ripping-reverse
Skill10 starsChanged 55 days agoApache-2.0View on GitHub
拉片反推 jenny-loom-research v2 官方套件(行业配置层 v2):上传爆款视频→景别/运镜/叙事结构/节奏/色彩 18 维拆解→反推分镜结构与提示词包→入技能库。产出提示词包受 G2/G6 必审约束,不直接进生产。
In this repository9 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- client-demo-recorderSkill
- cross-platform-reviewSkill
- deal-flowSkill
- demo-mirrorSkill
- oss-watchSkill
- 反封锁浏览器矩阵(BrowserAct 执行面 · 可选)Skill
- 浏览器剧本自动化(Playwright 执行面)Skill
- 自适应数据采集框架(Scrapling 采集面)Skill
The file
Files
拉片反推(ripping-reverse · jenny-loom-research v2)
适用场景
- 竞品/爆款视频的工艺逆向:搞清楚「这条为什么跑得好、怎么拍出来的」
- 为选题会提供可复用的分镜结构与提示词资产
- 工艺技能库(library)的行业案例扩充
输入
- 爆款视频文件或链接(须为公开内容,附来源 URL 与平台)
- 可选:该视频的公开数据快照(播放/点赞/评论量级),用于校准「值得拆」
触发
- 人工发起:上传视频并指定拆解深度(快速 6 维 / 完整 18 维)
- 半自动:trend-researcher 扫描到同垂类爆款超阈值时,产出「建议拉片」选题卡,人工确认后启动
方法(18 维拆解)
- 景别(4 维):景别序列、特写占比、景别切换频率、信息密度/镜头。
- 运镜(4 维):运镜类型分布(推/拉/摇/移/跟/手持)、运动速度曲线、稳定器 vs 手持风格、转场方式。
- 叙事结构(4 维):钩子类型与前 3 秒拆解、段落起承转合、信息释放节奏(悬念/反转点位置)、CTA 位置与形式。
- 节奏(3 维):镜头平均时长、剪辑点密度曲线、声画对位(卡点/反打)。
- 色彩(3 维):主色调与配色方案、对比度/饱和度风格、光影基调(高调/低调/胶片感)。
- 反推合成:18 维结论 → 分镜结构表(镜号/景别/运镜/时长/画面描述/台词钩子)→ 提示词包草稿(对齐 25/30 字段口径)。
输出契约
- 18 维拆解报告:每维度附时间码证据([mm:ss] 引用),无证据的结论标「推断」。
- 分镜结构表 + 提示词包草稿:入技能库前必过 G2(主题/Brief 确认)与 G6(提示词审核)——拉片产物是研究资产,跳过确认门直接进生产即违规。
- 入库命名:拉片_平台_题材_日期,链回来源 URL 与数据快照。
边界
- 只拆公开内容,不破解/不抓取非公开或付费墙内容。
- 反推产物为「工艺学习」,禁止像素级复刻他人作品直接商用;版权边界问题转 ip-curator 校验。
- 与 G2 的关系:拆解报告本身 auto,但任何「按反推结果立项/出提示词包进渲染」的动作必须过 G2 必审,确认题材与品牌口径自洽后方可流转 G6。
Does it work?
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Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

