video-generation — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Скилл создаёт видеоролики через структурированные JSON-промпты и модели Gemini Veo или MiniMax по текстовому запросу или опорному кадру.
npx skills add bytedance/deer-flow --skill video-generation -a claude-codeЧто делает video-generation
Скилл автоматизирует пайплайн генерации видео через Python-скрипт generate.py. Сначала агент формирует структурированный JSON-файл в папке /mnt/user-data/workspace/ с описанием сцены, персонажей, движения камеры и звукового ряда на английском языке. Затем запускается скрипт генерации с передачей пути к файлу описания, соотношения сторон и опционального референсного изображения.
Для работы требуются ключи доступа в переменных окружения: GEMINI_API_KEY для работы с Gemini Veo или MINIMAX_API_KEY для MiniMax. Переключать провайдера вручную можно через переменную VIDEO_GENERATION_PROVIDER. Если выбран MiniMax, параметр --aspect-ratio игнорируется, а первое референсное изображение передаётся как начальный кадр сцены.
Обратите внимание: скрипт отклоняет референсные файлы без расширений .png, .jpg, .jpeg, .webp, .gif ещё до отправки запроса и не конвертирует байты изображений самостоятельно.
Какие задачи решает
- создать видеоролик по текстовому сценарию с описанием планов камеры
- оживить изображение, передав его в качестве первого кадра сцены
- структурировать промпт для генерации AIGC-видео в JSON-формат
- переключить генерацию между провайдерами Gemini Veo и MiniMax
Примеры запросов агенту
- Сгенерируй короткое видео с отправлением поезда из Лондона 1940-х годов в формате 16:9
- Создай видеоролик на основе картинки /mnt/user-data/outputs/character.png с движением камеры вблизи
- Сделай видео со сценой заката на море, используя провайдер MiniMax
Как установить video-generation
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bytedance/deer-flow --skill video-generation -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/video-generation/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/video-generation/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bytedance/deer-flow --skill video-generation -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/video-generation/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bytedance/deer-flow --skill video-generation -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/video-generation/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install bytedance/deer-flow video-generation2Вручную: положить файлы
.github/skills/video-generation/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bytedance/deer-flow --skill video-generation -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/bytedance/deer-flow --path skills/public/video-generationВручную: положить файлы
.devin/skills/video-generation/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bytedance/deer-flow --skill video-generation -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора11
Весь набор →Похожие
Вопросы о video-generation
Как установить video-generation в Claude Code?
Выполните в терминале команду npx skills add bytedance/deer-flow --skill video-generation -a claude-code.
Какие провайдеры видеогенерации поддерживает скилл?
Скилл работает с Gemini Veo при наличии GEMINI_API_KEY и с MiniMax через MINIMAX_API_KEY. Задать сервис принудительно можно через переменную VIDEO_GENERATION_PROVIDER=gemini|minimax.
Какие требования предъявляются к референсным картинкам?
Файлы должны иметь расширения .png, .jpg, .jpeg, .webp или .gif. Скрипт не проверяет содержимое и не меняет формат байтов, поэтому имя обязано соответствовать реальному формату файла.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: video-generation
description: Use this skill when the user requests to generate, create, or imagine videos. Supports structured prompts and reference image for guided generation.
---
# Video Generation Skill
## Overview
This skill generates high-quality videos using structured prompts and a Python script. The workflow includes creating JSON-formatted prompts and executing video generation with optional reference image.
## Core Capabilities
- Create structured JSON prompts for AIGC video generation
- Support reference image as guidance or the first/last frame of the video
- Generate videos through automated Python script execution
## Workflow
### Step 1: Understand Requirements
When a user requests video generation, identify:
- Subject/content: What should be in the image
- Style preferences: Art style, mood, color palette
- Technical specs: Aspect ratio, composition, lighting
- Reference image: Any image to guide generation
- You don't need to check the folder under `/mnt/user-data`
### Step 2: Create Structured Prompt
Generate a structured JSON file in `/mnt/user-data/workspace/` with naming pattern: `{descriptive-name}.json`
### Step 3: Create Reference Image (Optional when image-generation skill is available)
Generate reference image for the video generation.
- If only 1 image is provided, use it as the guided frame of the video
### Step 3: Execute Generation
Call the Python script:
```bash
python /mnt/skills/public/video-generation/scripts/generate.py \
--prompt-file /mnt/user-data/workspace/prompt-file.json \
--reference-images /path/to/ref1.jpg \
--output-file /mnt/user-data/outputs/generated-video.mp4 \
--aspect-ratio 16:9
```
Parameters:
- `--prompt-file`: Absolute path to JSON prompt file (required)
- `--reference-images`: Absolute paths to reference images (optional). Images used by the provider must have a recognized filename extension: `.png`, `.jpg`, `.jpeg`, `.webp`, or `.gif` (case-insensitive). Missing or other extensions are rejected before submission. Filenames must match their contents: the script neither validates image contents nor converts bytes. Recognizing an extension does not guarantee that the selected provider accepts that format.
- `--output-file`: Absolute path to output image file (required)
- `--aspect-ratio`: Aspect ratio of the generated image (optional, default: 16:9)
[!NOTE]
Do NOT read the python file, instead just call it with the parameters.
## Video Generation Example
User request: "Generate a short video clip depicting the opening scene from "The Chronicles of Narnia: The Lion, the Witch and the Wardrobe"
Step 1: Search for the opening scene of "The Chronicles of Narnia: The Lion, the Witch and the Wardrobe" online
Step 2: Create a JSON prompt file with the following content:
```json
{
"title": "The Chronicles of Narnia - Train Station Farewell",
"background": {
"description": "World War II evacuation scene at a crowded London train station. Steam and smoke fill the air as children are being sent to the countryside to escape the Blitz.",
"era": "1940s wartime Britain",
"location": "London railway station platform"
},
"characters": ["Mrs. Pevensie", "Lucy Pevensie"],
"camera": {
"type": "Close-up two-shot",
"movement": "Static with subtle handheld movement",
"angle": "Profile view, intimate framing",
"focus": "Both faces in focus, background soft bokeh"
},
"dialogue": [
{
"character": "Mrs. Pevensie",
"text": "You must be brave for me, darling. I'll come for you... I promise."
},
{
"character": "Lucy Pevensie",
"text": "I will be, mother. I promise."
}
],
"audio": [
{
"type": "Train whistle blows (signaling departure)",
"volume": 1
},
{
"type": "Strings swell emotionally, then fade",
"volume": 0.5
},
{
"type": "Ambient sound of the train station",
"volume": 0.5
}
]
}
```
Step 3: Use the image-generation skill to generate the reference image
Load the image-generation skill and generate a single reference image `narnia-farewell-scene-01.jpg` according to the skill.
Step 4: Use the generate.py script to generate the video
```bash
python /mnt/skills/public/video-generation/scripts/generate.py \
--prompt-file /mnt/user-data/workspace/narnia-farewell-scene.json \
--reference-images /mnt/user-data/outputs/narnia-farewell-scene-01.jpg \
--output-file /mnt/user-data/outputs/narnia-farewell-scene-01.mp4 \
--aspect-ratio 16:9
```
> Do NOT read the python file, just call it with the parameters.
## Output Handling
The generation command exits with status 1 and writes errors to stderr when
generation fails, including missing provider credentials. Only present the video
after the command succeeds; a file left by an earlier run is not a new result.
After generation:
- Videos are typically saved in `/mnt/user-data/outputs/`
- Share generated videos (come first) with user as well as generated image if applicable, using `present_files` tool
- Provide brief description of the generation result
- Offer to iterate if adjustments needed
## Notes
- Always use English for prompts regardless of user's language
- JSON format ensures structured, parsable prompts
- Reference image enhance generation quality significantly
- Iterative refinement is normal for optimal results
## Providers (Gemini / MiniMax)
Provider credentials are read from the runtime environment, not embedded in the
script. Do not put their values in prompt files or command-line arguments.
Auto-selected by environment variables (CLI unchanged):
- `GEMINI_API_KEY` set → Gemini Veo (default, unchanged).
- Only `MINIMAX_API_KEY` set → MiniMax video (`/v1/video_generation`, async 3-step poll/download).
- Force with `VIDEO_GENERATION_PROVIDER=gemini|minimax`.
MiniMax overrides: `MINIMAX_API_HOST` (default `https://api.minimaxi.com`),
`MINIMAX_VIDEO_MODEL` (default `MiniMax-Hailuo-2.3`). The first reference image is used
as MiniMax `first_frame_image`. MiniMax ignores `--aspect-ratio` (it uses resolution/duration).
© bytedance · MIT · bytedance/deer-flow