Ray Broll

Ray Broll

把一句口播压成一个 sharp visual idea，再做成从空色场逐件组装的编辑隐喻拼贴动画。

与 ray-cover 是姊妹 skill：共享同一套「编辑隐喻拼贴」视觉体系——cover 产静态封面，broll 产动态 B-roll。遵守同一条去品牌化约定：不模仿具体品牌或活跃艺术家的可识别签名，把 “Vox” 类需求统一转译为可描述的编辑拼贴机制（半调网点、卡纸、keyline、色场）。

默认链路：

1. 只设计视觉隐喻，等待用户确认（Gate 1）
2. 只生成最终静帧，等待用户确认（Gate 2）
3. 调用视频模型做首尾帧组装动画并完成 QA（Gate 3）

三闸门按成本递增排列：隐喻免费、静帧便宜、视频最贵。批量时只放行通过的条目。用户明确授权“直接跑完不用停”时可全自动执行，但每个 Gate 的 QA 文档照写不误。

环境自检

每次触发先跑：

bash <本skill目录>/scripts/check_setup.sh

全部 PASS 直接开始；有 FAIL 时只向用户列出缺失项的配置方法，配好后重新自检。两个实测坑：

• agent 会话的 shell 环境是启动时的快照。用户刚把 GEMINI_API_KEY 写进 ~/.zshrc 时，命令里要显式 source ~/.zshrc 才可见。
• 视频脚本的下载步骤在 macOS venv 里会报 CERTIFICATE_VERIFY_FAILED；本 skill 的 generate_video.py 已内置 certifi 自动接线，无需手动设 SSL_CERT_FILE。venv 里 pip install 报同样错误时，用 SSL_CERT_FILE=$(venv/bin/python -m certifi) pip install ...。
• bash 批处理脚本里不要 set -e + source ~/.zshrc——zsh 语法进 bash 会报错并静默中止整个脚本（表现为批任务无输出直接失败）。正确姿势是只提取需要的变量：export GEMINI_API_KEY=$(grep -o 'GEMINI_API_KEY="[^"]*"' ~/.zshrc | cut -d'"' -f2)。

模型

• 静帧：gemini-3-pro-image（质量优先；便宜备选 gemini-3.1-flash-image）
• 视频：gemini-omni-flash-preview 首尾帧插值（脚本默认值，不要换成 Veo，除非用户点名）
• 旁白：gemini-3.1-flash-tts-preview（scripts/generate_tts.py，默认 Charon 声）

三者共用同一个 GEMINI_API_KEY，按量计费。实测量级（2026-07）：视频约 $0.3/条 是绝对大头，静帧 3-pro 约 $0.11/张，TTS 忽略不计；一部 8 beat 讲解片约 $3.5。

成本纪律

• 失败只重跑失败的 job，禁止整批重跑——生成在服务端计费，下载失败也已扣钱
• 每次 Gate 3 在 QA 文档记一行成本账：生成次数 × 模型（含废片），让成本可见
• 降本方向按杠杆排序：静帧换 flash 档试点 → 简单刚体动作（滑入/卡位类 beat）改 HyperFrames 确定性动画，视频模型只留给物理质感镜头（迸裂/穿透） → 量产期再考虑 Flow 订阅积分路线。后两条均已实测走通，操作细节见 references/flow-runbook.md（L2 Flow 积分 + L3 HyperFrames 贴纸分离管线）
• API 侧注意 AI Studio 的项目月度 spend cap：触顶后所有调用 429， 到 ai.studio/spend 提额或等月初重置；断供期间 Flow 内的 Nano Banana 2 可兜底静帧/贴纸生成

成功标准（视觉语法）

• 一句话只表达一个清晰隐喻，关键物件 不超过 4 组
• 背景是强烈、平坦、均匀的色场，按语意选色，同批统一设计语言但不同底色
• 主体以黑白 halftone photographic cut-outs 为骨架，局部彩色卡纸服务信息层级
• 所有纸片有清晰裁切边、奶油白 keyline、低透明度柔和阴影和纸张颗粒
• 动作是 assemble-from-empty 逐件组装，不是漂移、晃动或慢 zoom
• 无字幕、无口播全文、无 logo、无水印、无 UI
• 默认交付 9:16、5 秒、720×1280、24fps、无声 MP4

色彩语义

点色统一在奶油白 / 芥末黄 / 橙一族内取，批量时不各自为政。

项目目录

~/hyperframes-projects/YYYY-MM-DD-collage-broll-标题/   # 北京时间命名
├── brief.md                  # 文稿 + Gate 1 隐喻记录
├── omni-jobs.json
├── gate2-qa.md / gate3-qa.md
├── still-contact-sheet.jpg
├── omni-contact-sheet-all.jpg / video-first-frame-all.jpg / end-frame-comparison-all.jpg
└── 01-概念名/
    ├── imagegen-prompt.txt / omni-prompt.txt
    ├── frames/{last-frame-original.png, first-frame.png, last-frame.png, bg-hex.txt}
    └── omni/run-v01/{final-5s.mp4, final-5s-noaudio.mp4, contact-sheet.jpg,
                      video-first-frame.jpg, video-last-frame.jpg, end-frame-comparison.jpg}

Gate 1：隐喻设计

对每条文稿提取核心意思、情绪、动作动词，压成一个视觉命题。交付：核心意思 / 情绪 / 一句话视觉命题 / ≤4 组关键物件 / 建议底色与点色 / 预期组装顺序。然后停下等确认。

实测反漂移经验：物件超过 4 组、或存在缠绕穿插类空间关系（如胶片绕剪刀）时，视频模型更容易重排构图。需要严格落位的条目，用少组数 + 平铺关系；接受轻微漂移的条目才可以更复杂。

批量隐喻优先形成前后叙事弧（如：手工消耗 → 流程沉淀 → 自动执行），底色随叙事推进换色。

Gate 2：生成静帧

Imagegen prompt 模板

Use case: ads-marketing
Asset type: final still frame for a 9:16 image-to-video B-roll clip
Primary request: Create a finished editorial paper-collage image expressing [一句话视觉命题].
Scene/backdrop: perfectly flat [颜色] paper field [hex] with subtle uncoated paper fiber.
Style/medium: premium editorial stop-motion paper collage; black-and-white halftone photographic cut-outs mixed with selective [点色] colored cardstock.
Composition/framing: vertical 9:16 locked poster frame; central subject within the middle 70 percent; generous clean color-field negative space; [N] large separable paper groups for later assemble-from-empty animation.
Materials/textures: visible printed halftone dots, crisp machine-cut edges, thin warm-cream paper keylines, soft low-opacity physical drop shadows.
Constraints: [本条隐喻必须一眼看懂的关系].
Avoid: no typography, no readable letters, no numerals, no logos, no watermark, no UI, no subtitles, no glossy 3D, no photoreal environment, no clutter.

硬性约束（实测）：便签、卡片、书页类物件必须显式加 "carrying only abstract wavy squiggle doodle lines — absolutely no letters or words"，否则大概率出假字；假字一旦出现回静帧重生，不要指望视频 prompt 修补。

生成与 QA

~/hyperframes-projects/.omni-venv/bin/python <本skill目录>/scripts/generate_image.py \
  --prompt-file <item>/imagegen-prompt.txt \
  --output <item>/frames/last-frame-original.png --aspect-ratio 9:16 \
  [--style-ref <第一张过审静帧>]

批量时后台并行（& + wait）。风格锚：批量项目先生成 1–2 张试水，把第一张过审静帧作为 --style-ref 传给其余生成——一致性从 prompt 祈祷变成参考图机制。QA 清单：隐喻一眼可读 / 主体集中 / 无假字 logo 水印 UI / 色场留白充足 / ≤4 清晰大组 / 同批质感统一。生成带编号 contact sheet 展示给用户，停下等 Gate 2 确认。重生轮次递增 v2、v3，保留旧版对比。

Gate 3：生成视频

1. 首尾帧（关键坑：底色用实测值）

成图底色总比 prompt 里的 hex 略深。必须从成图采样实际底色做空首帧，否则首帧到组装场会跳色。已固化成脚本：

bash <本skill目录>/scripts/prepare_frames.sh <item-dir> [采样点x:y]

一条命令完成采样（4×4 均值 → frames/bg-hex.txt）、1080×1920 尾帧、纯色空首帧。采样点默认左上角落 28:58，多物件贴边时换坐标。

2. Omni 动画 prompt 模板

Paper-collage stop-motion assembly, using Image 1 as the exact empty first frame and Image 2 as the exact completed last frame. In one continuous locked-off vertical shot, open on the empty flat [color] paper field.

Assemble the scene piece by piece with crisp physical stop-motion timing: [按组装顺序描述各组如何 slide in / snap into place / 完成动作]. End by holding the supplied completed composition.

Preserve the exact 9:16 framing, [实测hex] color field, [点色] cardstock accents, uncoated paper grain, halftone dots, cream keylines, crisp cut edges and soft shadows. Restrained tactile 2D paper craft only.

No scene cuts, no camera movement, no zoom, no morphing, no new objects, no text, no letters, no numbers, no logos, no watermark, no UI, no sound.

3. 批量调用

video-jobs.json 每个 job：{prompt, image: [first-frame, last-frame], output, aspect_ratio: "9:16", duration: 5}，可选 provider（缺省 google；fal 走聚合）与 model（fal 用：kling-o3-standard / kling-o3-pro / seedance-2.0 / seedance-2.0-fast）。

~/hyperframes-projects/.omni-venv/bin/python <本skill目录>/scripts/video_dispatch.py \
  --batch <project>/video-jobs.json --concurrency 3 --resume

dispatcher 按 provider 分组分发：google → generate_video.py（原有行为不变，旧 omni-jobs.json 直接兼容）；fal → fal_driver.py（需 FAL_KEY，首尾帧以 data URI 内联上传）。只有显式支持尾帧参数的模型才进 fal_driver.py 的 MODEL_MAP——不支持尾帧宁可拒绝 job，不静默降级成单图生视频。

• --resume：输出已存在且 ffprobe 校验通过的 job 自动跳过——重跑永远带上它，"失败只重跑失败 job" 由工具保证而不是纪律
• 成本记账自动化：每次运行把新产出 job 的估价追加到 jobs 同目录的 cost-ledger.jsonl 并打印汇总（fal 用 MODEL_MAP 标价，google 用估算值，可用 GOOGLE_VIDEO_USD_PER_SEC 覆盖）；Gate 3 QA 文档引用汇总行即可
• google 侧出现 legacy Interactions API schema 错误说明用了旧 SDK，换共享 venv 的 python

4. 强制无声交付 + QA 产物

bash <本skill目录>/scripts/qa_video.sh <成片.mp4> <确认静帧.png> [输出目录] [bg-hex]

一条命令完成：无声版、逐秒 contact sheet、真实首/尾帧、尾帧对照图，并输出两个客观分（qa_score.py：首帧纯净度 ≥0.97 为纯净空场；尾帧还原度 ≥0.90 为高还原——该分衡量与确认静帧的构图级一致，HyperFrames 重新构图时偏低属正常，仅当参考）。分数进 QA 文档作辅助证据，不替代目测。

批量项目再跑 overview.py --project <dir>（读 beats.json）合并三张总览：逐条 contact sheet vstack、真实首帧横排（验证全部从空场开始）、尾帧对照 vstack。

视频 QA 标准

• 首帧接近纯色空场；边缘轻微提前露出可接受
• 中段逐件组装可见，不是整体淡入
• 无切镜、zoom、3D 化、写实漂移、假字
• 尾帧与确认静帧一致；轻微姿态漂移不影响隐喻语义即判通过，不要为此重跑； 中度构图重排（物件移位缩放）若语义完整，判“通过（带注记）”并在 gate3-qa.md 说明
• 720×1280、24fps、5 秒、零音轨

QA 结论逐条写入 gate2-qa.md / gate3-qa.md，包含带瑕疵放行的判定理由。

完整讲解片模式（beat map → 45–60 秒成片）

单句 B-roll 之上的第二种产出。输入一个选题（或 ray-writer / ray-kb 的成稿判断），产出带旁白、 字幕、内容感知节奏的完整竖版讲解片。整体 = beat map 层 + 逐 beat 走上面的三闸门 + 拼装层。

1. Beat map（Gate 1 的完整片版本）

把选题拆成 8–10 个 beat，每 beat 一句口播（20–30 字）+ 一个隐喻。叙事讨论写 brief.md，结构化数据写项目根目录 beats.json（唯一事实源，schema 见 references/beats-manifest.md，prepare / assemble / overview / qa 全部读它）：

• 叙事弧：先按内容类型从 references/narrative-arcs.md 的 14 条弧里选 （观点→opinion、营销→pas/aida、科普→myth_buster、历史→timeline、 人物→origin/story_spine…），弧的 beat 序列即 role 序列，角色决定语速档位和画面重量
• 视觉主题（Gate 1.5 bake-off）：从 references/theme-presets.md 挑 2–4 套 候选，同一个 beat 各渲一张给用户选，胜出预设锁全片并作 --style-ref 风格锚； 成片后可换预设 restyle 换皮
• 画内标题：hook / closing beat 可配 headline（剪纸卡纸大字， render_headline.py 确定性渲染，中文零假字；AI 生成画面继续禁字）
• 生成路由：给每个 beat 标 route——刚体滑入/卡位/堆叠类组装走 hyperframes（零生成成本、确定性、7.5s 渲染，管线见 references/flow-runbook.md L3），迸裂/穿透/形变/有机运动走 video-model。 一部 8 beat 片通常过半 beat 可走 hyperframes，单片成本从 ~$3.5 压到 ~$1
• 色彩叙事：相邻 beat 底色必须不同，且颜色随情绪推进（例：黄提问 → 青场景 → 橙风险 → 红击穿 → 紫跃迁 → 绿机制 → 黄合题 → 紫收尾）
• 抽象概念类 beat（“两种”“三个层次”）是堆料重灾区，Constraints 必须用 “The image contains ONLY these N groups and absolutely nothing else” 句式 + Avoid 枚举污染物件（trophies, clocks, hearts, compasses, arrows, hands, currency symbols）+ 要求 ≥40% 空色场

2. 旁白与变速

每 beat 一条 TTS（scripts/generate_tts.py，可并行）。语速不要用 style prompt 调 （实测只能 ±2%），在拼装层用 ffmpeg atempo 按角色分级变速：

原则：重要的话慢、过渡的话快；重音靠“慢 + 停顿”砸实，收尾让观众带着问题离开。

3. 字幕

scripts/render_caption.py（Pillow + PingFang，两行制，奶油白字 + 半透明黑圆角框） 渲染每 beat 一张字幕 PNG，拼装时 overlay 到 (W-w)/2:H-h-170。不依赖 ffmpeg 的 drawtext（很多本地构建没编）。

4. 拼装

python <本skill目录>/scripts/assemble.py --project <dir>

全自动读 beats.json：ffprobe 实测旁白时长（杜绝手抄）→ 角色表推导 tempo/tail → beat 时长 = max(视频长, lead + 旁白/tempo + tail)、不足由 tpad 尾帧定格补 → 自动渲染缺失字幕 PNG → 单次 filter_complex 拼装 → volumedetect 核查（目标 max ≈ -1~-2dB）→ 写 assembly/assemble-report.json。 manifest 里显式 tempo/tail 可覆盖角色表。节奏反馈只改 manifest 重拼， 素材零重生、零成本。

常见问题

• 组装感弱 → 减物件组数，prompt 改成明确的逐件 slide in / snap into place 顺序
• 尾帧漂移 → 强化 "Image 2 is the exact completed last frame"；仍漂移则回 Gate 1 简化空间关系
• 出现假字 → 回静帧重生（加禁字约束），不要用视频 prompt 修补
• 严格空场需求下首帧露边 → 用 HyperFrames 补前段
• 质感偏写实 / 3D → prompt 强化 "Restrained tactile 2D paper craft only"

什么时候不要用

• 需要精确图层、遮挡、镜头穿越或可编辑时间线 → HyperFrames
• 只要提示词不要成片 → 直接写 prompt
• 真人口播、产品实拍广告 → 不走本流程

出处

工作流与视频脚本改编自 gbro-collage-broll（MIT，© 2026 狗哥笔记），适配 Claude Code 环境：静帧生成改用 Gemini 图像 API（原依赖 Codex 内置 image_gen），内置 certifi SSL 修复与实测底色采样流程。同类开源参考：vox-director。