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plan-video

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github.com/kenneth-liao创意与媒体12783 次安装31 周前更新
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关于 plan-video

plan-video 是用于制作视频计划的流程编排技能,面向需要规划 YouTube 内容的创作者。它协调研究、标题、缩略图、开场钩子和大纲等专门技能,并管理用户选择与计划文件整理。

主要功能

  1. 01按顺序编排视频规划步骤
  2. 02委派标题、缩略图和钩子生成
  3. 03管理用户选项与选择记录
  4. 04汇总研究和内容大纲至计划文件

适用场景

  1. 01基于已完成研究规划 YouTube 视频
  2. 02比较标题与缩略图组合并作出选择
  3. 03整理选定钩子和视频大纲

MCP 相关

技能说明在研究步骤中可使用 YouTube Analytics MCP 工具,包括搜索视频、查看视频与频道详情、评论、字幕及趋势视频。

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/kenneth-liao/ai-launchpad-marketplace --skill plan-video

安装后在 Claude Code 中输入/plan-video确认已加载。

详细介绍

规划视频

概述

这个编排器会按顺序调用基础技能,生成完整的视频方案:经过调研的标题、缩略图创意、钩子策略和内容大纲。它负责管理各步骤之间的用户选择流程,但会将所有内容生成工作委托给专门的技能。

核心原则:这是一个轻量级编排器。所有内容生成工作都通过基础技能完成——经验证的模式、公式和质量逻辑都在这些技能中。此技能只负责管理工作流顺序、用户决策和方案文件的整理。

参考资料委托机制

下面的每个步骤都会调用一个拥有自己参考文件的基础技能。调用 creator-stack:title 时,它会从自身目录加载 references/youtube-title-formulas.md。调用 creator-stack:thumbnail 时,它会从自身目录加载 references/thumbnail-formulas.md。你无需管理这些路径,只需调用技能并提供上下文即可。

YouTube 专属上下文

单集目录约定

所有单集文件都存放在 ./youtube/episode/[episode_number]_[topic_short_name]/ 下。

  • 调研文件:单集目录中的 research.md
  • 方案文件:单集目录中的 plan.md
  • 缩略图:最终定稿时保存到单集目录
频道信息

如果存在本地频道上下文文件(例如 ./youtube/channel.md 或类似文件),请在工作流开始时加载,以便为下游技能提供频道专属上下文。

可用的 YouTube MCP 工具

从此编排器调用 creator-stack:research 时,可使用 YouTube Analytics MCP 工具收集数据:

  • search_videos — 按关键词、频道或条件查找视频
  • get_video_details — 视频统计数据、观看次数、点赞数、评论数和发布日期
  • get_channel_details — 频道元数据、订阅者数量和视频数量
  • get_video_comments — 评论文本和情感数据
  • get_video_transcript — 完整的视频文字稿
  • get_related_videos — 与特定视频相关的视频
  • get_trending_videos — 当前热门视频
  • get_video_enhanced_transcript — 带时间戳的增强文字稿

也可以使用此插件中 agents/youtube-researcher.md 定义的 YouTube Researcher Agent 执行结构化数据收集任务。

适用场景

在以下情况下使用此技能:

  • 已完成调研,需要制定视频方案
  • 用户要求规划新视频
  • 需要为视频准备标题、缩略图、钩子和大纲选项
  • 想要生成包含多个选项、可直接用于制作并供用户选择的方案

前置条件

必须先完成视频调研。满足以下任一条件即可:

  1. 调研文件已存在于 ./youtube/episode/[episode_number]_[topic_short_name]/research.md,或
  2. 先调用 creator-stack:research 开展调研(可使用 YouTube MCP 工具)

规划工作流

按顺序执行以下所有步骤,并系统地跟踪进度。

步骤 0:加载调研资料

读取本集的调研文件:

  • 位置:./youtube/episode/[episode_number]_[topic_short_name]/research.md

如果调研资料不存在,请先调用 creator-stack:research。在此编排器上下文中可以使用 YouTube MCP 工具,因此调研技能能够收集 YouTube 专属数据。

视频方案的每个步骤都应纳入调研结果——所有建议都应以调研为依据。

步骤 1:创建方案文件

在此处创建新的方案文件:./youtube/episode/[episode_number]_[topic_short_name]/plan.md

如果方案文件已存在,请读取文件,了解目前已完成的内容,并从那里继续。

使用以下模板初始化方案文件:

# [Episode_Number]: [Topic] - Video Plan

## Research Summary
[Summary of research insights]

## Titles
[3 title options with rationale and star ratings]

## Thumbnails
[2 thumbnail concepts per title with rationale and star ratings]

## Hooks
[3 hook options for selected title+thumbnail with rationale and star ratings]

## High-Level Content Outline
[Section structure with key points]

## Final Plan
[Selected title, 3 AB test thumbnails, selected hook, outline]

随着规划步骤的推进,持续更新此文档。

步骤 2:生成标题选项
  1. 调用 creator-stack:title 生成 3 个优化后的标题。

    • 提供研究摘要作为上下文。
  2. 在计划文件中记录所有标题选项,包括:

    • 标题文本
    • 说明预测其表现良好的理由,以及它如何与研究洞察相契合
    • 以 1–3 颗星标注推荐等级

完成标题生成后再继续制作缩略图——缩略图需要与标题相辅相成。

步骤 3:生成缩略图概念
  1. 调用 creator-stack:thumbnail,为每个标题生成 2 个缩略图概念。此时只需概念描述,不要生成实际图片。

    • 提供每个标题作为上下文,让缩略图与之相辅相成。
  2. 在计划文件中记录所有缩略图概念,包括:

    • 对应标题
    • 概念描述
    • 说明预测其表现良好的理由、它如何与研究相契合,以及它如何与标题相辅相成
    • 为排名前 3 的缩略图概念标注星级
步骤 4:提供推荐方案并获取用户选择
  1. 向用户展示所有标题/缩略图组合,以及你最推荐的 3 组标题和缩略图搭配。

  2. 请用户选出一组首选标题和缩略图搭配,以便继续。

  3. 在计划文件中更新标题和缩略图部分,在用户选中的选项旁标注 (User Selection)。

始终展示所有选项,让用户能够充分了解后再做决定——这正是生成多个选项的意义所在。

步骤 5:生成钩子策略
  1. 调用 creator-stack:hook,仅针对用户选中的标题和缩略图搭配,生成 3 个针对留存率优化的钩子。

    • 提供选中的标题和缩略图概念作为上下文。
  2. 在计划文件中记录所有钩子策略,包括:

    • 钩子策略描述(包括实际钩子脚本)
    • 说明预测其表现良好的理由、它如何与研究相契合,以及它如何与标题和缩略图相辅相成
    • 为每个钩子标注星级
  3. 向用户展示所有钩子选项,并请用户选出首选钩子策略。

  4. 在计划文件中更新钩子部分,标注用户的选择。

此时,计划中应包含用户选定的标题、缩略图和钩子组合。

步骤 6:高层级内容大纲
  1. 调用 creator-stack:write 创建高层级内容大纲。

    • 提供选中的标题、缩略图概念和钩子作为上下文。
  2. 制定并记录策略路线图:

    • 将视频拆分为多个部分(钩子、引言、主要内容、结尾)
    • 列出要点和预计时长
    • 指出关键演示/示例
    • 标注过渡
  3. 大纲应保持高层级——只包含结构和要点,不要编写详细脚本。着重说明从观众角度来看需要涵盖的内容,而不是假定具体内容。

步骤 7:通过 A/B 测试缩略图完善计划

用户选定首选标题、缩略图和钩子后,完善计划。

  1. 调用 creator-stack:thumbnail 生成 3 个用于 A/B 测试的缩略图选项。这些应是使用 creator-stack:nanobanana 生成的实际图片,而不只是概念。第一个缩略图应基于用户选中的缩略图概念。其他 2 个应测试第一个缩略图的不同视觉风格。

  2. 在计划文件的最终计划部分中,更新完整的最终选择:

## Final Plan
- **Title**: [Selected title]
- **Thumbnails**:
   - ![Thumbnail A](/path/to/thumbnail_a.png)
      Thumbnail A Description
   - ![Thumbnail B](/path/to/thumbnail_b.png)
      Thumbnail B Description
   - ![Thumbnail C](/path/to/thumbnail_c.png)
      Thumbnail C Description
- **Hook**: [Selected hook strategy]
- **Rationale**: [Why this combination works]

最终计划始终包含 3 个用于 A/B 测试的缩略图——这样才能了解哪些内容对你的受众有效。

委派参考

每个基础技能都有自己的参考文件,并会自动加载:

内容技能参考文件(由技能加载)
标题creator-stack:titleyoutube-title-formulas.md
缩略图creator-stack:thumbnailthumbnail-formulas.md
开场钩子creator-stack:hookyoutube-hooks.md
大纲creator-stack:writeyoutube-script.md
语气creator-stack:voice由写作技能自动调用

互补性检查

完成前,请确认标题、缩略图和开场钩子相互配合:

  • 缩略图在视觉上补充标题(不重复标题)
  • 开场钩子延伸好奇心(不重复标题)
  • 所有元素都与研究得出的独特价值主张保持一致

质量检查清单

完成计划前,请确认以下事项:

  • 已加载并审阅研究文件
  • 已调用 creator-stack:title — 生成 3 个标题选项
  • 已调用 creator-stack:thumbnail — 每个标题生成 2 个缩略图概念
  • 用户已选择标题与缩略图搭配
  • 已调用 creator-stack:hook — 生成 3 种开场钩子策略
  • 用户已选择开场钩子策略
  • 已调用 creator-stack:write — 创建高层次内容大纲
  • 已调用 creator-stack:thumbnail — 生成 3 个 AB 测试缩略图
  • 计划文件已完成,所有章节均已填写
  • 推荐项已用星级标注
  • 已确认标题、缩略图与开场钩子的互补性
  • 推荐项有研究洞察作为依据

常见误区

  1. 跳过技能调用:手动生成标题、缩略图或开场钩子——基础技能拥有经过验证的模式,手动处理会错过这些模式。
  2. 选项过少:只提供一项推荐——务必提供所有选项供用户选择。
  3. 缺少研究:未做研究就开始——先加载研究内容,或先调用研究技能。
  4. 忽视互补性:标题、缩略图和开场钩子无法配合——完成前请确认它们彼此协调。
  5. 没有理由说明:推荐项没有解释——所有推荐都应有研究洞察作为依据。
  6. 大纲过于详细:写成完整脚本,而不是高层次结构——保持策略性。

执行示例

场景:用户要求为“构建具有记忆能力的 AI Agent”制作视频计划(研究已完成)

  1. 加载研究内容 — 阅读 ./youtube/episode/18_ai_agents_with_memory/research.md,提取关键洞察
  2. 在 ./youtube/episode/18_ai_agents_with_memory/plan.md 创建计划文件
  3. 调用 creator-stack:title — 生成 3 个侧重实际实现的标题选项
  4. 调用 creator-stack:thumbnail — 每个标题生成 2 个概念(共 6 个)
  5. 展示所有选项,由用户选择标题与缩略图搭配
  6. 调用 creator-stack:hook — 为选定的搭配生成 3 种开场钩子策略
  7. 用户选择开场钩子
  8. 调用 creator-stack:write — 创建高层次内容大纲
  9. 调用 creator-stack:thumbnail — 为最终计划生成 3 个 AB 测试缩略图
  10. 更新计划文件,填入完整的最终选择

结果:一份可直接用于制作的计划,包含供用户选择的多个选项;所有选项都有研究依据,并采用基础技能中经过验证的模式生成。

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