把数学、概率、哲学等硬知识，拍成电影感的抖音知识大片
纯代码生成 · 无配音 · 双语字幕 · 历史文献再现 · 动画模拟推演
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这是什么：一套完整的 Claude / AI Agent 技能（Skill），逆向工程自抖音「Vibe知识大赏」系列爆款知识视频（由 @Iwanau / @Juno / 叁号暗房 用 Claude Opus 5.5 代码生成）。装上它，对 AI 说一句话，就能从选题走到成片 MP4 + 抖音发布文案。
What is this: A complete AI-agent skill that reproduces the "Vibe Knowledge Awards" style of viral Douyin explainer videos — 100% code-generated (HTML Canvas + synthesized music), no voiceover, bilingual subtitles, cinematic history-document recreations. Say one sentence, get a finished MP4.
成片规格（逆向自 8 条原片的实测数据）：
| 维度 | 规范 |
|---|---|
| 画幅 | 1920×1080 横屏，30fps |
| 时长 | 2:00–2:45 |
| 声音 | 无旁白配音，纯器乐 BGM 76–78 BPM（沉静纪录片节奏，numpy 从零合成） |
| 画面 | 深蓝黑底 #0A0A1E，五区布局（水印/顶标签/中央动画/注释带/双语字幕带） |
| 密度 | 逐秒运动均值 3.97，静止秒 < 25% —— 画面必须一直在动 |
| 严谨 | 结尾必有学术引用 + 免责声明，历史图示必标"示意图" |
六段叙事弧：冷开场钩子 → 历史锚点（真实文献再现）→ 机制动画模拟 → 反直觉转折 → 现实落点 → 声明+引用收尾
# 方式一：克隆到技能目录
git clone https://github.com/<你的用户名>/vibe-knowledge-video.git
cp -r vibe-knowledge-video ~/.codebuddy/skills/
# 方式二：项目级安装
cp -r vibe-knowledge-video /path/to/your/project/.codebuddy/skills/本技能不绑定 CodeBuddy——知识文档任何 AI 都能读，渲染流水线需要能执行命令的环境：
| 工具 | 用法 |
|---|---|
| OpenAI Codex CLI | clone 本仓库直接开工，根目录 AGENTS.md 自动生效 |
| Cursor / Trae | clone 后让 AI「先读 SKILL.md 和 AGENTS.md 再动手」 |
| 豆包网页版/App | 当编剧+码农用（出剧本/分镜/index.html），渲染在你本地跑 |
详见 docs/use-with-other-ai.md（含豆包版完整操作流与本地渲染命令）。
| 工具 | 用途 | 说明 |
|---|---|---|
| Python 3.10+ | 渲染/配乐/自检脚本 | pip install playwright pillow numpy |
| Playwright + Chromium | 逐帧截图 | playwright install chromium |
| ffmpeg | 视频合成 | 需 H.264 编码器（libx264 或 libopenh264，脚本自动检测） |
| tesseract + chi_sim（可选） | QA 时 OCR 校验字幕 | apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim |
对装好技能的 AI 说：
用 vibe-knowledge-video 做一条《××》的知识视频
它会带你走完七步流水线：
选题核实 → 剧本 → 分镜表 → 你确认 → 代码实现 → 渲染合成 → 自检交付
或者手动调用脚本三件套：
# 1. 逐帧渲染（页面需暴露 window.render(t) 纯时间函数）
python3 scripts/render_frames.py index.html out_frames/ --fps 30 --duration 130
# 2. 合成 77BPM 小调 BGM（织体分段对齐分镜章节）
python3 scripts/synth_bgm.py bgm.wav --bpm 77 --duration 130 \
--sections "0,8,pad;8,30,piano;30,90,full;90,105,arp;105,120,piano;120,130,outro"
# 3. 帧序列 + BGM → MP4（-14 LUFS 响度，抖音标准）
bash scripts/build_video.sh out_frames/ bgm.wav final.mp4
# 4. 六维自检（不过不出门）
python3 scripts/qa_check.py final.mp4从 assets/template.html 开始——它已内置五区布局、双语字幕系统、标题卡、晾衣绳卡片/纸艺母题库、固定种子随机数、缓动函数库。
vibe-knowledge-video/
├── SKILL.md # 技能主文件：触发条件 + 七步工作流 + 铁律
├── AGENTS.md # 通用 AI 入口指令（Codex/Cursor/Trae 自动识别）
├── references/
│ ├── style-guide.md # 风格 DNA 完整规范（布局坐标/配色/动效/母题库）
│ ├── narrative-templates.md # 8 条原片逐段拆解 + 六段式剧本模板 + 选题公式
│ └── prompt-brief.md # 可直接填空的 XML 创作简报模板
├── scripts/
│ ├── render_frames.py # Playwright 逐帧渲染器（render(t) 确定性架构）
│ ├── synth_bgm.py # numpy 合成配乐（pad/钢琴/kick/shaker/琶音，段落织体）
│ ├── build_video.sh # ffmpeg 合成（编码器自动回退 + 响度归一）
│ └── qa_check.py # 自动 QA（规格/深色占比/字幕带/节奏/削波）
├── assets/
│ └── template.html # 标准模板：开箱即改的分镜配置区
├── docs/
│ ├── use-with-other-ai.md # 豆包/Codex/Cursor/Trae 跨平台使用指南
│ └── original-analysis/ # 8 条原片逐秒 OCR 记录（风格逆向的一手数据）
├── examples/ # 示例项目（欢迎 PR 你的作品）
├── README.md
└── LICENSE
对 8 条原片（共 17.5 分钟）做了程序化逐帧分析：
- 下载原片（1920×1080），每秒抽帧，共 1091 帧
- 逐帧 OCR（中文+英文），还原每条片逐秒的完整文案流（见
docs/original-analysis/） - 音频转录验证：确认全系列无旁白——旁白全部做成画面字幕
- BGM 节奏测量：全部 76–78 BPM
- 色彩/布局测量：深蓝黑底、字幕带 85–91% 高度、注释带 70%
- 运动密度测量：相邻帧差异均值 3.97，峰值 34
所有规范数字（字幕字号、留停时长、密度阈值）都来自实测，不是拍脑袋。
- 本 Skill 的风格规范逆向自抖音「Vibe知识大赏」系列，向原作者 @Iwanau、@Juno、叁号暗房 Logos 致敬——他们的作品证明了"知识可以被拍成大片"。
- 原片由 Claude Opus 5.5 代码生成；制作方法论的公开资料可参考 xilo 的《零基础入门 Opus 5.5 做视频》。
docs/original-analysis/中的逐秒文字记录仅作风格研究与教学用途，版权归原作者所有；请勿用于二次发布。- 本仓库不含任何原视频文件！
MIT — 脚本、模板、文档可自由使用；请保留致谢部分。
如果这个项目帮到了你，欢迎 Star ⭐ / PR 你的作品到 examples/