concept-animation-skill,把抽象概念变成高清概念解释动图。
产品介绍
concept-animation-skill 把抽象概念变成真正可观看的 4:3 高清概念解释动图。 这个 Skill 面向需要快速制作科普动画、课程插图、技术解释图和公众号素材的人。它不只输出一段提示词,而是围绕一个清晰的视觉隐喻,完成概念拆解、分镜设计、动效实现、GIF/MP4 导出和基础验收。 为什么做它 解释复杂概念时,静态文字往往缺少过程感,完整视频生成又通常成本高、等待久、难以精确控制文字和结构。concept-animation-skill 更适合技术概念:用代码绘制稳定的图形和信息流,再让真正有解释作用的元素动起来。 能做什么 将理论、机制、流程和系统关系拆成可观看的视觉过程; 为每个概念选择一个主隐喻,而不是堆叠装饰图标; 生成 4:3 高清循环 GIF,必要时同时输出 MP4; 输出 4–6 步分镜、动效说明和最终文件; 支持简约科技感、编辑感、课堂科普等视觉方向; 检查尺寸、帧数、循环元数据和首尾帧差异; 为公众号使用场景整理独立 GIF 素材,避免本地 HTML 图片路径失效。 示例 下面这些概念都适合用该 Skill 做成解释动图: 残差网络:主路径与 shortcut 汇合成 x + F(x); 01_残差网络 具身智能:感知、理解、行动和反馈形成闭环; 02_具身智能 注意力机制:聚光灯在信息片段之间移动; 03_注意力机制 扩散模型:噪声逐渐变成有结构的图像; 强化学习:试错、奖励与策略更新; 06_强化学习 RAG:先检索知识,再生成回答; 反馈回路:结果回到系统,推动下一轮修正; 04_反馈回路 数据管道:数据经过采集、清洗、仓库、分析和看板。 使用方式 安装后直接输入自然语言请求: 使用 concept-animation-skill,把“具身智能”生成一个 4:3 高清概念解释动图。 还可以指定风格和交付格式: 使用 concept-animation-skill,把“扩散模型”做成简约科技感、可循环的 GIF,同时输出预览图和 6 步分镜。 当用户说“生成动图”时,Skill 的目标是实际生成 GIF 或 MP4,而不是只给提示词。 安装 手动安装到 Codex 将仓库中的 SKILL.md、agents/、references/ 和 scripts/ 放入: ~/.codex/skills/concept-animation-skill/ 也可以直接复制整个仓库目录: cp -R concept-animation-skill ~/.codex/skills/ 重启或刷新 Codex 后,输入 使用 concept-animation-skill ... 即可触发。 依赖 基础 Skill 只需要 Codex 的文件和代码执行能力。若使用仓库中的 GIF 验收脚本,需要 Pillow: python3 -m pip install Pillow 如果要导出 MP4,可额外安装 FFmpeg。 输出约定 默认输出: concept_explainer.gif:实际循环动图; concept_explainer_preview.png:静态预览; storyboard.md:概念拆解和分镜; render_notes.md:尺寸、帧率、风格和验收结果。 推荐规格: 画布:1920×1440;GIF 文件较大时可使用 1280×960; 比例:4:3; 时长:4–8 秒; 帧率:12–24 FPS; 循环:优先无缝循环; 文字:短、少、大、强对比。 验收 python3 scripts/validate_animation.py path/to/concept_explainer.gif 验收脚本会报告尺寸、帧数、单帧时长、循环元数据以及首尾帧差异。首尾帧差异较大时,需要人工检查是否出现明显跳变。 公众号导入说明 HTML 预览中的本地 GIF 路径不能直接变成公众号可用的媒体资源。推荐流程是: 将文章正文 HTML 粘贴到公众号编辑器; 在文章对应位置,通过“图片”上传 GIF; 或者从素材文件夹将 GIF 直接拖入编辑器; 按编号插入 01 到 08 的动图。 项目结构 concept-animation-skill/ ├── SKILL.md ├── README.md ├── agents/ │ └── openai.yaml ├── references/ │ ├── animation_recipe.md │ └── rendering_guide.md └── scripts/ └── validate_animation.py 设计原则 这个 Skill 的重点不是让画面更复杂,而是让概念中的“关系”和“变化”被看见: 先找到概念自己的运动方式,再决定画面应该长什么样。
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