口播视频剪辑成电影感大片

SKILL前端设计
前端设计 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

把原始短视频自动加工成"电影感成片"的一站式流水线。适用于用户丢来一段手机随手拍的口播或空镜素材,要求"剪成电影感大片/有质感/能直接发"。自动完成素材分析、节奏剪辑、电影调色、封面生成、旁白配音、背景音乐、片尾字幕与最终封装,产出可发布的竖屏或横屏成片。触发词:电影感、大片、剪辑成片、自动剪辑、加旁白、配乐、封面、片尾字幕、cinematic。

一句话选型结论

按资料字段整理

口播视频剪辑成电影感大片是前端设计类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类前端设计 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_cab00f22/video-cinematic-edit
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

前端设计
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_cab00f22仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量9.7 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
出页面与组件

按描述生成页面结构和组件草稿。

调整样式与布局

改间距、配色与响应式布局。

生成设计说明

把设计稿整理成开发能接的说明。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在前端设计场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
口播视频剪辑成电影感大片当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
前端设计 只读 GitHub 仓库 882.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
Vercel 组合模式 联网访问 GitHub 仓库 385.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
Vercel React native skills 前端 只读 GitHub 仓库 246.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
adapt 搜索 浏览器控制 GitHub 仓库 202.7 万 Codex、Claude、Cursor 有
使用我的浏览器 浏览器控制 GitHub 仓库 184.8 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

9.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

电影感成片流水线(cinematic-cut)

把"一段原始素材"变成"一条能发出去的片子",中间不靠手搓,靠一条确定性流水线。
引擎是 scripts/cine.py,Agent 只负责两件机器做不了的事:读画面做判断、写旁白定文案。

何时使用

  • 用户提供一段原始视频,要求"剪成电影感 / 大片 / 有质感 / 帮我剪一下"
  • 要求在一段口播或空镜上加旁白、配乐、封面、片尾字幕
  • 需要把一批同类素材统一成同一种风格批量出片
  • 目标平台是抖音/视频号(竖屏 9:16)或 B 站/公众号(横屏 16:9)

不适用:需要逐帧精修、多机位套底、复杂特效合成的专业影视后期。

铁律:这个顺序不能颠倒

顺序不是随便排的,每一步都在为下一步提供输入。颠倒会返工。

约束 原因
先分析,再剪辑 不看画面就定切点等于瞎猜。静音检测只给"哪里没声音",不给"哪里不好看"
先定旁白,再定片头片尾长度 旁白语音的长度直接决定片头/片尾字卡要停多久。反过来做必然要重排
先出封面和字卡,再合成 合成是最贵的编码,全片只编码一次。字卡先生成好,合成时当素材用
字卡不参与调色链 字卡自带设计配色,套滤镜会发灰发脏
最后统一 loudnorm 旁白、原声、配乐三路电平各不相同,必须在混完之后统一拉到 -14 LUFS

九步流程

Step 0 · 确认三件事(不要跳过)

向用户问清,或按素材自行判断并在交付时说明:

  1. 成片用在哪 → 决定画幅(9:16 / 16:9)和时长上限
  2. 要不要旁白 → 旁白是"编者视角"的重写。原片有说话的,旁白走"开头引入 + 结尾升华",不要盖在原声上
  3. 风格取向 → warm-film(暖调纪实,默认)/ teal-orange(青橙商业片)/ mono-noir(黑白硬朗)

Step 1 · 素材分析(probe)

python cine.py probe <源视频> --out <work>/analysis.json --frames <work>/frames

产出:时长、分辨率、帧率、编码、有无音轨、原始响度、静音段列表、6 张抽帧。

> 必须亲眼看这 6 张抽帧。要判断的是:口播还是空镜?机位稳不稳?主体在画面哪个位置?有没有废镜头?这些机器判断不了。

记下原始响度:手机原片常在 -30 LUFS 以下,用户会以为"没录上声音",这是后续必须救的重点。

Step 2 · 剪辑决策(edl)

python cine.py edl --analysis <work>/analysis.json --out <work>/edl.json

规则:
- head=auto:开头若有一段 >1s 的静音/底噪,直接从其后切入,避免废镜头
- 每处停顿保留 lead=0.16s 前导 + trail=0.20s 后导,其余删掉
- 相邻片段交替微放大 1.03 / 1.065,把跳切的位移藏进画幅呼吸里

输出 20~30 段左右的 EDL,主片通常比原片短 10~20%。

Step 3 · 旁白(文稿 + 配音)

旁白先写文稿,再合成。写作要求:
- 一句一个信息点,单句 ≤ 20 字(TTS 长句会失去语气)
- 开头 1~2 句做钩子,结尾 1 句做升华,中间不要念
- 说人话,不用"首先其次最后",不堆形容词

python cine.py tts --script <work>/narration.json --out <work>/vo

逐句合成并记录每句精确起止时间,这是后面字幕对齐的依据。
默认音色 zh-CN-YunjianNeural(纪录片男声,沉稳);女声可用 zh-CN-XiaoxiaoNeural,年轻男声 zh-CN-YunxiNeural。

Step 4 · 背景音乐(bgm)

python cine.py bgm --duration <总时长> --mood calm --out <work>/bgm.wav
  • 用户提供音乐 → job.bgm.source 指过去,直接用
  • 没有 → 程序化合成无版权氛围垫乐(calm/warm/tense/epic 四种情绪),避免版权风险
  • 默认 gain_db=-9,混音时走侧链闪避:有人说话时自动压低 BGM,说完再抬起来

Step 5 · 封面(cover)

python cine.py cover --job job.json

从成片同一套调色的帧里取底图(不是原始帧,否则封面和成片不是一个色),叠加:

  • 金色小标签(话题/地点)+ 细分割线
  • 大标题 2 行(Sans Bold,带黑色描边保证任何背景都可读)
  • 副标题一行(灰)
  • 整体暗角 + 下部渐变压暗 + 上下细黑边

输出 *_cover.jpg,既是封面也可当视频首帧。

Step 6 · 片尾字幕(credits)

python cine.py credits --job job.json

黑底 + 金句 2 行(思源宋体 Heavy,书面感)+ 行动号召 + 底部技术署名(素材/剪辑/配乐)。
金句从原片里提炼,不要另写——观众要听到"他自己的话被放大"。

Step 7 · 合成(compose)

python cine.py compose --job job.json

一次编码完成全部拼装:

画面:[封面卡] + [主体 N 段拼接 → 调色 → 遮幅 → 首尾淡化] + [片尾卡] → concat → yuv420p
声音:[片头旁白] + [主体(降噪→EQ→压缩)] + [片尾旁白] → concat → +BGM(侧链闪避) → amix → loudnorm -14 LUFS
  • 遮幅:横屏自动加 2.39:1 黑边(letterbox=auto),竖屏不加
  • 片头/片尾时长 = max(设计值, 旁白时长 + 0.9s),保证话说完画面还在

Step 8 · 质检(qc)

python cine.py qc --file <成片>

必须核对:时长对得上预期、分辨率/帧率正确、响度落在 -17 ~ -12 LUFS;
再抽 3 帧(开场/中段/结尾)亲眼看:开场是不是封面、中段调色对不对、结尾是不是字卡。

Step 9 · 交付

见下方"输出形态"。交付时说明:砍掉了多少秒、旁白几句、用的哪种调色、成片规格。

一条命令跑完

python cine.py all --job job.json

依次执行 probe → edl → tts → cover → credits → compose → qc。
调试阶段建议分步跑,先确认封面和字卡好看,再做合成(合成最慢,3~5 分钟,必须放后台跑)。

job.json 配置

{
  "input": "素材绝对路径.mp4",
  "output_dir": "输出目录",
  "name": "成片名",
  "aspect": "auto",
  "look": "warm-film",
  "letterbox": "auto",
  "cover": {
    "enabled": true,
    "tag": "烟台 · 夜生活",
    "title": "烟台的夜生活",
    "title_sub": "到底有没有?",
    "kicker": "一个烟台人的较真",
    "frame_at": 0.55
  },
  "narration": {
    "enabled": true,
    "voice": "zh-CN-YunjianNeural",
    "rate": "-8%",
    "intro_lines": ["片头旁白第一句", "第二句"],
    "outro_lines": ["片尾旁白"]
  },
  "bgm": { "enabled": true, "source": null, "mood": "calm", "gain_db": -9 },
  "credits": {
    "enabled": true,
    "quote": ["金句上半句", "金句下半句"],
    "cta": "你们那儿呢?",
    "footer": "评论区聊聊",
    "duration": 3.0,
    "credit_lines": ["素材 · 原创拍摄", "剪辑 · 电影感成片流水线"]
  },
  "cut": { "head": "auto", "silence_db": -32, "min_silence": 0.55, "lead": 0.16, "trail": 0.20 }
}

aspect:auto 跟随素材 / 9:16 / 16:9 / 1:1
look:见 references/look-presets.md
letterbox:auto 横屏自动加 2.39:1 黑边,竖屏不加

输出形态

<output_dir>/
├── <name>_cinematic.mp4     成片(H.264 / 1080 竖屏或 1920 横屏 / 30fps / AAC 192k / -14 LUFS / +faststart)
├── <name>_cover.jpg         电影感封面(与成片同款调色)
└── .build/                  中间产物(可删)
    ├── analysis.json        素材体检报告
    ├── edl.json             剪辑决策(每段起止时间)
    ├── build_report.json    本次成片的完整参数存档
    ├── vo/vo_manifest.json  旁白逐句时间轴
    ├── bgm.wav              配乐
    ├── credits.png          片尾卡
    └── filter.txt           实际执行的 ffmpeg 滤镜图(排错用)

成片规格按平台对齐:竖屏 1080×1920、横屏 1920×1080、-14 LUFS(抖音/视频号/YouTube 通用)、+faststart 让网页端秒开。

排查

症状 原因 处理
找不到 ffmpeg 环境未装 装 imageio-ffmpeg,或设 CINE_FFMPEG 指向 ffmpeg.exe
旁白合成 403 / 超时 edge-tts 连不上微软服务 重试一次;仍失败则 narration.enabled=false,仅出调色成片
中文显示成方块 缺字体 检查 C:/Windows/Fonts 是否有 HarmonyOS Sans / Noto Sans SC / msyhbd
字卡发灰发脏 字卡进了调色链 字卡必须在 concat 之前独立生成,不进 grade
成片比预期长 旁白比设计时长长 正常,片头/片尾会自动让位给旁白
响度偏低/偏高 三路电平没统一 确认 loudnorm 在 amix 之后,不是每路各加一个
合成报 filter 解析错 路径里有盘符冒号 必须用 cwd=work + 相对路径,不要用绝对路径拼滤镜

更细的调色公式与参数取舍见 references/look-presets.md。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
口播视频剪辑成电影感大片怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_cab00f22/video-cinematic-edit。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

口播视频剪辑成电影感大片支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

口播视频剪辑成电影感大片权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

口播视频剪辑成电影感大片收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

口播视频剪辑成电影感大片用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。