auto-remotion

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name: auto-remotion description: | 从已有录屏/产品演示视频生成官网宣传片的工作流。

当用户提到以下场景时触发： - "把录屏转成宣传片"、"用录屏做产品视频" - "把演示视频做成官网介绍" - "Remotion 切片"、"视频分镜" - "产品宣传视频生成"、"screen recording to promo video" - "多个视频合并成宣传片"、"产品视频剪辑" - 用户想用 Remotion 把长视频切成短片段做宣传片

本技能覆盖从原始录屏素材到完整 Remotion 宣传片的完整流程： 环境准备 → 目标确认 → 素材识别（人工/自动）→ 分镜策划 → 结构化规格 → Remotion 实现 → 字幕轨 → 中文配音（edge-tts）→ BGM → 渲染出片

每个阶段都有具体检查清单、常见问题和决策框架。

本 skill 不适用的情况（见"不适用场景"章节）： - 从技术文档/幻灯片生成视频（无源视频素材） - 需要 AI 生成视频画面本身（仅处理已有素材的剪辑组合）

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云端链接

GitHub: https://github.com/16Miku/auto-remotion

ClawHub: https://clawhub.ai/16miku/auto-remotion

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核心理念

这条工作流的核心不是"让 AI 替代人工"，而是：

> 把人工判断和自动化工具各自放在最合适的位置。 > 人工判断哪些画面有价值，工具负责把价值组合成视频。

执行顺序很重要： 1. 先锁定素材区间 2. 再锁定段落结构 3. 再锁定总时间线 4. 最后才叠加字幕、配音、BGM、包装

违反这个顺序，会导致大量返工。

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快速启动（3 分钟理解全局）

对于 AI Agent / 自动化脚本，使用非交互式创建：

npx create-video --yes --blank --no-tailwind my-video

对于手动操作：

npx create-video@latest
交互式选择 Blank 模板

典型对话节奏：

用户：录屏 20 分钟 → 宣传片 60 秒

执行顺序：先看素材定结构，再动手写代码

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阶段零：环境准备

0.1 创建 Remotion 项目

交互式创建（手动操作时）：

npx create-video@latest
选择模板：Blank（空白模板）

非交互式创建（AI Agent / 脚本时）：

npx create-video --yes --blank --no-tailwind my-video

可用模板 flags： | Flag | 模板 | |------|------| | --blank | 空白画布（推荐） | | --hello-world | Hello World 动画 | | --javascript | 纯 JavaScript 版 | | --recorder | 录屏工具 | | --still | 静态图片模板 | | --overlay | 视频叠加层 | | --audiogram | 音频可视化 | | --prompt-to-video | AI 文字生视频 |

重要 flags：

--yes / -y：跳过所有交互提示（AI Agent 必须）

--no-tailwind：不安装 TailwindCSS

--tmp：在临时目录创建

0.2 安装依赖

cd my-video
npm install

0.3 启动开发服务器

npm run dev

同时在另一个终端启动 Claude Code：

cd my-video
claude

0.4 安装 ClawHub CLI（可选）

如需发布技能或管理注册表认证，可安装独立 clawhub CLI：

npm i -g clawhub
或
pnpm add -g clawhub

0.5 安装 remotion-video-toolkit skill（可选）

本 skill（auto-remotion）与 remotion-video-toolkit 是不同的 skill：

auto-remotion：本 skill，专注"从录屏到宣传片"的完整剪辑工作流，覆盖需求确认→素材识别→Remotion 实现→配音字幕→BGM→渲染出片

remotion-video-toolkit：ClawHub 上的另一个 skill，29 条规则，专注 Remotion API 使用、动画特效、渲染管道等技术细节

两者可互补使用。如果需要 remotion-video-toolkit 辅助开发：

方式一：使用 openclaw 原生命令（推荐）

openclaw skills install remotion-video-toolkit

方式二：使用 clawhub CLI

npx clawhub@latest install remotion-video-toolkit --force

该 skill 包含 29 条规则，覆盖：

动画、时序、渲染（CLI/Node.js/Lambda/Cloud Run）

字幕、3D、图表、文字特效、转场、媒体处理

注意：npx skills add remotion-dev/skills 是安装 remotion-best-practices skill 的方式，与 remotion-video-toolkit 是完全不同的 skill。

方式三：从本地路径安装（安装 remotion-best-practices）

npx skills add remotion-dev/skills

安装时选择：

Agent 类型：Claude Code 或当前使用的 Agent

安装范围：全局安装（global）

注意：npx skills add remotion-dev/skills 安装的是 remotion-best-practices，与 auto-remotion 和 remotion-video-toolkit 都是完全不同的 skill。

0.6 环境检查清单

| 检查项 | 命令 | 预期结果 | |--------|------|---------| | Node.js | node --version | ≥ 18 | | npm | npm --version | ≥ 9 | | Remotion CLI | npx remotion --version | 显示版本号 | | 开发服务器 | npm run dev | localhost:3000 可访问 |

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阶段一：明确目标与约束

在动手之前，先对齐：

1. 输入是什么：录屏、直播录屏、剪辑素材包，还是多段演示视频？ 2. 输出是什么：官网宣传片、产品介绍、销售演示，还是社媒短视频？ 3. 时长目标：严格 60 秒、可浮动到 70 秒，还是优先完整表达？ 4. 核心价值：产品能力、用户体验、结果展示，还是品牌感？ 5. 哪些后置：字幕、配音、BGM 放到第二阶段？

如果约束不先说清楚，后面会在"要不要保留完整结果""能不能接受更长"这类问题上反复拉扯。

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阶段二：建立结构化中间产物

不要直接写代码。先建立以下文件：

2.1 剪辑执行稿（.md）

按 Segment 分解，每段包含：

目标 / 画面描述 / 屏幕文案 / 旁白 / Remotion 对接建议

这是讨论和审阅的基础

2.2 分镜表（storyboard.json）

{
  "compositionId": "MyPromoV1",
  "fps": 30,
  "durationInFrames": 1800,
  "canvas": "1920x1080",
  "segments": [
    {
      "segmentId": "SegmentIntro",
      "segmentIndex": 0,
      "startFrame": 0,
      "durationFrames": 150,
      "goal": "片头引入，30字内概括价值",
      "text": { "eyebrow": "", "title": "", "body": "" },
      "narration": "产品名，让 AI 完成真实任务。",
      "clip": null,
      "overlay": "top-bar"
    }
  ]
}

2.3 编辑规格（edit-spec.json）

帧级时间线，包含真实素材区间和速度：

单视频源：

{
  "compositionId": "MyPromoV1",
  "fps": 30,
  "durationInFrames": 1800,
  "sourceVideo": { "path": "./public/source.mp4" },
  "segments": [
    {
      "segmentId": "SegmentIntro",
      "startFrame": 0,
      "durationFrames": 150,
      "clips": []
    }
  ]
}

多视频源（clips[] 中指定 src）：

{
  "compositionId": "MyPromoV1",
  "fps": 30,
  "durationInFrames": 1800,
  "sourceVideos": [
    { "id": "video-a", "path": "./public/product-demo.mp4" },
    { "id": "video-b", "path": "./public/user-review.mp4" }
  ],
  "segments": [
    {
      "segmentId": "SegmentIntro",
      "startFrame": 0,
      "durationFrames": 150,
      "clips": [
        { "src": "video-a", "start": 10.5, "end": 15.2, "playbackRate": 1 }
      ]
    },
    {
      "segmentId": "SegmentFeature",
      "startFrame": 150,
      "durationFrames": 300,
      "clips": [
        { "src": "video-b", "start": 0, "end": 8.5, "playbackRate": 1 }
      ]
    }
  ]
}

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阶段三：识别母视频时间点

这一步是整个链路的核心桥梁。

不要跳过。即使有 AI 视频理解能力，在 MVP 阶段人工识别仍然最快。

推荐做法： 1. 用户（或你引导用户）观看原视频，给出粗粒度内容分区 2. 在粗粒度分区中细化为可剪辑时间点 3. 区分"价值展示片段"和"过程等待片段" 4. 用结构化表格记录所有时间点

关键原则：

对话类片段要确保"输入→发送→回复出现"的因果链完整

长任务演示不要只靠整体快进，要拆成"发起/执行/结果/成果展示"多个叙事节点

真实切片时间点以分为单位记录（4:16 而不是 4.267）

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阶段三补充：自动视频理解（可选）

> 本章节借鉴 video-use 项目。如需实现 Agent 自动化剪辑，建议启用本流程。

3.1 核心思想：让 LLM 读视频，而不是看视频

传统方式（纯人工）：

人工看视频 10-20min → 人工标记时间点 → 人工判断价值 → 人工规划分镜

自动化方式（基于转录）：

视频 → 转录文本（1-2min）→ LLM 阅读转录（10s）→ 自动识别有价值片段 → 自动生成分镜

关键洞察：用转录文本把视频"文本化"，LLM 擅长处理文本，就能自动化原本需要人工判断的决策。

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3.2 两段式视频理解架构

| 层 | 方式 | 代价 | |----|------|------| | 音频转录层 | ElevenLabs Scribe 词级时间戳 | ~12KB/小时视频 | | 视觉合成层 | 按需生成 filmstrip + waveform PNG | 仅在决策点生成 |

LLM 从不直接处理视频帧，而是读取"文本化的视频信息"。这样把 ~45M tokens（逐帧 dump）压缩到 ~12KB + 少量 PNG。

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3.3 转录管道

依赖安装：

pip install -e video-use/helpers
或独立安装
pip install requests librosa matplotlib pillow numpy

核心脚本：

| 脚本 | 功能 | |------|------| | transcribe.py | ElevenLabs Scribe 转录，输出词级时间戳 JSON | | pack_transcripts.py | 把 JSON 打包成 takes_packed.md（phrase 级） | | timeline_view.py | 按需生成 filmstrip + waveform PNG |

转录命令：

# 单文件
python helpers/transcribe.py 
批量（4 并行）
python helpers/transcribe_batch.py 
打包成 takes_packed.md
python helpers/pack_transcripts.py --edit-dir 

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3.4 takes_packed.md 格式

这是 LLM 阅读视频内容的主要 artifact。格式示例：

# Packed transcripts
C0103  (duration: 43.0s, 8 phrases)
  [002.52-005.36] S0 Ninety percent of what a web agent does is completely wasted.
  [006.08-006.74] S0 We fixed this.

生成规则：

按静音 ≥ 0.5s 或说话人切换切分 phrase

每个 phrase 带有 [start-end] 时间戳

包含音频事件标记：(laughs)、(sighs)、(applause)

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3.5 LLM 自动分镜

给定 takes_packed.md，LLM 可直接生成分镜：

[
  {"source": "C0103", "start": 2.42, "end": 6.85,
   "beat": "HOOK", "quote": "Ninety percent...", "reason": "Cleanest delivery"},
  {"source": "C0103", "start": 14.30, "end": 28.90,
   "beat": "SOLUTION", "quote": "We fixed this", "reason": "Only take without false start"}
]

Editor sub-agent prompt 要点：

输入：takes_packed.md + 用户上下文 + 目标时长

输出：JSON 数组，带 source/start/end/beat/quote/reason

规则：切点必须在词边界、30-200ms pad、优先 ≥400ms 静音

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3.6 timeline_view：按需可视化

在 LLM 判断模糊时，生成可视化确认：

python helpers/timeline_view.py 

输出：filmstrip + waveform + word labels PNG

使用原则：只在决策点使用，不是全程扫描工具。

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阶段四：Remotion 骨架搭建

4.1 项目结构约定

remotion-app/
├── public/              ← 所有源素材放这里（视频、音频、图片）
│   ├── source.mp4      ← 源视频（单视频场景）
│   ├── video-a.mp4     ← 多视频场景：来源视频 A
│   ├── video-b.mp4     ← 多视频场景：来源视频 B
│   ├── voiceover.mp3   ← 配音
│   └── bgm.mp3         ← BGM
├── src/
│   ├── Composition.tsx  ← 主 composition（含所有 Segment 组件）
│   └── Root.tsx        ← composition 注册
└── package.json

所有源素材必须放 public/，用 staticFile("文件名") 引用。

4.2 视频切片工具函数

单视频源（默认）：

type ClipSpec = {
  trimBeforeFrames: number;
  trimAfterFrames: number;
  playbackRate: number;
};
const clip = (
  startSeconds: number,
  endSeconds: number,
  playbackRate = 1
): ClipSpec => ({
  trimBeforeFrames: Math.round(startSeconds * 30),
  trimAfterFrames: Math.round(endSeconds * 30),
  playbackRate,
});
// 高倍速片段务必 muted

多视频源：传入视频文件标识符：

type ClipSpec = {
  trimBeforeFrames: number;
  trimAfterFrames: number;
  playbackRate: number;
  src?: string;  // ← 可选：指定来源视频（默认为主视频）
};
// 不同 Segment 使用不同来源视频
const clipA = clip(10, 15, 1);           // 来自 source-a.mp4
const clipB = clip(5, 12, 1, "source-b.mp4"); // 来自 source-b.mp4

4.3 Sequence 嵌套与时长管理

父子 Sequence 时长是关键原则：

> 外层 Sequence 的 durationInFrames 必须足够容纳所有子片段的总时长。

如果子片段时长总和超过父级，会发生截断（子片段被砍掉尾部）。

// 正确示例
  {/* ← 必须 ≥ 所有子片段之和 */}
  

4.4 TypeScript 踩坑清单

| 错误写法 | 正确写法 | |---------|---------| | | | | | | | playbackRate={0} | 不支持，改为纯色背景 | | import JSON from "./data.json" | 内联为 TypeScript 常量数组 |

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阶段五：字幕轨接入

5.1 字幕数据结构

字幕 cue 用左闭右开区间 [startFrame, endFrame)：

type SubtitleCue = {
  cueId: string;
  segmentId: string;
  startFrame: number;  // 包含
  endFrame: number;    // 不包含
  text: string;
};
const activeCue = subtitleCues.find(
  (cue) => frame >= cue.startFrame && frame < cue.endFrame
);

5.2 渲染组件

const SubtitleTrack: React.FC = () => {
  const frame = useCurrentFrame();
  const activeCue = subtitleCues.find(
    (cue) => frame >= cue.startFrame && frame < cue.endFrame
  );
  if (!activeCue) return null;
  return (
    
      

        

          {activeCue.text}
        
      
    
  );
};

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阶段六：中文配音（edge-tts）

6.1 流程

voiceover-script.json（结构化旁白文本）
    → edge-tts 生成各段 MP3
    → ffmpeg 合并（每段后加静音填充对齐目标帧时长）
    → 放入 public/
    → 

6.2 静音填充是关键

不能假设配音自然时长等于目标帧时长。

edge-tts 按自然语速生成，每句实际时长和目标帧时长必然有偏差（可能 ±0.5-2 秒）。直接合并会导致：

配音总时长比视频短

后半段 Segment 没有配音

字幕和配音完全错位

正确做法：每段配音后测量实际时长，用 anullsrc 生成静音填充到目标秒数：

# 生成静音
ffmpeg -f lavfi -i anullsrc=r=24000:cl=mono -t 2.5 -q:a 9 silence.mp3
合并
ffmpeg -f concat -safe 0 -i concat_list.txt -acodec libmp3lame output.mp3

6.3 配音生成脚本示例

实际项目中使用的 Python 脚本结构（generate_voiceover_v2.py）：

import asyncio
import edge_tts
import subprocess
import json
import os
FFMPEG = "A:/study/AI/LLM/browser-use-cli-test/remotion-app/node_modules/@remux/compositor-win32-x64-msvc/ffmpeg.exe"
async def generate_segment(seg: dict, output_dir: str):
    """生成单段配音 + 静音填充"""
    target_sec = seg["targetSec"]
    output_path = os.path.join(output_dir, f"vo_{seg['id']}.mp3")
    # 1. 生成配音
    communicate = edge_tts.Communicate(seg["text"], "zh-CN-XiaoxiaoNeural")
    seg_path = os.path.join(output_dir, f"seg_{seg['id']}.mp3")
    await communicate.save(seg_path)
    # 2. 测量实际时长
    probe = subprocess.run([
        FFMPEG, "-i", seg_path, "-hide_banner"
    ], capture_output=True, text=True)
    # 解析输出获取时长，或使用 ffprobe 精确测量
    actual_dur = measure_duration(seg_path)  # 自定义函数
    # 3. 计算静音填充
    silence_sec = target_sec - actual_dur
    if silence_sec > 0.05:
        silence_path = os.path.join(output_dir, f"silence_{seg['id']}.mp3")
        subprocess.run([
            FFMPEG, "-f", "lavfi",
            "-i", f"anullsrc=r=24000:cl=mono",
            "-t", str(silence_sec),
            "-q:a", "9",
            silence_path
        ])
        # 4. 合并配音 + 静音
        concat_file = os.path.join(output_dir, f"concat_{seg['id']}.txt")
        with open(concat_file, "w") as f:
            f.write(f"file '{seg_path}'\n")
            f.write(f"file '{silence_path}'\n")
        subprocess.run([
            FFMPEG, "-f", "concat", "-safe", "0",
            "-i", concat_file, "-acodec", "libmp3lame", output_path
        ])
    else:
        os.rename(seg_path, output_path)
async def main():
    with open("voiceover-script.json") as f:
        segments = json.load(f)
    for seg in segments:
        await generate_segment(seg, "output_dir")
    # 最后用 ffmpeg concat 合并所有段
    subprocess.run([FFMPEG, "-f", "concat", "-safe", "0",
                    "-i", "final_concat.txt", "-acodec", "libmp3lame",
                    "remotion-app/public/voiceover.mp3"])
asyncio.run(main())

6.4 中文语音选项

| Voice | 特点 | 适用场景 | |-------|---|---| | zh-CN-XiaoxiaoNeural | 专业女声，清晰流畅 | 产品介绍（本次选用） | | zh-CN-YunxiNeural | 年轻男声，有点活泼 | 科技产品演示 | | zh-CN-YunjianNeural | 阳刚男声 | 强技术感，专业工具 |

6.5 配音与时间线匹配策略

微调顺序： 1. 先调文字内容长度 2. 次调语速（rate 参数） 3. 最后才改 Segment 时长（因为改时长会影响所有子片段基准）

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阶段七：BGM 接入

7.1 来源

Pixabay Music（商用免费，无需署名） 关键词："light technology"、"corporate tech"

7.2 动态音量接入

7.3 音量原则

配音清晰度优先：BGM 必须作为背景，不能盖过人声。

配音密集段：0.15-0.25

无配音段（片头/片尾）：0.3-0.5

本次实践最终值：峰值 0.4，正常段 0.2

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阶段八：渲染出片

8.1 渲染命令

npx remotion render MyCompositionV1 --fps=30 --frames=0-{N-1} --output="output.mp4"

帧范围是左闭右开 0, N)，总帧数 N 意味着最后一帧是 N-1。

8.2 磁盘空间要求

Remotion 渲染需要：

webpack bundle 缓存（~400MB）

Chromium headless（~100MB）

临时帧文件

渲染前确保 C 盘有 5-10GB 可用空间。%TEMP% 中的 remotion-webpack-bundle-* 可提前清理。

8.3 Studio 预览 ≠ 最终渲染

Studio 预览受浏览器解码限制，高倍速（>10x）可能卡顿

最终渲染用 ffmpeg 硬解码，流畅得多

Studio 只做节奏判断，最终质量以渲染出片为准

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关键设计决策框架

Hard Rules（生产正确性铁律）

> 以下规则来自 [video-use 项目的生产验证。违反这些规则会导致静默失败或输出损坏，务必遵守。

| # | 规则 | 说明 | |---|------|------| | 1 | 字幕 LAST | 字幕必须在滤镜链最后应用，否则叠加层会遮住字幕 | | 2 | 分段提取 → 无损 concat | 有叠加时用 -c copy concat，避免双重编码 | | 3 | 30ms 音频淡入淡出 | 每个分段边界加 afade=t=in:st=0:d=0.03,afade=t=out:st={dur-0.03}:d=0.03，否则有 pop 音 | | 4 | 叠加层 PTS 偏移 | 用 setpts=PTS-STARTPTS+T/TB 偏移叠加层帧 0，否则动画窗口显示错误帧 | | 5 | Master SRT 用输出时间线偏移 | output_time = word.start - segment_start + segment_offset，否则 concat 后字幕错位 | | 6 | 不在词中间切割 | 所有切边必须对齐到转录词的边界 | | 7 | 切割边缘留 pad | 工作窗口 30-200ms，Scribe 时间戳漂移 50-100ms，pad 吸收漂移 | | 8 | 词级 verbatim ASR | 不用 SRT/phrase 模式（丢失亚秒级间隙数据） | | 9 | 按源缓存转录 | 不重新转录，除非源文件本身变了 | | 10 | 多动画并行子代理 | 用 Agent 工具并行生成，总耗时 ≈ 最慢那个 | | 11 | 执行前确认策略 | 在用户确认计划前不进行任何切割 | | 12 | 输出到 /edit/ | 不在 skill 目录写任何输出 |

Option A vs Option B 决策

当某个 Segment 时长问题无法通过调速解决时：

| 选项 | 做法 | 适用条件 | |-----|------|---------| | Option A（压缩） | 强制缩短时长，裁剪内容 | 甲方严格卡时长 | | Option B（接受更长） | 让叙事完整，接受更长总时长 | 优先内容完整 |

决策原则：官网宣传片的核心目标是"把产品价值讲清楚"，而非"严格卡 N 秒"。压缩到不完整，反而失去意义。

冻结帧实现

不要用 Img src="video.mp4#t=1.0"（依赖 HTTP 服务器）或 playbackRate={0}（不支持）。改用纯色背景或预渲染图片。

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不适用场景（重要）

本 skill 不适用于以下场景，识别到时请明确告知用户：

| 场景 | 原因 | 建议 | |-----|------|------| | 技术文档/幻灯片 → 视频 | 本 skill 需要已有录屏视频作为输入，没有源视频无法切片 | 先用 Screen Studio/OBS/Keynote 录制幻灯片演示，再走本工作流 | | AI 生成视频画面 | 本 skill 仅处理已有素材的剪辑组合，不生成新画面 | 需要 Text-to-Video / AI 视频生成工具（如 Sora、Pika） | | 从零构建动画视频 | 本 skill 假设有现成素材，只是剪辑重组 | 需要纯动画/图形动画工具（如 After Effects、Canva） |

回归路径：如果用户有技术文档但没有录屏 → 引导用户先录制幻灯片演示（Screen Studio/OBS）→ 再回到本工作流。

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决策树

用户描述任务时，按以下顺序判断：

用户描述任务
    │
    ├─ 有录屏/产品演示视频（.mp4）？
    │       ├─ 是 → 走完整工作流（本 skill）
    │       └─ 否 → 跳转到"不适用场景"处理
    │
    └─ 目标是官网宣传片/产品介绍？
            ├─ 是 → 本 skill 适用
            └─ 否 → 说明本 skill 专注场景，建议其他方案

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项目结构总览

project/
├── work/                          ← 工作流与资产层
│   └── projects/{project-id}/
│       ├── edit-script.md          ← 剪辑执行稿
│       ├── storyboard.json         ← 分镜表
│       ├── edit-spec.json         ← 编辑规格（帧级时间线，支持多视频源）
│       ├── subtitle-track.json      ← 字幕时间轴
│       ├── voiceover-script.json   ← 配音脚本
│       ├── generate_voiceover.py  ← 配音生成脚本
│       ├── process_bgm.py         ← BGM 混合脚本
│       ├── takes_packed.md         ← 自动视频理解：打包转录文本
│       ├── transcripts/             ← 自动视频理解：原始转录 JSON
│       │   └── .json
│       ├── timeline_view/          ← 自动视频理解：可视化确认 PNG
│       └── animations/            ← 动画叠加层（如有）
└── remotion-app/                  ← Remotion 实现层
    ├── public/
    │   ├── source.mp4            ← 源视频（单视频场景）
    │   ├── video-a.mp4            ← 多视频场景：来源视频 A
    │   ├── video-b.mp4            ← 多视频场景：来源视频 B
    │   ├── voiceover.mp3         ← 配音
    │   └── bgm.mp3               ← BGM
    └── src/
        ├── Composition.tsx        ← 主 composition
        └── Root.tsx              ← 注册

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常见问题速查

| 问题 | 原因 | 解决方案 | |-----|------|---------| | 子片段被截断 | 父级 Sequence durationInFrames 不够 | 检查并扩大父级时长 | | Studio 预览高倍速片段卡顿 | 浏览器解码压力大 | 设置 muted: true，Studio 只判断节奏 | | 配音和字幕错位 | 配音总时长 ≠ 视频时长 | 每段后加静音填充对齐 | | 渲染报 ENOSPC | C 盘空间不足 | 清理 %TEMP%，确保 5-10GB 可用 | | 渲染时 FreezeFrame 报错 | #t= 或 playbackRate=0 不支持 | 改用纯色背景 | | 渲染报错 "frame range 0-N is not inbetween..." | 帧范围写错（应为左闭右开） | 改为 --frames=0-{N-1} | | 某 Segment 时长不够 | 素材本身内容少 + 加速已到极限 | Option B：接受更长；或压缩其他 Segment | | BGM 盖过人声 | BGM 音量过大 | 降低 BGM 音量至 0.15-0.25，配音段更低 | | edge-tts 生成失败 | 网络或认证问题 | 检查 edge-tts --list-voices 是否正常 |