一个将模糊文字提示转化为结构化真实视频提示词的技能包,通过指定设备、年代、缺陷和时间轴来消除AI视频的“完美假感”。

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开放 Issue

2

开源协议

MIT

最近更新

2026-07-07

AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS

为什么值得关注

它摒弃了堆砌“电影感、高清”等空洞词汇的做法,转而系统性地定义素材的身份——谁拍的、用什么设备、出了什么错——直接解决AI视频一眼假的行业痛点。

适合谁使用

  • 使用Seedance、Sora、Kling、Runway、Veo等文生视频工具的创作者
  • 需要街拍、家庭录像、DV怀旧等真实风格提示词的工程师
  • 追求角色一致性、时间推进和现场音效的短视频工作流用户
  • 将Skill集成到Hermes、Claude、Codex、Cursor等Agent环境中的开发者

典型使用场景

  • 将“纽约街头早晨”扩展为含手机竖屏抖动、曝光波动和通勤细节的15秒提示词
  • 把“韩国老社区DV感”转化为带压缩伪影、褪色、自动对焦搜索和意外事件的提示词
  • 将一句模糊场景转化为包含角色、地点、设备缺陷、时间轴和环境音的结构化文案

项目优势

  • 将视频提示分解为7个结构化部分(角色、地点、视觉风格、摄像风格、时间轴、音频、目标)
  • 内置设备美学缺陷包(DV、VHS、Super8、手机、监控)、氛围翻译表及去AI感自检清单
  • 支持多种安装方式:Hermes技能、通用Skill文件、独立方法参考
  • 通过真实效果示例证明其有效性,并给出具体输出对比

使用前须知

  • 用户需具备AI视频生成工具和提示词工程的基本知识
  • 输出是文本提示词而非最终视频,还需依赖视频模型执行
  • 底层模型对细粒度技术缺陷(如传感器噪点、自动对焦行为)的还原能力可能影响效果

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安装

项目描述

Hermes skill for realistic AI video prompts for Seedance and text-to-video models.

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