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内容创作 · vibeshotclub/vsc-skills

virtual-couple-travel-vlog

Create virtual couple travel vlog workflows and assets from a user-provided theme, destination, couple profile, output folder, or reference images. Use when Codex needs to generate nostalgic iPhone travel photo grids, split 4x4 grids into four 2x2 memory sheets, create male/female character reference cards, generate Topview Omni Reference video clips, write manual Chinese music prompts, assemble final vlog videos, and save all assets in a user-selected dedicated project folder.

L4 高权限 · 分级授权与审计V1 已固定执行命令联网读写文件Dual-pass Audit
Author vibeshotclubGitHub vibeshotclub/vsc-skills ↗Stars 832License 仓库未提供 LICENSE 文件（find 全仓无 LICENSE*；GitHub API license 字段为 null）Commit fcee81beb6
管控等级描述 skill 的能力与建议配套的管控措施，不代表质量或安全认证，也不表示可用或不可用。是否使用由用户和管理者决定。不同 agent 宿主对权限的约束各不相同，请勿假定宿主一定会提供安全兜底。第三方 skill 版权归原作者，使用风险由使用者自行承担。

1实现原理 · 为什么它能做到

它不是单点工具而是一条「资产流水线」：从一句旅行主题出发，串起四格照片墙→切图→角色卡→视频提示词/生成→音乐提示词→成片拼接→QA 共 12 个任务。

virtual-couple-travel-vlog/SKILL.md
Build a repeatable "virtual couple travel vlog" asset pipeline from a short theme such as "a young Japanese couple in Paris" or "a Chinese couple in northern Normandy."
SKILL.md 的 Task List 段把 12 个任务的归属逐条列出，references/task_list.md 再用 Task -1 ~ Task 10 展开成带验收标准的作业单。

身份一致性的关键设计：先用一次生成出 4x4 拼版把 16 张照片锁进同一模型上下文，再本地切成四张 2x2，而不是各自文生图四张。

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Prefer generating one 4x4 contact sheet in a single image task, then splitting it into four 2x2 sheets. Do not generate four independent 2x2 text-to-image sheets unless there is already a strong locked character reference image.
README 的『4x4 到 2x2 的身份一致性策略』用同一理由重复了一遍：独立生成很容易导致长相/发型/服装/年龄漂移。

切图由本地 Python/Pillow 脚本完成，且被指定为唯一默认裁切路径（不许用设计工具，也不许回退到独立 2x2 生成）。

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Use [scripts/split-grid.py](scripts/split-grid.py) to split the approved 4x4 image into four 2x2 memory sheets. This is the only default crop route.
split-grid.py 用 Pillow crop 四象限并按 memory_sheet_NN.png 命名（已存在则加 _new 后缀，不覆盖）。

角色卡有硬规格（1:1、七面板、上四下三、纯白底、转身表语言），并默认只用 Codex Image Gen / gpt-image-2 生成。

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Generate character cards with Codex Image Gen / `gpt-image-2`, not Topview, unless the user explicitly asks for Topview for this step after being warned about possible lower model quality.
references/prompts.md 提供男女两份完整角色卡提示词、清理提示词与退化的单人身份参考提示词。

视频段不绑死平台：先跑一个「provider 检测」脚本，有连接就自动化、没有就给完整的手动交付包。

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After the four 2x2 sheets, character cards, and video prompts are ready, run [scripts/check-video-providers.py](scripts/check-video-providers.py).
README 列出 Seedance API / Krea / Lovart / LibTV / Topview UI 等候选与手动平台操作五步。

Topview 自动化通过一个包装脚本调用，目标是避免跨平台 shell 引号问题：把参考图组织成 JSON 后交给 video_gen.py。

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Before submitting video tasks, pause for an explicit queue decision:
run-topview-omni.py 把 sheet/male-card/female-card 组成 [{fileId, name: Image1/2/3}] 的 JSON 后 subprocess 调 video_gen.py run --type omni。

付费前必须有闸门：提交前展示设置、积分估算与等待预估，并让用户选普通队列或 Quick Generate（额外 15 积分），绝不静默花费。

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Do not continue to video submission until the user answers.
tooling.md 另给了一段可直接照读的决策话术模板，并说明若本地脚本没有 quick-generate 开关，就走官方 UI/board 链接。

所有资产落在用户选定的输出根目录下的项目文件夹，且明令不删文件、不静默安装第三方技能/包。

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Never delete files. If cleanup is needed, ask the user for explicit second confirmation first.
同段：Do not install third-party skills or packages unless the user approves after a poison/backdoor audit and a system resource check。

音乐与剪辑都走「有原则的退让」：音乐只写中文提示词交人工生成；剪辑按简单/进阶分叉（FFmpeg vs Remotion/HyperFrames），并明确 HyperFrames 不做源视频生成。

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Do not use Gemini CLI or any automatic music generation tool by default. Always write the final Chinese music prompt to `audio/music_prompt_zh.txt`
HyperFrames 段要求 9:16、约 60 秒、四段 15 秒，并跑 npx hyperframes lint / inspect / render。

产出结构固定成契约（brief/prompts/images/videos/audio/qa），便于跨会话续做与人工接管。

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- `brief.md` - theme, couple profile, location, style notes.
Output Contract 段共 6 条，含 images/ 的 4x4 源图、四张 2x2 与两张角色卡，videos/ 的四段 clip 与 final_vlog.mp4。

2核心能力

0112 步任务编排 + 子代理分工映射（intake/图片/资产/角色一致性/视频/音频/剪辑/QA）
02依赖自检脚本：区分必装（Python/Pillow/FFmpeg/FFprobe/Node/npm/npx/Remotion）与可选（Topview、HyperFrames）
03本地 4x4 → 四张 2x2 裁切（Pillow，按行块/列块裁切并编号）
04视频平台探测：Topview 安装路径 + 四家平台的 API key 环境变量存在性
05Topview Omni Reference 包装调用（Image1=2x2 记忆图、Image2/3=男女角色卡，9:16、15s、720p、sound off）
06FFmpeg 拼接（先试同编码 -c copy，失败再转码），可选混入用户提供的音乐
07中文音乐提示词落盘（audio/music_prompt_zh.txt），由用户到音乐平台手动生成
08QA 清单：身份一致、无网格布局、无文字水印、文件都在项目目录内

3外部依赖

KindDependency / Endpoint
cliFFmpeg / FFprobe
packagePython Pillow（PIL）
cliNode / npm / npx（Remotion 与 HyperFrames 路径）
cliTopview skill 的 video_gen.py（第三方技能，付费平台）
cliHyperFrames CLI（npx hyperframes lint / inspect / render）
api第三方视频/图像平台 API 密钥（仅检测存在性，不调用）：Seedance / Krea / Lovart / LibTV
cliCodex Image Gen（gpt-image-2）与 imagegen 技能——角色卡与记忆图的首选图像路径

4管控建议与判定依据

建议配套管控措施
面向 Agent
分级或逐次授权，建议在沙箱运行
面向管理者
审批流程、可回滚、全程审计
判定依据（文件路径与关键语句摘要）
  • scripts/: 执行本地脚本或命令: python scripts/check-tools.py --show-install-hints（只探测，不安装）
  • 网络端点: 声明外部网络访问: 仓库内代码本身无任何 HTTP/socket 调用；网络行为全部通过被调用的外部 CLI 发生
  • 本地工作目录: 文件读写与工件输出: 在用户选定输出根目录下创建 <Project Title>/ 及其子目录 prompts、images、videos、audio，并写 brief.m
审计说明： 。依据：① 读取并判定环境变量中的第三方平台密钥（仅存在性，不回显值），并依赖外部付费平台完成核心步骤；② 依赖第三方技能与远程包（Topview skill、Remotion 插件、npx hyperframes/create-video），属于典型的第三方供应链面；③ 具备真实执行面：5 个随包 Python 脚本中两个会 subprocess 调起外部程序（video_gen.py、ffmpeg）；④ 会在用户目录创建项目文件。缓解因素很实在：付费前有显式确认闸门（Quick Generate 额外 15 积分必须逐次确认，不静默花费）、不删文件、不静默安装（安装前要求 audit + 用户同意）、3 次失败即停并给手动交付包、超分与 2K 等不可承诺项都标注为观测值而非保证。

5第二遍独立确认

  • [ok] 「仓库内无直接网络调用」是否成立 — 全仓 https?:// 扫描中本技能目录零命中；5 个脚本 import 仅 argparse/json/os/shutil/importlib/subprocess/sys/time/pathlib/PIL，无 urllib/requests/socket/http。
  • [ok] 密钥是否会被回显（凭证泄露风险） — first_env() 只返回命中的环境变量名，print_table() 打印的 evidence 列即该变量名；未出现 os.environ.get(name) 取值的输出路径，结论：不回显密钥值。
  • [ok] 外部依赖条目逐条反查 — FFmpeg/FFprobe/Node/npm/npx/PIL 在 check-tools.py 的 results 列表中逐项存在；Topview 路径解析在 run-topview-omni.py 与 check-video-providers.py 两处互证；npx hyperframes 三连命令在 SKILL.md 与 tooling.md 两处出现。
  • [unlocatable] Topview 平台域名（未能定位） — 本仓库内没有任何 Topview/Seedance/Krea/Lovart/LibTV 的域名或端点字符串，只有平台名与「本机是否安装/是否配置 key」的判断。真实网络端点位于被引用的第三方技能与平台侧，超出本次可读源范围，按纪律标为待补，不臆测域名。
  • [ok] 付费闸门是否真的落在流程里（而非口号） — SKILL.md 有独立的 Topview 段要求提交前展示设置/积分/等待并等用户回答；task_list.md Task 6 给出「Do not submit video tasks until the user replies」与逐次/整批授权规则；tooling.md 提供决策话术模板。「不静默花费」在指令层有三处互证。
  • [ok] 写入范围是否被限定在输出根目录内 — SKILL.md Operating Rules 第一条要求所有资产存于 <Output Root>/<Project Title>/；assemble-vlog.py 的工作目录默认取输出文件父目录；split-grid.py 的 output_dir 由参数传入。未发现写到技能目录或系统目录的路径（唯一例外是 npx 自身的缓存行为，属工具侧）。
  • [ok] HyperFrames 定位是否前后一致（防止第一遍读错） — SKILL.md『HyperFrames editing only』段、README『HyperFrames 不再作为四段源视频的生成 provider 使用』、tooling.md『Do not use HyperFrames as the source provider』三处口径一致，第一遍所述成立。
  • [ok] 任务清单完整性 — task_list.md 实含 Task -1、Task 0 至 Task 10 共 12 段，与 SKILL.md Task List 的 12 条编号一一对应；每条带 Acceptance 或 Fallback，非空壳。

6结论

  • 用机制解决身份漂移（单次 4x4 → 本地裁切 → 角色卡），比在提示词里反复强调「同一对情侣」有效得多，并且有已观察的成功路径与失败回退（3 次上限后退到单人身份参考图）。
  • 付费与授权纪律罕见地严格：提交前展示设置/积分/等待，Quick Generate 的 15 积分逐次确认，不静默花费；不静默安装、不删文件。
  • 不绑死平台，且有可执行的手动交付包（2x2 图 + 两张角色卡 + 四段提示词），无 API 也能完成。
  • 5 个随包脚本都短小、职责单一、纯本地（探测/裁切/拼接/包装），依赖检查明确区分必装与可选。
  • 成本与能力的不可承诺项都如实标注（估算 vs 已观察、ETA 不可得、2K 是否可设），避免把不确定当保证。
    • 适合： 适合要量产「虚拟情侣旅拍 Vlog」的内容创作者与小型工作流：一句话主题产出照片墙、角色卡、四段 15 秒视频与约 1 分钟成片；也适合已经有 Topview/其他视频 API、或愿意走手动平台交付包的用户；对需要跨会话续做与人工接管的项目尤其合手（固定项目目录契约 + task_list 作业单）。
    不适合： 不适合只想要一张情侣照片的需求（vsc-distinction 明确『普通情侣单张照片不自动进入此工作流』）；不适合只想拿方案/提示词就要被要求先选输出根目录的场景（routing 用例要求『只交付方案和提示词』）；不适合不愿承担第三方平台费用与排队时间的用户；也不适合在缺少 Python/Pillow/FFmpeg 或不愿安装任何第三方包的环境中按全自动路径使用（只能退化到手动交付包）。
    Install Agent-Ready
    ① Verified Mirror 2026-09-15
    Option A · Direct DownloadDownload virtual-couple-travel-vlog.tar.gz
    sha256: c85905174ced23a9…
    Option B · Copy Guide for Agent
    install.json
    agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
    ② Upstream GitHub
    GitHub Repo ↗
    Pinned to commit fcee81beb6.