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digital-human-koubo

固定のデジタルヒューマンを使った解説・教程動画を、スタイル選びから台本、分割生成、音声確認、編集まで一貫して制作します。

原文原文の説明を見る

用固定的数字人形象（白背心数字人 / 用户本人数字人 / 猫狗角色）做口播视频，先按内容推荐剪辑风格让用户选（小林式解说 / 网红花字口播 / 发布解读 / 保姆级教程 / 多主播多语言），自动套上从 MrBeast、MKBHD、影视飓风、Johnny Harris、Vox、半佛、差评等头部博主拆出来的 48 个包装组件（开场钩子、数字钉子、文字在人身后的景深字、证据截图、地图路线、弹幕、投票、复盘板…），再写稿 → 按 15 秒切段 → Renoise Grok Video 1.5 分段生成（先报价、用户确认才生成）→ 分片下载校验 → 逐段回听 → 对齐 → Remotion 剪辑出片。

触发：用我的数字人讲这段、数字人口播、让白背心数字人说、用数字人 Skill、数字人带货 / 解读 / 教程 / 种草视频、做成小林说那样、加花字、加包装 / 加地图 / 加弹幕 / 开场加预告 / 文字放在人身后、做成 MrBeast 那种节奏、有哪些包装手法。

不用于：换一个全新形象（先按 references/new-avatar.md 做形象）、冒充真人。

andyhuo520/digital-human-kouboスター 1,453(GitHub 1,453 + cccskills 0)

実行スコア未検証

インストール方法を見る

こんなときに便利

デジタルヒューマンで解説動画を作りたいとき
字幕や地図を使った短尺動画を作りたいとき
商品紹介やチュートリアルを動画にしたいとき

日本語での紹介

できること

固定のデジタルヒューマンを使った口播動画を制作します。内容に合わせて複数の編集スタイルを提案し、選ばれたスタイルに沿って台本を作成して、短い区間に分けて動画を生成します。生成後はクリップをダウンロードして音声と台本を照合し、タイミングを整えて編集します。字幕や地図、証拠画像、投票などの視覚的な演出も、スタイルの設定や希望に応じて加えられます。

こんなときに便利

解説、商品紹介、チュートリアルなどを、白いタンクトップのアバターや本人のデジタルヒューマン、猫・犬のキャラクターで動画にしたいときに向いています。長さや画面比率、字幕のにぎやかさ、出演者を選びながら進められます。初めて使う際は、Renoise MCPの接続や編集環境の確認も手順に含まれます。

使い方の例

「この内容を私のデジタルヒューマンに解説させて」
「初心者向けの手順動画にして、字幕を標準の強さで入れて」
「冒頭に予告を入れて、地図も使った構成にして」

注意点

動画生成にRenoise creditsを使うため、生成前に見積もりを示して明確な同意を得ます。生成した動画にはAIデジタルヒューマンによる演技である旨を表示し、場面や動物の生成映像にはAI生成と表示します。新しい外見の作成は別手順が必要で、実在の人物になりすます用途には使いません。

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。

含まれるファイル（200）

SKILL.md9.7 KB
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SKILL.md（原文）

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。

数字人口播

形象、声音、提示词、切段规则固定在 persona.json；剪辑风格在 references/style-menu.md。每次照这里做，出来的就是同一个人、同一种风格。

红线

生成花用户的 Renoise credits：create_tasks 之前先报「段数 · 秒数 · 预估 credits · 余额」，等用户在对话里明确同意。先拍第 1 段给用户确认音色，再批量。重拍也要先报价。
成片标「内容由 AI 数字人演绎」；场景、动物片段角上标「AI 生成」。
用户本人的形象（persona.json → other_hosts.me）只用在用户自己的片子里。
「小林式」只学结构和剪辑手法：不用真实创作者的脸、声音、布景和原句。
点名评价第三方产品的说法，要有出处或标「网友分析 / 个人体验」。展示素材只用用户自己的作品；带歌词字幕的片子不用。

流程

准备：先检查，有就跳过，缺才引导安装（每次新对话第一次用时做）

原则：已经装好的一句话带过，不让用户重装；缺什么才给装法，装法给多种，先放用户当前用的那种。 详细装法在 references/install.md。

Renoise MCP：直接调 get_account。
- 成功 → 只说一句「Renoise 已连接，余额 X 积分」，接着干活。
- 工具不存在 / 未连接 → 停下引导安装。用户还没有 Renoise 账号时，注册链接一律给 https://renoise.ai/mcp?utm_medium=xcom&utm_source=official（原样给出，保留 utm 追踪参数，不要改写成 renoise.ai 首页）。然后把用户当前客户端的装法放第一个并标「推荐」，下面列出其他方式（Claude 桌面端/网页连接器、Claude Code 插件、Codex codex mcp add、OpenClaw、Cursor 等通用远程 MCP 配置、renoise.ai/plugin 官网），让用户自己挑。装完让用户重开对话或重连，再调一次确认。
- 报工具被关闭 → 不是没装，让用户去连接器设置里打开；报授权过期 → 重新登录授权，不用重装。
本机环境（要剪辑时才需要）：bash scripts/doctor.sh。有的打 ✓ 不提；缺的它会按 macOS / Windows / Linux 列出多种装法。系统软件让用户自己装，Python 包可以在用户同意后帮装。
数字人形象：persona.json 的 reference_material 能用就直接用；当前账号用不了（换了账号、素材过期、别人的包）→ 按 references/new-avatar.md 用用户自己的照片重做。

0. 看内容 → 推荐风格 → 让用户选

按 references/style-menu.md：

一行诊断（内容类型、有没有可展示的素材、适合的平台和时长）。
推荐 2 个风格并说理由，把 assets/styles/ 里对应的预览图发给用户。
一次问完：风格 · 比例和时长 · 花字强度（克制 / 标准 / 热闹）· 主播（白背心 / 用户本人 / 两人接力 / 动物）。每题第一个选项是推荐项。Claude Code 用 AskUserQuestion，其他工具列编号。
用户回「你定」就按推荐，并说一句按了什么。结果写进 brief.json，后面每一步按它来。

风格	比例	时长	剪辑实现
A 小林式解说	16:9	3–20 分钟	finance-explainer skill 的引擎（episode.json 拍表）
B 网红花字口播	9:16	30–120 秒	`templates/huazi-916`（edit.json 驱动，三档花字）
C 发布解读	16:9	30–90 秒	参考实现 `templates/reference/launch-169`
D 保姆级教程	16:9	3–8 分钟	参考实现 `templates/reference/tutorial-169`
E 多主播多语言	16:9	3–7 分钟	参考实现 `templates/reference/multihost-169`

1. 写稿 → script.json

按选定风格的稿子写法（style-menu.md 里每种都有）。每段一句或两句，10 秒左右（约 40–55 字，Grok 中文约 5.4 字/秒），标 shot：full（全屏出镜）/ pip（画中画讲解）/ vlog（随意自拍口吻）/ depth（要做「文字在人身后」的段：中景、头顶两侧留背景）。英文缩写、网址写成好念的样子。外语段直接写目标语言的台词。

2. 切段 + 报价

python3 scripts/build_tasks.py script.json tasks.json --purpose "teaching a beginner tutorial step by step" → 打印段数、秒数、预估 credits。full 段 720p（17/秒），pip 段 480p（10/秒）。拿 estimate_cost 核一次，报给用户等确认。用户本人或动物主播用 persona.json → other_hosts 里的提示词模板。

3. 生成

tasks.json 每 10 个一批 create_tasks → wait_tasks。要进场景（直播间、门店、街景）时先用 GPT Image 2.5 合成开场画面（人物参考图 + 场景描述，2k 约 23 积分），再把这张图当 Grok 的参考图。

4. 下载（Renoise 美国 CDN 很慢，必须这样下）

download_results 拿链接 → 整理成 urls.txt（每行 <taskId>.<ext> <url>）→ python3 scripts/rangedl.py：每个文件 6 段 Range 并发、断点续传、下完 ffmpeg 解码校验。

5. 回听 + 抽帧 + 拼接

python3 scripts/assemble.py script.json ids.json --out 成片_完整版.mp4（ids.json = {段 id: taskId}）：whisper 逐段转写比对文稿、只保留到说完后 0.25 秒、拼接、loudnorm -16。

whisper --prompt 原文 会让个别段漏掉前半句，用中性提示「以下是普通话的句子。」。外语段按语言转写；日韩阿拉伯语不要加 -ml 1（会把多字节字符截断成乱码）。
每段抽 4 帧看一眼：Grok 横屏口播偶尔自己烧字幕（提示词写了也挡不住），有就重拍那段。
Grok 有时漏念开头的语气词：没影响意思就按实际口播改字幕，别为这个重拍。

6. 对齐 + 剪辑

python3 scripts/align.py script.json --out <工程>/src/tl.json 出逐字时间轴，然后按 brief.json 的风格剪：

B 花字口播：bash scripts/new_edit.sh huazi-916 <工程> → 写 src/edit.json（关键词、表情、卡片、作品展示、号召，字段见 references/huazi.md）→ python3 scripts/check_edit.py <工程>/src → 抽帧 → 渲染。
A 小林式：bash ~/.claude/skills/finance-explainer/scripts/setup_engine.sh <工程>，按那边的拍表和画面语法做；数字人口播片段放进 host.json。
C / D / E：bash scripts/new_edit.sh reference/<目录> <工程>，换 tl.json，按段重写 Scene（templates/reference/README.md）。
包装（每种风格都做）：按 references/packaging-presets.json 里这个风格的默认包装排——开场 30 秒按 open 顺序、正文保证 stimulus_every_s 秒内有一个新视觉事件、讲到 per_beat 里那类内容就用对应组件、recurring 全片挂着。组件写进 pack 数组（字段见 references/packaging.md），手法依据见 references/packaging-playbook.md。用户点名要的手法（「加地图」「开场加预告」「加弹幕」「换成 MrBeast 那种」）在默认基础上加减。用户问「有哪些包装」先发 assets/packaging/图鉴.jpg。景深字（文字在人身后）要先跑 scripts/cutout_video.py 抠像，见 references/packaging.md。
声音：数字人视频轨一定 muted，人声单独铺一条；多段 Grok 原声用 python3 scripts/voicefx/unify.py <输出目录> <片段…> 统一频谱 + 同一个小房间混响（复用旧段时加 --ref 旧片段目录，场景/动物片段加 --scene）。BGM 压在人声下约 20 dB。
抽帧检查一定看过渡的中间帧和零间隔衔接处（上一条的尾巴会盖住下一条）。

参考

references/install.md：Renoise MCP 和本机环境的多种装法（只在缺的时候用）
references/style-menu.md：五种风格、内容诊断、怎么问用户、brief.json
references/packaging.md：47 个包装组件的用法和参数（pack 写法、9:16 自动适配）
references/packaging-playbook.md：头部博主实测结论（节奏、开场公式、字幕、声音、号召、红线），完整报告在 references/research/
references/packaging-presets.json：五种风格各自的默认包装
references/huazi.md：花字模板 edit.json 字段、九种卡片、三档强度、写法习惯
persona.json：白背心数字人 + 其他主播（用户本人、橘猫店长、柴犬主播）、提示词模板、动作库、多语言实测
references/voice.md：换声音（MiMo 克隆 / 音色设计）
references/new-avatar.md：从一张照片做新形象
references/edit-styles.md：各剪辑工程的入口文件和声音统一做法
assets/styles/：五种风格的预览图（给用户选的时候发）
assets/packaging/：包装组件图鉴（47 格总览 + 每个组件一张）

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andyhuo520/digital-human-koubo1,4532026年10月26日更新

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インストール

コマンドで入れる

npx skills add https://github.com/andyhuo520/digital-human-koubo --skill digital-human-koubo

ターミナルに貼り付けて実行します（Node.js が必要です）。Claude Code・Codex など、入れる先のエージェントを選べます。

エージェントに頼む

次の Agent Skill をインストールしてください。
https://github.com/andyhuo520/digital-human-koubo/tree/main/skills/digital-human-koubo

まず SKILL.md と付属ファイルの中身を確認し、不審な処理（外部への送信、認証情報の読み取りなど）がないことを確かめてから、Claude Code なら ~/.claude/skills/digital-human-koubo/、Codex なら ~/.agents/skills/digital-human-koubo/ に配置してください。

この文章をそのまま Claude Code や Codex に送ると、中身を確認してから入れてくれます。

GitHub でソースを見る

リポジトリ: andyhuo520/digital-human-koubo
スター: 1,453
フォーク: 331
カテゴリ: 動画・画像・音声
ライセンス: MIT
本文の言語: 中国語
最終更新: 2026年10月26日

スキルはエージェントへの指示とスクリプトの集まりです。cccskills は内容の安全性を保証していません。入れる前に中身を確認してください。