複雑な企画や開発に合わせて、実行・進行管理・レビューを担うAIチームを組みます。各役の議論と決定を記録し、共通の情報を使って計画から成果物の作成まで進めます。
- 技術構成を複数の視点で評価したいとき
- 市場と費用を踏まえた価格戦略の検討
- 新製品の実現可能性を調べたいとき
知易の知識カードから書籍の抜粋や解説の短動画をまとめて生成し、既存動画の音声もローカルで文字起こしして知識庫へ取り込む作業をつなぐスキルです。
知易知识库 → 短视频 流水线。把 knowledge_cards(蓝/绿/红卡)批量生成书摘/知识类短视频(复用 MoneyPrinterTurbo),并提供本地 faster-whisper 转写桥,把任意视频转文字入库成为脚本源。触发:用户想"把书/知识库做成视频""批量产出书摘视频""把视频转写进知识库"。
実行スコア 未検証
インストール方法を見る知易のknowledge_cardsを短動画の台本に組み立て、MoneyPrinterTurboへ渡して動画生成につなげます。カードから読み上げ原稿や素材検索用の語を用意し、音声・字幕・素材・BGMを含む動画をまとめて作る流れを支えます。動画の音声をfaster-whisperでローカル文字起こしし、知識庫のカードへ取り込む処理も含みます。
蓄積した書籍の抜粋や特定テーマの知識を動画にしたいときに向いています。既存動画から取り込んだ文字情報を、次の台本の材料として使いたい場合にも役立ちます。
「このテーマのカードから短動画を作って」「この動画を文字起こしして知識庫に入れて」と依頼します。--project-idや--searchでカードを選び、--dry-runで原稿を確認してから生成へ進めます。
MoneyPrinterTurbo、ffmpeg、faster-whisperとモデル、知易DBが必要です。DBパスはWindowsの固定パスになっています。音声取得にはyt-dlpを使う手順が示され、実機での描画にはGPUとディスプレイが必要とされています。公開時はプラットフォームの規則、データの扱い、独創性と著作権への配慮が必要です。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
knowledge_cards 直接变成可渲染的短视频脚本,推给本地 MoneyPrinterTurbo (MPT) 批量生成书摘/知识类视频(口播 + 字幕 + 素材 + BGM)。kb_to_mpt.py — 读知识库卡片 → 组装 video_script + video_terms → POST /api/v1/videos 推 MPT。transcribe_fw.py — faster-whisper(项目机器人同款 STT)转写音频 → .vtt/.txt,供入库。build_naval_cards.py(范例:书摘视频转写 → 建专题蓝卡)与 ingest_video_material.py(vtt → 蓝卡通用入库)。| 依赖 | 说明 | 准备 |
|---|---|---|
| MoneyPrinterTurbo | 视频生成引擎(C:/E/MoneyPrinterTurbo-main,默认 :8080) | 真机跑 webui.bat 启动 |
| ffmpeg | 音频解码(whisper 需要) | winget install ffmpeg,或复用知易内置 _bin/ffmpeg.exe |
| faster-whisper | 转写引擎(CT2 格式权重) | 见下方"权重准备" |
| 知易 DB | C:/D/zhiyi/backend/data/antinet.db | 已有 |
权重准备(一次性,绕开 huggingface_hub 沙箱限制,直接目录加载):
把 Systran/faster-whisper-<size> 仓库的 model.bin + config.json + tokenizer.json + vocabulary.txt
放到 C:/D/zhiyi/data/whisper_models/<size>/,transcribe_fw.py 即以目录路径直接加载,不再触发任何下载。
推荐 small(中文可用,~461MB);base 更快但中文弱。
# 1) 某专题全部卡片 → 一条视频(dry-run 先看文案)
python kb_to_mpt.py --project-id <PID> --dry-run
# 2) 按关键词搜卡片生成(如"纳瓦尔宝典")
python kb_to_mpt.py --search "纳瓦尔" --subject "纳瓦尔宝典精读" --dry-run
# 3) 真机启 MPT 后实际上传生成
python kb_to_mpt.py --project-id <PID> --mpt-url http://127.0.0.1:8080
MPT 收到 video_subject + video_script(卡片拼装的连贯口播)+ video_terms(标题抽词作素材关键词),自动产出高清短视频。
# 1) 下载音频(用 yt-dlp 技能;B站 bestaudio 无需 ffmpeg)
python yt-dlp-video-downloader/scripts/run_yt_dlp.py -f bestaudio \
-o "material/audio/%(id)s.%(ext)s" "<视频URL>"
# 2) faster-whisper 本地转写
python transcribe_fw.py "material/audio/<BV>.m4a" --out material/audio --model small --lang zh
# 3) 切片成蓝卡入库(通用 vtt→卡)
python ingest_video_material.py material/audio --url "<视频URL>" --project-id <PID>
# 或:书摘类按段落建专题(范例脚本)
python build_naval_cards.py material/audio/<BV>.txt
书/视频 → [yt-dlp 下载音频] → [transcribe_fw 转写] → [build_* 建蓝卡专题]
→ [kb_to_mpt 组装脚本] → [MPT 渲染成片] → 发布分发(ai-trend-publish)
循环复用:换一本书/一个专题,只改 --project-id 或 --search,即可批量产出下一支视频。
kb_to_mpt.py 的 DB 路径硬编码为 C:/D/zhiyi/backend/data/antinet.db,知易项目用户即开即用。まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
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