video-generation

動画生成・編集

Hyper MCP を介して公開される AI モデルと FFmpeg ベースのツールを使用し、動画の生成、編集、分析、後処理を行うためのガイドです。

要件

以下のツールを利用できるように、このスキルでは Hyper MCP がエージェントに接続されていることを前提とします。基盤となるプロバイダー（Google Veo、ByteDance Seedance、OpenAI TTS、文字起こしなど）は、Hyper の連携機能で設定します。

このスキルのツールを実行する方法

このスキルの各ツールには、正規のツール名が付いています。利用する環境に応じて、次の呼び出し方で実行してください。

環境	ツールを探す	実行する
MCP クライアント（Claude、Cursor、Codex、ChatGPT）	search("<what you want to do>")、続けて describe("<name>")	call("<name>", {...})
Hyper CLI	hyperai search "<what you want to do>"、続けて hyperai describe <name>	hyperai call <name> --json '{...}'

ツールが見つからない場合、その連携機能がワークスペースに接続されていないか、有効になっていません。処理を中止し、接続する連携機能をユーザーに伝えてください。

ツール一覧

グループ	ツール
生成	videos_generate
分析	videos_analyze、videos_frames_capture、videos_transcribe
字幕・キャプション	videos_subtitles_generate、videos_subtitles_burn、videos_captions_burn_highlighted
音声	audio_speech_generate、videos_audio_add
編集	videos_clips_extract、videos_stitch、videos_text_overlays_add

対象外

• 画像生成、広告クリエイティブの作成、ブランド抽出には、image-generation または ad-creative-generation を使用してください。
• 完成した動画のソーシャルプラットフォームへの投稿には、tiktok、instagram、または linkedin を使用してください。
• 有料動画キャンペーンの実施には、google-ads、meta-ads、tiktok-ads を使用してください。

利用可能なツール

ツール	用途	バックグラウンドで実行
videos_generate	テキスト／画像のプロンプトから動画を生成	はい
videos_frames_capture	フレームを画像として抽出	いいえ
videos_analyze	動画を視聴して内容を理解	いいえ
videos_transcribe	音声の文字起こしを抽出	いいえ
videos_subtitles_generate	SRT／VTT 字幕ファイルを作成	いいえ
videos_subtitles_burn	動画に字幕を焼き付け	はい
videos_captions_burn_highlighted	TikTok／カラオケ風の単語ごとのキャプション	はい
audio_speech_generate	テキストからナレーション音声を生成	いいえ
videos_audio_add	動画に音声トラックを追加／置換	はい
videos_clips_extract	動画から時間区間を抽出	はい
videos_stitch	複数のクリップを連結	はい
videos_text_overlays_add	動画にテキスト／タイトルを追加	はい

動画の理解

videos_analyze を使用して、あらゆる動画を視聴して分析できます。このツールは、映像と音声の両方の内容を認識するマルチモーダル AI に動画を送信します。

videos_analyze を使う場面

• 動画の生成後：意図したとおりの内容になっているかを確認します
• クリップの連結前：シーン間の一貫性を確認します
• 品質レビュー：不具合、キャラクターの変化、照明の問題がないかを確認します
• 内容の理解：「この動画では何が起きていますか？」

分析タイプ

videos_analyze(file_id="...", analysis_type="general")
videos_analyze(file_id="...", analysis_type="quality_review")
videos_analyze(file_id="...", analysis_type="scene_breakdown")
videos_analyze(file_id="...", question="Does this match: [original prompt]?")

セルフレビューワークフロー

ユーザーに提供する前に、生成した動画を必ず確認してください。

result = videos_generate(prompt="...", model="veo-3.1-generate-preview")
review = videos_analyze(file_id="video_file_id", analysis_type="quality_review")
# If issues found, regenerate with adjustments. If quality is good, proceed to editing.

ルーティング表

参照ファイルはすべて references/ にあります。 references/<file> から読み込んでください（例：references/generation.md）。

ユーザーの目的	まず読むファイル
動画を生成する（モデルは問わない）	references/generation.md — モデルの選択、パラメーター一覧、プロンプトのテンプレート
複数のシーンで構成される長めの動画を作成する	references/generation.md — 台本の計画＋シーンの連結
字幕／キャプション／ナレーション／オーバーレイを追加する、または動画をクリップする	references/post-production.md
UGC／TikTok コンテンツを最初から最後まで制作する	references/ugc-video.md（ugc_videos_create のモード）→ references/workflows.md
特定のモデル（Veo／Seedance／Kling）向けにプロンプトを調整する	references/video-prompting.md
ポッドキャスト／長尺動画を短いクリップに変換する	references/workflows.md → references/post-production.md
既存の動画を理解または品質確認する	videos_analyze を使用してください（上記の「動画の理解」を参照）

ベストプラクティス

1. 納品前に確認する： 出力を確認するため、必ず videos_analyze を使用してください。
2. 映像の一貫性を保つ： すべてのシーンで同じキャラクターの描写、照明、スタイルを使用してください。
3. トランジションを計画する： 次のシーンへ自然につながるよう、各シーンの終わり方を設計してください。
4. 似たシーンをまとめて生成する： 設定が似ているシーンはまとめて生成してください。
5. 連結前に確認する： 次のシーンに使う最後のフレームを決める前に、各シーンを確認してください。
6. 一度に変更する変数は1つにする： 変数を一度に1つずつ変更して、リミックス／再生成してください。
7. アクセシビリティのためにキャプションを追加する： すべての UGC コンテンツで字幕のパイプラインを使用してください。