Build Complete Video from Project

任务目标

从项目文件夹中读取 script_output.json，自动执行完整的视频生成流程：

1. 生成 TTS 音频文件
2. 生成 AI 图像
3. 创建 CapCut 视频草稿

这是一个一键式自动化命令，无需手动分步执行。

输入要求

• 必需参数：项目文件夹路径（包含 script_output.json 的目录） ·

用户使用方式

# 基本用法（从项目文件夹自动生成所有资源）
/video-creator:build /path/to/project_folder

项目文件夹结构

此命令期望以下项目文件夹结构：

输入：

<project_folder>/
└── script_output.json      # 必需：脚本+提示词（来自 /video-creator:scene 和 /video-creator:prompt）

输出：

<project_folder>/
├── script_output.json      # 输入文件
├── audio/                  # Step 1 生成：音频文件
│   ├── audio_001.mp3
│   ├── audio_002.mp3
│   └── ...
├── images/                 # Step 2 生成：图像文件
│   ├── image_001.png (或 image_001_01.png, image_001_02.png ...)
│   ├── image_002.png
│   └── ...
└── subtitles.srt          # Step 3 生成：字幕文件

执行步骤

Step 1: 验证项目文件夹和输入文件

1. 验证项目文件夹存在
2. 读取 <project_folder>/script_output.json
3. 验证 JSON 格式（必须是包含 script 和 prompt 字段的数组）
4. 显示任务概览

输出格式示例：

🎬 构建完整视频
================================
项目文件夹: /path/to/project
场景数量: 174
语言: 英文
音色: English_Gentle-voiced_man
分辨率: 1920x1080 (YouTube 横屏)

准备开始自动化构建...

Step 2: 生成 TTS 音频文件（使用 MCP 工具）

使用 mcp__minimax-tts__script_batch_tts 工具批量生成音频：

工具调用参数：

{
  "script_file": "<project_folder>/script_output.json",
  "output_dir": "<project_folder>/audio",
  "voice_id": "English_Gentle-voiced_man",
  "speed": 1.2
}

重要规则：

• 必须使用绝对路径作为 script_file 和 output_dir
• script_file 必须指向包含 script 字段的 JSON 数组文件
• 工具会自动处理完整的脚本文件，无需手动分批
• 音频文件将按顺序命名：audio_001.mp3, audio_002.mp3, ...

输出示例：

🎙️ Step 1/3: 生成 TTS 音频
================================
输入文件: script_output.json (174 个场景)
输出目录: audio/
音色: English_Gentle-voiced_man
语速: 1.2x

⏳ 批量生成中... (并发数: 3)

✅ 音频生成完成
  - 成功: 174/174
  - 总时长: 524.3 秒 (8.7 分钟)
  - 输出: audio/audio_001.mp3 ~ audio_174.mp3

Step 3: 生成 AI 图像（使用 MCP 工具）

使用 mcp__minimax-tts__script_batch_image_gen 工具批量生成图像：

工具调用参数：

{
  "script_file": "<project_folder>/script_output.json",
  "output_dir": "<project_folder>/images"
}

重要规则：

• 必须使用绝对路径作为 script_file 和 output_dir
• script_file 必须包含 prompt 和 image_count 字段
• 工具会根据 image_count 自动生成相应数量的图片
• 图像文件命名规则：
  • 单图（image_count=1）：image_XXX.png
  • 多图（image_count>1）：image_XXX_01.png, image_XXX_02.png, ...

输出示例：

🎨 Step 2/3: 生成 AI 图像
================================
输入文件: script_output.json (174 个提示词)
输出目录: images/
模型: doubao-seedream-4-0-250828
分辨率: 2048x2048

⏳ 批量生成中... (并发数: 5)

✅ 图像生成完成
  - 成功: 416/416
  - 多图场景: 89 个
  - 输出: images/image_001.png ~ image_174.png (或多图格式)

Step 4: 创建 CapCut 视频草稿（使用 MCP 工具）

使用 mcp__capcut-api__jianying_draft_from_folder 工具创建草稿：

工具调用参数：

{
  "project_folder": "<project_folder>",
  "width": 1920,
  "height": 1080
}

重要规则：

• project_folder 必须是绝对路径
• 该工具会自动读取 script_output.json、audio/ 和 images/ 目录
• 自动生成 SRT 字幕文件
• 自动添加图片动画和转场效果
• 草稿名称将自动使用项目文件夹名称

输出示例：

🎬 Step 3/3: 创建 CapCut 草稿
================================
项目文件夹: /path/to/project
草稿名称: my_project
分辨率: 1920x1080

⏳ 创建草稿...
  ✅ 创建草稿: my_project_1703456789_abc123
  ✅ 添加 416 张图片（含动画和转场）
  ✅ 添加 174 个音频文件
  ✅ 生成 SRT 字幕文件
  ✅ 添加字幕到草稿
  ✅ 保存草稿

✅ 草稿创建完成
  - 草稿 ID: my_project_1703456789_abc123
  - 总时长: 524.3 秒 (8.7 分钟)
  - 位置: ~/Movies/JianyingPro/User Data/Projects/com.lveditor.draft/

Step 5: 显示完成摘要

🎉 视频构建完成！
================================
📂 项目文件夹: /path/to/project

✅ Step 1: TTS 音频生成
  - 174 个音频文件
  - 总时长: 524.3 秒 (8.7 分钟)

✅ Step 2: AI 图像生成
  - 416 张图片（89 个多图场景）
  - 分辨率: 2048x2048

✅ Step 3: CapCut 草稿创建
  - 草稿 ID: my_project_1703456789_abc123
  - 分辨率: 1920x1080
  - 位置: ~/Movies/JianyingPro/User Data/Projects/com.lveditor.draft/

下一步操作:
  1. 在 JianYing Pro (剪映) 中打开草稿
  2. 预览视频效果
  3. 导出最终视频

边界情况处理

项目文件夹不存在

❌ 错误：项目文件夹不存在 - /path/to/project
请先运行 /video-creator:scene 和 /video-creator:prompt 命令创建项目

缺少 script_output.json

❌ 错误：找不到 script_output.json
路径: /path/to/project/script_output.json

请先运行以下命令生成脚本和提示词:
  1. /video-creator:scene script.txt /path/to/project
  2. /video-creator:prompt /path/to/project

JSON 格式错误

❌ 错误：script_output.json 格式无效
  - 文件必须是 JSON 数组
  - 每个元素必须包含 "script" 和 "prompt" 字段

示例格式:
[
  {
    "index": 1,
    "script": "Your brain on toxic love...",
    "prompt": "A glowing brain connected to a slot machine...",
    "image_count": 3
  }
]

某个步骤失败时的处理

如果任何步骤失败，显示详细错误并停止执行：

❌ Step 1 失败: TTS 音频生成错误
错误详情: API rate limit exceeded

已完成步骤: 无
未完成步骤: Step 1, Step 2, Step 3

建议:
  1. 检查网络连接和 API 密钥配置
  2. 等待几分钟后重试
  3. 查看详细错误信息进行排查

性能优化

并发控制

• 音频生成: 并发数 3（MCP 工具默认）
• 图像生成: 并发数 5（MCP 工具默认）

断点续传

• 音频: 如果 audio/ 目录已存在文件，MCP 工具会自动跳过已生成的文件
• 图像: 如果 images/ 目录已存在文件，MCP 工具会自动跳过已生成的文件
• 草稿: 每次都会创建新草稿（不会覆盖）

估算时间

根据场景数量估算总时间：

场景数	音频生成	图像生成	草稿创建	总时长
50	~2 分钟	~3 分钟	~1 分钟	~6 分钟
100	~4 分钟	~6 分钟	~1 分钟	~11 分钟
200	~8 分钟	~12 分钟	~2 分钟	~22 分钟

注：实际时间取决于网络速度和 API 响应时间

成功标准

✅ 任务成功的标志：

1. 成功读取 script_output.json
2. 成功生成所有 TTS 音频文件到 audio/ 目录
3. 成功生成所有 AI 图像到 images/ 目录
4. 成功创建 CapCut 草稿并保存到 JianYing Pro
5. 所有步骤都没有错误或警告
6. 显示完整的成功摘要

注意事项

• 必须先运行前置命令：/video-creator:scene 和 /video-creator:prompt
• 使用绝对路径：所有 MCP 工具调用都必须使用绝对路径
• 检查磁盘空间：确保有足够空间存储音频（~1MB/文件）和图像（~2MB/文件）
• API 限制：注意 MiniMax API 的速率限制，大型项目可能需要分批处理
• 网络连接：需要稳定的网络连接来调用 MCP 服务
• 分辨率固定：当前版本使用固定的 1920x1080 分辨率（YouTube 横屏）
• 音色固定：当前版本使用固定的 English_Gentle-voiced_man 音色
• 语速固定：当前版本使用 1.2x 语速