Wjs Voicedrop Creating Motion Book by jianshuo — AI Skill for Any LLM

Overview

Publisher	jianshuo
Repository	`claude-skills`
Skill name	`wjs-voicedrop-creating-motion-book`
Stars	137
Forks	22
Bundled files	66
License	MIT
Links	Skill source Repository

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.

66 bundled files

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

Open source

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

Installation

Install the Wjs Voicedrop Creating Motion Book AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

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.

Open the app and go to Plugins → Skills.
Choose "Install from GitHub".
Paste the skill folder URL below and confirm.
https://github.com/jianshuo/claude-skills/tree/main/wjs-voicedrop-creating-motion-book
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.

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/jianshuo/claude-skills.git /tmp/claude-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/claude-skills/wjs-voicedrop-creating-motion-book .claude/skills/wjs-voicedrop-creating-motion-book

Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Wjs Voicedrop Creating Motion Book 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 Wjs Voicedrop Creating Motion Book 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 Wjs Voicedrop Creating Motion Book 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.

wjs-voicedrop-creating-motion-book：一本书 → 分章解说动画（口播＝书架听书）

底座是 huashu-art-motion（Canvas 逐帧画的引擎、风格配方、qa/deliver 门禁）。本 skill 加三样：整本书的分章流水线、画风套件（kits/，选过的画风做成库，下一本直接复用）、公用组件（scripts/*.mjs 与 player/，每本书不再重写）。开工前读一遍 huashu-art-motion 的 SKILL.md「导演的要求」和「六种做坏方式」。

口播就是书架听书那一份整章朗读，不写新稿、不调 TTS。 听书缓存（R2 audiobook/<slug>/<stem>.mp3）有就直接用；没有就经听书接口合成一次，它自己写回缓存，以后用户听书和再做动画都不再花钱。我们这边从不往听书缓存里写。片长＝全书朗读长度（一章 4–8 分钟）。

默认：竖屏 1080×1920@30（视频号 9:16）、交付 HTML 版；用户要 MP4 才渲（只在 Mac）。

流水线

S=~/.claude/skills/wjs-voicedrop-creating-motion-book/scripts，项目放 ~/code/art-films/<slug>/。本 skill 的脚本全是 .mjs（Node ≥20）。取书、建工程、取口播、总装、冒烟、打包、发布不要 ffmpeg / Python / Chromium，Tokyo VPS 可跑；qa_batches、framing_sheet、render_chunks 是去调 huashu-art-motion 上游的 render.py / qa.py（要 uv + Chromium，MP4 拼接还要 ffmpeg），只在能出图的机器上跑。

步	做什么	命令 / 产物	在哪跑
1 取书	VoiceDrop MCP `list_books` → `read_book`：slug、章名（写成一行一个的文件）、听书章节 stem（缺省 01…NN）	章名.txt	任意
2 选画风	`references/选画风.md`：内容画像 → 先语法后画风 → 3 候选同句主镜头、独立评委 7 维打分；新画风先做成 `kits/<名>/`。探索期：候选用 `node $S/pick_styles.mjs` 抽，必须真出三张主镜头＋独立评委，打分偏向新画风（见选画风.md 第 0 节）	`三方向/评审.md`、`选型结果.jpg`（发给用户，不等回复）	出主镜头要 Chromium（做书机有；只有 1GB 的 Tokyo VPS 本机没有，别在那上面做书）
3 建工程	复制引擎、装套件和字体、写 book.json 与章节制作规范	`node $S/new_book.mjs <项目> --slug … --title … --kit … --chapters 章名.txt`	任意
4 取口播	听书 mp3（缓存优先）→ ASR 出时间；稿＝听书朗读原文（`<stem>.txt`，对不上才退回 ASR 文本）→ 句时间	`node $S/narrate.mjs <项目>`	任意
5 分章制作	章节 agent 并行，每个 1–2 章，brief＝`<项目>/制作规范.md`＋章号；贯穿物先写进 `scenes/book/props.js`	`scenes/book/chNN.js`、`音频/chNN.shots.json`、`镜头表/chNN.md`	自查静帧要 Chromium；VPS 上用 `node $S/smoke.mjs <项目> --film chNN` 查报错和框景
6 总装	音轨（帧级拼接＋静音帧）、段落表、字幕	`node $S/assemble.mjs <项目>`（缺章先看：`--allow-missing`）	任意
6½ 冒烟检查（必做）	不出像素地跑完整本：启动错误、运行时报错、缺字形、框景（半截字/进字幕带/叠字，判据同 qa）；有错不交付	`node $S/smoke.mjs <项目>` → `qa/smoke/`（一本 20 分钟约 15s，VPS 约 2 分钟、124MB）	任意
7 审片	独立审片 agent 看 qa 拼图＋口播文本，打分列问题 → 回给对应章节 agent 改	`审片/*.md`	Mac
8 qa	冒烟查不到的：画面好不好看、近空白、图形出画、确定性。分批跑、合并；框景线索出两帧拼图，两帧都切边的才改	`node $S/qa_batches.mjs <项目> <项目>/qa/vN`；`node $S/framing_sheet.mjs <项目> <项目>/qa/vN`	Mac
9 HTML 交付	打包公用播放器	`node $S/build_html.mjs <项目>` → Mac 发 Artifact（`files` 用 `html/artifact_files.json`）；VPS 把 `html/` 整个目录传到静态站。build_html 末尾自动跑 `optimize_html.mjs`（合包、字体按书裁成 woff2、预加载；冷启动 10s+ → 3s 级）。改了 `player/template.html` 要让已发布的书跟上：`node $S/republish_player.mjs <slug>`（只换入口页＋bundle＋字体，不重做画面）	任意
10 MP4（要才做）	按章分段渲、可续跑、并发按空闲内存自动算（`-j` 可手动）；出片后自动 `add_cover.mjs` 加 1 秒书封片头＋MP4 封面元数据（`--no-cover` 跳过，已有封面不重复加）；要分章下载：`node $S/split_chapters.mjs <项目>` → `成片/分章/NN_章名.mp4`（复用分段画面＋切口播，不重渲；分章不加书封片头，`--cover` 才加）；deliver 门禁	`node $S/render_chunks.mjs <项目> <项目>/成片/成片_vN.mp4`；`uv run ~/.claude/skills/huashu-art-motion/scripts/deliver.py <mp4> --project <项目>/代码工程 --qa <qa 目录> --root <项目> --vertical yes --out <项目>/output/`	Mac

顺序是硬的：步 4 先拿到听书 mp3，步 5 的画面全部按这份 mp3 的 ASR 句时间切镜。 音频只有这一个来源；全流程唯一可能花 TTS 钱的地方是步 4 里听书缓存没命中的章（一章只一次，之后永久缓存）。

只改了几镜：改 chNN.js → 重跑步 9（HTML 不到 1 秒）；MP4 删掉 成片_vN_chunks/chNN.mp4 重跑步 10，其余章复用。

云端一次性机器（Tokyo VPS 上一条命令，做完销毁）

bash cloud/run_book.sh <slug> [--only ch01,ch02,ch03]（Tokyo VPS root）：Vultr 开一台 vhp-8c-16gb-amd（$0.132/时，东京）→ cloud/cloud-init.sh 装 Node 22 / uv / Chromium / Claude Code / 引擎 / 本 skill → 无人值守 claude -p 按本 skill 从取书做到 HTML → 拉回 /root/motion-book/books/<slug>/ → scripts/publish_video.mjs 发到书架 voicedrop.cn/books//video/ → 销毁。退出必销毁（--keep 除外）；cloud/reaper.sh 每 30 分钟删掉开了超过 6 小时的 motion-book 机器。--dry 只验环境不派 Claude。

凭据只读不复制：Vultr key 与火山 ASR 在 /root/motion-book/secrets.env；Claude 用写书引擎 /opt/claude-agent/.env 的 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN（setup-token 长期令牌，不轮换，多机共用不互踢；但和写书引擎的 Claude 腿共用订阅额度）；书架发布用 /opt/claude-agent/.config/voicedrop/credentials。
无人值守（claude -p）时子 agent 只能前台并行：同一条消息发多个 Agent 调用、等这批全部返回再派下一批；绝不用后台 agent、绝不「等通知」就结束回合——-p 一结束回合进程就退出，后台 agent 全被杀（2026-10-25 第一单 20 个 agent 做到一半全没了）。run_book.sh 的提示词已写死这条；Claude 退出却没做出网页版时，用 claude -p --continue 接着同一会话续跑，最多 3 轮；重开的机器会先把上一轮拉回的半成品传上去接着做。
云端没有 VoiceDrop MCP：取书用 node $S/fetch_book.mjs <slug> 章名.txt（读书架公开的 _src/book.json，要做的章没写完就退出，不开机）。
Vultr API key 有 IP 白名单：Tokyo VPS 的 IPv4 要在控制台 Account → API → Access Control 里放行，curl 用 -4。
线上入口（像听书）：任何人打开 voicedrop.cn/books/<slug>/video/，没做过就自动下单；lab 服务 GET|POST https://lab.jianshuo.dev/api/video-book?slug=（下单）/ …/status?slug=（只查）用 systemd-run 起 video-<slug> 单元跑 run_book.sh（MB_ROOT=/opt/claude-agent/motion-book）。闸：只做写完的书、同时最多 2 本、24 小时内最多开工 5 本（/opt/claude-agent/.env 的 VIDEO_MAX_CONCURRENT / VIDEO_MAX_PER_DAY，代码缺省 1 / 2；实现在 jianshuo.dev 仓库 claude-agent/src/video-book.ts）。书架已有 video/ 时接口答 done，不会重做——要重做整本先删 R2 books/<slug>/video/。
书架标志：publish_video.mjs 发布成功后往线上 _src/book.json 合并 video: {url, publishedAt, duration, chapters}（chapters 少于全书章数＝试看版）；写书的 build.mjs 每次整份发布会把它从线上接回来，修书不会抹掉。

省时间的关键

口播零成本复用：听书缓存命中就不花 TTS 的钱；ASR 推 mp3 约 40 倍速，几章并发一两分钟完。
套件复用与探索：探索期（选画风.md 第 0 节）偏向没用过的画风，分差 ≤5 选新画风；探索期结束后恢复「已有套件分差 ≤2 就用它」。现有：kurzgesagt（科学/医学/技术机制）、banknote（货币/央行/金融制度，字体是随套件分发的思源宋体 OFL）、flat2026（当代扁平插画：浅暖纸底、颗粒点彩、有表情的成人比例人物；身心/人文，2026-10-27 建，还没做过整本书）。用量流水在 kits/USAGE.tsv。
套件不丢：云上新建的 kits/<名>/ 由编排机 cloud/harvest_kits.sh 收回 → 提交进 claude-skills 仓库 → 用部署钥匙推 GitHub（推不出去就留在 VPS 本地提交，下次一起推）；Mac 上的同步钩子先把仓库里多出来的套件拉回本地再镜像，不会删掉它们。
默认 HTML：长片渲 MP4 要几小时，HTML 打包不到 1 秒；画面一样，改一镜即时生效。
章节并行：步 5 一次派齐；每章用章内局部时间，互不依赖，总装最后做。

交付回报

HTML 链接；听书缓存命中几章、新合成几章；（有 MP4 时）路径、时长、门禁结论和黄灯理由；选了哪个画风、为什么。坑先查 references/踩坑.md。

运行环境

全部：Node ≥20（20 会自动加 --experimental-websocket）、huashu-art-motion 引擎（~/.claude/skills/huashu-art-motion/scripts/engine，或 HUASHU_ENGINE 指向它；VPS 上 git clone https://github.com/alchaincyf/huashu-art-motion）、火山 ASR 凭据（环境变量，或 ~/code/.env，或 BOOK_ENV 指向的文件）。
Mac 另需：uv、ffmpeg、Playwright Chromium（huashu-art-motion 已装），只给 qa / 静帧 / MP4 用。渲染并发由 render_chunks.mjs 按空闲内存（每进程留 1.5GB、再留 4GB 余量）和核数自动算：16GB 机器约 2，64GB 的 pro 约 8。

Frequently asked questions

What does the Wjs Voicedrop Creating Motion Book AI skill do?

Use when the user wants a whole book (usually a VoiceDrop 书架 book) turned into a chaptered explainer animation narrated by the book's own audiobook (书架「听本章」) — vertical 视频号 9:16 by default, art style auto-picked from the book's content, delivered as an in-browser HTML player and optionally MP4. Triggers — "把这本书做成动画", "做成艺术动画片", "读书动画", "听书配动画", "motion book", "/wjs-voicedrop-creating-motion-book <书名>".

Why use Wjs Voicedrop Creating Motion Book on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Wjs Voicedrop Creating Motion Book 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 Wjs Voicedrop Creating Motion Book in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/jianshuo/claude-skills/tree/main/wjs-voicedrop-creating-motion-book. 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 Wjs Voicedrop Creating Motion Book?

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 Wjs Voicedrop Creating Motion Book?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Wjs Voicedrop Creating Motion Book with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Wjs Voicedrop Creating Motion Book AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by jianshuo 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.

Overview

Installation

Install in TypingMind

Install in another agent

Use it in TypingMind

Works with any AI model

Skill instructions

wjs-voicedrop-creating-motion-book：一本书 → 分章解说动画（口播＝书架听书）

流水线

云端一次性机器（Tokyo VPS 上一条命令，做完销毁）

省时间的关键

交付回报

运行环境

Bundled files

Frequently asked questions

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