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Vibe知识大赏风格 AI 知识视频制作流水线——把数学/概率/哲学等硬知识拍成电影感短视频。逆向工程自抖音 @Iwanau/@Juno/叁号暗房 的 Claude Opus 5.5 代码生成视频系列。关键词:知识视频、科普视频、Vibe知识大赏、AI视频、代码做视频、抖音知识号、月老的算法、运气的形状、虚无主义视频、Canvas动画视频

Overview

Publisherxiazhuo123456789
Repositoryvibe-knowledge-video
Skill namevibe-knowledge-video
Stars
139
Forks
17
Bundled files
37
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.

  • 37 bundled files

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

  • Open source

    Published by xiazhuo123456789 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Vibe Knowledge Video 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/xiazhuo123456789/vibe-knowledge-video/tree/main
  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/xiazhuo123456789/vibe-knowledge-video.git \
  .claude/skills/vibe-knowledge-video
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Vibe Knowledge Video 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 Vibe Knowledge Video 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 Vibe Knowledge Video 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.

Vibe 知识大赏 · AI 知识视频制作

Goal: 用纯代码(HTML Canvas + Python 合成音乐)制作"Vibe知识大赏"风格的电影感知识短视频——无配音、全画面文字叙事、深空蓝黑底、历史文献再现、动画模拟推演、结尾学术引用。成片规格 1920×1080 / 30fps / 2:00–2:45 / MP4。

When to Use

用户想制作以下任一类视频时触发:

  • "做一个 Vibe知识大赏 风格的视频"
  • "把 XX(概念/论文/定理/哲学家/反直觉现象)拍成短视频"
  • "用 AI/代码做一条知识科普视频"
  • "做一条抖音知识号风格的片子"
  • 用户提供一个知识点,要求"拍成大片"

When NOT to Use

  • 用户要配音旁白型视频(本风格是纯文字叙事 + BGM,无 TTS)→ 确认后仍可用本 skill,但需在 brief 中注明改用配音轨
  • 用户要竖屏短视频(本风格为 1920×1080 横屏,是抖音横屏知识大片)→ 若要竖屏需改画幅参数
  • 用户只要图文/文章,不是视频

〇、风格 DNA(必须先读)

v2.0 新增:风格只是皮,讲解才是骨。动手前先读 references/visualization-design.md(讲解设计:配图与讲解的分界、给概念找形象的六级提问、六种呈现动作、约 1/5 句子不配新画面),它决定观众能不能看懂;再看本节决定皮相。

逆向工程自 8 条原片(详见 references/style-guide.md):

维度规范
画幅1920×1080 横屏,30fps
时长2:00–2:45(119–166 秒)
声音无旁白配音。纯器乐 BGM,76–78 BPM 沉静纪录片节奏
背景深蓝黑 #050510–#101028,全片一套配色不换
布局左上角 @作者水印;顶部场景/时代标签带;中央动画;y≈70% 画面注释;y≈85-91% 双语旁白字幕(中文主句+英文斜体小字,每句都有)
标题卡15-20 秒处落《片名》:VIBE知识大赏 大写标签 + 金色衬线片名 + 副标题双语(Juno 系列标配)
字幕节奏每 2.5–4 秒一句旁白,一句 ≤ 20 字,停留够读完
双语中文为主;旁白英文逐句对照;关键史料用原文斜体(法/德/英/拉丁)
叙事弧钩子→历史锚点→机制模拟→反直觉转折→现实落点→声明+引用收尾
画面密度逐秒实测运动均值 3.97、静止秒 < 25%——画面必须一直在动(文字停留时也要有微动画)
视觉母题晾衣绳卡片 / 规则卡(金线图标)/ 文献复原(红印章)/ 万人模拟网格 / 手绘曲线 / 时间轴映射
严谨性结尾必须给学术引用与免责声明;图示必须标注"示意图"

一、总流程(七步,逐步执行,不可跳步)

选题核实 → 文案剧本 → 分镜表 → 用户确认 → 代码实现 → 渲染合成 → 自检交付

第 1 步:选题核实(Brief)

  1. 问用户拿:主题、希望观众记住的一句话、作者署名(默认 @用户昵称)。
  2. 用户没给的不要编;可以给 3 个选题建议让用户挑。
  3. 用 WebSearch 核实所有年份、人名、论文名、数字——错了整个片子报废。没把握的事实写进 NOTES.md,宁可不写也不要猜。

第 2 步:写剧本(script.md)

按叙事弧模板写(详见 references/narrative-templates.md),旁白总量 = 时长 ÷ 3 秒/句,例如 140 秒 ≈ 45–50 句。每句一行,标注出现时间。 每句旁白必须同时写中文主句 + 英文斜体对照(Juno 系列双语标配,如"先看37%,再出手 / Look at the first 37%. Then leap.")。 预留 15–20 秒处给《片名》标题卡(片名 + 一句话副标题 + 英文副标题)。

v2.0 新增——写剧本前先过两道方法关卡:

  1. 形象先行(references/visualization-design.md):对概念清单里每一个概念做"六级提问",找到叫得出日常名字的形象;每个难概念拴一件观众上礼拜刚经历过的小事。找不到形象的句子,改句子,不硬配抽象动画。全片只定一个核心比喻,之后每个新概念都用它造句。
  2. 字幕稿文体(references/copywriting-rules.md):观众是在"读"片子——每句 ≤ 20 字、一句一个屏上动作;预留 25%–40% 无字幕时间(标题卡、模拟自己跑的段落);每四到六句一个问句;"不是 A,是 B"句式只留给论点;数字精确到能上屏;末句是片名的回声;出现"今天我们来聊""这告诉我们"等口播腔即删。

第 3 步:分镜表(storyboard.md)

每个镜头写清:时间区间 / 画面构图与元素 / 动作(进场-主要-出场)/ 顶部标签 / 画面注释 / 双语字幕 / 转场方式。转场必须从内容里长出来(一条线变成地平线、卡片飞出重组),禁止默认淡入淡出。 画面密度铁律(实测值):相邻 2 秒必须有肉眼可见的变化;文字停留超过 4 秒时,中央动画区必须有微动效(卡片摆动、星点闪烁、计数滚动)。

v2.0 新增——分镜表加两列、加一道自检:

  • 每句字幕标注呈现动作(六种之一:让观众动手 / 照句子演 / 小题现场跑 / 同版式对照 / 收进一张图 / 停住亮字,见 visualization-design.md 第 5 节),以及"观众明白了什么"一列。
  • 自检:约 1/5 的句子不配新画面(提问/命名/结论/引文/过渡)——一个都没有说明把结论也画了,占一半说明没找到形象;遮住字幕只读"屏上是什么,在干什么",要能看懂;结构上对照 references/structure-bible.md 的十条叙事定律逐条过(悬念埋在哪秒、几层反转、读数何时开始跳、中段是否转到"你"、结尾回扣哪个画面)。
  • 数字纪律(references/quality-gate.md §5):先算后写——屏上每个数字由代码算出或查证后记入 NOTES.md;模拟用固定种子,屏上计数真的在数;模拟数据标"模拟/示意"。

第 4 步:用户确认

把 brief + script + storyboard 给用户看。确认后才写代码。

第 5 步:代码实现(单文件 index.html)

  • 技术路线:原生 JS + Canvas 2D 为主;文献/书页/报纸再现用 HTML+CSS+SVG 分层;可选 WebGL 着色器加胶片颗粒(性能代价 ×6,慎用)。想改用 Remotion 实现,读 references/remotion-track.md(方法论不变,工程对照表在那里)。
  • 页面必须暴露 window.render(t):给定秒数画出该帧。画面只由 t 决定:随机数带固定种子、不用计时器、帧间不保存状态。
  • 布局按风格 DNA 的五区落位;字幕用 drawSubtitle(t) 统一绘制。
  • (v2.4)预览先行:页面能跑的第一时间起本地预览(--serve 或直接开文件),边写边让用户看到,不要闷头写完全片再给看——用户中途纠偏,比成片后返工省十倍。
  • 先跑通 3 张关键静帧(开场钩子 / 机制演示高潮 / 结尾卡)给用户看风格,确认后再做全片。
  • v2.0 补充:先做全片里最难演的那一镜,截原尺寸静帧,遮住字幕和小字自问"这是什么 / 它在干什么"——答不出来就重画或换形象(见 visualization-design.md §4 三道自检)。这一镜过不了,后面做得再顺都救不回来。

第 6 步:渲染合成

bash
# 逐帧渲染(Playwright 无头浏览器)
python3 scripts/render_frames.py index.html out_frames/ --fps 30 --duration 140

# 合成 BGM(76-78 BPM,numpy 合成,段落起伏对齐分镜)
python3 scripts/synth_bgm.py bgm.wav --bpm 77 --duration 140 --sections storyboard.md

# 合成 MP4(帧序列 + BGM,响度 -14 LUFS)
bash scripts/build_video.sh out_frames/ bgm.wav final.mp4

第 7 步:自检交付(不过不出门)

bash
python3 scripts/qa_check.py final.mp4

六维评分(1–10):前 2 秒抓人 / 手机缩放可读性 / 动作自然度(无匀速滑动、无空拍)/ 画面新鲜度(每 2–4 秒有新东西)/ 构图 / 声画对位。任何一项 < 8 分:列出最严重 3 个问题(带时间点)→ 修复 → 重新渲染 → 重评,循环直到全过。 重点排查:文字重叠、溢出、默认风格复活(居中大字+渐变)、缩放后糊字、角落多余标签。

v2.0 新增——机器质检之外的人工看图改图关(references/quality-gate.md):

bash
python3 scripts/render_frames.py index.html review/ --duration 130 --sheet 16      # 全局总览
python3 scripts/render_frames.py index.html review/ --duration 130 --stills 18 62  # 细节原尺寸
python3 scripts/render_frames.py index.html review/ --duration 130 --motion 61 64  # 转场逐帧

按毛病对照表逐条查(主体太小、遮字幕认不出、发白发糊、小字压主体、伸进字幕带、转场说不清……),至少修两轮再交付:列毛病 → 修 → 重截同样的时刻 → 确认修好且没改坏别处。终检三遍:静音遮字幕看一遍、只读字幕看一遍、对照门槛表逐条过。

交付物:final.mp4 + script.md + storyboard.md + 抖音发布文案(模板见下)+ 诚实清单(还有哪些不满意、哪些段落没逐帧看过、哪些数字是示意)。

二、抖音发布文案模板

Vibe知识大赏 | 《标题》一句话钩子?
[2-3 句核心内容概括,含一个具体年份+人名+反直觉结论]
#vibe知识大赏 #AI把知识拍成大片了 #claude5.5 [主题词 3-5 个]

三、铁律(Gotchas)

  1. 字体加载完成再截图(document.fonts.ready),否则前几帧是默认字体。
  2. 你听不到声音——BGM 波形要画成图检查有没有爆音/静音段。
  3. 用 WebGL 时先渲 1 帧确认着色器生效再渲整片(着色器渲染耗时 ×6)。
  4. Canvas 文字必须手动换行,禁止依赖浏览器自动换行。
  5. 顶部标签与水印全片位置恒定,是"系列感"的来源。
  6. 禁止:居中大字+渐变背景、所有元素同时淡入、满屏小字、弹跳缓动、粒子爆炸、任何模板感。
  7. 每句旁白停留 ≥ 2.5 秒;同一画面停留 ≤ 4 秒必须有新元素进场。
  8. (v2.0)先找形象,再写句子。 概念先落到叫得出日常名字的东西上;画不出的句子改句子,不硬配抽象动画。全片一个核心比喻用到底。
  9. (v2.0)字幕说人话,屏上给证据。 术语、公式、精确数字做成画面小字/标注,不占字幕;屏上的数是真算的(固定种子模拟 + 屏上计数),示意必标注。
  10. (v2.0)一屏一件事,颜色是词汇。 每一刻只有一个主体在动;每种强调色全片一个含义不破例;底部字幕带(约 82%–95%)任何东西不许伸进来。

四、参考文件

方法论层(v2.0/v2.1 核心,按顺序读)

  • references/visualization-design.md — 讲解设计:配图与讲解的分界、概念→形象的六级提问、六种呈现动作、何时"不画"、分镜表七列格式。决定观众能不能看懂,最先读
  • references/copywriting-rules.md — 字幕稿规范:句量句长、句式工具箱、禁用清单、一个比喻一套词汇、强调的克制规则、事实与出处
  • references/structure-bible.md — 结构圣经:选题四项打分、三种骨架、标准时间轴、十条叙事定律、悬念/反转/常驻读数的设计方法
  • references/visual-grammar.md — (v2.1)画面语法速查:常见句型→演法对照表、一屏一件事的分区纪律、常驻元素=报数的仪器、十种转场手法、动效手感六条
  • references/quality-gate.md — 质量门:看图改图毛病对照表、两轮修复流程、终检三遍与门槛表、数字纪律
  • references/beat-scaffold.md — (v2.2)逐拍写法骨架:130 秒标准片拆成 ~44 个功能位置,每拍的写作任务与写法公式、五条硬规矩
  • references/image-prompts.md — (v2.2)出图提示词规范:风格后缀六件事、六条规则、一期典型出图清单、风格不一致的补救

工程层(v2.1)

  • references/render-craft.md — 渲染工程手册:render(t) 纯函数与固定种子、模拟预计算查表、辉光管线与 under 层、对数推拉、场景衔接、常见装置写法、性能
  • references/rework-scripts.md — 返工话术与分步推进:八轮分步提示词(每轮有过关标准)+ 按毛病直说的返工话术表 + 验收反问清单
  • references/alternate-worlds.md — 扩展视觉世界:题材→世界匹配、新世界七项设计清单、节奏经验值(每分钟句数/无字幕占比/静止帧比例)、"厂牌"概念
  • references/remotion-track.md — (v2.4)Remotion 路线:把本方法论跑在 Remotion 里的完整对照(心智模型、跑片流程、参数化模板、与质量门的对接)

风格与模板层

  • references/style-guide.md — 风格 DNA 完整规范(布局坐标、配色、字体、五区结构、文献再现规范)
  • references/narrative-templates.md — 8 条原片的叙事弧逐段拆解 + 通用剧本模板
  • references/prompt-brief.md — 可直接填空的 XML 创作简报模板

脚本与运营(v2.1)

  • scripts/ — 渲染 / 配乐 / 合成 / 自检 四件套(渲染器含 --stills / --sheet / --motion 看图模式)
  • docs/common-mistakes.md — 常见错误对照表:渲染/剧本/画面/声音/事实五类症状速查
  • docs/publish-guide.md — 发布指南:发布前检查清单、48 小时数据复盘、数据差先查叙事
  • docs/topic-seeds.md — 选题种子库:五个出题方向、种子题示例、四关检验、自建题库方法
  • docs/strict-mode.md — (v2.2)严格模式:两档工作模式、逐关完成标志、四个亲自把关点、弱模型降级方案
  • docs/CHANGELOG-v2.md — v2.x 升级的完整说明(改了什么、为什么、怎么用)

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 Vibe Knowledge Video AI skill do?

Vibe知识大赏风格 AI 知识视频制作流水线——把数学/概率/哲学等硬知识拍成电影感短视频。逆向工程自抖音 @Iwanau/@Juno/叁号暗房 的 Claude Opus 5.5 代码生成视频系列。关键词:知识视频、科普视频、Vibe知识大赏、AI视频、代码做视频、抖音知识号、月老的算法、运气的形状、虚无主义视频、Canvas动画视频

Why use Vibe Knowledge Video on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Vibe Knowledge Video 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 Vibe Knowledge Video in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/xiazhuo123456789/vibe-knowledge-video/tree/main. 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 Vibe Knowledge Video?

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 Vibe Knowledge Video?

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

Is the Vibe Knowledge Video AI skill free?

It is published on GitHub by xiazhuo123456789. Check the repository for licensing terms. 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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