Article → Video Production Pipeline
核心理念
文章转视频不是"翻译"，是"再创作"。 微信文章是读的，视频是看+听的。好的转换应该让观众"听+看一个独立的故事"，不是"瞪着眼睛读屏幕上的字"。
质量标准（四必须）
| 标准 | 说明 |
|---|---|
| 🥇 必须有声音 | TTS 旁白 + 背景配乐。纯文字幻灯片 = 废品 |
| 🥈 数字要动态 | 数据从低滚到高，不要静态表格。大字率 > 小表格 |
| 🥉 开头有钩子 | 前 3 秒痛点/反常识/具体数字，不要放标题 |
| 4 | 节奏随内容 |
Pipeline
Step 0: 图片源（Phase 3a — 真实照片背景） + Fast Mode 渲染
📄 详见:
references/pexels-integration.md
当分镜的 visual_type 为 ai_concept_art 或 corporate_visual 时，自动从 Pexels 搜索真实照片作为背景，叠加 60% 暗色遮罩 + 1.5px 高斯模糊 + 文字卡。
能力矩阵：Pexels → ai_concept_art / corporate_visual；PIL 原渲染 → gradient_text / cinematic_text / tech_abstract / motion_infographic
关键 Pitfall：Pexels API 要求 User-Agent header（无则 403）；中文搜索返回 0 结果，必须用英文关键词；下载 CDN 图片同样需要 UA。
Fast Mode 渲染（默认）：每场景只渲染 1 帧关键帧，encoder.frame_to_mp4() 用 ffmpeg -loop 1 -tune stillimage 循环编码。8 场景 ~3 分钟（vs 逐帧渲染 ~25 分钟）。如需逐帧动效改回 frames_to_mp4()。
Step 1: 写分镜（最关键）
每帧定义：text（旁白文字）、big_text（屏幕大标题）、subtext（副标题/补充）、bg_color（背景色）、duration_extra（留白秒数）。
原则：
- 7 帧是黄金数量（60-90 秒视频）
- 每帧 1-2 个核心信息点
- big_text < 25 字，大字率
- 帧号标记（01/07 → 07/07）放在右上角
- 最后帧必须有 CTA（GitHub 链接/公众号关注）
Step 2: TTS 旁白
首选 Edge TTS（免费，零配置）：
import edge_tts, asyncio
comm = edge_tts.Communicate(text, "zh-CN-XiaoxiaoNeural") # 自然女声
asyncio.run(comm.save("output.mp3"))
可选语音：zh-CN-YunxiNeural（男声）、zh-CN-XiaoyiNeural（活泼女声）。
MiniMax TTS（需 JWT 格式 key，sk-cp- 前缀不可用）：
# MiniMax key 必须是 eyJ... JWT 格式
# sk-cp-... 格式会返回 "login fail"
url = "https://api.minimax.chat/v1/t2a_v2"
# voice_id: "female-shaonv", "male-qn-qingse", etc.
Step 3: 渲染视频帧
首选：ffmpeg drawtext
ffmpeg -y \
-f lavfi -i "color=c=#0f0c29:s=1080x1920:d=8.5:r=30" \
-i scene_01.mp3 \
-vf "drawtext=text='主标题':fontsize=52:fontcolor=white:x=(w-tw)/2:y=h*0.3:fontfile=PingFang.ttc:shadowcolor=black@0.5:shadowx=3:shadowy=3,..." \
-c:v libx264 -preset fast -crf 23 \
-c:a aac -b:a 128k -shortest segment_01.mp4
⚠️ macOS Homebrew ffmpeg 默认不带 drawtext（缺 libfreetype）。检测：ffmpeg -filters 2>&1 | grep drawtext。无输出 = 不可用。
Fallback：PIL/Pillow 逐帧渲染（本会话验证通过）
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
FONT = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/PingFang.ttc", 52)
for fnum in range(total_frames):
img = Image.new("RGB", (1080, 1920), (15, 12, 41))
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.text((center_x, 540), "主标题", font=FONT, fill="white")
img.save(f"frame_{fnum:05d}.png")
# 编码：PNG 序列 + 音频 → MP4
ffmpeg -framerate 30 -i frame_%05d.png -i audio.mp3 \
-c:v libx264 -preset fast -crf 23 -c:a aac -b:a 128k \
-shortest segment.mp4
PIL 方案优势：阴影、进度条、渐变、多行文字等完全可控，不依赖 ffmpeg 编译选项。
Step 4: 拼接 + 压缩
# Concat
for f in segment_*.mp4; do echo "file '$f'" >> concat.txt; done
ffmpeg -y -f concat -safe 0 -i concat.txt -c copy final.mp4
# 压缩（Telegram < 50MB）
ffmpeg -i final.mp4 -c:v libx264 -preset fast -crf 28 -c:a aac -b:a 64k compressed.mp4
分镜模板
01 🪝 钩子：痛点数字（"10件事只记3件 → 装上记8件"）
02 🔍 问题：为什么难（"三种方案，三种硬伤"）
03 🏗️ 方案：核心架构（"四层渐进记忆 L0→L1→L2→L3"）
04 🔗 亮点1：追溯链（"L3→L2→L1→L0 证据链不断裂"）
05 📐 亮点2：压缩（"Token -61%，完成率 +23%"）
06 📊 数据：跑分（"准确率 48→76%，召回 30→79%"）
07 🚀 CTA：一行命令（"开源地址搜 TencentDB-Agent-Memory"）
Method C: HTML → Playwright Screenshot（设计感最强）
当需要 CSS 渐变背景、阴影、排版精致度远超 PIL 时使用。
✅ 推荐架构：Jinja2 模块化管线
不要写"一个脚本硬扛全流程"——CSS 和 Python 模板同居必定出 bug。用四层分离：
~/.hermes/tools/ai-qujing/
├── config.json # 场景数据（TTS 文本、配色、字号）——改场景不动代码
├── templates/slide.html # Jinja2 模板——CSS 零转义，天然隔离
├── tts.py # Edge TTS 语音合成
├── renderer.py # Jinja2 渲染 → Playwright 截图
├── encoder.py # ffmpeg 帧编码 + 多段合成
└── build.py # 编排器：读 config → TTS → 渲染 → 合片
用法：
cd ~/.hermes/tools/ai-qujing
python build.py # 读 config.json → output/config/
python build.py --config episode-03.json # 指定配置
python build.py --out /tmp/my-video # 指定输出目录
新文章只需改 config.json 的 scenes 数组，不动任何 Python 代码。
⚠️ 旧方案：Playwright Python API 直接调用（仅备查）
from playwright.sync_api import sync_playwright
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch()
page = browser.new_page(viewport={"width": 1080, "height": 1920})
page.goto(html_path.resolve().as_uri(), wait_until="networkidle")
page.screenshot(path="screenshot.png", full_page=False)
browser.close()
⚠️ 用 Python API，不要用 CLI：npx playwright screenshot 在本机有 parser 错误，Python playwright.sync_api 稳定。
⚠️ 本地 HTML 必须用 file://：html_path.resolve().as_uri() 生成 file:///path/to/file.html。
⚠️ 如果用 .format() 渲染模板，CSS 要双花括号（见 Pitfall #6）。建议直接改用 Jinja2，一劳永逸。
Pitfalls
- MiniMax
sk-cp-key 不能用于 TTS：MiniMax 有两种 key 格式。sk-cp-前缀的 key 在 TTS API 返回status_code: 1004 login fail。需要 JWT 格式 key（eyJ...）。建议用 Edge TTS 作为默认。 - ffmpeg drawtext 逗号问题：
-vf参数中 drawtext 之间用逗号分隔。如果文字本身含逗号，会被误解析。用:text='...'单引号包裹。 - 音频时长获取：
ffprobe -v quiet -show_entries format=duration -of csv=p=0 audio.mp3 - 视频卡死：
-shortest参数确保视频随音频结束，防止无声黑屏。 - Telegram 50MB 限制：大于 50MB 需压缩，
-crf 28通常能压到 10-30MB。 - 🐢 PIL 逐帧渲染极慢 → 用 ffmpeg 单帧循环（fast mode）：8 场景约 5000 帧，每帧 PIL 操作 0.3 秒，全链路 15-25 分钟。默认已改为 fast mode——每场景只渲染 1 帧关键帧，ffmpeg
-loop 1+-tune stillimage循环编码，全链路 ~3 分钟（50x 提速）。encoder.py 新增frame_to_mp4()方法：ffmpeg -loop 1 -i frame.png -i audio.mp3 -tune stillimage -shortest out.mp4。画面效果基本一致（无逐帧动效，但对于文字卡+照片背景的场景感知不到差异）。如需逐帧动效（粒子/渐变漂移），改回frames_to_mp4()但预期 15-25 分钟。 - ❌ Python
.format()+ CSS = 花括号地狱（应避免，用 Jinja2 替代）：当 HTML 模板用.format(**kwargs)渲染时，CSS 里的{...}会被当作占位符。三个铁律：- 所有 CSS 规则块用
{{...}}：body {{ width:100%; }}→ 渲染后body { width:100%; } - CSS 内嵌的真实占位符保持单花括号：
{{ margin-top:{big_top}px; }}→ 外层{{}}转义，内层{big_top}正常替换 - 表达式不能写在花括号里：
{W-120}→ KeyError。必须W120 = W - 120预计算后传入 - 错误表现：
KeyError: ' margin'（* { margin:0 }没转义）、KeyError: '\\n width'（body {\n width:...没转义）、KeyError: 'W-120'（表达式不被支持）
- 所有 CSS 规则块用