Процесс создания видео OpenClaw: Снижение уровня автоматизации до 80% при улучшении качества

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 14 апреля 2026 г.🔗 Source
Процесс создания видео OpenClaw: Снижение уровня автоматизации до 80% при улучшении качества
Ad

Разработчик поделился своей усовершенствованной рабочей схемой OpenClaw для создания анимированных видео, добившись значительного улучшения качества за счёт сокращения автоматизации до 80% и внедрения более совершенных техник составления промптов.

Ключевые улучшения процесса

Разработчик потратил неделю на доработку своих ботов и достиг заметного улучшения качества выходных видео. Основные изменения включают:

  • Работу с агентом-сценаристом для многократного уточнения промптов, что привело к более глубокой структуре истории
  • Каждая сцена теперь содержит несколько клипов длительностью 4–8 секунд
  • Улучшенный шаблон промпта для агента клипов с конкретными разделами: Описание (что происходит визуально), Эмоция (эмоции персонажей), Персонажи (кто находится в клипе), Сеттинг (сеттинг, используемый в клипе, только 1 на клип), Промпт изображения (описание первого кадра) и Промпт видео (с камерой, только 1–2 реплики диалога)
  • Использование агента качества для двойной проверки, что промпты содержат всю необходимую информацию
  • Генерация как минимум 2 клипов на каждый видео-промпт для учёта галлюцинаций VEO 3
  • Предварительная генерация окружения и нарядов для персонажей для поддержания согласованности сеттинга сцены и внешнего вида
  • Агент сеттинга создаёт новые окружения, если они не существуют

Ручные шаги постобработки

Оставшиеся 20% ручной работы включают:

  • Выбор, какие видео-клипы добавлять в CapCut
  • Переделка клипов низкого качества (около 10% клипов)
  • Добавление текста и переходов между сценами
Ad

Структура промпта для истории

Разработчик поделился своим шаблоном промпта для истории для генерации контента:

Выступай в роли профессионального детского писателя Pixar и Disney. Напиши 15-минутную эмоциональную историю для детей (возраст 5–12 лет). Требования: - Фокус только на людях (никаких фантастических существ) - Без диалогов (только повествование) - Сильное эмоциональное повествование, как у Pixar - Включите значимый жизненный урок о семье, эмоциях или взрослении. - Никаких сложных действий, в основном персонажи разговаривают друг с другом. Структура истории: 1. Начало 2. Перемена 3. Конфликт 4. Низшая точка 5. Рост 6. Развязка | Этап | Эмоция | | --------- | ---------------- | | Начало | Комфортно | | Перемена | Ревность / Страх | | Конфликт | Злость / Растерянность | | Низшая точка | Грусть / Вина | | Рост | Понимание | | Развязка | Тепло / Счастье | Стиль истории: - Тёплая, реалистичная семейная обстановка - Эмоциональная, но простая (легко анимировать) - Фокус на выражениях лица, действиях и небольших моментах Используйте только персонажей, указанных в контексте файла "Jack's Family.txt" Используйте только сеттинги, предоставленные в файлах "Jack Family House Setup.txt", "other_setups.txt" и "school_setups.txt" Тема: {TOPIC} Формат вывода: - Название - Полная история (только повествование, без диалогов)

Такой подход демонстрирует, как стратегическое ручное вмешательство в сочетании с усовершенствованной автоматизацией может производить контент AI-видео более высокого качества.

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

Внутренняя функция $20,8 тыс. MRR: 60 промптов за 14 месяцев в Claude
Кейсы

Внутренняя функция $20,8 тыс. MRR: 60 промптов за 14 месяцев в Claude

Обучающая платформа создала функцию автоматической сводки занятий с помощью Claude за 3 часа, а затем дорабатывала промпт более 60 раз в течение 14 месяцев. Эта функция обеспечивает 22% конверсии родителей и приносит $20,8 тыс. ежемесячного дохода.

OpenClawRadar
Создание продуктивной автономной системы машинного обучения для исследований с помощью Claude Code
Кейсы

Создание продуктивной автономной системы машинного обучения для исследований с помощью Claude Code

Разработчик создал систему, в которой Claude Code выступает в роли автономного исследователя машинного обучения для табличных данных, проводя эксперименты в течение ночи с ограниченным редактированием файлов и изоляцией в Docker. Ключевые выводы включают блокировку редактируемых файлов, защиту пропускной способности экспериментов с помощью ограничений и реализацию постоянной памяти через структурированное логирование.

OpenClawRadar
Практические уроки от запуска нескольких ИИ-агентов в продакшене
Кейсы

Практические уроки от запуска нескольких ИИ-агентов в продакшене

Команда, управляющая магазином на базе ИИ с агентами по дизайну, программированию и маркетингу, делится практическими выводами о том, что на самом деле означает «наём» ИИ-агентов, включая предоставление достаточного контекста для автономной работы и ситуации, в которых агенты дают сбой иначе, чем люди.

OpenClawRadar
Создание агента для Slay the Spire 2 с использованием локальных LLM: уроки и нерешённые задачи
Кейсы

Создание агента для Slay the Spire 2 с использованием локальных LLM: уроки и нерешённые задачи

Разработчик создал агента, который играет в Slay the Spire 2, используя Qwen3.5-27B через KoboldCPP/Ollama, достигая ~10 секунд на действие и ~88% успешности действий с такими техниками, как маршрутизация инструментов на основе состояния и режим одного инструмента, одновременно выявляя открытые проблемы, такие как согласованность промптов и надежность вызова инструментов.

OpenClawRadar