artemnovitckii/claude-animation-skills

项目介绍

这个仓库把六个 Claude Code 技能打包在一起，用一句文字提示生成适合 Reels 的竖版动画，不需要实拍素材。每个技能对应一种固定视觉风格：3D 卡通"假如"讲解（/zach-d-films）、火柴人讲解（/stick-figure）、黑白极简线稿（/minimalistic-graphics）、3D 地图路线（/map-route）、3D 爆炸拆解图（/breakdown）和极简折线图（/graph）L1–17。

这六个技能分成两类。四个"快速"技能由一小段 JSON 规格驱动：Claude 写出规格、运行技能的 build.py，产出 MP4 和标注 Instagram 安全区的联系表。两个"引擎"技能是完整讲解短片：Claude 复制示例工程、与你一起写脚本、制作或接收配音、把字幕对齐到配音，再用代码写分镜并渲染L45–61。动画部分，2D 技能用 GSAP，3D 技能用 three.js，最终经 HyperFrames 和 Playwright 的无头 Chrome 渲染L62–76。

快速使用

需要 macOS 或 Linux，并安装 ffmpeg、Node.js 18+ 和 Python 3.9+L18–26：

brew install ffmpeg node
git clone https://github.com/artemnovitckii/claude-animation-skills.git ~/claude-animation-skills
cd ~/claude-animation-skills && ./install.sh

install.sh 会把技能链接到 ~/.claude/skills/，把 three.js 和 Playwright 安装进 kit/node_modules，获取 GSAP 并预热 HyperFrames。如果要用 /stick-figure 和 /zach-d-films，再执行 ./install.sh --voice，下载约 1 GB 的本地配音和词级时间模型，不需要 API keyL32–34。

然后在 Claude Code 里直接调用技能：

/graph 0 to 100K followers in 9 months: 1.2K, 2.1K, 3.4K, 5K, 9K, 24K, 51K, 78K, 100K
/map-route home to the gym, 2.8 km, 9 minutes

快速技能会产出 name.<skill>.mp4（1080x1920，30 fps）和一张联系表；README 给出的预估是 2D 约 10 秒、3D 约 1.5 分钟。两个引擎技能需要一整段工作时间，而不是一条命令L49–56。实际效果可在项目示例页查看。

也可以作为 Claude Code 插件安装：/plugin marketplace add artemnovitckii/claude-animation-skills 和 /plugin install animation-skills@claude-animation-skills；插件里的技能带命名空间（如 /animation-skills:graph），README 说明 git clone 是经过完整测试的安装路径L39–42。

使用约束

• 仅支持 macOS 或 Linux，并需预先安装 ffmpeg、Node.js 18+ 和 Python 3.9+L18–26。
• 快速技能与引擎技能工作流不同：前者按规格渲染，后者需要较长的脚本化讲解制作过程L45–61。
• 配音和词级时间在本地运行，需要一次性下载约 1 GB 模型，模型不随仓库提供L32–34。
• HyperFrames、three.js、GSAP、Playwright 等依赖在安装阶段获取，不包含在仓库中；README 注明 HyperFrames 由 HeyGen 开发L77–85。
• /zach-d-films 以其模仿的短片风格命名，与 Zack D. Films 没有关联L77–85。
• 仓库声明使用 MIT 许可证，但 GitHub 元数据显示为 NOASSERTION。

扩展技能

要新增一个快速技能，可以复制 skills/graph 这类目录，修改 template.html（从 const SPEC = __SPEC__ 读取规格），再更新 build.py 中的 DEFAULTS，然后重新运行 ./install.shL64–73。

HotRepo 点评

该项目创建于 2026-11-01，首次进入 HotRepo 新项目记录是 2026-11-02 的 JavaScript 榜：111 星、15 个 fork，在约两小时的观察窗口内新增 7 星。全天全部语言日榜名次未知，因此现有数据只能说明它在新项目榜上获得了早期关注，不足以判断更长期的趋势。更值得关注的是结构：它不发布模型，而是把可复用的提示与渲染技能搭在已有的开源动画和本地语音工具之上，让动画生成留在用户自己的机器上。