cclank/lanshu-awesome-ai-video-kit
做企业 AI 视频项目逼出来的工具包 · 411 prompt · 15 模型 · 7 Claude Skill · 14 篇方法论
📚 快速概览
lanshu‑awesome‑ai‑video‑kit 是一个用于 AI 生成视频的开源「提示工程」工具箱。它收集、整理并记录了数十个商业和开源文本到视频模型的数百个高质量提示,增加了转换工具(Claude Skills)和一些轻量级网页工具用于浏览数据。该仓库还运行每周一次的 GitHub Action,检查官方模型端点的变化,并在提示可能需要更新时自动打开问题。
🎯 项目实际功能
| 功能 | 如 README 所述的工作方式 |
|---|---|
| 提示收集 | 594 个经过验证的提示,每个提示都有一个 source 字段链接到原始文档或博客。提示按模型分组(22 个模型,15 个商业 + 4 个开源),存储在 prompts/ 目录中,并通过主 JSON 索引文件(all‑prompts.json)管理。 |
| 跨模型矩阵 | 110 个「矩阵」条目,用于在不同模型之间映射相同用例,存储在 prompts/data/cross‑model‑matrix.json 中。 |
| Claude 代码技能 | 七个可直接安装的 Claude Skills(如 model-selector、prompt‑translator、特定模型的提示工具)。每个技能位于独立文件夹中,配有 SKILL.md 说明文档,可通过一条 ln -s 命令链接到 ~/.claude/skills/。 |
| 方法论 SOP | 21 个 Markdown 文档,解释提示公式、最佳实践检查清单以及特定模型(Seedance、Kling、HappyHorse 等)的「大师课」指南。 |
| Web UI | 无依赖、单文件 HTML 页面(tools/prompt-browser、tools/cross‑model、viewer.html),可在 GitHub Pages 或任何静态主机上运行。支持主题切换、键盘导航和可分享的 URL。 |
| 本地开发服务器 | serve.py 启动一个小型 HTTP 服务器,增加 UTF-8 处理、自动 Markdown 重定向,并禁用缓存以实现更快的迭代。 |
| 自动监控 | GitHub Action(model-version-monitor.yml)每周运行一次,调用 scripts/monitor_models.py 获取 32 个官方模型端点,比较 SHA-256 哈希值,当任一端点发生变化时自动打开问题。 |
| 贡献工作流 | 提供添加提示、上传测试视频、报告新模型版本等问题模板,以及 CONTRIBUTING.md 贡献指南。 |
🛠️ 谁会用到它?
- 需要为多个提供商提供可靠、最新提示模板的 AI 视频功能开发团队。
- 寻找商业和开源模型之间结构化参考(公式、约束、示例提示)的提示工程师。
- 希望通过 Claude Skills 快速访问提示到模型转换工具的开发者。
- 研究文本到视频提示规范演变的研究人员。
📦 快速开始(5秒指南)
git clone https://github.com/cclank/lanshu-awesome-ai-video-kit
cd lanshu-awesome-ai-video-kit
python3 serve.py 8000 # 启动本地服务器
# 在浏览器中打开 http://localhost:8000/ 以探索提示浏览器
📂 仓库结构(概览)
├─ README* # 项目说明(中文与英文)
├─ serve.py # 小型开发服务器
├─ prompts/ # 所有提示数据 + 模型级 README
│ ├─ data/all‑prompts.json
│ └─ data/cross‑model‑matrix.json
├─ methodology/ # 21 个 SOP Markdown 文件
├─ skills/ # Claude Skills(model‑selector、translator 等)
├─ tools/ # 单文件 HTML 浏览器
│ ├─ prompt‑browser/
│ └─ cross‑model/
├─ scripts/ # 监控脚本与端点列表
└─ .github/workflows/ # 每周监控动作
🔗 有用链接
- 在线演示 – https://lanshu-awesome-ai-video-kit.lank.workers.dev
- 英文 README –
README.en.md - 贡献指南 –
CONTRIBUTING.md - 许可证 – MIT(提示内容仅限研究/教育用途)
以上所有细节均直接取自仓库的 README;未推断任何额外功能。
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