipeline
Stars
204
Forks
21
Bundled files
6
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 6 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by ChenShuo2004 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Cs Digital Human Product Video Pipeline AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/ChenShuo2004/cs-skills/tree/main/cs-digital-human-product-video-pipeline
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/ChenShuo2004/cs-skills.git /tmp/cs-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/cs-skills/cs-digital-human-product-video-pipeline .claude/skills/cs-digital-human-product-video-pipeline
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Cs Digital Human Product Video Pipeline in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Cs Digital Human Product Video Pipeline on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Cs Digital Human Product Video Pipeline is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

CS 数字人产品视频流水线

目标与边界

把“数字人 + 产品证据画面 + 包装 + 成片”变成可恢复、可审批、可验收的生产流程。Codex 统一状态、规格、事实追溯和质量闸门;ChatCut 是剪辑真相源;ComfyUI 与 Fish/TTS 负责本地生成;Remotion 负责确定性包装和最终渲染。

本 Skill 借鉴分阶段管线、预检、审批关卡和最终验收的做法,但不复制任何多供应商编排系统。不要猜测本机接口、凭据、模型、工作流文件或项目路径;缺少配置时如实标记状态。

只处理有明确产品包的数字人产品介绍视频。它不是通用“把一堆素材自动剪成 MP4”的入口,也不替代 $cs-chatcut-video-blueprint 的内容策划。

默认规格

除非产品包明确覆盖,采用以下当前基线:

项目默认值
画幅与分辨率横版 16:9,1920×1080
帧率与时长30fps,55–60 秒
语言与叙事中文口播;产品证据画面优先
声音无 BGM;仅保留必要且轻量的点击、切换 SFX
CTA一个明确动作;默认可用“私信了解”
圆形讲解人物左下安全区,不能遮挡产品关键 UI 或字幕
批量策略先样片,用户确认后才能批量或全片生产

风格参数与生产逻辑分离。V1 只内置“产品讲解样片”风格;后续更换背景、模板、人物动作或包装时,扩展 product-pack 的风格参数和本地模板,不重写七阶段管线。

输入与输出

开始前读取 产品包合同。产品包使用 product-pack.json:其中必须区分可证明的产品事实、禁用断言、证据素材、目标平台与时长、CTA、数字人/声音配置、风格、音乐政策和审批模式。

每次运行在产品工作区创建或恢复一个可追溯的运行目录,不把它散落在临时目录中。最少保留:

brief.md
decision-log.md
asset-manifest.json
script-and-timeline.md
sample-review.md
qa-report.md

在同一个运行目录中记录现有项目定位结果、生成物引用、素材来源、审批结论和残余风险。不得把私密凭据、绝对机器路径或本地接口令牌写入这些文档。

运行模式

模式做什么停止条件
plan校验产品包、恢复或定位既有项目、预检工具与配置、分析参考视频/素材、输出方案和阻塞项不生成数字人、不渲染、不改时间线
sample在通过预检后,只制作一条代表性样片,验证声音、数字人、产品证据、圆形 PIP 和包装交付样片验收包,等待用户确认
batch在已确认样片和已锁定产品包的前提下,执行全片或确认后的批量变体,并做最终 QA任一关键 QA 失败时停止交付,报告修复项

用户确认样片前,禁止批量生成数字人、批量渲染或对外发布。

用户只说“做一条样片”时使用 sample。用户只想评估环境、内容或方案时使用 plan。用户要求多个风格或多个成片时,仍先完成一个 sample,随后才允许 batch。

启动预检

预检先于本阶段的内容生成、时间线修改或渲染。先核对现有产物的输入版本;已提供且验证有效的原声、数字人或产品镜头直接复用,不要求启动生成这些产物的服务。只检查本阶段真正依赖的工具;未使用工具标为不适用并说明原因,不把它当作 blocked。按以下顺序检查并写入 decision-log.md:

  1. 产品包与已有状态。 校验 product-pack.json,定位同产品已有运行目录、ChatCut 项目和审批记录;优先恢复正确项目,不重复导入同一素材。
  2. 事实与素材。 为每个产品断言找到产品 UI、原声、用户确认或其他可追溯证据;未证实的能力只能标为待确认,禁止写进口播、字幕或 CTA。
  3. 工具可用性。 实际检查 ChatCut、ffmpeg/ffprobe、ComfyUI、Fish/TTS、Remotion 的项目/配置是否可用。没有有效的本地配置、模型或工作流时,不构造替代接口。 模型需求从 ComfyUI 工作流加载节点、Fish/TTS 配置与实际对齐后端提取,不把工具名当作模型型号。先查共用缓存或已配置模型目录的版本、文件大小和哈希;有效时直接复用,只准备已确定且缺失的文件。损坏时报告具体文件,修复须沿用用户授权;云端服务不下载本地权重。
  4. 状态结论。 每项标为 passed、degraded 或 blocked,写明证据、影响、可继续的范围和下一项最小修复。

状态含义:

  • passed:实际命令、项目或配置检查通过,可用于本次阶段。
  • degraded:可继续有限工作,但必须写清不做什么;例如只能完成 ChatCut 样片方案,不能生成新的数字人。
  • blocked:缺少本阶段不可替代的能力或事实;停止到不依赖它的上一个阶段,不伪造结果。

plan 可以在 degraded 或 blocked 时交付。sample 和 batch 只能在其所依赖工具全部 passed 后启动。

七阶段编排

详细输入、输出和闸门见 阶段合同。始终按以下顺序执行,只有同一阶段内的无依赖检查可以并行:

  1. 选题与事实。 分离产品事实、用户观点、禁止断言、已确认 CTA 和证据素材;参考视频只分析节奏、信息密度、镜头与字幕结构,不复刻脚本、镜头或素材。
  2. 口播。 使用已确认的脚本或 $cs-chatcut-video-blueprint 交接的事实包;将每段话映射到产品证据画面,保留未确认项。
  3. 配音。 使用用户授权的声音与本地 Fish/TTS 配置,或用户提供的原声。完成最终音频后,优先使用 $cs-narration-phrase-timeline 生成真实字幕时间,不允许按字数伪造时间轴。
  4. 数字人。 仅调用已通过预检的 ComfyUI 工作流,记录背景、动作、输入脚本版本和生成结果;没有可用工作流时停止,不用无关替代品冒充本地数字人。
  5. 产品场景。 依据真实 UI、屏录、组件视频和产品素材安排证据型 B-roll;先保证每句口播有可见依据,再添加少量信息图形。
  6. ChatCut 编辑。 以主口播为锚点,去重导入素材、转写和逐句校正字幕,建立证据画面、转场与必要 SFX。ChatCut 时间线是剪辑真相源。
  7. Remotion 包装与成片。 接收已锁定的剪辑基底和真实时间信息,统一章节、产品介绍页、进度视觉和 CTA;最终渲染前后执行合成帧、音频和编码 QA。

不要将阶段 6 的剪辑责任转移给 Remotion,也不要让 ChatCut 的临时效果成为没有验收的最终包装真相。

ChatCut 与 Remotion 的协作

ChatCut 负责素材去重、主口播、字幕、产品 B-roll、转场和必要 SFX。先检查已有媒体和轨道,再导入缺失素材;组件原声可作为事实证据,但成片口播以锁定主口播为准。

Remotion 只接收锁定的剪辑基底、明确的章节边界和真实时码,用于可重复的产品页、包装、进度和 CTA。任何包装文字都必须回链到 product-pack.json 的事实或已确认口播。禁止借 Remotion 擅自补写产品能力。

圆形讲解人物是标准组件:默认放在左下安全区。若 ChatCut 的原生圆角、遮罩或嵌套层在合成预览中出现空层,立即删除测试层,改为 FFmpeg 预合成的透明通道人像,再重新导入;不保留不可见的试验轨。必须在两个独立时段的合成帧中验证人物可见、圆形边缘正确、字幕与产品 UI 没有被遮挡。详细检查见 ChatCut 与 Remotion 验收。

样片审批与批量边界

sample 不是缩短版的全片批量任务。它必须覆盖目标成片的关键风险:至少一段主口播、一个数字人镜头、一个产品证据镜头、字幕、一次转场、圆形 PIP(如产品包启用)和收束/CTA 的风格验证。

交付样片时,提供:

  • 样片文件或受控预览;
  • 与样片对应的口播、事实和素材清单;
  • 时间线结构和至少两个关键合成帧;
  • 是否通过、需要修改什么、以及允许进入 batch 的明确用户确认入口。

只有用户明确确认样片,才能把审批记录写为 approved 并启动 batch。已确认的同一产品包/样片版本不重复索要审批;修改产品事实、声音/人物、风格或批量范围时重新核对受影响审批。未确认、要求修改、只说“看看”或没有回复,都不是批量授权。

最终验收

导出成功不等于完成。用 验收清单 同时检查:

  1. ChatCut 时间线的主口播、证据 B-roll、字幕、PIP、SFX 和无 BGM 政策;
  2. Remotion 的合成预览帧、包装文字、章节和 CTA;
  3. ffprobe 输出的分辨率、帧率、编码、时长与音轨是否符合 product-pack;未覆盖的字段使用默认规格;
  4. 口播可懂度、无削波、无 BGM 干扰、字幕正确和静音理解性;
  5. 每个产品断言、UI、字幕、PIP、SFX 和审批记录的可追溯性。

长任务恢复时核对产品包、脚本、音频、素材和样片审批的版本;只重跑失效阶段及依赖它的后续阶段。生成/渲染超时先检查原任务 ID 与输出,不直接重复提交。

发现任何关键问题时,返回对应阶段修复并重新验收;不要只因为文件存在就标记完成。

与其他 Skill 的交接

  • 内容想法、视频主题、口播稿和制作蓝图尚未确认:使用 $cs-chatcut-video-blueprint。它只做策划,并输出可交接的产品包摘要。
  • 已有确认蓝图、产品包、素材或成片需求,要导入 ChatCut、调用本地数字人/配音、制作样片、包装和验收:使用本 Skill。
  • 最终音频和实际朗读稿已经就绪、只需要真实短语时间:使用 $cs-narration-phrase-timeline,然后把结果交回本 Skill。
  • 电商对标复刻、九宫格分镜和 Seedance/Flow/Veo 生成包:使用 $cs-auto-videl。

授权与停止规则

  • 不提交、推送或发布。
  • 不在用户确认样片前进入批量生产,也不对外发布。
  • 不编造本地服务状态、产品能力、音色授权、用户肖像授权、素材版权或完成状态。
  • 只在用户授权且预检通过的本地项目范围内创建/修改媒体、时间线或渲染产物。
  • 对缺失的产品事实、私密配置、声音/人物授权或批量范围,报告最小阻塞项并等待用户补充。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Cs Digital Human Product Video Pipeline AI skill do?

当用户要把产品事实、口播、数字人、产品界面和 CTA 制作成可验收的数字人产品介绍视频时使用:统一预检 ChatCut、FFmpeg、ComfyUI、Fish/TTS 与 Remotion,按 plan、sample、batch 三种模式编排,先完成可审批样片再批量或出成片。用于有明确产品包的横版/竖版产品视频流水线;不要用于通用自动剪辑、电商短视频复刻、纯视频选题策划或未经确认的批量生成与发布。

Why use Cs Digital Human Product Video Pipeline on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Cs Digital Human Product Video Pipeline is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Cs Digital Human Product Video Pipeline in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/ChenShuo2004/cs-skills/tree/main/cs-digital-human-product-video-pipeline. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Cs Digital Human Product Video Pipeline?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Cs Digital Human Product Video Pipeline?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Cs Digital Human Product Video Pipeline with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Cs Digital Human Product Video Pipeline AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by ChenShuo2004 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇