AlphaMoatによると、2026-09時点でScene Video Generatorのダウンロード数は1,821、スター数は4で、AIスキル全体5,078件中4,564位、デザイン・メディアでは512件中458位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 26 | 1057 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 329 | 1821 | 4 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
設定済み動画基盤を選び、文章、カメラ、作風、動きを指定して非同期処理を待ち、後で結合する素材を得ます。アバターの発話は別のスキルが担当します。文章と画像は外部へ送られ、複雑な動作や多人場面は不安定な場合があるため、少量の試行と結果確認を行います。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1821 | — | 4 |
| 2026-08 | 1518 | +6.6% | 4 |
| 2026-07 | 1424 | +13.2% | 4 |
| 2026-06 | 1258 | +7.6% | 3 |
| 2026-05 | 1169 | — | 3 |
| 2026-03 | 616 | — | 2 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: scene-video-generator description: 根据分镜描述生成视频片段。支持多个 AI 视频生成后端:即梦 Jimeng、Kling 可灵、Runway、Pika、Vidu。输入场景描述+可选的数字人口播,输出视频片段。触发词:AI视频、生成视频、分镜视频、scene video、text to video、图生视频。 --- # 分镜视频生成 ## 功能 将分镜描述转换为 **AI 场景视频**(不含数字人):
- 纯 AI 生成场景 - 图生视频(从参考图扩展) ## ⚠️ 与 digital-avatar 的分工 | 需求 | 用哪个 skill | |------|-------------| | 数字人口播视频 | → `digital-avatar` | | 纯 AI 场景(无人/路人/产品展示等)| → `scene-video-generator`(本 skill)| **数字人相关的视频生成请用 `digital-avatar` skill,确保后端一致性。** ## 支持的后端 | 后端 | 特点 | 时长限制 | 适用场景 | |------|------|----------|----------| | Jimeng 即梦 | 国内,快,中文理解好 | 5s | 国内平台 | | Kling 可灵 | 国内,质量高 | 5-10s | 高质量需求 | | Runway | 国际,Gen-3 质量顶级 | 5-10s | 高端制作 | | Pika | 快速,风格化强 | 3-5s | 风格化内容 | | Vidu | 国内,性价比高 | 4-8s | 一般需求 | 默认使用 Jimeng(如已配置)。 ## 输入参数 | 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | backend | - | jimeng / kling / runway / pika / vidu | | prompt | ✓ | 场景描述(英文效果更好)| | duration | - | 目标时长(秒)| | aspect_ratio | - | 16:9 / 9:16 / 1:1 | | reference_image | - | 参考图(图生视频)| | style | - | realistic / anime / cinematic | | motion | - | low / medium / high | | seed | - | 随机种子(复现用)| ## 输出格式 ```yaml video: id: "scene_001" backend: kling url: "https://..." duration: 5.0 resolution: "1920x1080" aspect_ratio: "16:9" prompt: "原始 prompt" seed: 12345 status: completed ``` ## 工作流程 ### 流程 A:纯 AI 生成 ``` 输入: prompt + 参数 ↓ 翻译/优化 prompt(如需要) ↓ 调用后端 API ↓ 等待渲染(30s-3min) ↓ 输出: 视频 URL ``` ### 流程 B:图生视频 ``` 输入: reference_image + prompt ↓ 上传参考图 ↓ 调用 image-to-video API ↓ 输出: 视频 URL ``` > 💡 **需要数字人口播?** 请使用 `digital-avatar` skill。 ## Prompt 优化技巧 ### 结构 ``` [主体] + [动作] + [场景] + [镜头] + [风格] ``` ### 示例 ``` 原始:女生在办公室看电脑 优化:A young professional woman sitting at a modern office desk, looking at computer screen with focused expression, soft natural lighting from window, medium shot, shallow depth of field, cinematic color grading ``` ### 镜头术语 | 中文 | 英文 | 说明 | |------|------|------| | 特写 | close-up | 脸部/细节 | | 中景 | medium shot | 半身 | | 全景 | wide shot | 全身+环境 | | 跟拍 | tracking shot | 跟随移动 | | 推镜 | dolly in | 推进 | | 拉镜 | dolly out | 拉远 | 详见 [references/prompt-guide.md](references/prompt-guide.md) ## 使用示例 ### 生成场景 ``` 用户:生成一个5秒的视频,内容是:一个人在咖啡厅用笔记本工作 执行: 1. 优化 prompt 2. 调用 Kling API 3. 等待渲染 4. 返回视频 URL ``` ### 批量生成分镜 ``` 用户:根据这个分镜列表生成视频 [附 YAML] 执行: 1. 解析分镜列表 2. 逐个生成(或并行) 3. 返回视频列表 ``` ## 与上下游对接 **上游输入**: - `video-script-generator` 的 scenes[].shot_description(非口播场景) **下游输出**: - `video-stitcher` 消费视频片段 **并行 skill**: - `digital-avatar` 负责口播场景视频 - 本 skill 负责 AI 场景视频 - 两者输出都汇入 `video-stitcher` ## 注意事项 1. 不同后端对 prompt 长度有限制(通常 500 字符内) 2. 复杂动作/多人场景效果不稳定 3. 建议先小批量测试再批量生成 4. 保存 seed 以便复现满意的结果 5. 渲染时间可能较长,使用异步处理
ContextWeaveアーキテクチャ図ワンショット生成
Nano Banana Pro で画像を生成・編集するスクリプト型のスキルです。
whisper コマンドで音声をローカルで文字起こしするスキルです。
MCP サーバー経由で図を生成、編集するスキルです。
洗練された画面のための設計知見と実装指南をまとめたスキルで、レイアウトからフロー、トークン、フロントエンドの変更まで扱います。
複数の動画モデル API をまたぐ AI 動画生成と編成のスキルです。
ffmpeg を使って動画からフレームを取り出し、手早い確認用のサムネイルを作るスキルです。
ローカルの Whisper で音声ファイルを文字に起こすスキルで、モデルのダウンロード後は完全にオフラインで動きます。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。