用 narrator-ai-cli-skill 把电影片名变成解说视频

电影解说视频——那种「几分钟看完一部电影」的形式——通常是一场多工具拉锯：解说词、剪辑数据、配音、BGM、时间线，全靠手工拼。narrator-ai-cli-skill 仓库把这条流水线打包成了 Agent skill：你说一句「给《肖申克的救赎》做一支解说视频」，Agent 就通过 narrator-ai-cli 工具跑完整条链路，返回下载链接。

为什么这个 Skill 重要

这个仓库是大脑，不是双手。它发行的 SKILL.md 是一份机器可读的指令文件，教 Agent 操作独立的 narrator-ai-cli 命令行工具——README 自己的比喻：CLI 是双手，skill 是大脑；CLI 在终端里可以独立使用，skill 离不开它。SKILL.md 里有两条工作流路径（Original Narration 原创解说与 Adapted Narration 改编解说）、三种创作模式（Hot Drama、Original Mix、New Drama）、内置资源库的选取规则——约 100 部电影、146 条 BGM、63 个配音声线、90 多套解说模板——外加全部 18 个 API 错误码及建议动作，以及建任务前的费用预估。

因为它就是纯 markdown 加一个 references 目录，README 的已测平台表覆盖 OpenClaw、Windsurf、WorkBuddy、QClaw、有道 Lobster、元器 AI、Claude Code 和 Cursor，任何能读 markdown 的 Agent 都列为兼容。

安装

需要装两样，按这个顺序。先装 CLI（Python 3.10+，narrator-ai-cli v1.0.0+）：

pip install "narrator-ai-cli @ git+https://github.com/NarratorAI-Studio/narrator-ai-cli.git"

然后配置 API key——注意这是厂商发放的凭证，不是自助注册：README 写明的获取方式只有按仓库给出的联系地址发邮件，或扫描仓库页上的二维码。

narrator-ai-cli config set app_key <your_app_key>

最后把 skill 克隆进 Agent 的 skills 文件夹。Claude Code（项目级）的文档路径是：

mkdir -p /path/to/your/project/.skills
git clone https://github.com/NarratorAI-Studio/narrator-ai-cli-skill.git /path/to/your/project/.skills/narrator-ai-cli

SKILL.md 和 references/ 目录缺一不可——克隆整个仓库，不要把文件拍平。（Cursor 用 .cursor/rules/，OpenClaw 用 ~/.openclaw/skills/；WorkBuddy 和 QClaw 则通过技能管理界面上传这两部分。）以后要更新，在克隆目录里 git pull 即可。

实战：一句话到成片

CLI 装好、key 配好、skill 就位之后，直接描述你要的视频：

用喜剧模板给《肖申克的救赎》做一支解说视频。

README 把接下来的过程写成了固定流水线：搜片、选模板、选 BGM、挑配音、生成解说词、合成视频、返回下载链接。SKILL.md 的 Agent 规则要求行动前先与你确认，所以模板和声线的选择会有一来一回，而不是闷头就跑——按 fast-path 与 standard-path 的划分，原创解说的步数比改编解说少。

这个 skill 也能做完整视频之外的独立任务：用同一个 key 做声音克隆和文本转语音。

技巧

• 先问「有哪些电影可选」——约 100 部的片库就是解说任务能取材的边界。
• SKILL.md 写明了建任务前可做费用预估，预期视频较长时先让 Agent 报预算。
• 批量生产是文档化的用法：README 的示例提示里就有给五部不同动作片各做一支解说。
• 错误处理一节把 18 个 API 错误码逐一映射到建议动作——运行失败时，让 Agent 拿错误码去对那张表。

何时不用这个 Skill

一切都要走厂商 API、用需要申请的 app key，所以如果你要的是完全本地处理或自助申请的 API，这个工具并不适合。工作流也依赖它的模板与资源库：自己视觉风格的解说、片库之外的电影，都不是文档化路径描述的用法。

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