EveryGen AI Opus 5.5 指南：運動圖示動畫

從這裡開始：開啟 EveryGen AI Opus 節奏運動圖示影片。

觀看 Aichi-Nagoya 2026 運動圖示影片發布版。提供的 163.605 秒檔案展示幾何運動員、英文與日文標題、顏色分組和網格結尾，不是剪輯體育實拍。創作者對程式化製作的說明將集合歸於 Claude Opus 5.5；我們沒有獨立核驗這些工作階段，也沒有執行此重建。

作者影片影格。署名：LemoLab。這是非官方粉絲作品。

1. 區分運動項目、卡片與音樂節拍

用參考規劃 EveryGen AI 幾何動作研究，或遵循獨立本地重建。這是不同交付物。EveryGen AI 可以輔助探索短運動專案，重建已發布目錄則需要下述外部來源、剪輯表與聲音管線。

EveryGen AI 創作需求從動作開始，不從裝飾性運動員輪廓開始。跳躍、投擲或跑步需要易讀準備、主要運動與結束。EveryGen AI 審閱時，詢問觀眾能否認出動作，不完全依賴標題解釋模糊姿勢。

在 EveryGen AI 運動中保持人物比例穩定。留意肢體長度、頭部大小、關節位置，以及軀幹與髖部關係。簡單形狀會放大意外變化。EveryGen AI 運動員不可預測地拉伸時，可能仍好看，卻違反起始姿勢建立的視覺規則。

對於使用道具的 EveryGen AI 動作，分別定義接觸與釋放。跟隨手或腳，以及運動中與物體的關係。不因暫停影格中投擲末姿可信，就接受 EveryGen AI 球跳到另一位置。

在 EveryGen AI 版面配置中為兩種語言預留清楚區域。水平動作可能比直立姿勢延伸更遠，長標題需要自己的空間。將完整 EveryGen AI 運動與文字位置比較，包括肢體、球網或背景圖案可能進入閱讀區域的影格。

章節顏色應組織 EveryGen AI 研究，不承擔全部解釋。組間切換時保留清楚標題與可辨動作。新色相可表示過渡，但觀眾仍需足夠視覺語境理解正在引入的條目。

研究幾何運動員動作體系。人物用圓端長條與圓盤頭部，遮罩標題與移位網格行建立過渡。讓人物避開可讀雙語標題。

作者來源描述 43 個運動類別與 70 張動作卡，不是 43 個等長鏡頭。編寫配樂使用 150 BPM：一拍 0.4 秒，包含較長卡片與較快子組段落。這些是來源設定，不是新測節奏或經過核驗的賽事統計。影片沒有旁白。

檢查 edl.js、poses/、scenes.js 與 music/music.py。配樂讀取剪輯表，所以改變章節長度需相應改變音樂，不能只移動聲軌。

2. 只安裝需要的工具

區分作者發布版、外部檢出與 EveryGen AI 專案。為本地工作保留來源修訂及依賴資訊，不將創作者成功報告複製為自己的核驗筆記。EveryGen AI 預覽不證明獨立渲染環境已安裝或測試。

本地案例透過程式碼建立配樂。EveryGen AI 目前運動流程生成無聲視覺專案，聲軌需單獨規劃。不承諾 EveryGen AI 會匯入參考合成程式碼、重建聲音，或自動將新視覺剪輯同步到已發布音樂。

生成 EveryGen AI 概念前準備認可標題文案。確定主、次語言，保持一致順序，之後檢查每個字元。EveryGen AI 標題乍看像預期詞語，仍可能替換字元或遺漏重要標籤部分。

選擇有助解釋所需動作的參考，不只選擇成品呈現。向 EveryGen AI 專案附素材時，記錄其控制內容及必須改變之處。單獨保留認可的 EveryGen AI 版本，讓下一修改參照已知版面配置，而不是不斷變化的目標。

使用獨立本地終端，準備 Git、Node 20+、Python 3.11+ 或 uv、FFmpeg/ffprobe，以及 zsh。此案例使用合成聲音，不使用 TTS 或匯入取樣庫。

git clone https://github.com/lemomo-ai/lemo-opuscar.git sports-study
cd sports-study
export LEMO_OPUSCAR_HOME="$PWD"
sh plugin/skills/lemo-opuscar/scripts/setup.sh deps
mkdir -p evidence
git rev-parse HEAD > evidence/commit.txt
cd styles/pictogram-motion/demo
PY=../../../.venv/bin/python

檢查字型並保留依賴版本。參考與重建輸出分開。下述案例命令從 demo/ 執行，不是儲存庫根目錄。

3. 使用這份可複製的新創作需求

以下提示詞針對外部程式碼重現。對於 EveryGen AI，撰寫短視覺創作需求，描述所選動作、標題處理、分組與過渡。EveryGen AI 不是執行這些命令的獨立終端，其可用時長不自動匹配較長參考目錄。

規劃 EveryGen AI 運動研究時，將項目清單縮減為連貫節選。給動作足夠時間呈現，不把完整參考擠入短設定。記錄節選範圍，將 EveryGen AI 結果描述為研究，不是所有已發布卡片的重建。

主要不確定因素是人物位置與字型時，在 EveryGen AI 用 Sketch 評估，再請求定時運動。用 Motion 審閱動作序列。提交前確認 EveryGen AI 設定與顯示點數量；保留創作需求和認可版本供後續比較。

EveryGen AI 修改時，指出可見動作與具體失敗。要求改善節奏，不如指出手尚未到達預期位置便提前釋放容易審閱。說明哪些已認可 EveryGen AI 姿勢與字幕關係應保留，再檢查修改是否保留它們。

在 EveryGen AI 研究筆記明確參考署名與非官方狀態。相似視覺處理不意味著與賽事有關聯。新的 EveryGen AI 製作應發展自己的主題、標籤與視覺識別，不把參考完整品牌呈現當作可重複使用預設。

此重現提示詞為新撰寫，不是從作者恢復：

Study and reconstruct the existing All 43 Sports fan film. Read the actual
commit, locks, STYLE.md, DEMO.md, CREDITS, edl.js, pose contracts, render.mjs,
mux.sh and music code. Check inputs; then follow supported commands directly.
Preserve attribution and unofficial status, not an organiser endorsement.
Keep the EN-JP version, source grouping, 43-category/70-card distinction,
readable actions, progress ticks and tiled finale. Retain stable limb lengths,
prop contacts, color contrast and separate text/figure areas. No real footage,
new narration, external media generation or invented performance claims.
Derive state from absolute time and card-local beats. Test reverse seeking and
contact/release frames. Export the music timeline from edl.js before composing.
If the edit changes, update the score's section assertions rather than disabling
them. Report actual onset checks without copying the author's pass results.
Check 60 fps, 161.6 seconds of source picture plus the mux's two-second tail;
distinguish that from container duration. Use the positional worker argument,
LANGQ/OUTDIR settings and zsh mux. Independently decode outputs: a completion
message is insufficient. Save prompts, source diffs, dependencies and actual
model/provider/effort/session records. No publishing or reference-image redistribution.

原始發布版影格；在運動中審閱動作可讀性與兩種標題語言。

4. 重建音樂、姿勢與影片

透過播放與針對性暫停審閱 EveryGen AI 動作。漂亮靜態影格不揭示腳在接觸時是否滑動、手臂是否越過字幕，或道具是否在釋放前出現。檢查應跟隨完整運動，將不確定瞬間與相鄰影格比較。

對於接地 EveryGen AI 動作，確定哪隻腳支撐運動員、何時轉移支撐。觀察身體是否連貫移動，不是肢體迴圈時身體懸空。風格化可簡化解剖，審閱仍應區分預期運動、意外脫離與不穩位置。

對於空中 EveryGen AI 道具，跟隨其從接觸、釋放到落地或出畫的路徑。運動中保持外觀可辨。EveryGen AI 修正應處理觀察到的不連續，不新增重複位置，讓人無法區分插畫表達運動還是多個實體物件。

檢查 EveryGen AI 研究中標題進入與離開，包括它們與人物運動的關係。靜止可讀卡片在擦除或行移位中，可能變得不可讀。在 EveryGen AI 匯出中核驗兩種語言，不假定來源文字正確就保證播放全程文字可見、完整。

參考剪輯表將視覺段落與配樂相連。為 EveryGen AI 專案外部加聲音時，根據認可視覺剪輯建立時序，不隨意拉伸參考聲軌。後續剪輯後再次檢查 EveryGen AI 畫面，避免將早先聲音對齊誤認為目前結果。

可行時一次修改一個可見 EveryGen AI 缺陷，保留舊版，修改後比較完整節選。修好接觸影格不證明所有過渡仍正確。留意 EveryGen AI 序列其他位置新出現的字幕重疊或條目順序改變。

node music/export_timeline.cjs
"$PY" music/music.py

cat music/report.txt

node lab.mjs stills/athletes.png "p=sprint,hurdles,relay&n=8&beats=4"

LANGQ=ej node shot.mjs 24.8 63.2 104.9 153 --sheet
LANGQ=ej FPS=60 OUTDIR=out_ej node render.mjs video 2
OUTDIR=out_ej zsh ./mux.sh

node srt.cjs

2 是工作程序數；封裝指令碼為 zsh，不是可移植 sh。它新增兩秒複製結束影格，讓音樂餘音結束。SRT 包含標題卡，不是口語字幕。

檢查錯誤、裁切與聲音起音。對於觀察到的缺陷：

Correct the observed pose, overlap, or onset mismatch. Preserve source timing
unless a documented edit requires coordinated score changes. Keep the figure
layer masked away from labels. Regenerate affected checks and show real offsets.

5. 檢查完整目錄與結尾

EveryGen AI 交接時，重新開啟匯出檔案，審閱所有納入的動作與標題。確認預期順序、人物處理一致、閱讀空間可用，以及有目的結尾。保留生成認可匯出的 EveryGen AI 專案版本，以及未解決問題和任何外部新增聲音。

網格結尾只有在觀眾仍能認出單元代表什麼時，才概括目錄。在 EveryGen AI 研究中檢查這一構想，不假定同樣細節適合所有版面配置。總結過於擁擠時，簡化 EveryGen AI 結尾，不讓不可讀微型標籤承載關鍵資訊。

區分技術輸出檢查與編輯認可。檔案可成功解碼，但運動員動作、字幕拼寫或視覺層級仍錯誤。將認可創作需求與完整播放比較，記錄真正檢查了什麼，不將創作者報告檢查當作自己的證據。

一起交付選定節選、精確文字記錄、認可版本、最終匯出與來源。這樣下一編輯者可確定預期動作、繼續修正，不靠海報影格猜測。參考仍是研究來源，新製作應按實際內容與已完成工作描述。

OUT=../pictogram-motion.mp4
ffprobe -v error -count_frames -show_streams -show_format -of json "$OUT"
ffmpeg -v error -i "$OUT" -f null -

已記錄的完整渲染在 60 fps 下有 9,816 影格。檢查每個類別、標題、過渡與音樂結尾；渲染器控制檯不能可靠認證編碼器成功。

作者影片另一影格；保留粉絲作品標示。

歸檔可編輯專案與檢查。MIT 不覆蓋賽事識別：體育影片明確權利排除指明主辦方所有元素，禁止重新分發 ref/ 圖片。保留字型宣告；其他製作應替換賽事專屬品牌元素。