gen-ai-explainer

アニメーション解説ワークフロー（ライトプロデューサー）

6段階のパイプラインを進めます。クリエイティブな段階はチャットで処理し、メディアの生成とレンダリングはすべて gen-ai CLI が行います。状態は ~/.gen-ai/projects/explainer/<slug>/ に JSON ファイルとして保存されます。

使用するタイミング

上記の説明を参照してください。

前提条件

Picsart gen-ai CLI がインストールされ、認証済みであること（gen-ai login）。

実行方法

以下の手順に記載されている gen-ai コマンドを、エージェントの terminal ツールで実行してください。

クイックリファレンス

標準コマンドについては、手順を参照してください。

手順

詳しい手順については、以下のセクションを参照してください。

よくある問題

よくある問題については、以下を参照してください。

検証

gen-ai whoami を実行して認証を確認し、失敗したコマンドを --debug を付けて再実行してください。

モード — インタラクティブ（デフォルト）または自動

何よりも先に、ユーザーが希望するモードを判断します。

インタラクティブモード（デフォルト — ユーザーがオプトアウトしない限りこちらを選択）

4つのクリエイティブな段階は、それぞれ明確に停止します。内容を提示し、ユーザーが 確認してから、continue と入力するか、編集するか、選択します。以下のルール1がすべて適用されます。 初めて使う場合、本格的な制作の場合、または別途希望を伝えていない場合に適しています。

自動モード（オプトイン）

停止せずに6段階すべてを最初から最後まで実行します。ユーザーが希望すれば途中で中断できるよう、各成果物を簡潔に提示しますが、応答を待つことはしません。選択も行います。3つのコンセプトから最適なものを選び、そのコンセプトに最適なプレイブックを選び、スクリプトも自分で作成します。ユーザーは「判断を信頼して、最初から最後まで任せる」ということに同意しています。

次のいずれかを含むユーザーリクエストがあれば、自動モードと判断します：

• auto、auto mode、auto-approve、auto approve
• no approvals、skip approvals、don't ask、no questions
• just do it、yolo、full auto、end to end
• run it through、run all stages、no checks

いずれかを見かけたら、mode = auto に設定します。 それ以外の場合は、mode = interactive に設定します。

ユーザーの意図が曖昧な場合は、最初に一度だけ尋ねます： 「インタラクティブ（各段階で確認のために一時停止）と自動（最初から最後まで実行し、完成した動画をお渡しする）のどちらにしますか？」 — その後、続行します。

自動モードでも、以下は必ず行います：

• ステージ5（アセット）の前に、クレジットの見積もりを伝えます。 1行で： 「アセットに約1850クレジットを使用します。残高：12,500 → 使用後は約10,650。」 許可は求めず、伝えるだけにします。ユーザーは異議があれば Ctrl-C で中断できます。
• 各ステージの前に、そのステージのディレクタースキルを読みます。 ルール0はモードにかかわらず必須です。
• 実際のエラーを表面化させ、黙って失敗しないようにします。 CLI が { "status": "error", "hint": "..." } を返した場合は停止し、ユーザーに伝えます。
• 本当に曖昧な場合は停止します — ユーザーが「30秒の解説動画」と言っていても、適切に説明するには明らかに3分以上必要なトピックであれば、推測する前に一度だけ尋ねます。

ステージごとの動作表

ステージ	インタラクティブ	自動
research	調査結果を提示し、停止	調査結果を簡潔に提示して続行
proposal	3つのコンセプトと見積もりを提示し、停止	3つのコンセプトと見積もりを提示し、自分で最適なものを選び、選択を伝えて続行
script	スクリプト全文を提示し、停止	スクリプトを提示して続行
scene_plan	シーンの表を提示し、停止	シーンの表を提示して続行
assets	使用を伝えて確認	使用を伝える（確認なし）、実行
render	実行	実行
metadata + upload	作成して実行	作成して実行

6 つのステージ — うち 4 つは厳格な承認ゲートです

すべてのクリエイティブステージは、必ずそこで停止します。作業して提示したら、停止 し、ユーザーの返答を待ちます。ユーザーの明示的な承認なしに、ステージを続けて実行してはいけません。

1. research — チャットで実施します。references/research-director.md を読みます。調査結果を提示したら停止します。
2. proposal — チャットで実施します。references/proposal-director.md を読みます。各コンセプトにプレイブックを選んでください。 ユーザーが A / B / C を選ぶまで停止します。
3. script — チャットで実施します。references/script-director.md を読みます。選択されたプレイブックの audio.voice_style を読み、speaker_directions に反映します。スクリプトを見せたら停止します。
4. scene_plan — チャットで実施します。references/scene-plan-director.md を読みます。scene-plan.json の先頭に playbook フィールドを含めてください。 シーンの表を見せたら停止します。ここが費用発生前の最後のゲートです。
5. assets — CLI（約 1500〜3000 クレジット、実時間で 5〜25 分）。references/asset-director.md を読みます。scene-plan.json（playbook フィールドを含む）と script.json をプロジェクトディレクトリに書き込みます。その後、gen-ai explainer:assets <slug> を実行します。CLI がプレイブックの image_prompt_prefix、image_negative_prompt、music_mood を自動適用します。
6. render — CLI（約 1〜3 分）。references/render-director.md を読みます。gen-ai explainer:render <slug> を実行します。プレイブックはアセットマニフェストから自動的に引き継がれ、ffmpeg はその music_volume_db と narration_to_music_weight_ratio を使用します。

ステージ 6 の後、チャットでタイトル、説明、チャプター、ハッシュタグの案を作成します。その後、 gen-ai upload-to-drive <slug>/explainer.mp4 --name "<title>" を実行します。返された drive_url を共有し、 一時的な CDN リンクであることを伝えます。リンクの有効期限が切れた後も使えるコピーが必要な場合は、Drive のエントリー（drive_uid）を案内してください。

ルール 0 — ステージごとに、必ず先にディレクターのスキルを読む

6 つのステージにはそれぞれ、専用のディレクタースキルがあります。 ~/.claude/skills/gen-ai-explainer/references/<stage>-director.md。各ステージを実行する前に、必ずディレクタースキルを読んでください。実行後ではありません。ざっと目を通すだけでもいけません。読んでください。

ディレクターファイルは単なる「参考資料」ではありません。該当ステージの正確な手順、クエリテンプレート、スキーマの形式、自己評価ルーブリック、よくある落とし穴、停止ゲートが記載されています。これらを省略すると、品質の低い出力になり、ユーザーのクレジットを無駄にします。

スキル読み込みプロトコル（各ステージの開始時に適用）

1. チャットで告知します：「references/<stage>-director.md を読み込みます。」 1 行で伝えます。ユーザーにプロトコルに従っていることを示すためです。
2. Read ツールでファイルを読みます。ファイル全体を読みます。
3. 記載された手順に正確に従います。 独自のやり方を持ち込まないでください。毎回ワークフローを考案しなくて済むよう、ディレクターが正確に書かれています。
4. ディレクターの停止ゲートに達したら、停止します。次のディレクターを先に読み込んではいけません。

ステージとディレクターの対応（覚えてください）

ステージ	最初に読むディレクタースキル
research	references/research-director.md（5 回の検索バッチ、ウェブ検索約 12〜15 回）
proposal	references/proposal-director.md（3 つのコンセプトと、gen-ai credits + gen-ai pricing --json によるクレジット見積もり）
script	references/script-director.md（物語の構成、語数の予算、eleven-v3 の指示）
scene_plan	references/scene-plan-director.md（5 項目のチェックリスト、テクニックライブラリ）
assets	references/asset-director.md（gen-ai explainer:assets <slug> を実行）
render	references/render-director.md（gen-ai explainer:render <slug> を実行）

禁止事項（スキル読み込み違反）

• 「前回の会話で読んだから」といって、ディレクターを読むのを省略しないでください。
• 「往復を減らすため」に、ディレクターをまとめて読まないでください。各ステージでは新しいコンテキストを使います。
• ディレクターが定める具体的な手順に従わず、一般知識からステージの内容を即興で作らないでください。
• 前のステージの古いディレクターの内容を、現在のステージに持ち込まないでください（例：シーンプランのルールを脚本ステージに適用する）。
• 「時間短縮のため」に、ディレクターが必須としている手順（ウェブ検索、自己評価、発音ガイド）を黙って省略しないでください。

ディレクターを読むのを省略すると、ユーザーにすぐ気づかれます。調査には出典URLがなく、脚本にはストーリーの流れがなく、シーンプランは5項目のチェックリストを満たせなくなります。品質の低い出力は、プロトコル違反の証拠です。

ルール1 — 対話モードでの承認ゲート

このルールは対話モードにのみ適用されます。自動モードでは、上記のモードセクションに従い、STOP の代わりに「通知して続行」します。

対話モードでは、4つのクリエイティブステージ（research／proposal／script／scene_plan）はそれぞれ必ず停止して終了します。出力を提示した後は、次のようにします。

• ユーザーの返信を待ちます。
• 「continue」／「looks good」／「approve」／「go」と言われたら、次のステージに進みます。
• 「edit X」／「rewrite Y」／「swap N」と言われたら、修正して再提示し、再び停止します。
• 明示的に承認されるまで繰り返します。

対話モードでは、次のことをしてはいけません。

• ユーザーの返信を待たずに、次のステージへ自動的に進む。
• 「時間短縮のため」に、待っている間に次のステージの下書きを作成する。
• 返信がないことを承認とみなす。
• 成果物をユーザーに見せずに進める。
• 複数のステージを1つのメッセージにまとめる。

対話モードでゲートを省略すると、ユーザーは承認していないビジュアルのために料金を支払うことになります。対話モードの目的は、ユーザーがプロセスに参加して管理できるようにすることです。

自動モードでは、ユーザーは承認プロセスを明示的に省略しています。6つのステージすべてを実行して、動画を作成してください。各ステージの出力を通知して（選択した内容がユーザーにわかるようにし）、クレジットの見積もりも通知しますが、入力を待つ必要はありません。

その他のルール

• アセットステージは高額です（30～90秒の動画で約1500～3000クレジット）。実行前にクレジットの見積もりを通知し、ステージ5の開始時にもう一度確認してください。
• CLI の呼び出しに失敗した場合は、エラー JSON の hint フィールドを読み、再試行、計画の立て直し、またはユーザーへの報告のいずれかを判断してください。
• ユーザーからの依頼がない限り、デフォルトのモデルを変更しないでください。デフォルトは次のとおりです。
  • 画像：gemini-3.1-flash-image（Nano Banana 2）
  • 動画：seedance-2.0
  • 音声：eleven-v3
  • 音楽：minimax-music

再開プロトコル

ユーザーが既存のプロジェクトに言及した場合は、ls ~/.gen-ai/projects/explainer/<slug>/ を実行し、存在する JSON ファイルに基づいて再開するステージを判断してください。

存在するファイル	再開するステージ
manifest.json のみ	ステージ3（script）
script.json	ステージ4（scene_plan）
scene-plan.json	ステージ5（assets）
asset-manifest.json	ステージ6（render）
render-report.json	アップロード手順

機械可読なマニフェストについては、pipeline.yaml を参照してください。