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Code Mv Render

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代码渲染 MV / 数据纪录片的确定性工程库——帧 = f(时间),浏览器预览与离线导出逐帧一致。收录两支开源音乐视频参考工程(world.execute(me); 的 Canvas2D 三画面 + pdoom 的 three.js 逐字卡拉 OK),以及本库自建并已导出的《CVE 编号破十万》90 秒数据纪录片实现:镜头模型、15 种入场转场、字体/遮罩动效、纸底三墨风格、口播字幕时间轴、无头浏览器录制与质检。只要用户提到:代码渲染 MV、歌词 MV、音乐视频生成、MV 渲染工程、world.execute(me)、pdoom、卡拉 OK 排版、数据纪录片、口播视频、新闻数据动画、把文案做成同步动画视频、确定性 Canvas 视频——就用本 Skill。与 video-shot-demos / swiss-shot-demos 互补:那些产出分镜演示页,本 Skill 面向整片可导出的视频工程。

Overview

PublisherUnclecheng-li
RepositoryAI_Animation
Skill namecode-mv-render
Stars
1.6K
Forks
123
Bundled files
27
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.

  • 27 bundled files

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

  • Open source

    Published by Unclecheng-li on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Code Mv Render AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

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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/Unclecheng-li/AI_Animation/tree/master/skills/code-mv-render
  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/Unclecheng-li/AI_Animation.git /tmp/AI_Animation
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/AI_Animation/skills/code-mv-render .claude/skills/code-mv-render
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Code Mv Render 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 Code Mv Render 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 Code Mv Render 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.

代码渲染 MV 工程库(两支上游 + 一套自建实现)

本 Skill 不生成单页演示,而是一座**"整片视频渲染工程"参考库**:收录两支开源音乐视频工程,外加本库自建、已经导出成片的《CVE 编号破十万》数据纪录片实现。它们共用同一条底层原理——每一帧只是时间的函数(frame = renderFrame(t)),因此浏览器里的实时预览与离线导出的成片逐帧一致,可反复复现、可精确质检。要做同步视频时,从这里选最贴近的工程去 fork / 改编,而不是从零搭渲染管线。

你是什么

  • 面向"整片、带音轨或口播、逐帧确定"的视频(MV / 歌词视频 / 数据纪录片 / 生成式视觉),不是分镜演示页。
  • 提供的不只是参考工程,而是可执行的方法论 + 模板:镜头模型、转场库、运动语法、时间系统、导出与质检。
  • 与 video-shot-demos / swiss-shot-demos 的边界:那两者是"一镜一 HTML"的演示片段;本 Skill 管的是从时间轴到成片的整条工程链(分析 → 时间线 → 镜头 → 预览 → 导出 → 质检)。

三支参考工程

world-execute-me-lyric-mvpdoom-video本库自建:CVE 编号破十万
类型歌词 MV(对话叙事)生成式 MV(逐字卡拉 OK)数据纪录片(口播字幕驱动)
画面技术Canvas 2D + WebGL2three.js + TypeScriptCanvas 2D,单文件 HTML
画面语言聊天界面 / 三墨版画 / 代码每片一个 GPU 场景数据 / 界面 / 版画 三型交替
状态系统颜色 = 状态(off/on/warm/error/ash/dead)节拍吸附场景窗口语义色:中性 / 里程碑 / 风险
同步依据行级歌词时间 + cues 拍点Demucs + CTC × Whisper 词级时间口播字幕段 + 句内事件时间
导出无头 Chrome 逐帧 → ffmpeg无头 Chrome → WebSocket 帧 → ffmpeg无头 Edge + captureStream → WebM → ffmpeg
亮点成品级闪光安全、缩图表回归块级自适应子帧运动模糊单文件、零依赖、可直接改文案复用
许可代码 MIT;剪影 CC BY-NC-SA;歌曲不在仓库代码 MIT;歌曲不属 MIT本库自建,可自由改写

动效框架(从原片抽取,已落到本库模板)

完整参数见 references/motion-system.md。核心是五层:

1. 镜头模型

js
{ id, at, lines, moment, layout, palette, enter, camera, render(ctx,t,f,u) }
  • moment 一句话说清"这是哪一刻",写不出来就是废镜头。
  • 切点必须落在拍 / 半拍 / 小节线;口播视频落在句子边界或关键词上。
  • render 是纯函数;camera 返回 {x,y,zoom,rot}。
  • 镜头内部三拍:入场(0.25–0.8s)→ 展开 → 由事件结束。

2. 十五种入场转场

cut / fade / glitch / scan / circle / diag / grid / zoom / shatter / dissolve / winclose / winpop / push / slices / flashcut

按语义选:scan = 打印/写入,grid = 参数/数据,winpop = 记录页/弹窗,glitch = 异常,zoom = 深入,circle = 聚焦,shatter = 推翻,flashcut = 大段落切换。支持 align: start|end|center 与 flash。一个视频最多用 4–6 种。

Canvas 2D 版已实现:templates/transitions2d.js(15 种,零依赖)+ templates/transitions-demo.html(逐段预览)。

3. 镜头内运动六条

  1. 缓动优先(机械计数/扫描线除外)。
  2. 错峰:主体 0ms,附属 +60–120ms,第三层 +180–300ms。
  3. 二次运动:落定后 1–2% 过冲或轻微回弹。
  4. 快速运动必须带模糊;静止背景不参与重绘。
  5. 禁止只做透明度;淡入必须伴随位移/遮罩/印刷揭示。
  6. 闪入要整块(1–2 帧),前面不加白场。

4. 字体与遮罩

slam(砸下)、typed(逐字)、onPath(沿路径)、wall(字墙)、sliced(切条)、scramble(乱码收敛)、limp(竖带压扁下坠)、masked(用字/形状当窗口)。中文按"字"计时,标点不单独占拍。

5. 时间与后期

  • 音乐:130 BPM 网格(beat 0 = 0.344s,1 beat = 0.4615s)。
  • 口播:字幕段为主网格,句内关键词为次网格;非网格时间集中在一个 CUES 表。
  • 时间特效:掉帧 floor(t*12)/12、重放、插入镜头、撕裂保持 6 帧、余像 t-0.05、白场 11–16 帧。
  • 后期默认全关;只在事件上开 glow / bloomAll / rays / streak / zoomBlur,镜头结束回 0。

Opus 导演与审查工作流

在既有引擎之外,补入三套 Opus 项目的方法论,不重复建设渲染器:

规范用在什么时候核心增量
references/opus-directing.md从想法/参考片开始制作brief → 声音来源与分析 → 视觉方向 → director’s treatment → 多比例逐帧交付
references/motion-design-production.md产品发布、品牌 Reel、UI morph真实事实/品牌输入、beat map、共享形态、声音能量与真实峰值、设计审查
references/visual-review-loop.md每次改动视觉/时间与交付前contact sheet → 时间带 → 1:1 裁切 → 修复重渲 → MP4 解码帧与音频复核

执行顺序:先确认 brief 与声音,再提交 treatment/镜头表;用户明确授权直接制作时可不停下等审批,但仍要留存方案。先做最难镜头与关键静帧,通过后再铺满全片。画面与声音读取同一时间数据,音效对齐实际波形瞬态。

核心工作流

第 0 步 · 选型

  • 对话 / 叙事 / 强概念 → world-execute-me-lyric-mv 路线(三画面 + 颜色状态 + 版画)。
  • 抽象文本 / 逐字排版 / 需要 3D 光 → pdoom-video 路线。
  • 数据 / 新闻 / 口播 / 工具链 → 本库自建路线(数据 / 界面 / 版画 + 字幕时间轴)。模板:templates/mv-engine.html。

第 1 步 · 素材与许可清障

两支上游都不含歌曲与歌词,必须自备;发布前确认许可(剪影 CC BY-NC-SA、歌曲遵循原作者指引)。自建路线无此限制,但字体与数据来源仍需注明。

第 2 步 · 时间轴

先写 SHOTS(分镜)与 SUBS(字幕/歌词),再写画面。不要先做画面再对时间。 所有切点、关键词落定、印章、差额出现,都要在表里能查到。

第 3 步 · 镜头

从这些配方里选:计数器 / 对账双柱 / 纸底版画 / 记录页 / 时间线 / 收束三行。 每种配方在 references/style-cve-100k.md 里有完整字号、坐标、时长。

第 4 步 · 预览与逐帧质检

bash
# 关键帧静帧(改完必看)
node templates/qa-stills.mjs --page examples/cve-100k/demo.html --times 13.6,24.6,46,59.5,79,86.5 --out ./qa

# 每 5 秒扫一遍
node templates/qa-stills.mjs --page examples/cve-100k/demo.html --range 0..90 --step 5 --out ./qa_all

看:切后第一帧、关键词落定帧、事件帧、首尾帧;数字与字幕是否同步。

第 5 步 · 导出

bash
# 无头 Edge 录制 + 直接转 MP4
node templates/export-video.mjs --page examples/cve-100k/demo.html --out ./out --name cve-demo --mp4

页面内也可直接点「导出 WebM」。导出后 ffprobe 校验 1920×1080 / 60fps / 时长。

从零做一支(命令级流程)

1. 复制 templates/mv-engine.html → my-film.html
2. 改 DUR / SHOTS / SUBS,先让字对齐时间
3. 复制镜头配方,替换数字与文案(一屏一个英雄数字)
4. 加颜色事件:只在里程碑/风险发生的那一帧切换
5. 逐帧截图,修排版(差额标注、字幕遮挡、标签重叠)
6. node templates/export-video.mjs ... --mp4

可复用要点

  • 预览与导出同源:同一个 renderFrame(t),杜绝"预览好看导出差"。
  • 颜色 = 状态:调色板是语义不是风格;观众靠颜色跨镜追踪同一实体。
  • 纸底是呼吸:每 3–4 个暗底镜头插一个纸底定义页。
  • 数据同步:字幕说最终值时,数字必须已到位。
  • 闪光预算:任意 1 秒大面积亮度往返 ≤3 次;红色闪烁独立统计。
  • 缩图表/静帧回归:改共用文件前后各出一组静帧,逐格比对。
  • 单文件优先:无构建、无网络、双击即播,方便交付与归档。

红线

  • 歌曲与歌词不在上游仓库、也不在代码许可内:不得把原曲/原词一并打包分发。
  • 角色剪影及含剪影画面为 CC BY-NC-SA 4.0:署名 + 禁商用 + 同许可再分享。
  • 上游成片均标注"含 AI 生成内容";发布时须显式声明。
  • 上游均为非官方同人作品,不得暗示背书。
  • 数据类内容:编号 ≠ 发布数;估算必须标注;CNA 评分 ≠ NVD 评分。
  • 不要把平台特定实现(Windows 路径、ffmpeg-static)当作可移植承诺。

Token 纪律

  • 禁止通读上游源码(src/engine/、src/scenes/、app/src/ 都是大块)。
  • 方法论优先取本 Skill 的 references/,不要现场读源码反推。
  • 需要看实现时,先 grep 定位,再按行号窗口读 ≤80 行。
  • 本库自建实现只有 examples/cve-100k/demo.html 一个文件,可以整读(约 1000 行)。

目录结构

code-mv-render/
├── SKILL.md / README.md
├── references/
│   ├── world-execute-spec.md       上游歌词 MV 规范摘录
│   ├── pdoom-spec.md               上游生成式 MV 规范摘录
│   ├── motion-system.md            ★ 动效框架:镜头模型 / 15 转场 / 运动语法 / 时间特效 / 质检
│   ├── deterministic-engine.md     ★ 确定性 Canvas 实现规范:renderFrame / 时间表 / 录制 / 导出 / 坑
│   ├── opus-directing.md           ★ Opus 导演流程:brief / 声音 / treatment / 多比例交付
│   ├── motion-design-production.md ★ 品牌动态设计:事实约束 / beat map / 共享形态 / 声音
│   ├── visual-review-loop.md       ★ 静帧审查:sheet / 时间带 / 裁切 / MP4 与音频复核
│   ├── style-cve-100k.md           ★ 风格系统:调色板 / 字体 / 版式 / 组件配方 / 数据红线
│   └── case-cve-100k.md            ★ 案例:90 秒镜头表、参数、扩展成 23 分钟的路径
├── templates/
│   ├── mv-engine.html              最小可运行引擎(3 镜头 + 播放器 + 录制)
│   ├── transitions2d.js            15 种入场转场的 Canvas 2D 移植
│   ├── transitions-demo.html       逐段预览 15 种转场
│   ├── export-video.mjs            无头 Edge 录制 → WebM → MP4
│   └── qa-stills.mjs               关键帧静帧质检
├── examples/cve-100k/demo.html     完整 90 秒实现(单文件)
└── assets/preview/                 上游与自建案例截帧

上游与本地案例

  • world-execute-me-lyric-mv — github.com/Nyankomintsu/world-execute-me-lyric-mv (Mili《world.execute(me);》歌词 MV,v4)
  • pdoom-video — github.com/mexicat/pdoom-video ("I'm Upping My P(doom)" 生成式 MV)
  • 自建案例《CVE 编号破十万》— 内容源为本机 【AI城】/CVE编号破十万 的 v3 方案与调查笔记;90 秒演示成片 1920×1080 / 60fps。
  • opus-js-animations — github.com/klsoen/opus-js-animations (MIT):导演前置、纯 seek(t)、静帧与多比例交付工作流。
  • claude-motion-design — github.com/howseen-ai/claude-motion-design (MIT):品牌动态设计、真实数据、beat map、声音与 critic 工作流。
  • claude-motion — github.com/whaleyxbt/claude-motion (MIT):contact sheet / 时间带 / 1:1 裁切的 review loop 与音频验收参考。

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 Code Mv Render AI skill do?

代码渲染 MV / 数据纪录片的确定性工程库——帧 = f(时间),浏览器预览与离线导出逐帧一致。收录两支开源音乐视频参考工程(world.execute(me); 的 Canvas2D 三画面 + pdoom 的 three.js 逐字卡拉 OK),以及本库自建并已导出的《CVE 编号破十万》90 秒数据纪录片实现:镜头模型、15 种入场转场、字体/遮罩动效、纸底三墨风格、口播字幕时间轴、无头浏览器录制与质检。只要用户提到:代码渲染 MV、歌词 MV、音乐视频生成、MV 渲染工程、world.execute(me)、pdoom、卡拉 OK 排版、数据纪录片、口播视频、新闻数据动画、把文案做成同步动画视频、确定性 Canvas 视频——就用本 Skill。与 video-shot-demos / swiss-shot-demos 互补:那些产出分镜演示页,本 Skill 面向整片可导出的视频工程。

Why use Code Mv Render on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Code Mv Render 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 Code Mv Render in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/Unclecheng-li/AI_Animation/tree/master/skills/code-mv-render. 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 Code Mv Render?

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 Code Mv Render?

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

Is the Code Mv Render AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by Unclecheng-li 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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