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Wrapped Videodi iart-ai

Wrapped Video Skill.

Genera video riepilogativi personalizzati da un unico modello e da record convalidati.

  • Storie basate sui dati
  • Riepilogo
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Esame della fonte · wrapped-videoSKILL.md
Attività Genera video riepilogativi personalizzati da un unico modello e da record convalidati. Risultati Un modello di riepilogo Remotion riutilizzabile con uno schema di convalida. Prima di iniziare Prepara record reali per ciascun utente, con nomi, metriche e liste ordinate. Identifica la statistica personale principale e la destinazione di condivisione, poi convalida il modello con un record rappresentativo prima del rendering in serie.
Sintesi editoriale · fonte esaminata il 2026-11-02 · non è un esempio generato

01 Funzionalità

Genera video riepilogativi personalizzati da un unico modello e da record convalidati

Crea video riepilogativi basati sui dati, con classifiche, grandi numeri, una scheda statica da condividere e verifica prima del rendering in serie.

Flusso di lavoro basato sulla fonteNon è un benchmark di esecuzione

L'approccio di lavoro

wrapped-video crea filmati riepilogativi personalizzati a partire da record strutturati. Un modello riutilizzabile riceve i dati di una persona o di un account come props, quindi genera un video separato. Nomi, statistiche, classifiche e scelte cromatiche appartengono al modello dei dati, anziché a testi inseriti direttamente nel codice delle scene.

Il suo repertorio di scene comprende introduzioni, rivelazioni di grandi numeri, classifiche, confronti, profili e una scheda finale da condividere. La sequenza conduce alla statistica più personale e termina su un fotogramma statico. La fonte sottolinea la leggibilità dei fotogrammi fermi tanto quanto il movimento, perché il riepilogo potrebbe essere condiviso come screenshot.

Risultati attesi

  • Un modello di riepilogo Remotion riutilizzabile con uno schema di convalida.
  • Un MP4 personalizzato per ogni record convalidato.
  • Una scena statica da condividere e verifiche di fotogrammi rappresentativi.
Vedi il brief di esempio

Dal brief alla revisione

  1. 01
    Definire il record

    Specifica i campi per nomi, statistiche, array delle classifiche ed eventuali etichette calcolate. Convalidali prima del rendering.

  2. 02
    Costruire la sequenza del riepilogo

    Scegli tipi di scena adatti ai dati disponibili. Aumenta il significato personale delle rivelazioni e mantieni ferma la scheda finale da condividere.

  3. 03
    Verificare prima un record

    Genera i fotogrammi iniziale, della rivelazione principale e finale dell’utente reale. Conferma nomi e numeri prima di elaborare gli altri record.

02 Quando usarlo

Quando usarla

Prepara record reali per ciascun utente, con nomi, metriche e liste ordinate. Identifica la statistica personale principale e la destinazione di condivisione, poi convalida il modello con un record rappresentativo prima del rendering in serie.

Adatta a

  • Il prodotto dispone di dati di attività personaliUsala per riepiloghi di lettura, fitness, apprendimento o account con statistiche reali per ciascun record.
  • Molti utenti condividono un sistema visivoIl modello separa la grammatica comune delle scene dai valori e dal colore di accento di ogni persona.

Limiti da verificare

  • Un record di dati è indispensabileQuesto flusso è progettato per la personalizzazione, non per un filmato singolo privo di input strutturati.
  • Le affermazioni calcolate richiedono una provenienzaPercentili e superlativi devono derivare da input validi o da un calcolo definito; il modello video non deve inventarli.

Cosa portare

  • Record convalidatiFornisci nomi, anno, metriche e liste ordinate con identificatori stabili.
  • Brand e contesto di condivisioneFornisci logo, scelte di palette e piattaforma social di destinazione.
  • Priorità narrativeIdentifica la statistica protagonista, i confronti consentiti e l’invito all’azione finale.

03 Decisioni importanti

Le decisioni importanti

  1. Personalizzazione riutilizzabile

    Una modifica al modello comune può essere applicata a ogni record.

  2. Rivelazioni numeriche stabili

    I contatori basati sui fotogrammi e le cifre tabulari impediscono ai valori personalizzati di sfarfallare o cambiare larghezza.

  3. Un’immagine finale utile

    La composizione conclusiva è progettata come contenuto leggibile da condividere, non come semplici titoli di coda.

04 Esempio di brief

Prova un brief mirato

Il brief di esempio qui sotto non è stato testato. Controlla la configurazione della skill prima di usarlo.

Esamina la fonte e la configurazione

Fornisci nomi, anno, metriche e liste ordinate con identificatori stabili.

File sorgente originale
https://github.com/iart-ai/explainer-video-skills/blob/3e2d411b725d9a72939cf8e5eb81579e751373e7/skills/wrapped-video/SKILL.md

Il riferimento seguente apre le istruzioni originali. Verifica la configurazione del repository prima di usarle: non è un comando di installazione.

Inizia con un solo risultato

Adatta ambito, materiale di partenza e vincoli di questo brief prima di eseguire la skill.

Brief di esempio
Crea un modello wrapped-video per un’app di lettura usando i record utente che fornisco. Ogni record contiene nome, anno, libri completati, pagine lette e tre generi preferiti. Usa solo questi campi; non inventare classifiche rispetto ad altri lettori. Costruisci un riepilogo verticale con un’introduzione personale, la rivelazione dei generi, un culmine sul numero di pagine e una scheda statica da condividere. Convalida lo schema e controlla il nome più lungo e il numero più grande prima del rendering in serie. Consegna un MP4 di esempio verificato, il suo fotogramma statico da condividere e il progetto riutilizzabile, quindi segnala i record che non rientrano nell’impaginazione.

Esamina il risultato

Confronta l'output effettivo con questi criteri osservabili.

  • Convalida ogni record e confronta nomi e metriche visibili con le relative props.
  • Controlla nomi lunghi, valori grandi e la scheda finale da condividere.
  • Verifica un esempio codificato prima di generare gli altri record.

OpenDesign offre uno spazio di lavoro di design locale per agenti di programmazione. Questa scheda non significa che la skill sia inclusa nel pacchetto né che i suoi strumenti esterni, le credenziali e le dipendenze software siano compresi.

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05 Fonte e licenza

Fonte e licenza

Questa pagina descrive la revisione della fonte fissata e collegata qui sotto. Comportamento e requisiti upstream possono cambiare.

Proprietario della fonte
iart-ai
Repository
iart-ai/explainer-video-skills
File della skill
SKILL.md
Licenza
MIT
Snapshot esaminato
2026-11-02 · 3e2d411b725d
Sintesi editoriale della fonte
Genera video riepilogativi personalizzati da un unico modello e da record convalidati.

Sintesi originale di OpenDesign, basata sulla fonte collegata. Le stelle del repository sono un indicatore di popolarità datato, non l'uso della skill né un punteggio di qualità.

06 Domande prima di iniziare

Domande prima di iniziare

Ogni dettaglio visibile deve provenire dai dati?

Il contenuto personalizzato sì. La fonte inserisce nomi, statistiche, etichette e colori specifici dell’utente nelle props, mentre il modello definisce impaginazione e movimento comuni.

Può funzionare con un solo utente?

Sì. Un record convalidato è anche la prima unità di verifica consigliata prima di un lotto più ampio.

Come si animano i numeri in modo affidabile?

L’implementazione documentata calcola il contatore dal fotogramma corrente di Remotion e formatta il valore per la visualizzazione. Evita aggiornamenti basati su intervalli.

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File sorgente originale
https://github.com/iart-ai/explainer-video-skills/blob/3e2d411b725d9a72939cf8e5eb81579e751373e7/skills/wrapped-video/SKILL.md