我在 WorkBuddy 上做了个火柴人动画 Skill，输入主题就能直出一分钟视频
我最近在 WorkBuddy 上研究了一个新的火柴人动画视频 Skill，还是非常好玩和实用的，可以用这个 Skill 直出一个 1 分钟的科普类或者知识类的视频。
好不好，大家可以先看看我制作的视频。
先给大家展示 3 个视频，我已经把这个 Skill 优化到了非常稳定的地步了。
第一个视频，我是直接输入一个主题：蔡格尼克效应，AI 基于「蔡格尼克效应」这个话题，全自动制作了这么一个视频：
怎么样？效果还不错吧？
再看一个，然后，我又在 WorkBuddy 中让 AI 基于「孩子教育」这个话题，制作一个视频，成果如下：
后来，我又输入了一个主题：福格行为模型，然后，就帮我全自动制作了这么一个知识科普视频：
大家通过我的截图其实已经看到了，使用这个 Skill ，你只需要输入你想创作的主题即可，其他的都是由 AI 全自动化完成的。这个 Skill 还算比较强大，因为所有的操作都是在 WorkBuddy 中完成的，从文案的创作、角色图、场景图片的制作，以及图片生成，都是使用的 WorkBuddy 内置的模型。
到这里，我就给大家讲一讲我制作这个 Skill 的流程和方法论。
首先是：理清制作流程。
在动手写 Skill 之前，最重要的事情是把「做一个火柴人动画视频」这件事的完整流程想清楚。流程理清楚了，Skill 该怎么写自然就有方向了。
一个火柴人动画视频从无到有，需要经过这几个环节：
写文案 → 角色设定 → 分镜头生图 → 图生视频 → 视频合成 → 配字幕和音频
简单拆开说：文案是一切的起点，输入一个主题，AI 围绕这个主题生成一段完整的视频旁白脚本，决定了后面每个场景讲什么、角色做什么。角色设定的核心是生成一张火柴人形象的基础图片，作为后续所有场景的「垫图」，让 12 个场景里的火柴人看起来是同一个角色，线条风格、身体比例、表情风格都保持统一。然后根据文案把视频划分为 12 个场景，每个场景 5 秒，为每个场景编写图片提示词，基于角色垫图生成 12 张场景图片。接着把 12 张图片分别转化成 5 秒的短视频片段，最后用 FFmpeg 拼接成一个完整的 60 秒视频，最后叠加字幕和 AI 配音，输出成品。
其次就是编写需求，交给 Skill Creator。流程理清楚之后，下一步是把需求用自然语言描述出来，交给 Skill Creator。需求不需要写得多复杂，关键是把每个环节讲清楚，让 AI 知道该做什么。
这里解释一下 Skill Creator 这个东西：它本身就是一个 Skill，专门用来创建其他 Skill，可以理解为「元技能」。你把需求文本粘贴进去，按回车，它就能自动帮你把需求转化成一个可复用的 Skill。
再次，就是测试与迭代优化。当 Skill 创建完成后，真正费功夫的环节才刚开始。第一版几乎不可能一步到位，需要在实际运行中发现问题、逐步打磨。
第一轮测试：基本功能验证。 我输入主题「自律」跑了一遍，成功输出了 12 张图片和 12 个视频片段。但有个明显的缺陷：它没有自动把这些片段合成为一个完整视频。原因很简单，我在最初的需求里只提到了生成图片、生成视频片段和旁白文案，没有明确要求最终合成。补充了这个要求之后，AI 就开始按照要求完成了合成。
第二轮优化：解决并发问题。 第一轮还暴露了几个技术问题。生图模型同时生成超过三张图片容易丢图，视频模型并发超过两个就容易超时，字幕直接烧录到视频中也遇到了障碍。优化方案很直接：把生图和视频生成改为顺序执行，放弃并发，虽然总耗时变长，但稳定性大幅提升。字幕和配音方面，调整为先拼接视频、再叠加配音、最后烧录字幕，三步有序完成。
第三轮优化：字幕与配音同步。 优化后再次测试，发现输出的视频里字幕和配音是分开的，一个文件有字幕没配音，另一个有配音没字幕。原因是流程中烧字幕和配音被当成了两个独立步骤，分别产出了两个文件。解决方法是在同一个视频上同时叠加字幕和配音，修复之后效果就很好了。
第四轮优化：消除场景切换的顿感。 到这一步视频已经能跑通了，但体验上还有问题：每个视频片段固定时长 5 秒，但对应场景的配音可能只需要 3 秒就读完了，剩下的 2 秒视频还在播放却没有声音，切场景的时候给人一种不连贯的感觉。优化思路是让文案长度匹配视频时长，对每个场景的旁白字数做出限制，确保 5 秒视频对应的文案恰好能在 5 秒左右读完。优化之后再测试「蔡格尼克效应」这个主题，场景切换变得非常自然，配音和字幕之间没有任何顿感。
最后，关键的一步是：每次踩过的坑、总结出来的经验，都要写回 Skill 里。 并发限制、合成顺序、字数匹配这些经验融入 Skill 之后，它才能真正稳定可靠。
回过头来看，整个制作路径可以概括为四步：
1. 理清流程。 在写任何东西之前，先想明白这件事从头到尾需要哪些步骤。 2. 编写需求。 把流程转化成自然语言描述，覆盖每个环节的关键细节。 3. 调用 Skill Creator 。把需求粘贴进去，等它创建完成。 4. 测试并迭代。 用具体主题跑真实流程，发现问题就优化，优化完再测，直到效果满意。
这个方法不局限于火柴人动画，任何类型的 Skill 都可以按这个路径来做。核心就一条：先把流程想清楚，再把需求写明白，然后交给 AI 去执行，最后通过实测反复打磨。