davinci-resolve-computer-use-training

DaVinci Resolve コンピューター操作トレーニング

レッスンごとの Resolve の練習や、観察した UI の動作をもとに Resolve のスキルを向上させる際に、このスキルを使用します。

自動化の優先順位

UI 自動化を行う前に、DaVinci Resolve がサポートするスクリプティングシステムとプリセットシステムを優先します。

1. 公式の Resolve Python/Lua スクリプティング API を使用して、プロジェクトの設定、メディアの読み込み、タイムラインの構築、マーカー、レンダーキューの処理、プリセットのインポート／エクスポート、検証を行います。
2. インストール済みの Workspace スクリプト、レンダープリセット、焼き込みプリセット、レイアウトプリセット、Fusion マクロ／テンプレート、PowerGrades/LUT、再利用可能なプロジェクトテンプレートを使用して、必要なものがすべて揃った再現性の高いワークフローを実現します。
3. Computer Use は、UI の課題、スクリーンショットによる証拠、手動の HITL 検証、スクリプティング API では操作できないコントロールに使用します。
4. ffprobe、ffmpeg、Whisper/Gemini、Rust/Python 編集プランナー、オーディオ／ビデオアナライザーなどの外部ツールを Resolve と併用し、最終的な判断を編集可能な Resolve タイムラインに反映します。

レッスンまたは本番編集の前に、scripts/resolve_doctor.py を実行するか、それに相当する確認を行い、プロセスの状態、スクリプティングパス、Resolve のバージョン、現在のプロジェクト／タイムライン、現在のページ、データベース、タイムラインの開始フレームを確認します。

再現性の高いローカル実行には bin/resolve-kit を使用します。

• resolve-kit doctor
• resolve-kit install
• resolve-kit stage-folder <folder>
• resolve-kit validate --project <name> --timeline <name>
• resolve-kit capstone <folder>

基本ループ

各レッスンで、次の手順を実行します。

1. レッスンマップの項目と、参照されている PDF のページ範囲を読みます。
2. 目標、必要なメディア／プロジェクト、UI ページ、想定する成果物、検証項目を記載した宿題カードを作成します。
3. セットアップ、確認、再現性のある検証には Resolve のスクリプティングを使用します。Resolve の操作を学ぶことや HITL コントロールの検証が主な目的である場合は、UI の手順に Computer Use を使用します。
4. 証拠を記録します。スクリーンショット／状態メモ、プロジェクト／タイムライン名、書き出したファイルのパス、マーカー、ログなどを含めます。
5. 不具合の種類を記録します。操作できないコントロール、誤ったページ、メディアの不足、UI の曖昧さ、スクリプティングとの不一致、レンダー／書き出しの失敗、品質上の問題などです。
6. レッスンで長期的に役立つワークフローを学んだ場合や、誤った前提が判明した場合は、該当する本番用スキルを更新します。

Computer Use のルール

• 各 UI セッションは、DaVinci Resolve に対する get_app_state から開始します。
• アクセシビリティ要素のクリックを優先します。Resolve のキャンバス／ツール画面に有用な要素がない場合に限り、座標を使用します。
• 重要な操作を行うたびに、get_app_state を呼び出すか、操作結果を使って UI が変化したことを確認します。
• Resolve のスクリプティングでより確実に実行できる長いセットアップを、UI 自動化で行わないでください。スクリプトでプロジェクトを準備してから、Computer Use で操作を学び、編集／検証します。
• list_apps または get_app_state がタイムアウトした場合、UI のレッスンが完了したと主張しないでください。Resolve のプロセスとスクリプティング API を確認し、ブリッジの障害をレッスン記録に残します。スクリプティングの使用は、練習用成果物の準備またはプロジェクトの確認に限ります。
• Resolve のスクリプティング API が利用できるかどうかは、インストール環境によって異なります。名前による検索ができない場合は、インデックスによるプロジェクトのタイムライン検索を優先し、ProjectManager.SaveProject で保存します。また、メディアが Resolve の 01:00:00:00 のタイムライン開始位置に表示されるよう、クリップの配置には必ず timeline.GetStartFrame() を使用します。
• レッスンごとに training_runs/<book>/<lesson>/journal.md に記録を残します。
• 可能な場合は、同じフォルダーにスクリーンショットまたは静止画を保存します。

Resolve スクリプトのルール

• references/resolve-automation-stack.md に記載されているローカル SDK のパスを使用してください。
• DaVinciResolveScript をインポートする前に、必ず RESOLVE_SCRIPT_API、RESOLVE_SCRIPT_LIB、および PYTHONPATH/sys.path を設定してください。
• 再利用可能なスクリプトは、Workspace > Scripts から実行できるよう、ユーザーの Resolve Scripts フォルダーにインストールできる形式にしてください。
• UI のクリック操作で同等の状態を再現するのではなく、レンダー、バーンイン、レイアウト、Fusion マクロ、プロジェクトテンプレートのアセットをインポートすることを優先してください。
• ProjectManager.SaveProject() を使って保存してください。
• 書き込み後に API を通じてプロジェクト／タイムラインを読み戻し、検証してください。
• ユーザーがフラットなレンダーのみを求めている場合を除き、引き継ぎ内容をフラット化しないでください。レイヤー化されたトラック、マーカー、無効化された修復／参照トラック、キャプション、B ロールを保持してください。

宿題カードのスキーマ

各レッスンでは、次の項目を含む JSON または Markdown のカードを作成してください。

• book
• lesson_number
• lesson_title
• pdf_pages
• target_resolve_pages
• homework_objective
• source_media_needed
• ui_actions_to_learn
• automation_candidates
• expected_artifact
• validation_checks
• skill_updates

スキルの検証

davinci-resolve-claude-skills を検証する際は、次の点を確認してください。

• スキルが正しい PDF のレッスン／ページ範囲を参照しているか。
• 検証セクションがあるか。
• UI のみで行う手順と、スクリプト API を使う手順を区別しているか。
• Studio 限定機能が明確に示されているか。
• 過去の動画編集トレースで見つかった次の失敗に対処しているか。音声の不具合、キャプションの欠落、フラット化されたタイムライン、フレームのずれ、古いメディアプール項目、被写体がフレーム外に出ること、文字起こしだけに基づくジャンプカット。

最終課題の要件

最終課題では、ワークフロー全体を実証してください。

• 入力：カメラ／音声／メディアのアセットを含む、任意のローカルフォルダーまたは T7 フォルダー。
• 出力 1：Instagram 向け縦型編集。目標は最長 3 分、話者を優先し、キャプションを焼き込み、B ロールを含め、ソーシャル向けのラウドネス範囲に音声を調整します。
• 出力 2：YouTube／長尺向け 16:9 編集。最長 12 分で、筋の通ったストーリー、クリアな音声、カラーグレーディングされた映像にします。
• Resolve の引き継ぎ：レイヤー化され編集可能なタイムライン、無効化された修復／参照トラック、マーカー、編集判断、B ロール計画、キャプション、レンダー検証。
• ウェブサイトへの連携：動画のストーリーを使った、chaiwithjai.com/workshops 向けの Markdown またはコピー用ブロック。

報酬ハッキング防止ゲート

Loom へのアップロード、フラットなレンダー、生成されたプレビュー、シードタイムラインを最終課題として数えないでください。これらは配布用または足場となるアセットにすぎません。

すべてのレッスンで共有したスクリーンショットを、レッスン完了の証拠として数えないでください。ページが表示されたことから証明できるのは、アプリが起動したことだけです。授業／宿題の概念が実践されたことの証明にはなりません。

宿題または最終課題を完了とする前に、監査可能な証拠一式を作成してください。

• 対応づけられたすべてのワークブックレッスンを網羅する homework_coverage_matrix.md/json。
• 各レッスンの homework_card.json、journal.md、validation_report.md。
• 各レッスンのステータスを明確に示してください。
  • manual_ui_verified：Computer Use または人による UI 証拠によって、Resolve UI で宿題が実施されたと確認できる場合のみ。
  • manual_ui_screenshot_verified：Computer Use がこのマシンの Resolve でタイムアウトすることが判明しているため、Resolve がサポートするスクリプト／メニューで実行中のアプリを操作し、macOS のスクリーンショットで UI の状態を確認できた場合。
  • script_api_verified：Resolve のスクリプトでアーティファクトを作成し、読み戻して確認できた場合。
  • capstone_applied_script_verified_ui_blocked：スクリプトを通じて最終課題にレッスン内容を適用したものの、Computer Use がタイムアウトした場合。
  • not_started：証拠がない場合。
• レッスンのグループを具体的な Resolve タイムライン、ソースクリップ、キャプション、音声チェック、カラー／映像チェック、レンダー、ウェブサイト用コピーに結びつける最終課題の受け入れレポート。

Computer Use がタイムアウトした場合、UI での宿題が完了したと言わないでください。タイムアウトを記録し、実務を進めるために Resolve がサポートするスクリプトを使い続けてください。

DeepWiki ベンチマークゲート

キャップストーンがクラスの内容に沿っていると述べる前に、リポジトリ内の docs/wiki/ にあるローカル DeepWiki と照らし合わせてベンチマークを実施し、成果物にワークブックのコンピテンシーが欠けている場合は、正直に不合格としてください。

必須のキャップストーンコンピテンシーグループ：

• 編集：セマンティックな A-roll の軸、ジャンプ箇所をカバーする B-roll、マルチカム／同期アングル戦略、被写体に配慮した縦型リフレーミング、校正済みのキャプション。
• Fairlight：音源／処理済み音声／音楽／SFX の各レーン、クリーンアップ順序の証明（Clip EQ -> De-Hummer -> Gate -> Noise Reduction -> Leveler）、会話音声より下げた音楽のダッキング、LUFS／dBTP の検証。
• カラー：スコープに基づくプライマリー補正、名前付きのノード順（Normalize -> Balance -> Enhance -> Skin/Secondaries）、カメラ間のショットマッチング、白飛び・黒つぶれのない鮮やかな納品。
• Fusion／グラフィックス：Text+ または Fusion によるキャプション／ローワーサードシステム、タイトル／バンパー用の再利用可能なマクロ／テンプレート、別トラック上で編集可能なグラフィックス。
• 納品：Instagram と YouTube 用に分けたタイムライン、プリセット／検証、プロジェクトのエクスポート、人が編集可能な引き継ぎデータ。

ステータスのルール：

• PASS は、Resolve の成果物またはエクスポートされた監査データでコンピテンシーが証明された場合に限ります。
• PARTIAL は、コンピテンシーが存在するものの、ワークブック水準の証明または編集可能性が不足している場合に限ります。
• FAIL は、成果物がフラット化／レンダリング済みの近道やスクリーンショットのみの証明を使っている場合、またはワークフローが欠落している場合です。

ベンチマークは resolve_kit/status/deepwiki_capstone_benchmark_*.md/json に書き込み、次の修正パスに反映してください。85/100 未満のキャップストーンは公開可能な状態ではなく、クラスの内容をすべて完了したと説明してはなりません。

ソースワークブックベンチマークゲート

ユーザーがクラスの内容に沿っているかどうかを尋ねている場合、DeepWiki だけでは不十分です。ソースワークブックベンチマークは、references/resolve20-homework-map.md と Blackmagic ワークブックからエクスポートしたローカル PDF テキスト、または設定済みの RESOLVE_PDF_TEXT_DIR を使用して、マッピングされた全 52 のワークブックレッスンを対象に実行する必要があります。

ルール：

• マッピングされた各レッスンを PASS、PARTIAL、または FAIL として採点します。
• PASS には、そのレッスンで実際に使われるツールまたはワークフローについて、ワークブック水準のネイティブ Resolve 証拠が必要です。
• PARTIAL は、ネイティブのワークブックワークフローを証明しない、関連する制作上の証拠がある場合に限り認められます。
• レッスンの省略、事前レンダリング済みの近道、ページが表示されていることしか示さないスクリーンショット、または Resolve ワークフローではなくアセットで表現された機能は、FAIL とする必要があります。
• ソースワークブックのスコアが 85/100 未満の場合、宿題またはキャップストーンを完了したと呼んではなりません。
• ユーザーがすべての宿題を行うよう求めた場合、上級レッスンや関連性のないレッスンも、別個のレッスン成果物で証明されない限り不合格です。キャップストーンに不要であることを理由に N/A としてはなりません。

ソースワークブックベンチマークは resolve_kit/status/source_workbook_capstone_benchmark_*.md/json に書き込み、それ以降のヒルクライムを試みる前にスコアを報告してください。

ワークブック由来の品質基準

マッピングされた 52 のレッスン全体を通じて、すべての制作キャップストーンで次のチェックを実施してください。

• 編集：意味上のビートに合わせてカットし、音声の連続性を保ち、ジャンプ箇所を B-roll でカバーし、HITL レビュー用のマーカーを表示します。
• 音声：監査と試聴に基づいて最適な音源を選び、レベリング前に低域のゴロゴロ音／ハム／ノイズを除去し、スピーチの下に音楽をダッキングし、ラウドネスを検証します。
• カラー：スタイライズする前にカメラ間のバランスとマッチングを行います。Chai With Jai では、黒つぶれのない、鮮やかな放送／ドキュメンタリー品質のカラーを目指します。
• Fusion／グラフィックス：キャプション、タイトル、ローワーサード、バンパー、リファレンスオーバーレイは、別トラック上で編集可能な状態を保ちます。
• 納品：Instagram と YouTube 用に別々のタイムラインを作成し、アスペクト比、セーフゾーン、キャプション、音声、レンダリング再生を検証します。
• 自動化：Resolve API、マクロ、プリセット、テンプレートを優先し、UI の証明にのみ Computer Use を使用します。

参考資料

• 全書籍／レッスンマップについては references/resolve20-homework-map.md。
• レッスンごとのジャーナルについては references/computer-use-journal-template.md。
• 対応している Resolve スクリプティング、プリセット、マクロ、Computer Use の優先順位については references/resolve-automation-stack.md。