EveryGen AI Opus 5.5 指南：运动图标动画

从这里开始：打开 EveryGen AI Opus 节奏运动图标影片。

观看 Aichi-Nagoya 2026 运动图标影片发布版。提供的 163.605 秒文件展示几何运动员、英文与日文标题、颜色分组和网格结尾，不是剪辑体育实拍。创作者对程序化制作的说明将集合归于 Claude Opus 5.5；我们没有独立核验这些会话，也没有执行此重建。

作者影片帧。署名：LemoLab。这是非官方粉丝作品。

1. 区分运动项目、卡片与音乐节拍

用参考规划 EveryGen AI 几何动作研究，或遵循独立本地重建。这是不同交付物。EveryGen AI 可以辅助探索短运动项目，重建已发布目录则需要下述外部来源、剪辑表与声音管线。

EveryGen AI 简报从动作开始，不从装饰性运动员轮廓开始。跳跃、投掷或跑步需要易读准备、主要运动与结束。EveryGen AI 审阅时，询问观众能否认出动作，不完全依赖标题解释模糊姿势。

在 EveryGen AI 运动中保持人物比例稳定。留意肢体长度、头部大小、关节位置，以及躯干与髋部关系。简单形状会放大意外变化。EveryGen AI 运动员不可预测地拉伸时，可能仍好看，却违反起始姿势建立的视觉规则。

对于使用道具的 EveryGen AI 动作，分别定义接触与释放。跟随手或脚，以及运动中与物体的关系。不因暂停帧中投掷末姿可信，就接受 EveryGen AI 球跳到另一位置。

在 EveryGen AI 布局中为两种语言预留清楚区域。水平动作可能比直立姿势延伸更远，长标题需要自己的空间。将完整 EveryGen AI 运动与文字位置比较，包括肢体、球网或背景图案可能进入阅读区域的帧。

章节颜色应组织 EveryGen AI 研究，不承担全部解释。组间切换时保留清楚标题与可辨动作。新色相可表示过渡，但观众仍需足够视觉语境理解正在引入的条目。

研究几何运动员动作体系。人物用圆头条形与圆盘头部，遮罩标题与移位网格行创建过渡。让人物避开可读双语标题。

作者来源描述 43 个运动类别与 70 张动作卡，不是 43 个等长镜头。编写配乐使用 150 BPM：一拍 0.4 秒，包含较长卡片与较快子组段落。这些是来源设置，不是新测节奏或经过核验的赛事统计。影片没有旁白。

检查 edl.js、poses/、scenes.js 与 music/music.py。配乐读取剪辑表，所以改变章节长度需相应改变音乐，不能只移动声轨。

2. 只安装需要的工具

区分作者发布版、外部检出与 EveryGen AI 项目。为本地工作保留来源修订及依赖信息，不将创作者成功报告复制为自己的核验笔记。EveryGen AI 预览不证明独立渲染环境已安装或测试。

本地案例通过代码创建配乐。EveryGen AI 当前运动流程生成无声视觉项目，声轨需单独规划。不承诺 EveryGen AI 会导入参考合成代码、重建声音，或自动将新视觉剪辑同步到已发布音乐。

生成 EveryGen AI 概念前准备认可标题文案。确定主、次语言，保持一致顺序，之后检查每个字符。EveryGen AI 标题乍看像预期词语，仍可能替换字符或遗漏重要标签部分。

选择有助解释所需动作的参考，不只选择成品呈现。向 EveryGen AI 项目附素材时，记录其控制内容及必须改变之处。单独保留认可的 EveryGen AI 版本，让下一修改参照已知布局，而不是不断变化的目标。

使用独立本地终端，准备 Git、Node 20+、Python 3.11+ 或 uv、FFmpeg/ffprobe，以及 zsh。此案例使用合成声音，不使用 TTS 或导入采样库。

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

检查字体并保留依赖版本。参考与重建输出分开。下述案例命令从 demo/ 运行，不是仓库根目录。

3. 使用这份可复制的新简报

以下提示词针对外部代码复现。对于 EveryGen AI，撰写短视觉简报，描述所选动作、标题处理、分组与过渡。EveryGen AI 不是运行这些命令的独立终端，其可用时长不自动匹配较长参考目录。

规划 EveryGen AI 运动研究时，将条目列表缩减为连贯节选。给动作足够时间呈现，不把完整参考挤入短设置。记录节选范围，将 EveryGen AI 结果描述为研究，不是所有已发布卡片的重建。

主要不确定因素是人物位置与字体时，在 EveryGen AI 用 Sketch 评估，再请求定时运动。用 Motion 审阅动作序列。提交前确认 EveryGen AI 设置与显示积分量；保留简报和认可版本供后续比较。

EveryGen AI 修改时，指出可见动作与具体失败。要求改善节奏，不如指出手尚未到达预期位置便提前释放容易审阅。说明哪些已认可 EveryGen AI 姿势与字幕关系应保留，再检查修改是否保留它们。

在 EveryGen AI 研究笔记明确参考署名与非官方状态。相似视觉处理不意味着与赛事有关联。新的 EveryGen AI 制作应发展自己的主题、标签与视觉身份，不把参考完整品牌呈现当作可复用默认。

此复现提示词为新撰写，不是从作者恢复：

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.

原始发布版帧；在运动中审阅动作可读性与两种标题语言。

4. 重建音乐、姿势与视频

通过播放与针对性暂停审阅 EveryGen AI 动作。漂亮静帧不揭示脚在接触时是否滑动、手臂是否越过字幕，或道具是否在释放前出现。检查应跟随完整运动，将不确定瞬间与相邻帧比较。

对于接地 EveryGen AI 动作，确定哪只脚支撑运动员、何时转移支撑。观察身体是否连贯移动，不是肢体循环时身体悬空。风格化可简化解剖，审阅仍应区分预期运动、意外脱离与不稳位置。

对于空中 EveryGen AI 道具，跟随其从接触、释放到落地或出画的路径。运动中保持外观可辨。EveryGen AI 修正应处理观察到的不连续，不新增重复位置，让人无法区分插画表达运动还是多个实体物件。

检查 EveryGen AI 研究中标题进入与离开，包括它们与人物运动的关系。静止可读卡片在擦除或行移位中，可能变得不可读。在 EveryGen AI 导出中核验两种语言，不假定来源文字正确就保证播放全程文字可见、完整。

参考剪辑表将视觉段落与配乐相连。为 EveryGen AI 项目外部加声音时，根据认可视觉剪辑建立时序，不随意拉伸参考声轨。后续剪辑后再次检查 EveryGen AI 画面，避免将早先声音对齐误认为当前结果。

可行时一次修改一个可见 EveryGen AI 缺陷，保留旧版，修改后比较完整节选。修好接触帧不证明所有过渡仍正确。留意 EveryGen AI 序列其他位置新出现的字幕重叠或条目顺序改变。

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 是工作进程数；封装脚本为 zsh，不是可移植 sh。它添加两秒复制尾帧，让音乐余音结束。SRT 包含标题卡，不是口语字幕。

检查错误、裁切与声音起音。对于观察到的缺陷：

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. 检查完整目录与结尾

EveryGen AI 交接时，重新打开导出文件，审阅所有纳入的动作与标题。确认预期顺序、人物处理一致、阅读空间可用，以及有目的结尾。保留生成认可导出的 EveryGen AI 项目版本，以及未解决问题和任何外部添加声音。

网格结尾只有在观众仍能认出单元代表什么时，才概括目录。在 EveryGen AI 研究中检查这一构想，不假定同样细节适合所有布局。总结过于拥挤时，简化 EveryGen AI 结尾，不让不可读微型标签承载关键信息。

区分技术输出检查与编辑认可。文件可成功解码，但运动员动作、字幕拼写或视觉层级仍错误。将认可简报与完整播放比较，记录真正检查了什么，不将创作者报告检查当作自己的证据。

一起交付选定节选、精确文字记录、认可版本、最终导出与来源。这样下一编辑者可确定预期动作、继续修正，不靠海报帧猜测。参考仍是研究来源，新制作应按实际内容与已完成工作描述。

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

已记录的完整渲染在 60 fps 下有 9,816 帧。检查每个类别、标题、过渡与音乐结尾；渲染器控制台不能可靠认证编码器成功。

作者影片另一帧；保留粉丝作品标识。

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