video-script

name video-script description 对已完成分析的视频进行导演与剪辑策划，再写带时间戳的中文解说并校验。work_dir 已包含 agent_narration_brief.md 与 vlm_analysis.json 时使用。适用于故事方向、片段选择、画面/原声/旁白分工、 解说写作与复核。输入 work_dir 中的理解索引；输出 recap_story_plan.json、visual_audio_board.json、 cut 模式需要的 clip_plan.json，以及通过校验的 narration.json。触发词：解说词、写解说、视频旁白、 narration script、写稿、解说文案、剪辑思路、导演思路。 1. 定位 本技能负责：创作方向、画面/声音计划、旁白写作与校验。Agent 不是 JSON 填写器，而要依次扮演： 导演 故事编辑 画面剪辑师 声音/旁白编辑 第一次观看的观众 Agent 先记录简洁决定，再写时间线产物。 validate.py 负责对理解索引做机械校验；full 模式还会把旁白对齐到安静窗口。 下面的 scripts/... 均相对于本技能目录。若执行器从仓库根目录启动，请给脚本路径加上本技能的绝对目录。本技能不从其他技能目录读取参考文件或辅助脚本；外部输入只来自显式路径与 work_dir 产物。 2. 读取素材并确认状态 首先阅读： work_dir/agent_narration_brief.md ：场景、时长、安静窗口与字数预算。 asr_writing_chunks.json ：长对白的写作分块。 timeline_fusion.json ：判断某段是否有对白或静音槽。 vlm_analysis.json / asr_result.json ：核对具体画面与原声证据。 brief 顶部列出的 contact sheet：不要只依赖场景摘要；反应、走位、静止和台词前后的具体时刻常常更重要。 full 模式使用原片时间。cut 模式第一阶段只写 clip_plan.json ； edited_source.mp4 产生后，第二阶段才按输出时间写 narration.json 。 写任何创作产物前，直接读取 work_dir 判断当前阶段： recap_run_manifest.json ：确认 edit_mode 、源视频和本轮设置。 full 模式：没有 narration.json 时进入写稿；存在时先复核再校验。 cut 第一阶段：尚无 clip_plan_validated.json / edited_source.mp4 ，只写 clip_plan.json 。 cut 第二阶段：两者都存在，按 clip_plan_validated.json.clips[] 中的 source_start/end 与 output_start/end 核对映射，再写输出时间的旁白。 必须确认旁白没有跨越错误剪辑边界，也没有落进已删除区间。整个判断只依赖 work_dir 产物。 3. 制定创作方案 先阅读 references/creative-editing-playbook.md ，再写或更新两个工作产物： recap_story_plan.json ：导演意图、至少两个剪辑假设、选定的 POV / 主线，以及由“变化”定义的 beats。 visual_audio_board.json ：每拍的画面任务、具体表演/反应、入点/出点、 audio_owner 、原声锚点与 narration_job 。 只记录决定、证据锚点、被放弃的备选方案和简短理由，不写冗长思维过程。 3.1 导演判断 锁定： 观众承诺 POV 戏剧问题 起始与结束情绪 隐瞒与揭示 结尾余味 3.2 故事编辑 比较两个真正可行的结构后选择一个。每个 beat 至少改变一项：知识、权力、目标、关系、情绪或风险。若删除后因果、人物和情绪都没有损失，该 beat 通常不应保留。 3.3 画面剪辑 选择具体时刻，而不是只选择事件。比较： 说话者与倾听者 动作与反应 早进与晚进 早出与多停半秒 在不破坏理解的前提下晚进早出，同时保留不可替代的表演、停顿、失误、动作声和完整台词。 3.4 声音与旁白分工 先指定 audio_owner ，再写字。旁白只允许承担以下 narration_job ： context causal_link foreshadow interpretation transition none 画面、原声或沉默已经足够时使用 none ，不要默认铺旁白。 3.5 cut 模式第一阶段 cut 模式先根据 recap_story_plan.json 与 visual_audio_board.json 写原片时间的 clip_plan.json ，此时不要写 narration.json ： { "target_duration" : "10m" , "clips" : [ { "start" : 12.0 , "end" : 38.0 , "reason" : "b01 | hook | knowledge: unknown→threat | POV=主角 | 保留倾听反应 | 入点=问题已问出 | 出点=沉默落地" } ] } reason 统一使用： beat_id | function | change | POV | preferred moment | 入点 | 出点 片段顺序必须构成一条完整故事线，而不是无序高光。可使用 0–1 个 cold open，随后回到因果清楚的 setup → turn → escalation → payoff。片段长度服从具体时刻，不使用统一秒数模板；片尾必须保留完整台词或动作。 4. 撰写旁白 full 模式直接按原片时间写；cut 第二阶段先查看 edited_source.mp4 与剪后故事板，补充 visual_audio_board.json 的输出时间并重新确认 audio_owner / narration_job ，再按输出时间写： [ { "start" : 5.0 , "end" : 12.0 , "narration" : "解说文本。" , "pause_after_ms" : 250 , "overlaps_speech" : true , "emotion" : "紧张" } ] 字段说明： 字段 含义 start / end full 模式为原片时间；cut 第二阶段为输出时间 narration 解说文本 pause_after_ms 段后停顿，默认 250ms overlaps_speech 是否与原对白重叠；连续铺底窗口通常为 true ，真正静音槽才为 false emotion 整个解说块的 MiMo TTS 情绪/语气标签 4.1 写作规则 先有 narration_job ，后有句子 ：没有明确任务就不写；旁白不是默认音轨。 按解说块写 ：旁白拥有一个 beat 时，用 2–4 个完整句子完成一个连续想法，并在一次 TTS 中合成；不要“一句一停”。 7:3 不是配额 ：只在素材判断不足时作为避免墙到墙旁白的粗略首稿参考。实际比例服从 audio_owner ；强对白、动作声或沉默可以完整拥有一个 beat。 视听接力 ：旁白若引出原声，块尾要让观众想听；原声结束后的下一块要承接它造成的变化。 按有效语速控量 ：用 字数 / brief 头部 speech budget 估算窗口；装不下时删减或拆分叙事任务，不用加速堆字。 不看图说话 ：旁白只增加上下文、因果、预期、证据支持的解释或跨越。 人物与证据优先 ：优先使用已知角色名；关系、动机、潜台词和结果必须指向 visual / ASR / research / user context，且不能把背景资料伪装成当前画面事实。 写给耳朵听 ：使用具体名词和动词，句子完整、口语可听；避免字幕腔、半句、空泛拔高和破折号。 4.2 解说结构 钩子 ：提出正文会真实兑现的问题或利害，不用无关留存话术。 主线 ：围绕选定 POV 与主线推进，不在每个场景重新开篇。 递进 ：后续 beat 必须提高风险、改变关系或提供新信息。 悬念缺口 ：只预告之后真的会回收的后果。 收尾 ：回答或有意转化开头问题，留下明确余味。 衔接 ：旁白块与相邻原声属于同一个 beat，前者铺垫、后者呈现、下一块承接。 4.3 原声留白字幕 可选写 original_subtitles.json ，使用成片输出时间： [ { "start" : 15.0 , "end" : 17.0 , "text" : "原声台词" } ] 只写留白中实际听得到的台词，订正 ASR 错字与人名，每条尽量控制在一行；被旁白盖住或已经剪掉的句子不要写。省略时，合成阶段会使用保守的 ASR 映射兜底，并在成片中用 「」 区分原声对白与旁白。 5. 创作自审 在调用 LLM 评审前做以下 反事实检查 ： 删除每个 beat：若因果、人物、情绪或承诺没有损失，就删除。 比较说话者/动作与倾听者/反应：保留更符合 POV 和情绪的时刻。 静音旁白：画面与原声仍应承载可见行动、人物行为和关键情绪。 只听声音：旁白应形成可听懂的主线，而不是画面字幕。 把旁白换成原声或沉默：若场景自身更有力量，就让出声音所有权。 检查开头问题是否真实，结尾是否回答或转化它。 只记录并优先修复 1–3 个回报最高的问题；先改结构，再润色句子。 6. 评审与校验 6.1 建议型语义评审 python3 scripts/review.py --work-dir <work_dir> 评审会自动识别 cut 模式，并在存在已校验剪辑计划时按输出时间线核对； --timeline source 可强制使用原片时间。打开 narration_review.md ，逐项处理 error ，尤其是 category=hallucination 。 重复修改并评审，直到： verdict 为 PASS / OK 且没有 error ；或 对仍保留的问题做明确 override。 覆盖决定追加到 work_dir/narration_review_override.md ： ### 覆盖记录 — < date > - 问题：segment 4 / category=hallucination - 评审意见：“他早已知情”缺少画面/对白依据 - 决定：KEEP — 该事实来自用户提供的当前集背景，而非未来剧情 - 签署： <agent/human> review.py 本身只写报告，默认调用策略为建议型、失败开放；若调用方显式开启严格评审，事实矛盾、残句、解析失败或评审不可用可在 TTS 前阻断。覆盖记录只用于审计， review.py / validate.py 不读取它。 6.2 确定性硬校验 python3 scripts/validate.py --work-dir <work_dir> --mode full # cut 输出时间线由编排器使用 --mode cut_output 命令写出 narration_lint.json 。full 模式还会根据安静窗口重写 narration.json 的时间。修复所有 error 后重复运行，直到校验干净，再继续 TTS 与合成。 片名或题材明确但缺少剧情上下文时，先按本技能的 references/research-guide.md 写 background_research.json 。若理解素材偏薄，brief 中的数量只能当上限：宁可少写、写实，也不要为凑数复述画面。 7. 能力边界 不运行 ASR / VLM；只消费视频理解索引。 不合成 TTS，也不渲染视频。 不根据平台分析做优化；先建立内容意图与剪辑一致性。 review.py 不改写 narration.json ；是否采用严格门禁由调用方决定。 validate.py 不改写文本含义，只检查或对齐时间与安静窗口。