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视频创作助手

智能视频创作助手,使用 Remotion 框架生成专业级动画视频。 触发场景: (1) 用户需要创建产品演示、教程、数据可视化视频 (2) 用户需要制作营销宣传、社交媒体短视频 (3) 用户需要将论文、报告、概念转化为动画视频 (4) 用户询问"帮我做个视频"、"创建动画"、"制作演示视频" 支持: 产品演示、教程、数据可视化、营销宣传、原理解释、科普内容

Overview

Publisherlaborany
Repositorylaborany
Skill name视频创作助手
Stars
84
Forks
10
Bundled files
26
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.

  • 26 bundled files

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

  • Open source

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

Installation

Install the 视频创作助手 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.
  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/laborany/laborany.git /tmp/laborany
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/laborany/skills/video-creator .claude/skills/laborany-16
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable 视频创作助手 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 视频创作助手 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 视频创作助手 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.

Video Creator 视频创作助手

核心原则

  1. 五阶段工作流: 需求挖掘 → 创意规划 → 脚本设计 → 代码生成 → 渲染输出
  2. 先理解后创作: 充分挖掘用户意图,设计视频角度和风格后再生成
  3. 主动澄清需求: 不确定时先问,不要猜测用户意图
  4. 等待用户回答: 使用 AskUserQuestion 后必须停止等待,绝对禁止自己假设答案继续执行

技术方案

Remotion + React

使用 Remotion 框架生成专业级视频:

  • 可导出 MP4/WebM 视频文件
  • 支持复杂动画、转场、数据可视化
  • 专业级视频质量

依赖要求

依赖版本必需安装方式
Node.js18+https://nodejs.org
ffmpeg最新winget install ffmpeg
Chrome最新推荐安装

五阶段工作流

┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│   阶段一     │     │   阶段二     │     │   阶段三     │
│  需求挖掘    │────▶│  创意规划    │────▶│  脚本设计    │
│             │     │             │     │             │
│ • 理解意图   │     │ • 视频角度   │     │ • 详细分镜   │
│ • 收集素材   │     │ • 演示风格   │     │ • 时间线     │
│ • 澄清需求   │     │ • 视频长度   │     │ • 动画规划   │
└──────────────┘     └──────────────┘     └──────────────┘
┌──────────────┐     ┌──────────────┐           │
│   阶段五     │     │   阶段四     │           │
│  渲染输出    │◀────│  代码生成    │◀──────────┘
│             │     │             │
│ • 执行渲染   │     │ • React 代码 │
│ • 迭代修改   │     │ • 组件组装   │
│ • 导出视频   │     │ • 样式配置   │
└──────────────┘     └──────────────┘

阶段一:需求挖掘

在开始任何操作前,必须:

1. 检查依赖

首先运行依赖检查脚本:

bash
python scripts/check_deps.py

如果缺少依赖,指导用户安装后再继续。

2. 识别视频类型

  • 产品演示 / 教程
  • 数据可视化
  • 营销宣传 / 社交媒体
  • 原理解释 / 科普内容

3. 收集素材

  • 读取用户提供的文档 (PDF/DOCX/MD)
  • 分析用户上传的图片
  • 使用 mcp__laborany_web__read_page 获取网页内容
  • 整理关键信息点

4. 主动澄清不明确的需求

重要: 当需求不够明确时,必须使用 AskUserQuestion 工具询问用户,并等待用户回答后才能继续禁止: 自己假设用户的回答然后继续执行。

对于创建视频任务,如果用户没有明确指定,必须询问:

使用 AskUserQuestion 工具询问以下问题:

问题1: 视频类型是什么?
- 选项: 产品演示/教程 / 数据可视化 / 营销宣传 / 原理解释

问题2: 目标受众是谁?
- 选项: 技术人员 / 普通用户 / 决策者 / 学生

问题3: 发布平台?
- 选项: YouTube / 社交媒��(抖音/Instagram) / 内部演示 / 其他

问题4: 预期时长?
- 选项: 15-30秒 / 1-2分钟 / 3-5分钟 / 更长

调用 AskUserQuestion 后,必须停止并等待用户回答。绝对不能自己假设答案继续执行。


阶段二:创意规划

1. 确定视频角度

根据内容类型选择叙事角度:

  • 问题-解决方案(适合产品演示)
  • 步骤教学(适合教程)
  • 数据故事(适合数据可视化)
  • 情感共鸣(适合营销)

2. 选择视觉风格

参考 references/video-styles.md

  • 极简现代 (Minimal)
  • 科技感 (Tech)
  • 商务专业 (Corporate)
  • 活泼多彩 (Playful)

3. 确定视频参数

平台分辨率帧率推荐时长
YouTube 横屏1920×108030fps1-5分钟
YouTube Shorts1080×192030fps30-60秒
Instagram Reels1080×192030fps15-30秒
TikTok1080×192030fps15-60秒

4. 等待用户确认

使用 AskUserQuestion 工具询问:

问题: 以上创意方向是否符合您的预期?
- 选项: 确认,开始设计分镜 / 调整视频角度 / 调整视觉风格 / 调整视频参数

等待用户回答后再继续。


阶段三:脚本设计

1. 生成分镜脚本

参考 references/storyboard-guide.md 生成详细分镜:

markdown
## 分镜脚本

### 基本信息
- 总时长: XX 秒
- 分辨率: 1920×1080
- 帧率: 30fps
- 风格: [选定风格]

---

### 场景 1: 开场 (0:00 - 0:05)
- 画面: Logo 居中显示
- 动画: ScaleIn + FadeIn
- 背景: 品牌主色

### 场景 2: [场景名称] (0:05 - 0:XX)
- 画面: [描述]
- 动画: [动画类型]
- 文字: [文案]
- 备注: [其他说明]

...

2. 等待用户确认

使用 AskUserQuestion 工具询问:

问题: 分镜脚本是否符合您的预期?
- 选项: 确认,开始生成代码 / 调整场景内容 / 调整时间分配 / 添加更多场景

等待用户回答后再继续。


阶段四:代码生成

1. 初始化项目

如果是新项目,运行初始化脚本:

bash
python scripts/init_project.py ./video-project

2. 生成 React 组件

参考以下文档:

3. 使用预制组件

可用的预制组件(位于 assets/components/):

组件路径用途
FadeInanimations/FadeIn.tsx淡入动画
SlideInanimations/SlideIn.tsx滑入动画
ScaleInanimations/ScaleIn.tsx缩放动画
Typewriteranimations/Typewriter.tsx打字机效果
BarChartcharts/BarChart.tsx柱状图
LineChartcharts/LineChart.tsx折线图
Countercharts/Counter.tsx数字计数器
TitleSlidelayouts/TitleSlide.tsx标题页
ContentSlidelayouts/ContentSlide.tsx内容页
FadeTransitiontransitions/FadeTransition.tsx淡入淡出转场
SlideTransitiontransitions/SlideTransition.tsx滑动转场

4. 代码结构

video-project/
├── src/
│   ├── Root.tsx              # Composition 定义
│   ├── index.ts              # 入口文件
│   └── compositions/
│       └── Main.tsx          # 主视频组件
├── public/                   # 静态资源
│   ├── images/
│   └── fonts/
└── out/                      # 输出目录

阶段五:渲染输出

1. 预览视频

bash
python scripts/preview_video.py ./video-project

或在项目目录中:

bash
npm start

2. 渲染视频

bash
python scripts/render_video.py -p ./video-project -o out/video.mp4

可选参数:

  • -c, --composition: Composition ID(默认 Main)
  • -o, --output: 输出文件路径
  • --codec: 编码器(h264/h265/vp8/vp9/prores)
  • -q, --quality: 质量 1-100(默认 80)

3. 告知用户

视频已渲染完成!

文件位置: [输出路径]
分辨率: 1920×1080
时长: XX 秒
文件大小: XX MB

如需修改,请告诉我需要调整的部分。

4. 迭代修改

使用 AskUserQuestion 工具询问:

问题: 接下来您想?
- 选项: 修改某个场景 / 调整动画效果 / 更换配色 / 确认完成

等待用户回答后再继续。


参考文档

文档路径内容
核心概念references/remotion-core.mdComposition、Sequence、Series
媒体处理references/remotion-media.md图片、视频、字体
动画特效references/remotion-effects.md插值、Spring、转场
风格指南references/video-styles.md视觉风格、配色、节奏
分镜指南references/storyboard-guide.md分镜脚本模板

辅助脚本

脚本路径用途
依赖检查scripts/check_deps.py检查 Node.js、ffmpeg
项目初始化scripts/init_project.py创建新项目
预览视频scripts/preview_video.py启动 Remotion Studio
渲染视频scripts/render_video.py导出 MP4

素材处理

PDF 文档处理

当用户提供 PDF 文档时:

  1. 读取文档:使用 Read 工具读取 PDF 内容
  2. 提取信息:识别关键信息点(标题、数据、流程)
  3. 整理结构:将信息整理为视频脚本
  4. 确认理解:使用 AskUserQuestion 确认提取的信息是否准确

网页内容处理

当用户提供网页链接时:

  1. 获取内容:使用 mcp__laborany_web__read_page 获取网页内容
  2. 提取要点:识别核心信息和数据
  3. 转化脚本:将内容转化为视频叙事

图片素材处理

当用户提供图片时:

  1. 查看图片:使用 Read 工具查看图片
  2. 分析内容:识别图片中的元素和风格
  3. 整合设计:将图片风格融入视频设计

输出约定

  • 项目目录: 用户工作目录下的 video-project/ 或用户指定目录
  • 输出目录: 项目目录下的 out/
  • 命名规则: video-{timestamp}.mp4

重要提示

Remotion 动画规则

  1. 所有动画必须由 useCurrentFrame() 驱动
  2. 禁止使用 CSS transitions/animations
  3. 禁止使用 Tailwind 动画类名
  4. 使用 <Img> 组件而非原生 <img>

代码风格

  • 中文注释,ASCII 风格分块
  • 函数短小,只做一件事
  • 避免超过 3 层缩进
  • 每个文件不超过 800 行

Code Style Guidelines

  • Write concise code
  • Avoid verbose variable names and redundant operations
  • 中文注释,ASCII 风格分块
  • 函数短小,只做一件事

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 视频创作助手 AI skill do?

智能视频创作助手,使用 Remotion 框架生成专业级动画视频。 触发场景: (1) 用户需要创建产品演示、教程、数据可视化视频 (2) 用户需要制作营销宣传、社交媒体短视频 (3) 用户需要将论文、报告、概念转化为动画视频 (4) 用户询问"帮我做个视频"、"创建动画"、"制作演示视频" 支持: 产品演示、教程、数据可视化、营销宣传、原理解释、科普内容

Why use 视频创作助手 on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. 视频创作助手 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 视频创作助手 in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/laborany/laborany/tree/main/skills/video-creator. 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 视频创作助手?

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 视频创作助手?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use 视频创作助手 with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the 视频创作助手 AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by laborany 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.

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