本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開日本語紹介

render-glassy-matte-grwm

ナレーションの単語位置に合わせて場面転換や商品カードを配置し、字幕と音楽を加えた複数場面のGRWM美容デモ動画を組み立てます。

原文原文の説明を見る

Assemble a multi-scene GRWM beauty-demo ad from a config — a locked-identity creator applies ~5 products step by step while a SEPARATE ElevenLabs voiceover narrates and every scene cut is snapped to the VO's product-name word-starts (Whisper word-level timestamps), then ~5 Playwright product overlay cards (real PDP-verified taglines) are composited onto the master each on its product-NAME word-start, the SEPARATE VO is mixed on top of a ducked music bed at loudnorm I=-14, clean-white 3-words/cue captions are burned, and the video closes on a flat-lay end card. This is the FREE deterministic assembly stage (re-cut to the VO word-starts, hard-concat, Playwright card render + card composite, VO plus music mix, caption burn, flat-lay end card); the VO, scene clips, product cutouts, and music come from create-music-elevenlabs / create-image-gpt-image-fal / create-video-fal. Use for the glassy-matte-grwm format.

gooseworks-ai/goose-skillsスター 1,272(GitHub 1,272 + cccskills 0)
連携ツールPlaywrightElevenLabs

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

  • 美容手順の複数場面動画を組み立てたいとき
  • ナレーションに場面転換を合わせたいとき
  • 商品名に合わせてカードを表示したいとき

日本語での紹介

できること

用意した素材と設定ファイルから、複数場面のGRWM美容デモ動画を組み立てます。別録りのナレーションをWhisperで単語ごとに解析し、商品ステップの開始語に場面転換を、商品名の開始語に商品カードを合わせます。カードには商品画像と商品ページで確認した説明文を使います。ナレーションを音楽に重ね、字幕を焼き込み、最後に商品を並べたフラットレイ画像を追加して、縦型動画に仕上げます。

こんなときに便利

スキンケアやメイクの手順を複数の映像で見せたいときや、ナレーションの進行に合わせて商品紹介を見せたいときに向いています。すでに映像、音声、商品画像などの素材があり、編集工程をまとめたい場合に使えます。

使い方の例

  • 「このナレーションと各ステップの映像で美容デモ動画を組み立てて」
  • 「商品名が読み上げられる位置に商品カードを表示して」
  • 「字幕と音楽を加えて、最後にフラットレイ画像を付けて」

注意点

このスキルは素材の決定的な編集工程を担い、音声・場面映像・商品画像・音楽は別途用意します。実行にはWhisperの単語タイムスタンプやFFmpegなどが関係します。素材生成は別のスキルによる工程として記載されています。

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。

含まれるファイル(6)

  • SKILL.md6.4 KB
  • scripts/config.example.json12.8 KB
  • scripts/PIPELINE.md6.5 KB
  • scripts/README.md3.3 KB
  • skill.meta.json179 B
  • tests/smoke-test.md1.5 KB

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。

render-glassy-matte-grwm

Assemble a multi-scene GRWM beauty-demo ad from a config — a locked-identity creator applies ~5 makeup/skincare products step by step in a chosen setting, a separate ElevenLabs voiceover narrates the routine, and every scene cut is snapped to the VO's product-name word-starts, with ~5 Playwright product overlay cards on the product-name beats, a ducked music bed, burned captions, and a flat-lay end card. This capability is the FREE, deterministic assembly — the Whisper-driven re-cut + hard-concat, the Playwright card render + card composite, the VO + music mix, the caption burn, and the flat-lay end card.

This is the multi-scene beauty demo, distinct from the single-take apparel outfit-reveal (ugc-grwm, one Seedance reference-to-video call with native lip-sync and minimal post). Here the timeline is driven by a SEPARATE VO and the scenes are re-cut to its word-starts.

scripts/config.example.json is the worked example (Fernwick Skin "5-Step Glassy Matte Skincare Routine", ~32s 1080×1920 9:16, 12 VO-snapped cuts + 5 product cards); scripts/PIPELINE.md maps every config block to its source step and scripts/README.md documents the free assembly.

Choices

The creative calls come from the recipe's choices, asked of the user before any paid step. The demo's picks are examples, never defaults. This capability only assembles what those choices produced; it hardcodes none of them.

  • creator — who does the routine (assets.creator_anchor, the look in the scene beats). The demo used a young woman.
  • voice — the VO voice (vo.voice_id / vo.voice_name). The demo used ElevenLabs Karri.
  • setting — where the routine happens (assets.vanity_world). The demo used a sage-green vanity.
  • tone — how the VO talks (vo.script, vo.style). The demo was upbeat and friendly.
  • music — the bed under the VO (music.prompt; "none" = VO only, skip the music mix). The demo used a warm acoustic bed.

Card colours come from palette (the brand kit), not the demo's pale sage + fern green.

Run

This is the FREE, deterministic assembly stage — it spends nothing. The paid inputs are separate capabilities — the SEPARATE narration VO (create-music-elevenlabs, or a user-supplied mp3; word-level Whisper timestamps set the timeline), ~7 Seedance scene clips one per product step (create-video-fal), the ~5 white-bg product cutouts + the flat-lay end-card still (create-image-gpt-image-fal), and the ducked music bed. Given the VO + .words.json + one clip per step + the ~5 product cutouts + the music bed, render-glassy-matte-grwm re-cuts each clip to its VO word-start window, hard-concats on the cut, renders + composites the product cards on the product-name beats, mixes the VO over the ducked music, burns the captions, and appends the flat-lay end card → the master. Re-cuts reuse the existing VO / clips / cutouts and spend nothing.

Contract (the free assembly)

  • The SEPARATE VO drives the timeline — Whisper it first. The narration is a separate track (not a native take). Its word-level timestamps set every cut; the atempo'd VO ends shorter than the plan expects (a 1.15× VO landed ~27.5s), so time every window to the word-starts, never to a pre-planned grid.
  • Scene cuts snap to the "step N" word-start; cards snap to the product-NAME word-start. Cut to the next product when its step is announced; the card animates in ~1s later when the NAME is spoken. Both happen. ~12 cuts over ~32s (cuts/10s ≈ 3.75).
  • Hard-concat with a re-encode. Hard cuts on the VO word-starts, no dissolves; re-encode the concat -c:v libx264 -crf 20 — -c copy corrupts the duration when zoompan/PNG clips are in the chain.
  • Product cards — Playwright, real cutout, PDP-verified tagline. Playwright renders the card template at 2× scale (real white-bg cutout thumb + name + PDP tagline). The cutout must match the REAL product, not the packaging shape a Seedance scene hallucinates; the tagline is verified against the brand PDP (AI flat-lays hallucinate sublines). Composite each card onto the master snapped to its product-NAME word-start, 1s fade-in, held until the next product is named. PNG overlay inputs need -loop 1 -t <dur> — without it the PNG emits one frame at t=0 and the fade/enable filters silently no-op (cards go invisible).
  • VO leads the ducked music bed. Mix the SEPARATE VO on top of the ducked music (the VO is the lead), loudnorm I=-14. When choices.music is "none", loudnorm the VO alone. If the host ffmpeg lacks a filter, apad/atrim to length before the mix.
  • Captions — clean-white, override the preset. Clean-white captions from the VO's Whisper words, overridden to 3 words/cue, ~3.0% font, ~20% margin, NO pill, NO shadow (the default 5-words/4.5%/18% reads too dense). Burn last. If the host ffmpeg lacks libass, render the cues as timed PIL PNG overlays composited with ffmpeg overlay=…:enable='between(t,st,en)' at the same placement.
  • Flat-lay end card. Append the flat-lay still (ken-burns hold ~4s) — a gpt-image-2 flat-lay of the ~5 products; do NOT trust its AI-rendered sublines for the card taglines.
  • FFmpeg composite, deterministic, FREE. Re-cut, hard-concat, render + composite the cards, mix the VO over the ducked music, burn the captions, append the end card → a 1080×1920 30fps h264+aac master (~32s). No paid calls, no keys.

レビュー

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。

コメント

ログインなしで書き込めます。使ってみた感想、質問、動かなかった環境などを気軽にどうぞ。

まだコメントはありません。最初のコメントを書いてみませんか。

送信するとすぐに公開されます。メールアドレスや電話番号などの個人情報は書かないでください。URL は 2 つまでです。

0 / 1000 文字

このフォームは reCAPTCHA で保護されており、Google のプライバシーポリシーと利用規約が適用されます。

同じリポジトリのスキル

<slug>

無料概要あり

資料には具体的なスキルの内容や手順が記載されていないため、用途や得られる結果を特定できません。

  • 用途を確認したいとき
  • 入力や手順を確認したいとき
  • 期待する結果を確認したいとき
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新

ad-angle-miner

無料概要あり

顧客の課題や商品情報、広告事例を調べ、根拠のある広告訴求と静止画・動画・コピー案にまとめます。動画案は実際の制作フォーマットとの相性も確認し、商品単位の角度集として整理します。

  • 商品の根拠に沿った広告の切り口を探したいとき
  • 静止画広告や動画広告の案を作りたいとき
  • 顧客の言葉から見出しや広告文を考えたいとき
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新

ad-campaign-analyzer

無料概要あり

Google、Meta、LinkedInなどの広告実績を分析し、成果の出た広告や予算の無駄を特定します。停止・拡大・テスト案や、具体的な予算配分を提案します。

  • 広告予算の無駄を見つけたいとき
  • 複数媒体の成果を比較したいとき
  • 広告の停止・拡大候補を決めたいとき
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新

ad-lead-quality-analyzer

無料概要あり

広告費と登録後の成果を照合し、質の高いリード獲得にかかった実コストを算出します。広告素材ごとに拡大・維持・調査・停止の判断材料を整理するスキルです。

  • 広告素材ごとの実質獲得コストを比べたいとき
  • 低CPAでも質の低い広告を見つけたいとき
  • 登録後の成果データとの照合状況を調べたいとき
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新

ad-management-intake

無料概要あり

Meta広告を始める前にブランド情報を調べ、予算や広告表現に関わる不明点だけを質問して準備を整えます。確認事項と仮定を記録し、ブランド情報とキャンペーン概要を作成します。

  • ブランド情報が未記録の状態で広告を始めたいとき
  • 予算や広告期間の前提を整理したいとき
  • 広告で使う主張や制約を記録したいとき
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新

ad-policy-check

無料概要あり

広告文や画像内の表現を配信先と商品カテゴリのルールに照らして確認し、直せる箇所を修正しながら、法務や人の判断が必要なリスクを広告ごとに整理します。

  • 広告の配信前チェック
  • 広告画像や動画の表現確認
  • クリエイター広告の表示確認
gooseworks-ai/goose-skills1,2722026年10月27日 更新

gooseworks-ai のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する