Web Video Presentation

What it does

When your agent uses it

• Turning a spoken script or article into an explainer you can screen-record for a video platform
• Building a dynamic talk or keynote demo that has a cinematic feel and does not look like slides
• Producing a narrated product walkthrough with one audio file per chapter
• Recording a teaching tutorial as a 16:9 page with large type and one idea per screen

Example prompts

• “Here is my voiceover script about our new API; build it as a click-driven web video I can screen-record.”
• “Convert article.md into a 16:9 web presentation, and show me the outline before any code is written.”
• “Generate the chapter audio for my web presentation with OpenAI TTS.”
• “Develop the chapters of my-video in parallel now that I have approved the outline.”

Requirements

• A source article or narration script
• A text-to-speech provider such as MiniMax mmx-cli or OpenAI TTS, only if you want audio

Workflow steps

4 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

1. 1内容编写（一次产出）
2. 2网页开发
3. 3音频合成（可选）
4. 4录屏 + 后期

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit aaf9a82. It shows what the files ask for, not the result of running them.

• Tool permissions

  Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

  From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

• Runs code

  Ships 1 file in scripts/, which the agent can run.

  Shell commands in SKILL.md call:

  • npm
  • bash
  • npx

  From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

• Network

  No URLs in SKILL.md. Its commands use npm and npx, which can reach the network depending on how they are called.

  From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

• Credentials

  Names these keys or tokens, usually read from environment variables:

  • OPENAI_API_KEY

  From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Web Video Presentation loads about 3.5k tokens when it runs, and up to ~32k if it reads all its reference files. Until then it costs about 135 tokens; SKILL.md has 941 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it

~135

When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches

~3.5k

With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them

~32k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); the scripts in this folder are not scanned.

SKILL.md

The full file from ConardLi/garden-skills at commit aaf9a82, republished under its MIT licence (© ConardLi). 941 words, ~3,509 tokens.

name

web-video-presentation

description

把一篇文章或口播稿，做成"看起来像视频"的点击驱动 16:9 网页演示，可选合成口播音频。流程：原始文章 → **一次产出**口播稿 + outline 开发计划 → 用户**一次对齐** 5 件事（稿子 / outline / 主题 / 素材 / 开发模式）→ 网页开发（逐章 / 顺序 / 并行）→ 可选音频合成（provider-agnostic：内置 MiniMax mmx-cli + OpenAI TTS，可换 ElevenLabs / edge-tts / Azure / 自带 TTS）。**outline 只规划节奏与信息密度，不规划动画** —— 动画由章节开发时按 PRINCIPLES + ANTI-AI 法则即时设计。每次点击推进口播稿的一个节拍，每一步独占整屏，进度条平时隐藏只在悬浮时出现。适用场景：用网页做视频（动态 PPT 但不像 PPT）、把口播稿 / 文章变成可交互的解说、为 B 站 / YouTube / 视频号录屏教程、做有电影感的产品 / talk demo。本 Skill 沉淀的是设计方法论 + 协作流程 —— 不绑定任何特定样式 / 字体 / 颜色 —— 因此能复用到任意主题与美学。

Phase 1   内容编写
   1.1  识别用户输入
   1.2  一次产出 script.md + outline.md
        （口播稿 + 开发计划）
   ▼
[Checkpoint Plan]      ← 必须停。一次对齐 5 件事：
                         稿子 / outline / 主题 / 素材 / 开发模式
   ▼
Phase 2   网页开发
   2.1  脚手架（按选定主题）
   2.2  第 1 章 = 主线程 + 完整版本（强制 anchor）
        ▼
        [硬节点] 用户验收第 1 章 ← 不可跳过
        ▼
   2.3  第 2~N 章（按选定模式：A 逐章 / B 顺序 / C 并行）
   ▼
[Checkpoint Audio]     ← 必须停。是否合成音频
   ▼
Phase 3   音频合成（可选）
   ▼
Phase 4   录屏 + 后期

my-video/
├── article.md          # 用户给原文时必有 —— 不删！开发阶段画面信息源
├── script.md           # 必有：保持原文语言的平台化口播稿（决定节拍）
├── outline.md          # 必有：开发计划（章节切分 + 每步内容 + 信息池）
└── presentation/       # 脚手架产出的 Vite + React + TS 项目
    ├── src/chapters/<NN>-<id>/
    │   ├── <Chapter>.tsx     # 视觉实现
    │   ├── <Chapter>.css
    │   └── narrations.ts     # ★ step 数 + 口播文本的唯一真相源
    ├── scripts/
    │   ├── extract-narrations.ts   # 扫所有 narrations.ts → audio-segments.json
    │   ├── synthesize-audio.sh     # provider-agnostic runner（循环 segments）
    │   └── tts-providers/          # 每 provider 一个 .sh（内置 2 个）
    │       ├── README.md           # 三函数契约 + 5 段现成代码片段（11labs / edge-tts / say / azure / gcloud）
    │       ├── minimax.sh          # 默认 provider，用 mmx-cli
    │       └── openai.sh           # 内置 OpenAI TTS（curl + OPENAI_API_KEY）
    ├── audio-segments.json         # extract 产出（合成前 review）
    └── public/audio/<id>/<N>.mp3   # 可选：合成的音频

内容计划写完，产出文件：
  📄 article.md     {若用户给原文则保留}
  📄 script.md      {X} 字 / ~{T} 分钟
  📄 outline.md     {N} 章 / {M} 步 + 每章信息池 + 末尾素材清单

章节速览：
  1. <id>     <章节标题>    <S> 步 ~<T>s
  2. ...

接下来一次对齐 5 件事：

  1. 稿子 (script.md) 要不要改？
     可以直接编辑文件，或口头告诉我修改方向。

  2. 开发计划 (outline.md) 要不要改？重点看：
     - 章节切分 / step 数 / 估时是否合理（合理判断：每章 30~60s）
     - 每步屏幕内容是否清晰
     - 每章首段「信息池」是否有足够的 article 细节供画面挂
     - 末尾素材清单是否完整

  3. 选哪个主题？我的推荐：
     ★ <推荐 1：nameZh (id)> — 因为 <bestFor 命中>；<descriptionZh 摘要>
     ★ <推荐 2 / 推荐 3>
     其它可选：<剩余主题，nameZh + 一句话>
     也可以让我帮你做新主题（详见 references/THEMES.md）。

  4. 真素材怎么准备？粗看本视频要的图：<列粗略清单>
     a) 我从 <现有素材路径> 帮你挑   b) 你自己提供   c) 全部 placeholder

  5. 开发模式选哪个？

     **第 1 章无论哪种模式都必须主线程做完 + 用户验收**（强制 anchor）。
     差异在第 2 章及之后：

     A) 默认 · 逐章确认（推荐）
        每章做完都暂停验收 → 风险可控 / 节奏最稳
     B) 第 1 章后顺序开发（不并行）
        第 2~N 章主线程顺序做完后统一验收 → 速度中 / 适合 agent 不支持并行
     C) 第 1 章后并行开发（subagent）
        第 2~N 章用 subagent 并行 → 最快 / 用户控并行数（一次几章）
        ⚠️ 风格各章会有差异（这是预期，主题禁区兜底）

bash <path-to-web-video-presentation>/scripts/scaffold.sh \
  ./presentation \
  --theme=<用户选的主题 id>

bash <path-to-web-video-presentation>/scripts/scaffold.sh --list-themes

rm -rf presentation/src/chapters/01-example

第 1 章 <id> 做完了，dev server 在 localhost:5173 运行。

验收重点：
  □ 视觉气质对不对？符合 <theme nameZh> 的预期吗？
  □ 节奏对不对？某些步太快 / 太慢 / 信息太薄？
  □ 内容驱动动画是否到位？还是有几步是无脑入场动画？
  □ 双源原则：屏幕画面有没有"口播没念但 article 能挂"的细节？
  □ 反 AI 味检查：紫粉渐变 / 圆角彩色边框 / 假插画 / emoji 是否有？

问题告诉我，我针对性改。OK 了告诉我"继续"，我按选定模式做第 2 章及之后。

网页做完，{N} 章 {M} 步，dev server 在 localhost:5173 跑着。

要不要合成音频做"自动播放录屏"？
  ✓ 合成 → 扫所有章节的 narrations.ts 出 audio-segments.json，
           调 TTS provider 合成每步一个 mp3 到 public/audio/。
           合成完后用 ?auto=1 模式可以一镜到底录屏（音视频天然同步）。
           内置两个 provider：
             • minimax (mmx-cli)    —— 默认，中文音色稳
             • openai  (OPENAI_API_KEY) —— curl-based，多数已有 key
           其它后端 (ElevenLabs / edge-tts 免费 / macOS say 离线 /
           Azure / Google) 见 scripts/tts-providers/README.md 的现成片段。
  ✗ 不合成 → 跳过 Phase 3，直接 Phase 4 用手动录屏 + 后期配音。

cd presentation
npm run extract-narrations   # 扫所有 narrations.ts → audio-segments.json
# 让用户扫一眼 audio-segments.json 确认文本对
npm run synthesize-audio                       # 默认 minimax provider，增量
# 或用内置 openai (要 OPENAI_API_KEY):
PRESENTATION_TTS=openai npm run synthesize-audio
# 或自定义：写一个 scripts/tts-providers/<name>.sh，见该目录的 README.md

© ConardLi, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 129 other files (scripts, references) in skills/web-video-presentation of ConardLi/garden-skills.

• SKILL.md
• README.md
• README.zh-CN.md
• manifest.json
• references/AUDIO.md
• references/CHAPTER-CRAFT.md
• references/EXAMPLES/README.md
• references/EXAMPLES/case-tech-review/README.md
• references/EXAMPLES/case-tech-review/outline-snippet.md
• references/EXAMPLES/hook-chapter/README.md
• references/EXAMPLES/hook-chapter/chapter.css
• references/EXAMPLES/hook-chapter/chapter.tsx
• references/EXAMPLES/list-reveal/README.md
• references/EXAMPLES/list-reveal/chapter.css
• references/EXAMPLES/list-reveal/chapter.tsx
• references/OUTLINE-FORMAT.md
• … and 114 more

Open the folder on GitHubat commit aaf9a82