财经视频工作室（caijingshipin）

一句话进，成片出。面向知识分享类财经长片/短视频：真实数据、产业分析、技术面研判全做，
目标是让观众看懂并自己判断，而不是替观众下结论。本技能不绑定任何个人 IP——
品牌色、logo、海报、音色、数据全部由你通过 config.yaml 和上传素材决定。

何时使用

• 「帮我做一期 XX 品种/品类的精讲视频」「把这份研究做成竖屏讲解视频」
• 「讲一下 XX 的产业链和供需」「出一期基本面分析视频」
• 「用我的声音做一期财经视频」「先出个草稿时间轴看看时长」

去品牌化说明（使用本技能前必读）

本技能已彻底移除原有个人品牌与私有素材，所有品牌色、素材、数据均由你通过 config.yaml 与上传文件决定。你要做的是：

1. 品牌配色：编辑工程里 config.yaml 的 brand 段（primary / accent / up / down），
   所有派生色（标签底、角标、开场卡片）从 primary 自动计算，改一处全片联动。
2. 上传你的素材：开场海报 assets/cover_poster.jpg、角标 assets/logo.png、
   实景照片 assets/photos/*.jpg、克隆音色 voice/ref.wav + voice/ref.txt（可选）。
3. 填你的数据：图表数据、场景文案、钩子数字都在 config.yaml；口播稿在 script/sN.txt。
4. 免责声明：brand.disclaimer 默认是中性文案「教学演示，不构成投资建议」，
   建议按你的合规要求改写。

> 没有任何写死的私人名称、私有路径或私有配色；换电脑、分享给朋友、发布到市场均无需改代码。

两层架构

• 核心渲染引擎（必用，已验证可端到端出片）：config.yaml 驱动 ->
  gen_charts.py（matplotlib 自绘图表）-> gen_compositions.py（HTML 场景页）->
  配音 -> gen_index.py（HyperFrames 根时间轴：钩子 + FX + 字幕 + 0.6s 转场）->
  render.sh（HyperFrames 渲染）-> qa_*（抽帧质检）。由 build_all.sh 一键串起。
• 工作室增强（可选）：内容策划 plan_episode.py、内容门禁 gate_check.py、
  技术面指标 metrics.py、连接器自动装配 check_connectors.py / check_env.py、
  草稿音色 tts_edge.py、动态数据揭示 render_dynamic.py（Pillow，无需浏览器）。
  这些帮你把内容写得更准、更稳，与渲染引擎解耦——最终把口播稿放进 script/sN.txt、
  把数据填进 config.yaml 即可。

核心流水线（推荐路径）

bash scripts/build_all.sh <工程目录>

build_all.sh 自动跑完 0→8 步（自检 -> 图表 -> 场景 -> 配音 -> 后期 -> 转写 -> 字幕 -> 根时间轴 -> 渲染+QA）。
也可只跑单步（均支持 --project <dir> 或环境变量 $PROJECT）：

项目目录结构（工程目录）

config.yaml            配置（品牌/钩子/图表/场景/FX）
script/s1.txt … sN.txt 口播稿（N = 场景数，正确汉字，用于字幕与对齐）
assets/cover_poster.jpg 开场海报（你上传）
assets/logo.png         角标（可选，你上传）
assets/photos/*.jpg     实景照片（可选）
voice/ref.wav + ref.txt 克隆音色参考（可选）
audio/sN.wav            配音成品（自备或脚本合成）
compositions/sN.html    场景页面
assets/chart_*.png      自绘图表
captions.json           字幕（text/start/end）
renders/<工程名>.mp4     成片

必供素材（按自己 IP 适配）

• 口播稿 script/s1.txt … sN.txt：每幕正文，正确汉字（字幕与对齐取此）。
• 开场海报 assets/cover_poster.jpg：建议 1080×1920 竖版（钩子左→右揭示）。
• 图表数据 / 场景文案 / 钩子数字：全部在 config.yaml（charts / scenes / hook）。
• 克隆音色（可选）：voice/ref.wav（10~15s 清晰人声）+ ref.txt；不设则用 edge-tts 草稿或自备 audio/sN.wav。

设计约定（引擎自动遵循）

• 涨红跌绿（中国市场惯例）：up=红、down=绿，图表/字幕/看板一致。
• 品牌令牌：primary / accent 由你定，派生色运行时计算，全片统一。
• 图表自绘：一律 matplotlib 现画，不引版权图；每张自动带「数据来源」+免责脚注。
• 免责：口播结尾 + 片尾卡各一次（末场自动生成），文案取自 brand.disclaimer。
• 关键数据 FX：fx.keyword 须在 script/sN.txt 原文逐字一致，否则回退到幕中段（日志标 FALLBACK）。

可选增强（工作室能力，与渲染解耦）

• plan_episode.py "<选题>" --duration 15 --project <dir>：一键生成章节骨架 + 数据采集清单。
• metrics.py weekly/sigma/hv ...：周线箱体/趋势、期权 1σ、历史波动率（纯计算，不手算）。
• gate_check.py --project <dir>：写稿前内容门禁（期权墙/IV/权金三条门槛，换内容不砍章）。
• check_connectors.py / check_env.py：环境自检 + 缺失能力自动推荐（见 references/connector-catalog.md）。
• render_dynamic.py --market samples/market.json --script samples/script.json --brand：
  纯 Python 确定性动态数据揭示（火花拖尾+运动模糊+bloom），无需浏览器，做 B-roll 或引流切片。
• huashu-art-motion / Remotion（可选外部子技能）：概念/机制章的「画面一直在动」动画。

依赖

• ffmpeg / ffprobe、node 22+（HyperFrames 渲染）、python 含 matplotlib / Pillow / edge_tts /
  faster-whisper（按需）。可用环境变量 FFMPEG_BIN_DIR / PYTHON_BIN / HYPERFRAMES_BROWSER_PATH 覆盖路径。
• 克隆音色额外需要本地 CosyVoice2-0.5B 模型（用 COSYVOICE_ROOT 指定）。

关键文件