wjs-voicedrop-creating-motion-book：一本书 → 分章解说动画（口播＝书架听书）

底座是 huashu-art-motion（Canvas 逐帧画的引擎、风格配方、qa/deliver 门禁）。本 skill 加三样：整本书的分章流水线、画风套件（kits/，选过的画风做成库，下一本直接复用）、公用组件（scripts/*.mjs 与 player/，每本书不再重写）。开工前读一遍 huashu-art-motion 的 SKILL.md「导演的要求」和「六种做坏方式」。

口播就是书架听书那一份整章朗读，不写新稿、不调 TTS。 听书缓存（R2 audiobook/<slug>/<stem>.mp3）有就直接用；没有就经听书接口合成一次，它自己写回缓存，以后用户听书和再做动画都不再花钱。我们这边从不往听书缓存里写。片长＝全书朗读长度（一章 4–8 分钟）。

默认：竖屏 1080×1920@30（视频号 9:16）、交付 HTML 版；用户要 MP4 才渲（只在 Mac）。

流水线

S=~/.claude/skills/wjs-voicedrop-creating-motion-book/scripts，项目放 ~/code/art-films/<slug>/。本 skill 的脚本全是 .mjs（Node ≥20）。取书、建工程、取口播、总装、冒烟、打包、发布不要 ffmpeg / Python / Chromium，Tokyo VPS 可跑；qa_batches、framing_sheet、render_chunks 是去调 huashu-art-motion 上游的 render.py / qa.py（要 uv + Chromium，MP4 拼接还要 ffmpeg），只在能出图的机器上跑。

步	做什么	命令 / 产物	在哪跑
1 取书	VoiceDrop MCP list_books → read_book：slug、章名（写成一行一个的文件）、听书章节 stem（缺省 01…NN）	章名.txt	任意
2 选画风	references/选画风.md：内容画像 → 先语法后画风 → 3 候选同句主镜头、独立评委 7 维打分；新画风先做成 kits/<名>/。探索期：候选用 node $S/pick_styles.mjs 抽，必须真出三张主镜头＋独立评委，打分偏向新画风（见选画风.md 第 0 节）	三方向/评审.md、选型结果.jpg（发给用户，不等回复）	出主镜头要 Chromium（做书机有；只有 1GB 的 Tokyo VPS 本机没有，别在那上面做书）
3 建工程	复制引擎、装套件和字体、写 book.json 与章节制作规范	node $S/new_book.mjs <项目> --slug … --title … --kit … --chapters 章名.txt	任意
4 取口播	听书 mp3（缓存优先）→ ASR 出时间；稿＝听书朗读原文（<stem>.txt，对不上才退回 ASR 文本）→ 句时间	node $S/narrate.mjs <项目>	任意
5 分章制作	章节 agent 并行，每个 1–2 章，brief＝<项目>/制作规范.md＋章号；贯穿物先写进 scenes/book/props.js	scenes/book/chNN.js、音频/chNN.shots.json、镜头表/chNN.md	自查静帧要 Chromium；VPS 上用 node $S/smoke.mjs <项目> --film chNN 查报错和框景
6 总装	音轨（帧级拼接＋静音帧）、段落表、字幕	node $S/assemble.mjs <项目>（缺章先看：--allow-missing）	任意
6½ 冒烟检查（必做）	不出像素地跑完整本：启动错误、运行时报错、缺字形、框景（半截字/进字幕带/叠字，判据同 qa）；有错不交付	node $S/smoke.mjs <项目> → qa/smoke/（一本 20 分钟约 15s，VPS 约 2 分钟、124MB）	任意
7 审片	独立审片 agent 看 qa 拼图＋口播文本，打分列问题 → 回给对应章节 agent 改	审片/*.md	Mac
8 qa	冒烟查不到的：画面好不好看、近空白、图形出画、确定性。分批跑、合并；框景线索出两帧拼图，两帧都切边的才改	node $S/qa_batches.mjs <项目> <项目>/qa/vN；node $S/framing_sheet.mjs <项目> <项目>/qa/vN	Mac
9 HTML 交付	打包公用播放器	node $S/build_html.mjs <项目> → Mac 发 Artifact（files 用 html/artifact_files.json）；VPS 把 html/ 整个目录传到静态站。build_html 末尾自动跑 optimize_html.mjs（合包、字体按书裁成 woff2、预加载；冷启动 10s+ → 3s 级）。改了 player/template.html 要让已发布的书跟上：node $S/republish_player.mjs <slug>（只换入口页＋bundle＋字体，不重做画面）	任意
10 MP4（要才做）	按章分段渲、可续跑、并发按空闲内存自动算（-j 可手动）；出片后自动 add_cover.mjs 加 1 秒书封片头＋MP4 封面元数据（--no-cover 跳过，已有封面不重复加）；要分章下载：node $S/split_chapters.mjs <项目> → 成片/分章/NN_章名.mp4（复用分段画面＋切口播，不重渲；分章不加书封片头，--cover 才加）；deliver 门禁	node $S/render_chunks.mjs <项目> <项目>/成片/成片_vN.mp4；uv run ~/.claude/skills/huashu-art-motion/scripts/deliver.py <mp4> --project <项目>/代码工程 --qa <qa 目录> --root <项目> --vertical yes --out <项目>/output/	Mac

顺序是硬的：步 4 先拿到听书 mp3，步 5 的画面全部按这份 mp3 的 ASR 句时间切镜。 音频只有这一个来源；全流程唯一可能花 TTS 钱的地方是步 4 里听书缓存没命中的章（一章只一次，之后永久缓存）。

只改了几镜：改 chNN.js → 重跑步 9（HTML 不到 1 秒）；MP4 删掉 成片_vN_chunks/chNN.mp4 重跑步 10，其余章复用。

云端一次性机器（Tokyo VPS 上一条命令，做完销毁）

bash cloud/run_book.sh <slug> [--only ch01,ch02,ch03]（Tokyo VPS root）：Vultr 开一台 vhp-8c-16gb-amd（$0.132/时，东京）→ cloud/cloud-init.sh 装 Node 22 / uv / Chromium / Claude Code / 引擎 / 本 skill → 无人值守 claude -p 按本 skill 从取书做到 HTML → 拉回 /root/motion-book/books/<slug>/ → scripts/publish_video.mjs 发到书架 voicedrop.cn/books/<slug>/video/ → 销毁。退出必销毁（--keep 除外）；cloud/reaper.sh 每 30 分钟删掉开了超过 6 小时的 motion-book 机器。--dry 只验环境不派 Claude。

• 凭据只读不复制：Vultr key 与火山 ASR 在 /root/motion-book/secrets.env；Claude 用写书引擎 /opt/claude-agent/.env 的 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN（setup-token 长期令牌，不轮换，多机共用不互踢；但和写书引擎的 Claude 腿共用订阅额度）；书架发布用 /opt/claude-agent/.config/voicedrop/credentials。
• 无人值守（claude -p）时子 agent 只能前台并行：同一条消息发多个 Agent 调用、等这批全部返回再派下一批；绝不用后台 agent、绝不「等通知」就结束回合——-p 一结束回合进程就退出，后台 agent 全被杀（2026-10-25 第一单 20 个 agent 做到一半全没了）。run_book.sh 的提示词已写死这条；Claude 退出却没做出网页版时，用 claude -p --continue 接着同一会话续跑，最多 3 轮；重开的机器会先把上一轮拉回的半成品传上去接着做。
• 云端没有 VoiceDrop MCP：取书用 node $S/fetch_book.mjs <slug> 章名.txt（读书架公开的 _src/book.json，要做的章没写完就退出，不开机）。
• Vultr API key 有 IP 白名单：Tokyo VPS 的 IPv4 要在控制台 Account → API → Access Control 里放行，curl 用 -4。
• 线上入口（像听书）：任何人打开 voicedrop.cn/books/<slug>/video/，没做过就自动下单；lab 服务 GET|POST https://lab.jianshuo.dev/api/video-book?slug=（下单）/ …/status?slug=（只查）用 systemd-run 起 video-<slug> 单元跑 run_book.sh（MB_ROOT=/opt/claude-agent/motion-book）。闸：只做写完的书、同时最多 2 本、24 小时内最多开工 5 本（/opt/claude-agent/.env 的 VIDEO_MAX_CONCURRENT / VIDEO_MAX_PER_DAY，代码缺省 1 / 2；实现在 jianshuo.dev 仓库 claude-agent/src/video-book.ts）。书架已有 video/ 时接口答 done，不会重做——要重做整本先删 R2 books/<slug>/video/。
• 书架标志：publish_video.mjs 发布成功后往线上 _src/book.json 合并 video: {url, publishedAt, duration, chapters}（chapters 少于全书章数＝试看版）；写书的 build.mjs 每次整份发布会把它从线上接回来，修书不会抹掉。

省时间的关键

• 口播零成本复用：听书缓存命中就不花 TTS 的钱；ASR 推 mp3 约 40 倍速，几章并发一两分钟完。
• 套件复用与探索：探索期（选画风.md 第 0 节）偏向没用过的画风，分差 ≤5 选新画风；探索期结束后恢复「已有套件分差 ≤2 就用它」。现有：kurzgesagt（科学/医学/技术机制）、banknote（货币/央行/金融制度，字体是随套件分发的思源宋体 OFL）、flat2026（当代扁平插画：浅暖纸底、颗粒点彩、有表情的成人比例人物；身心/人文，2026-10-27 建，还没做过整本书）。用量流水在 kits/USAGE.tsv。
• 套件不丢：云上新建的 kits/<名>/ 由编排机 cloud/harvest_kits.sh 收回 → 提交进 claude-skills 仓库 → 用部署钥匙推 GitHub（推不出去就留在 VPS 本地提交，下次一起推）；Mac 上的同步钩子先把仓库里多出来的套件拉回本地再镜像，不会删掉它们。
• 默认 HTML：长片渲 MP4 要几小时，HTML 打包不到 1 秒；画面一样，改一镜即时生效。
• 章节并行：步 5 一次派齐；每章用章内局部时间，互不依赖，总装最后做。

交付回报

HTML 链接；听书缓存命中几章、新合成几章；（有 MP4 时）路径、时长、门禁结论和黄灯理由；选了哪个画风、为什么。坑先查 references/踩坑.md。

运行环境

• 全部：Node ≥20（20 会自动加 --experimental-websocket）、huashu-art-motion 引擎（~/.claude/skills/huashu-art-motion/scripts/engine，或 HUASHU_ENGINE 指向它；VPS 上 git clone https://github.com/alchaincyf/huashu-art-motion）、火山 ASR 凭据（环境变量，或 ~/code/.env，或 BOOK_ENV 指向的文件）。
• Mac 另需：uv、ffmpeg、Playwright Chromium（huashu-art-motion 已装），只给 qa / 静帧 / MP4 用。渲染并发由 render_chunks.mjs 按空闲内存（每进程留 1.5GB、再留 4GB 余量）和核数自动算：16GB 机器约 2，64GB 的 pro 约 8。