historical-science-video-prod

name	historical-science-video-prod
description	自媒体创作者与内容创作者在制作历史科学类3分钟科普短视频时，使用此技能可一键生成包含口播文案、分镜脚本、Veo2提示词及人物规范的全流程素材包，完美适配即梦平台，让视频创作更高效。
dependency	{"python":["langchain-core>=0.1.0","langchain-openai>=0.0.5"]}

历史科学类科普短视频自动化生成 Skill

任务目标

• 本 Skill 用于：自动化生成历史科学类3分钟科普短视频的全流程素材
• 能力包含：口播文案创作、分镜脚本规划、Veo2提示词生成、人物形象设计
• 触发条件：用户需要制作历史科学类科普视频，希望快速获得完整的素材包

前置准备

• 依赖说明：无需额外安装，依赖包已在 dependency 字段中声明
• 输入要求：用户提供科普主题、年代背景、核心科学结论

操作步骤

• 标准流程：

  1. 准备输入信息

     • 确定科普主题（如"蝴蝶效应的起源"、"青霉素的发现"）
     • 明确年代背景（如"1961年"、"1928年"）
     • 提炼核心科学结论（如"初始条件的敏感性"）

  2. 执行生成脚本

     • 调用 scripts/generate_video_materials.py 处理...
     • 传入参数：--theme、--era、--core_conclusion、--output_dir

  3. 查看输出素材

     • output/script.txt - 3分钟口播文案（约900-1100字）
     • output/storyboard.md - 分镜脚本表（30-35个分镜）
     • output/veo2_prompts.txt - Veo2提示词清单
     • output/character_design.md - 人物形象规范

• 可选分支：

  • 当 需要调整风格：在 references/style-guide.md 中修改复古风格参数
  • 当 需要优化文案结构：在 references/script-structure.md 中调整时间分配

资源索引

• 必要脚本：见 scripts/generate_video_materials.py（用途与参数：生成全流程素材包，接收主题、年代、核心结论参数）
• 领域参考：见 references/multi-agent-architecture.md（何时读取：了解多智能体协作体系架构）
• 领域参考：见 references/style-guide.md（何时读取：调整复古风格参数时）
• 领域参考：见 references/veo2-prompt-template.md（何时读取：了解Veo2提示词标准格式）
• 领域参考：见 references/script-structure.md（何时读取：了解文案结构和时间分配）

注意事项

• 脚本会自动调用大模型生成内容，生成时间约1-2分钟
• 输出文件将保存到指定的 output_dir 目录
• 确保提供的核心科学结论准确无误，脚本会基于此生成文案
• 生成的分镜脚本严格遵循3分钟时长，每镜4-6秒

使用示例

• 功能说明：生成"蝴蝶效应的起源"主题的视频素材包
• 执行方式：脚本自动调用大模型生成
• 关键参数或指导要点：主题、年代、核心结论
• 简单示例代码或命令：

python scripts/generate_video_materials.py \
  --theme "蝴蝶效应的起源" \
  --era "1961年" \
  --core_conclusion "初始条件的微小变化会导致巨大差异，无法长期预测天气" \
  --output_dir "./output"