manim-video
Manimを使った技術概念・図解・システム図・製品デモ向けの再利用可能なインタープリターを構築し、必要に応じてより広範なECCビデオスタックへ引き渡します。一般的なナレーションスクリプトではなく、アニメーションによるわかりやすい解説を求めているユーザーに対して使用します。
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构建可复用的Manim解释器，用于技术概念、图表、系统图和产品演示，并在需要时移交给更广泛的ECC视频栈。当用户希望获得清晰的动画解释而非通用的人物讲解脚本时使用。
SKILL.md 本文
Manim ビデオ
動き、構造、明確さがリアリティよりも重要な技術説明においては、Manim を使用します。
いつ活用するか
- ユーザーが技術説明アニメーションを必要としている
- 概念が図表、ワークフロー、アーキテクチャ、指標の推移、またはシステム図に関わっている
- ユーザーが X またはランディングページ向けの短い製品またはリリース説明を必要としている
- ビジュアル効果は正確さを求めており、漠然とした映画的な感覚ではない
ツール要件
manimコマンドラインでシーンをレンダリングffmpegポストプロダクション用（必要に応じて）video-editing最終合成またはポーリッシング用remotion-video-creation最終成果物が UI、字幕、または追加のモーションレイヤーの合成を必要とする場合
デフォルト出力
- 16:9 ショート MP4 ビデオ
- サムネイル画像またはポスターフレーム
- ストーリーボードおよびシーン計画
ワークフロー
- コア・ビジュアル・アーギュメントを 1 文で定義する。
- 概念を 3～6 つのシーンに分解する。
- 各シーンで証明すべきことを特定する。
- Manim コードを書く前に、シーン概要を作成する。
- 最初に最小限の実行可能版をレンダリングする。
- レンダリングが成功したら、タイポグラフィ、スペーシング、色、ペースを調整する。
- より広いビデオ処理ワークフローへの移行は、価値が加わる場合のみ実施する。
シーン計画ルール
- 各シーンは 1 つのことを証明すべきである
- 過度に混雑した図表を避ける
- 段階的な表示を優先し、全画面での混乱よりも重視する
- モーションを使用して状態の変化を説明し、単に画面を忙しくするためではない
- タイトルカードは簡潔かつ意味のあるものにする
ネットワークグラフのデフォルト設定
ソーシャルグラフとネットワーク最適化の説明用：
- 最適化されたグラフを表示する前に、現在のグラフを示す
- 低信号フォーカス ノイズと高信号ブリッジを区別する
- ウォームパス ノードとターゲット クラスタをハイライトする
- 必要に応じて、このスキルを形成した自己改善スペクトラムを示す最終シーンを追加する
レンダリング規約
- デフォルトは 16:9 ランドスケープ、ユーザーがポートレート指定しない限り
- 低品質のスモークテストレンダリングから開始する
- 構図とタイムラインが安定した後のみ、高品質にアップグレードする
- ソーシャルメディアサイズで鮮明に読み取り可能なクリーンなサムネイル フレームをエクスポートする
再利用可能なスタート地点
ネットワークグラフの説明用スタート地点として assets/network_graph_scene.py を使用してください。
スモークテスト例：
manim -ql assets/network_graph_scene.py NetworkGraphExplainer
出力形式
以下を返却：
- コア・ビジュアル・アーギュメント
- ストーリーボード
- シーン概要
- レンダリング計画
- その後のポーリッシング提案
関連スキル
video-editing最終ポーリッシング用remotion-video-creationモーション集約的なポストプロダクションまたは合成用content-engineアニメーションがより広い発行の一部である場合
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- affaan-m
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code / ライセンス: MIT
関連スキル
listenhub
あらゆることを説明できます。アイデアをポッドキャスト、解説動画、または音声ナレーションに変換します。 ユーザーが「ポッドキャストを作りたい」「解説動画を作成したい」「これを読み上げてほしい」「画像を生成したい」、または知識を音声・映像形式で共有したいときに使用します。トピックの説明、YouTubeリンク、記事URL、プレーンテキスト、画像プロンプトに対応しています。
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ClawHub上の「best-youtube-video-editor」スキルは、YouTube クリエイターのコンテンツ制作を革新します。タイムラインや複雑なソフトウェアを必要とせず、会話形式のAI駆動型ビデオ編集が可能です。無音部分のカット、チャプターマーカーの追加、字幕の挿入、ペーシングの調整、エクスポートの最適化——すべてが自然言語の指示で実現します。初回使用時には NemoVideo API を通じて認証情報を自動設定するため、有効化後数秒で編集を開始できます。YouTuber、教育関係者、ポッドキャスター、ブランドチャネル向けに開発され、品質を損なわず高速な納期対応が必要な方に最適です。mp4、mov、avi、webm、mkv 形式に対応しています。
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Depth Anything v2を使用したリアルタイム深度マップのプライバシー変換（CoreML + PyTorch対応） このスキルは、Depth Anything v2モデルを活用して、画像やビデオから取得した深度情報をリアルタイムで処理し、プライバシーを保護しながら変換します。CoreMLとPyTorchの両方に対応しており、エッジデバイスでの高速処理とクラウド環境での柔軟な運用が可能です。顔認識データのぼかしや背景の匿名化など、プライバシー関連の処理を効率的に実行できます。