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100x-video-reverse

100x-video-reverse

github.com/kezd088Creative & media1240 installsUpdated 9w ago
Repository

About 100x-video-reverse

100x-video-reverse is a skill for turning reference videos into reviewable, structured reverse packages for downstream generation skills. It emphasizes local evidence and package validation; by default, it neither generates video nor uploads the source.

Key features

  1. 01Extract video evidence and candidate cuts
  2. 02Refine shot timelines and mark uncertainty
  3. 03Create reverse.json with segment plans
  4. 04Materialize media and validate the package
  5. 05Deliver as Markdown or a Codex fragment

Use cases

  1. 01Prepare structured input for video generation
  2. 02Review shots, keyframes, and asset references
  3. 03Check media provenance and contracts before handoff
  4. 04Create a separate revision package from viewing feedback

Install

Copy the command and run it in a terminal.

$npx skills add https://github.com/kezd088/100x-skill-tiktok --skill 100x-video-reverse

After installing, type/100x-video-reversein Claude Code to confirm it loaded.

Bundled files

References and scripts installed along with SKILL.md.

axioms.md
metadata.json
package-lock.json
package.json
schema.json
sources.md
workflow.md
agents/
openai.yaml
evals/
example-01-synthetic-product-demo.json
references/
analysis-prompt.md
failure-gates.md
golden-baseline.md
native-output.md
output-contract.md
scripts/
digest.py
materialize_reverse_media.py
prepare_evidence.py
test_digest.py
validate_reverse_package.py
validate.js

Details

From the project README

100X Video Reverse v2.3

把参考视频转成用户可直接审阅、下游生成 Skill 可消费的标准反推包。默认只分析和验证,不调用付费生成、不上传原视频、不发布素材。

开始前

  1. 确认用户提供的视频可读和授权边界。用户未指定输出目录时,直接使用当前工作区下 outputs/100x-video-reverse/<video-stem>-<timestamp>/,不为目录选择额外追问;始终只读源文件并输出到新的独立目录。
  2. 始终阅读 workflow.md、output-contract.md 与 native-output.md。进行模型分析时再读 analysis-prompt.md。涉及商业文案、密集剪辑、外部上传或准备交给生成环节时读 failure-gates.md。只有评估、替换或升级本 Skill 时才读 golden-baseline.md。默认交付由 scripts/digest.py 从机器包确定性生成,Agent 不手工重排片段。
  3. 检查 ffmpeg、ffprobe、Python jsonschema 和本地读写权限。缺少 jsonschema 时验证器必须硬停止;只在隔离环境补依赖,不做全局安装。调用任何外部模型前,实时核对官方模型列表和输入限制;用户指定模型优先。不能核实时停止外部调用,但继续完成本地证据包。

执行流程

  1. 用 scripts/prepare_evidence.py 建立源文件指纹、规格、双阈值切点提议、稠密帧和独立音轨。自动切点只是诊断信号,不是真实镜头边界。
  2. 同时查看完整视频与证据包,优先使用当前 Agent 已有的本地媒体理解能力,不要求用户另配 API。只有当前任务已明确授权外部语义分析时,才可沿用金样的 Google 官方 gemini-3.7-flash;调用前必须从官方模型列表核实真实 ID 和视频输入能力,不可用时保留原始错误并停止外部阶段,不静默换旧模型。按 references/analysis-prompt.md 校正镜头时间轴,区分可观察事实、推断和未知,不以固定间隔代替语义切镜。
  3. 建立稳定资产 ID 和跨镜头一致性锚点,覆盖人物、商品、场景、道具、服装、音频与文字。看不清或听不清的品牌、价格、功效、台词和屏幕文字不得补写。
  4. 生成完整的 reverse.json:镜头、四类关键帧、资产引用、音频/字幕、通用提示词、模型适配提示词、分段方案、拼接说明和 must_not_change。每个分段还要包含 execution_plan:目标时长、生成状态、选定模型、生成方式和输入素材;没有实时核实模型能力时明确写 needs_model_selection,不得伪装成可执行。
  5. 用 scripts/materialize_reverse_media.py 将镜头帧和资产截图物化到包内相对路径,并生成 materialization_manifest.json。已有媒体只有在源 SHA-256、请求时间戳和文件 SHA-256 全部匹配 provenance 时才复用;否则硬停止,不覆盖。
  6. 用 scripts/validate_reverse_package.py 做媒体与契约预检。硬错误必须修复后才能继续;警告必须保留并解释,不能改成通过。
  7. 严格验证通过后运行 scripts/digest.py,再按 native-output.md 原样交付。Codex 使用 --format fragment --fragment-dir <本轮 thread 可视化目录>:首 tab 是左侧窄 9:16 播放器 + 右侧分段素材板,每段固定同组展示首帧/高光帧/尾帧;图片可拖出 JPEG 预览,需要原图时复制包内原帧路径。“镜头定位”保留逐镜联动,点击任一三帧或镜头都会暂停并定位视频,先显示中文操作说明,再显示所属分段的英文生成提示词。窄屏改为上下结构但三帧仍同组。其他客户端默认使用 --format md;判断不了客户端能力时不得赌内联协议。

用户给出观看反馈时,把每条反馈映射到具体镜头、资产或提示词字段,并明确标为“用户偏好/修正”,不要反写成源视频观察事实。新建修订包,只改受影响字段和媒体,再完整验证;不覆盖上一版。

命令

python <skill-root>\scripts\prepare_evidence.py --video <source.mp4> --out <new-package-dir>
python <skill-root>\scripts\materialize_reverse_media.py --video <source.mp4> --package <new-package-dir>\reverse.json --source-manifest <new-package-dir>\source_manifest.json
python <skill-root>\scripts\validate_reverse_package.py --package <new-package-dir>\reverse.json --source-manifest <new-package-dir>\source_manifest.json --require-media --report <new-package-dir>\validation.json
python <skill-root>\scripts\digest.py --package <new-package-dir> --format md
# Codex 内联;多包时改用 --out-root,自动生成 1 个批次总览 + N 个独立详情
python <skill-root>\scripts\digest.py --out-root <batch-root> --format fragment --fragment-dir <thread-visualization-dir>

<new-package-dir> 必须不存在或为空。不要用 --out 指向源视频目录。

不可突破的边界

  • 反推包通过验证,只说明结构、证据和引用可执行;不代表最终视频视觉相似度达标。
  • 不在本 Skill 内生成、重试生成、做后期或评分。它们应由独立 Skill 消费本输出契约。
  • Agent 原生回复只是 reverse.json 和包内媒体的呈现层,不是第二份业务真源;任何修订先改机器包,再刷新当前回复。
  • 点击镜头显示的是该镜头所属生成分段的提示词;机器契约的生成单位是分段,不得伪称存在独立逐镜头提示词。
  • 默认可见的运营标签、状态、资产类目和生成方式使用中文;模型 ID、素材 ID、逐字证据和英文生成提示词保持原值。历史包的人读字段若是英文,只能提示并保留原文,不由 digest 伪造翻译。
  • 不因供应商当前限制把“固定 10 秒切片”写成镜头真相。优先按真实镜头和叙事边界分段;验证器的 10 秒仅是可配置的下游兼容警告。
  • 未得到明确授权时,不把本地视频上传到公网 URL、对象存储或第三方服务。
  • 不复制许可证不明或用途相反的候选代码,只吸收经同样本验证的方法和失败经验。

完成标准

完成时必须存在:source_manifest.json、evidence/evidence_manifest.json、证据媒体、reverse.json、materialization_manifest.json 和 validation.json;严格媒体验证为零硬错误。Codex fragment 的首 tab 必须展示完整时长预览;桌面端使用窄播放器列 + 宽分段素材板,每段固定首/高光/尾三个槽位并保持同组,缺失素材显示错误槽位。三帧拖拽至少产生可用 JPEG 文件,原图通过复制包内路径取得;点击三帧或镜头能定位并查看所属分段提示词。运营默认层使用中文,英文提示词按需展开;其余五块随后展开。多包必须先给轻量批次总览,再按编号给每条独立详情,失败条目不能消失。机器包路径仍须在正文给出。--legacy-unverified-media 只允许审计历史包,禁止用于新交接。

已知局限

  • fragment 内的“原片”是预算内完整时长低码率 H.264/AAC 展示副本,不是第二份源文件;原路径与 SHA-256 仍以 source_manifest.json 为准。单片段受 1 MB 上限约束,装不下时明确降级为帧图,不截断视频。
  • fragment 直接拖出的是预算内 JPEG 预览衍生图,不是包内原帧;拖拽同时提供浏览器 File、Chromium DownloadURL、data URI 和原帧路径。目标应用是否接受对应拖放格式仍由其自身决定;要无损取得原图时使用“复制原帧路径”。
  • Claude Code Artifact 路径尚未做真实宿主验收;无法确认渲染时回退到 --format md。

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