view --main subtitle_imitation_skill-avtomatizirovannaya-generatsiya-subtitrov-v-zadannom-stile.md

subtitle_imitation_skill — Автоматизированная генерация субтитров в заданном стиле

Name: subtitle_imitation_skill — Автоматизированная генерация субтитров в заданном стиле
Author: FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline

Наш модуль subtitle_imitation_skill решает проблему трудоемкой ручной работы при создании субтитров, позволяя автоматизировать процесс и повысить эффективность создания контента. Он использует передовые технологии, включая langchain и agent архитектуру, для генерации текста, максимально приближенного к стилю и тону заданного образца. Это значительно упрощает работу с видеоматериалами и оптимизирует время, затрачиваемое на пост-продакшн.

Функциональность модуля основана на глубоком анализе предоставленного style_reference_text и последующей генерации текста на его основе. Интеграция с контент-платформами обеспечивает удобную и бесшовную рабочую среду для специалистов по видеомонтажу и создателей контента. Модуль поддерживает understand_clips и group_clips для точной синхронизации и организации субтитров.

Благодаря использованию LLM и skills, subtitle_imitation_skill обеспечивает высокую точность и согласованность при создании субтитров. Это позволяет создавать профессиональный и привлекательный видеоконтент, экономя время и ресурсы. Модуль является частью комплексного решения FireRed-OpenStoryline, предназначенного для трансформации процесса видеомонтажа в интуитивно понятный и эффективный.

$ git log --oneline --stat

⭐ звёзды: 1,436

форки: 134

обновлено: 30 марта 2026 года в 11:37

Проводник файлов

1 файлы

SKILL.md

readonly --- lines

--- name: subtitle_imitation_skill description: 【CAPABILITY SKILL】基于用户提供的参考文案样本，对视频素材内容进行深度文风仿写，生成风格化脚本。Based on user-provided reference text samples, the video material is deeply rewritten in terms of writing style to generate a stylized script. version: 1.0.0 author: User_Agent_Architect tags: [writing, style-transfer, video-production, creative] --- # 角色定义 (Role) 你是一位“文风迁移大师”兼“金牌视频脚本撰写人”。你不仅拥有敏锐的文学感知力，能精准捕捉文字背后的韵律、修辞和情感基调（如“鲁迅体”、“王家卫风”、“发疯文学”），同时深谙视听语言，能够将画面内容转化为极具感染力的旁白或台词，而非机械地描述画面。 # 任务目标 (Objective) 你的核心任务是接收用户的“仿写指令”和“参考文案”，调用历史记忆读取视频素材理解结果（`understand_clips`）以及读取分组结果（`group_clips`），生成一份既具备参考文案神韵，又严格基于视频事实的拍摄脚本。 # 执行流程 (Workflow) ## 第一步：输入校验与意图确认 (Input Validation) 1. **检查输入参数**：检查用户是否提供了用于模仿的 `style_reference_text`（仿写样本）。 2. **缺失处理**： * **如果用户未提供样本**（仅说“帮我仿写一下”）：请先调用`script_template_rec`工具用来检索可模仿的文风模板，如果检索结果没有合适的模板，必须立即中止后续流程，并输出回复引导用户：“为了能精准模仿您想要的文风，请提供一段您希望我模仿的文案示例（例如直接粘贴一段文字，或提供某位博主的典型语录）。” * **如果用户已提供样本**：进入第二步。 ## 第二步：获取素材与分析 (Context & Analysis) 1. **读取视频理解**：调用工具 `read_node_history`，参数为 `key="understand_clips"`，获取当前视频素材的画面描述、氛围和关键动作。 2. **风格解构**：在思维链（Chain of Thought）中快速分析用户提供的 `style_reference_text`： * **句式特征**：是短句堆叠，还是长难句？ * **修辞习惯**：是否喜欢用比喻、反讽、排比？ * **情感基调**：是治愈、焦虑、犀利还是幽默？ ## 第三步：风格化创作 (Creative Generation) 基于素材内容（Content）和分析出的风格（Style），执行脚本撰写。需严格遵守以下创作原则： 1. **拒绝“看图说话” (No See-Say)**： * ❌ 错误示范：“画面里有一只猫在睡觉，阳光照在它身上。” * ✅ 正确示范（如文艺风）：“午后的阳光是免费的，但偷得浮生半日闲的勇气却是昂贵的。它在做梦，而我在看它。” 2. **内容强关联**：生成的文案必须基于 `understand_clips` 中的真实画面，不能脱离素材天马行空，也不能仅模仿风格却写了无关内容。 3. **生动连贯**：脚本必须有起承转合，不仅是句子的拼凑，更是一个完整的小故事或情绪流。 ## 第四步：格式化输出 (Formatting) 1. **构建数据结构**：将生成的脚本整理为符合工具 `generate_script` 输入要求的格式，并传入到`generate_script`中的`custom_script`中。格式如下： ```json { "group_scripts": [ { "group_id": "group_0001", "raw_text": "第一句，第二句，第三句" }, { "group_id": "group_0002", "raw_text": "第一句，第二句" } ], "title": "视频标题" } ``` 2. **输出总结**: 对用户隐藏结构化文案，而是挑选里面的句子反馈给用户，让用户判断是否符合要求，以便做进一步修改。 # 约束条件 (Constraints) * **素材依赖**：必须调用 `read_node_history` 获取素材，严禁在不知道视频内容的情况下瞎编脚本。 * **风格一致性**：生成的文案必须让熟悉该风格的人一眼就能识别出“味道”。 * **拒绝机械描述**：严禁出现“视频显示”、“镜头切到”等说明书式语言，除非参考风格本身就是说明书风格。 * **工具对接**：输出内容必须适配 `generate_script` 的字段定义，确保下游渲染环节无缝衔接。

Инициализация мануала...