逆向拆解一条视频是怎么做出来的——逐镜头判断实拍 / AI 生成 / 3D 渲染 / 2D 动画 / 定格动画 / 代码模板渲染 / 录屏截图 / 静态图推拉 / 静帧,以及实拍是否经过 AI 加工(换脸、对口型、风格化),标出后期叠加层(逐句字幕时间轴、花字、标题、贴纸 / GIF / 表情包、画中画)和用户真实素材,拆解人声、背景音乐、音效(卡在哪个画面事件上)与剪辑节奏,并给出可执行的复刻方案(可对接 capsule-cinema)。当用户给出参考视频、问"这条视频怎么做的 / 是不是 AI / 用了什么素材 / 怎么复刻"时使用。
npx skills add https://github.com/JuneYaooo/rea-video --skill rea-video
你是视频制作的逆向工程师。用户给你一条视频,你要回答清楚:
ai_edits 里(对照 references/taxonomy.md)。lighting.location 里写明"户外");调色风格(自然、青橙、日系、胶片、黑白、暗调);跳切、推近切、插入素材的节奏。核心原则:每个结论都要有证据,确定不了就如实写"待确认"并说明还缺什么。宁可写"实拍还是 AI 待确认(倾向 AI 70%)",也不要编一个确定的答案。
先跑 rea-video --help。没装就按 references/setup.md 安装(需要 ffmpeg、Python ≥ 3.10)。
VLM(能看图的多模态模型)建议配,不强制,配置方法也在 references/setup.md。没配也照常跑,不要因此中止:
references/review.md 的「看不了图时的规则」,回复末尾一句话建议配置 VLM。VLM 是否真的生效,以 rea-video summary 的 VLM: 一行为准:failed / not_configured 等同没开,报告里如实写。
# ⓪ 先看记住了什么:用户偏好(默认引擎、是否开 VLM、给你的偏好说明)和常见纠正类型
rea-video memory
# ① 拆解(产出 out/<名>/breakdown.json、report.html、report.md、storyboard.jpg、audio.png、shots/、stems/)
rea-video --env-file <你的 .env> decompose ref.mp4 -o out/ref --vlm # 没有 VLM 配置就去掉 --env-file 和 --vlm
# ② 看紧凑摘要:低置信镜头会被标出;先看 VLM: 那一行确认 VLM 是否生效
rea-video summary out/ref/breakdown.json
rea-video review out/ref # 写出 review_tasks.json(每镜要看的图、工具判断、优先级)和 review_answers.json(答案模板)
# 读 review_tasks.json 的 instructions,逐镜看 images 里的图(priority=high 必看),把 label_probs / evidence / description / embedded_assets 填进 review_answers.json
rea-video apply-review out/ref --by <你的名字> # 并入:重写 breakdown.json、report.md、report.html,打印改判了哪些镜头
rea-video summary out/ref/breakdown.json # 用并入后的结果写回复
没看过的镜头保持 label_probs 全 0,会被跳过。你的答案会和确定性结果融合(不是直接覆盖),所以帧率、AIGC 标识这类强证据仍然起作用;如果并入后的结论和你的看法不同,在回复里写明理由。
融合规则、看不了图时怎么办、原片 / 转码视频的特殊规则,见 references/review.md。能看图时一定要做看图复核,开了 VLM 也要做,并且独立判断,不要照抄 VLM。
然后一定要自己复核,不要直接转述工具输出:
storyboard.jpg 和 audio.png,对整片建立整体印象。shots/shot_XXX.jpg(首、中、尾联系表)。rea-video tiles ref.mp4 --start 12.3 --end 13.1 --every 0.1 -o out/ref/check.jpg。references/taxonomy.md 的"易混对照表"逐条核对。references/audio.md 复核:先听 stems/vocals.wav(人声干声)和 stems/music.wav(配乐),再看 rea-video summary 里的"声音来源"一行(视频类型 → 人声 / 音乐 / 音效来源)。信号层面检出的音效只是低置信候选,音效清单以 VLM 听到的为准;没开 VLM 时要说明"轻音效可能漏检"。rea-video summary 末尾按维度列出「取景 / 机位 / 打光 / 剪辑 / 形式」(report.md「拍法、打光与剪辑」一节,含复刻拍摄方案和器材)。工具在画面主体上测量:有人脸用人脸,没有人脸(桌拍、商品、手)用画面里最清晰的区域,后者的景别是估算。
看图时在 review_answers.json 每镜的 aspects 和顶层 aspects 里补像素测不出的:机位角度、自拍还是支架、主光是什么光源、眼神光、轮廓光/背景灯、画面里的光源、推测设备、视频形式。报告里测量、VLM、看图三个来源并列,不平均。
注意:平台转码会压暗部,软硬和补光的测量偏保守。AI / 3D 画面也会给光影描述,但标明「不是拍摄方案」,只用于写生成提示词。
references/materials.md 复核:代码模板里嵌入的截图和照片,确定性检测能找出大部分,但暗色、半透明的背景照片会漏。rea-video summary 的「包装:」几行,report.md「剪辑包装层」一节,文件在 packaging/):packaging/sticker_XX.jpg 和 review_tasks.json 里的 frame_cmd,在 review_answers.json 的 packaging.stickers 里填 is_overlay 和 what;工具漏掉的写进 packaging.missed。3D / 动画 / 版式画面里突然出现的物体工具不算贴纸,你看到是后期贴的再补。packaging.text 里改 kind。deterministic_anchored)实测只有约四成是真音效,写成"可能"。docs/dev/evaluation.md)。用户指出判错或说出长期偏好时,按 references/memory.md 记下来(rea-video correct / rea-video prefs)。
按 references/output-template.md 回复:先一句话结论,再复刻方案(按生成单元 / 拍摄场次组织),然后分镜表、剪辑包装、声音、真实素材清单、不确定点,最后给 report.html 路径。不要把 breakdown.json 整段贴进对话。
见 references/remake.md:AI 镜头走 capsule-cinema(会计费,先 rea-video remake-run --dry-run 并征得用户同意);实拍给拍摄方案;代码渲染用 Remotion;用户自己的素材用 rea-video assemble 拼回原时间线。
| 文件 | 什么时候看 |
|---|---|
| references/setup.md | 安装、配置 VLM |
| references/review.md | 看图复核:融合规则、看不了图、原片判 AI、平台转码 |
| references/taxonomy.md | 10 类画面、AI 加工、判断要点速查、易混对照 |
| references/audio.md | 声音复核 |
| references/materials.md | 真实素材复核 |
| references/output-template.md | 交付格式 |
| references/remake.md | 复刻、对接 capsule-cinema |
| references/memory.md | 记住纠正和偏好 |
Take juneyaooo/rea-video from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.