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version unknown

minimax-h3-video-reverse

@gnipbao⭐ 227 stars

先复述参考视频内容与叙事逻辑,和用户确认理解后,再反推 MiniMax H3 文生视频或逐镜图生视频提示词。Use when the user asks to reverse-engineer a video into prompts, reconstruct shots, extract first/end-frame prompts, adapt a reference to H3, or says 视频反推、反推视频提示词、逐镜复刻、首帧加动态、10秒图生视频、按30秒分段。Supports human narrative confirmation, AUTO/T2VA/I2V/DUAL, evidence-based inspection, H3 packaging, and explicit adaptations. Does not generate videos or recover a hidden original prompt by itself.

Choose how to use this skill

You do not need every option. Choose the path your AI client supports. The stable page stays the same; versioned files are immutable.

1. Native installer

This listing has no registered native installer command. Use the complete package or source fallback below, depending on what your client supports.

Do not guess an installer command or replace an existing version without reviewing the diff.

2. Complete package recommended

Download the ZIP when available. It includes SKILL.md plus the references, security notes and version metadata.

No complete ProSkills package is published for this listing yet.

3. Prompt-only

Copy the prompt above when the agent can read the stable page or when you want to adopt the workflow without installing a skill.

Need only the instruction file?

Download SKILL.md only if your client requires a single file. The complete ZIP is safer for a full installation because it preserves the references and release context.

No path installs or executes anything by itself. Your agent still needs access to the project files. Before updating, compare the installed version and review the diff.

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// RATINGS

⭐GitHub Stars
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Popular

🟢ProSkills Score
—
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// README

MiniMax H3 视频反推 Skill

给 AI 一段参考视频,先确认它看懂了什么,再拿到可以复制使用的视频提示词。

把视频中的人物、动作、镜头、叙事和声音交接,整理成 MiniMax H3 文生视频或逐镜图生视频提示词。你可以纠正 AI 的理解,也可以明确要求压缩时长、换主体或改成一镜到底。

由 知识猫 / gnipbao 维护,提供 Agent Skill、使用教程、原创示例和本地校验工具。支持 AUTO · T2VA · I2V · DUAL。

0.6.0 新版能力 · 快速开始 · 使用示例 · 工作原理 · 声音怎么继承 · 文档与示例 · 开源赞助商

开源赞助商

感谢支持本项目的开源赞助商。

赞助商服务介绍
WhatsTokenAI统一 AI 模型 API 接入平台,提供兼容 OpenAI 格式的接口,方便开发者接入多种 AI 模型。注册体验

0.6.0:把疑点变成看得清的证据

先用全片联系表定位,再根据疑点升级读取尺度:部件、文字和材质看原尺寸帧;动作、遮挡与切镜看密集序列和前后交接。图片要实际返回视觉查看工具,生成路径不算看过。每镜先说清新增了什么可见信息,细节发现再写回整体理解与事实,避免所有片段都被压成“展示产品”。方法来源为已检查的 Hypit 参考观察文档及一次本地成功记录;不依赖其 Runtime,也不据此声称另一视觉模型的普遍优势。

scripts/build_review_sheet.py 读取既有抽帧 manifest,输出带真实时间的分页 PNG 和原图索引,依赖当前环境已有 Pillow。工具不裁切或重绘内容,不自动标为 reviewed。视觉纠错可给用户一张初态—关键变化—截止态源帧图;它用于检查理解,单镜 I2V 仍使用对应原始首帧。完整步骤见 观察流程 和 演练。

0.5.0:从看见效果到保留效果

产品或艺术展示不能只数动作。每镜先辨认当前观察方向及可见表面,再记录操作前后哪些区域露出/被覆盖、开口或轮廓怎样变化,最后检查这些必保项是否进入实际可复制文本。格式、事实引用和 reviewed 声明都无法判断画面细节是否被漏掉;语义复核使用“证据 → 事实 → 最终句”短表,见 事实契约 和 原创教学示例。

“一段完整 I2V”只改变排版,每个真实硬切镜头仍有自己的 Job 与首帧。纯聊天可运行 scripts/validate_prompt.py;多源镜声明与多目标 I2V Shot 会被拦截,正面首帧没有呈现的背面结构需对应参考图。连续改编开关只声明已有明确授权,不能因用户要一段文字就使用它。细节见 输出约定。

快速开始

准备一个支持 SKILL.md、能够实际读取完整视频的 Agent,以及你要反推的参考视频。Skill 本身不包含 H3 模型,不自动生成视频,也不要求 API Key;生成环节在你选择的视频平台完成。

1. 安装到 Codex

mkdir -p "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills"
git clone https://github.com/gnipbao/minimax-h3-video-reverse-skill.git \
  "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/minimax-h3-video-reverse"

目标目录已存在时,先检查已安装版本,避免覆盖自己的修改。其他支持 SKILL.md 的 Agent 可将整个仓库放到其技能目录,发现方式以宿主文档为准。普通聊天界面可以提供 SKILL.md 及所需参考文档,但仍须具备实际的视频理解能力。

2. 附上视频,发出请求

在能发现该技能的新会话中发送:

$minimax-h3-video-reverse
帮我反推附件视频。先用中文复述内容、动作和叙事逻辑,等我确认。
确认后给我一段完整的英文提示词,保留原片镜头、动作顺序与结尾。
有音轨时默认保留原声,并说明实际继承方式。

3. 确认或纠正,拿到提示词

交互阶段你会看到什么
AI 先复述视频发生了什么、动作如何相连、最后停在哪里,以及影响结果的关键疑点
你确认或纠正回复“理解正确”,或直接指出人物关系、动作顺序、视觉效果等需要修正的地方
AI 交付按已确认的理解给出完整提示词,或逐镜首帧、动态提示词与装配说明

默认中文沟通、英文 Prompt。“一段就行”只约束最终格式;明确说“不用确认,直接写”可以跳过确认。同一素材与目标确认后,改语言、合并段落或切换交付模式直接复用,不重复询问故事。

选择输出方式

不确定时用 AUTO;只想拿到一段完整提示词,可以直接像上面那样说明。

模式适合需求交付内容
AUTO让 AI 根据视频决定按外观与时间信息选择合适路线
T2VA文生视频,描述完整时间线自包含的全片描述与 H3 三字段 Prompt
I2V先锁定外观,再生成动作每镜首帧或首尾帧 Prompt、Motion Prompt、约束与装配说明
DUAL同时需要整体与逐镜方案基于同一事实表的 T2VA 与 I2V 两套版本

I2V 默认采用单首帧。只有平台支持首尾帧、且尾帧能帮助约束变化时,才采用首尾帧路线;真实切镜保留在装配中。“一段提示词”只改变排版;I2V 中每个真实硬切镜头仍需独立生成任务与对应首帧。详细交付格式见 输出契约。

使用示例

以下请求都沿用“先理解、再确认、后交付”的流程。你也可以在确认后继续要求“改成中文”“合成一段”或“给图生视频版本”。

$minimax-h3-video-reverse
完整检查附件视频,输出 I2V。保留真实镜头,不压缩时间。
每镜给独立首帧提示词、动态提示词、H3 块和镜间装配说明。
中文解释,英文 Prompt;对白与画面文字保留原语言,未核实的内容不要补写。
$minimax-h3-video-reverse
以附件视频为依据,改编成 10 秒的一镜到底 I2V。
保留主角身份、动作先后与结尾表情,允许用连续收紧景别替代切镜。
说明原片与改编的差异,以及时长变化后原声需要怎样处理。
$minimax-h3-video-reverse
把附件长视频反推后按 30 秒叙事段落组织。
先核实目标 H3 平台的单次时长,超过上限就拆成多个生成任务。
给每个任务的源时间映射,交接人物、道具、动作状态和连续音轨。

工作原理

反推需要回答具体问题:谁先动、碰到了哪里、遮挡之后还在不在、镜头是在移动还是切换、最后的动作有没有完成。本 Skill 先建立这些事实,再把它们写成生成指令。

flowchart LR
  A[参考视频与目标] --> B[完整观看与关键动作复查]
  B --> C[镜头、动作与状态事实]
  C --> D[复述内容与表达]
  D --> E{用户确认}
  E -->|纠正| B
  E -->|确认或明确跳过| F[编写对应模式的提示词]
  F --> G[核对时长、首尾状态与声音交接]
  1. 完整看,再补细节。 从全局浏览、真实切镜、连续时间覆盖,到关键动作加密检查,最后倒查首尾与末段。根据具体疑点打开原尺寸帧、邻接序列或前后交接片段,实际查看后再修订理解。
  2. 追踪变化。 分开记录人物动作、相机运动、道具持有、接触、遮挡和终态;未知内容不靠常识填满。
  3. 确认表达。 剧情核对因果和反转,舞蹈核对动作,艺术展示核对层次与视点变化,操作演示核对步骤与反馈。
  4. 从同一组事实写输出。 文生与图生版本共用镜头顺序、事件和结尾;工程化生产包通过事实契约编译,修改后重新复核。
常见误读本 Skill 的处理
把触碰、撤回、再次接触合成一个动作拆开接触与分离,让反应跟随真正的触发事件
道具被遮住,就写成消失追踪持有、遮挡与再出现的状态
连续拉远或环绕,被误写成切镜依据画面与空间关系识别真实剪辑边界
空间笔触有层次,被写成均匀切片描述可见结构与视差,不猜制作软件或算法
片尾仍在行驶,却补成停车到达保留真实截止状态与余波

更多规则与反测条件见 历史经验。这些规则不能替代实际观看;脚本也不能判断 AI 是否看懂了画面。

声音怎么继承

有原音轨且没有要求换声时,默认保留原声。 是否存在音轨、是否听清内容、怎样把声音送入成片,是分别核对的三件事。

目标实际做法
原样保留声音生成视觉后移除新音轨,按原时间线只铺回一次完整原音轨;切镜与分段不重播音频开头
用原音频约束生成核实目标入口支持 Ref2VA,并实际提交参考素材;用 fully_copy 表达原声复用目标,再检查结果
用文字重建或重新设计只写实际核听的声音事实;新增配乐、对白或声效明确作为用户要求的改编

未核听内容时,不猜歌词、音色、曲风或音效。H3 声音字段中的 N/A 表示未写入声音事实,不表示原片静音。文字 Prompt 本身不携带原始波形,后期铺回原声也不会自动让新画面对准口型。 说唱、对白与舞蹈需要单独核对音画同步;改时长或重排镜头时,也要调整声音方案。

完整流程见 声音继承与交接。

使用边界与验证状态

  • 完整视频是依据。 只有截图、缩略图或打不开的链接时,只能分析可见部分,不能补造完整时间线。
  • 分段服从平台能力。 “30 秒段落”是编排需求;单次生成时长与首尾帧、音频参考能力,以目标平台实际支持为准。格式见 H3 适配。
  • 生成由你接续。 本项目交付提示词与素材交接说明,不自动调用付费生成、上传视频或发布作品。
  • 验证范围公开。 当前为 0.6.0 候选版本,并非已发布的 GitHub Release。自动校验覆盖结构、链接、事实契约、源帧联系表和回归行为;H3 成片相似度、口型与生成效果尚未完成对照。详见 验证记录。

文档与示例

想了解什么从这里开始
Agent 如何执行完整流程SKILL.md
确认、纠正与多轮修改确认协议 · 原创教学对话
10 秒动作与逐镜 I2V动物动作示例
逐镜视角、覆盖变化与视觉效果多表面产品示例 · 必保视觉锚点核对
细节看不清时怎样补看与纠错疑点驱动返图 · 源帧复核演练
首尾帧如何约束变化产品展开示例
长片如何拆成实际任务30 秒分段示例
能力不足时怎么办观察边界 · 人工反测
工程化编译与复核事实契约 · v2 教学输入
每次改进的依据与验证0.2 事实绑定 · 0.3 人机确认 · 0.4 声音继承 · 0.5 视觉效果核对 · 0.6 疑点驱动返图

示例均为原创教学设定,不附第三方视频,也不作为真实视频观察或模型生成记录。

阅读 Skill 和使用聊天流程不要求 Python。编译与检查工具需要 Python 3.10+;媒体探测需已安装 FFprobe,抽帧另需 FFmpeg。核心校验脚本使用 Python 标准库;帧图联系表工具另需已安装 Pillow。不自动下载依赖或读取密钥。

# 在仓库目录运行:检查结构、链接、示例与回归
python3 scripts/check_repo.py

# 检查聊天 H3 块;参数按该生成任务填写,源镜数来自实际观察
python3 scripts/validate_prompt.py /tmp/h3-shot.txt \
  --mode I2VA --duration 4 --source-shot-count 1 --audio-omitted

# 核对本地视频元数据;不代表已看过画面或听过声音
python3 scripts/probe_video.py /path/to/reference.mp4

# 选取关键帧,并自动包含首尾帧;输出后仍需实际观看
python3 scripts/sample_frames.py /path/to/reference.mp4 \
  --output /tmp/h3-frames-new --at 0.5 2 4

# 用已有帧清单生成带实际时间的联系表;之后仍需打开图片查看
python3 scripts/build_review_sheet.py /tmp/h3-frames-new/manifest.json \
  --output /tmp/h3-review-new --question "What changes between these frames?"

生产包的编译与严格检查见 事实契约。真实任务需要当前用户确认或明确豁免,以及实际媒体和语义复核。教学输入只用于格式演示,不能直接声明生成就绪。校验器检查声明与文件一致性,不验证用户是否真的确认,也不判断生成画面是否相似。

SKILL.md                 Agent 入口与执行协议
agents/openai.yaml       Codex 显示信息
references/              观察、确认、声音、输出与 H3 适配
examples/                原创教学案例与人工反测
scripts/                 PTS 抽帧、源帧联系表、事实编译、提示词校验与仓库检查
tests/                   契约、分段、确认、声音交接与联系表回归
docs/                    验证范围、版本演进与回滚记录

用户素材、证据和生成结果保存在自己的项目目录;outputs/、runs/ 和媒体默认忽略。

参与改进

欢迎通过 Issues 反馈误读、漏镜、动作顺序或声音交接问题。描述使用场景、预期结果与实际输出,并提供可公开的最小复现材料,会更容易定位问题。提交代码修改前运行 `python3 scripts/check_re

// HOW IT'S BUILT

KEY FILES

SKILL.mdREADME.md

// REPO STATS

227 stars