作業の進め方
video-generation は動画の要件を構造化 JSON にまとめ、DeerFlow の Python 生成ワークフローで実行します。プロンプトには舞台、登場人物、カメラ、台詞、音声を記述でき、参考画像も任意で添えられます。ソースはプロンプトファイルと生成結果をワークスペース内の別々の場所に保存します。
プロバイダーは環境設定で選択します。記載された経路には Gemini と MiniMax があり、参考画像と縦横比の扱いが異なります。失敗は明示します。認証情報の欠落やジョブ失敗ではエラーを返し、古いファイルを新たに生成した結果として示してはいけません。
想定される成果物
- 構造化された英語の JSON プロンプトファイル。
- 設定済みプロバイダーが生成した動画。
- 任意の参考画像と、正確な生成状況の報告。
ブリーフからレビューまで
- 01要件を構造化する
被写体、舞台、スタイル、カメラ、技術的意図を記録します。ジョブ送信前に参考画像を用意します。
- 02設定済みプロバイダーを使う
プロンプトファイル、参考素材、出力先をワークフローに渡します。認証情報は実行環境内に保持し、プロバイダー固有の挙動を確認します。
- 03今回の結果を検証する
コマンドが正常完了してからファイルを提示します。今回の実行による出力だと確認し、実際の動画をプロンプトと照合します。