dengineproblem GitHub avatar

video-creative-system-public

dengineproblem

An AI-agent-driven video creative system that produces vertical VoiceOver advertisements through a chat-based approval workflow, using declarative manifests and multiple AI providers for visuals, voiceover, subtitles, and final export.

Stars

5

7-day growth

No data

Forks

0

Open issues

0

License

NOASSERTION

Last updated

2026-07-30

AI repository intelligence
FR-AI / ANALYSIS

Why it is worth attention

It treats AI video production as an agent-driven, conversational workflow rather than a manual editor or SaaS dashboard, with staged user approvals from script to final render.

Who it is for

  • Advertisers and performance marketers creating short vertical VoiceOver ads
  • AI agent developers applying LLM-driven production pipelines
  • Video teams needing script-to-export automation with human approval steps

Use cases

  • Producing vertical 1080x1920 VoiceOver ad creatives from client assets
  • Generating missing b-roll visuals with Imagen/Veo and syncing audio with ElevenLabs/Whisper
  • Iterating on scripts, storyboards, hooks, and infographic shots through agent chat before rendering
  • Applying targeted fixes without a full rebuild and exporting final reviewed versions

Strengths

  • Covers the full pipeline: assets, script, storyboard, voice, music, subtitles, mastering, and export
  • Agent chat with staged approvals reduces manual video-editing work
  • Includes caching, surgical edits, and scriptable manifest for repeatable builds
  • Offers an offline install archive plus doctor and free smoke test for environment validation

Considerations

  • Not open source; public source is for review and licensed commercial use only, with restrictions on resale, distribution, and competing products
  • Requires external paid AI providers and API keys; repository does not include client assets, music, brands, or finished ads
  • Setup depends on Linux/macOS/WSL2 with Python, Node, FFmpeg, Git, and a one-time Chrome Headless Shell download

README quick start

Video Creative System

Система производства вертикальных VoiceOver-креативов через AI-агента. Это не SaaS-панель и не видеоредактор с ручным интерфейсом. Пользователь общается с агентом в чате, согласовывает сценарий, раскадровку и визуальные материалы, а агент выполняет установку, генерацию, монтаж, проверку и точечные правки.

Начальная инструкция для агента: AGENT_GUIDE.md.

Возможности

  • VoiceOver-сборка по декларативному manifest;
  • профили classic и kinetic_clipart_v4;
  • субтитры по словам, Hook Overlay и безопасный кроп 4:5;
  • анимированные клипарты и reusable infographic shots;
  • Imagen 4 и Veo 3.1 для недостающих визуальных материалов;
  • ElevenLabs V3 и Whisper для озвучки и таймингов;
  • музыка, riser, синхронизированные SFX и LUFS mastering;
  • SQLite-реестр исходников, сценариев, транскрипций и версий роликов;
  • поэтапный кэш и хирургические правки без полной пересборки;
  • браузерная review-галерея и финальный экспорт 1080x1920.

Клиентские исходники, API-ключи, музыка, бренды и готовые рекламные ролики в репозиторий не входят.

Быстрый запуск

Требуются Linux или macOS, Python 3.11-3.13, Node.js 20+, npm, FFmpeg 6+ и Git. На Windows используйте WSL2.

git clone https://github.com/dengineproblem/video-creative-system-public.git
cd video-creative-system-public
./scripts/install.sh --full
chmod 600 .env
./scripts/doctor.py
./scripts/smoke_test.sh --render

install.sh создаёт .env. Добавляйте в него только собственные ключи тех провайдеров, которыми планируете пользоваться. Smoke test не обращается к платным API и собирает короткий технический ролик.

При первом рендере Remotion скачивает Chrome Headless Shell размером около 100 МБ. Это однократная операция.

Как передать систему агенту

После клонирования откройте агенту каталог репозитория и передайте AGENT_GUIDE.md с задачей:

Установи систему, выполни doctor и бесплатный smoke render, затем создай мой первый проект. Не запускай платную генерацию до согласования сценария, раскадровки и генерируемых кадров.

Агент должен последовательно провести пользователя через:

  1. создание проекта и подключение исходников;
  2. сохранение референсов и транскрипций;
  3. согласование сценария;
  4. согласование раскадровки;
  5. предварительный просмотр hook и infographic shots;
  6. выбор голоса, музыки и стиля субтитров;
  7. review-сборку и точечны

Description

Agent-native vertical advertising video production system

Related repositories

Similar projects matched by category, topics, and programming language.

gnipbao
Featured
gnipbao GitHub avatar

story-to-handdrawn-video

A Remotion-based tool that converts Chinese story text or ordered hand-drawn images into vertical hand-drawn diary-comic animation with handwritten captions, left-to-right reveals, optional page-curl transitions, and silent H.264 output for post-production dubbing.

AI & Machine LearningAI Agents
683
lopopolo
Featured
lopopolo GitHub avatar

harness-engineering

Harness Engineering is a methodology for improving coding agent outputs by carefully crafting the environment around them—providing curated context, tools, and executable constraints that encode an organization’s nonfunctional requirements and cumulative lessons.

AI & Machine LearningAI Agents
2,390
MoonshotAI
Featured
MoonshotAI GitHub avatar

Kimi-K3

Kimi K3 is an open-weight, 2.8T-parameter native multimodal agentic model with a 1M-token context window, designed for frontier coding, knowledge work, and reasoning tasks.

AI & Machine LearningAI Agents
3,348