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Week 7 实践包：AI 口播剪辑

这包里是课上那条生产线的入口、一条真实成片的全部分镜数据，和把判断写成手册的方法。生产线本身在 GitHub 开源，包里不重复放代码。

里面有什么

目录	是什么
`path/方法论.md`	一条事实链九步、harness 四件套，每一步在什么情况下该怎么做、会错在哪、为什么
`path/路径记录.md`	三周 70 个提交的真实过程：从「像 PPT」到小 Lin 模板，含 9 月 5 日那次门禁全绿仍不合格
`sample/employee-distillation/`	员工片（102 秒，小 Lin 模板）的真实分镜 `scene-plan.json`、语义 EDL、字幕、素材需求单、审片记录、抽帧条

先做这一步

把生产线装到本机。Mac / Linux：

git clone https://github.com/scotti1i/talking-head-video-factory.git ~/talking-head-video-factory
cd ~/talking-head-video-factory
npm install
npm run doctor
npm test
mkdir -p ~/.agents/skills
cp -R skills/talkinghead-edit ~/.agents/skills/

Windows：仓库里 deploy/windows/README.md，三步——管理员 PowerShell 跑 Install-Host.ps1，重启进 Ubuntu，跑 Bootstrap-Ubuntu.sh。Claude Code 或 Codex 装在 WSL 里，原片放 WSL 家目录下。

npm run doctor 会告诉你缺什么：Node 22、ffmpeg、whisper-cli 和 ggml-large-v3-turbo.bin 模型、Chromium。

然后打开 Claude Code 或 Codex，说：

用 xiaolin 模板把 ~/Downloads/我的口播.mp4 剪成抖音竖屏。

它会转录、写分镜、产出一份「素材需求单」让你填「必须你给」那一栏，过五道门禁，自己先看静帧，再出一版 540p 样片给你。你说「过了」，它才渲成片。

开工前先读

生产线里的 docs/xiaolin-taste.md 是判断手册，比 skill 本身重要。每条规则带日期和原话，你看片时挑的刺也按这个格式记：日期 / 原话 / 规则 / 落在哪。

需要准备

一条你自己手机拍的口播，2 分钟左右，横竖都行
你的第一人称素材：你做过的东西、你的后台、你的数据。生产线不会用相关公开页顶替它们
硬盘留 50G 以上空间；渲染前脚本会查

课件与回放

课件（网站版，方向键翻页）：https://class.sctcamp.com/week7/
生产线仓库：https://github.com/scotti1i/talking-head-video-factory
回放和图文在 sctcamp.com 的 Week 7 页面

作业交三样

一条你自己口播的样片（竖屏，走完命令链到 --proof）
你的三条剪辑规则，照手册格式：日期 / 原话 / 规则 / 落在哪
一份挑刺记录：你看自己样片时说的每一句

成片不是作业。样片和规则才是。

Week 7 实践包:AI 口播剪辑——开源生产线 + 员工片真实分镜 + 方法论

包里有什么