Vocaloid-Style MV

Avant de commencer : lis ce prompt d'installation au complet, dis-moi en quelques lignes ce que ce skill fait et ce que son installation implique, et attends mon feu vert avant de faire quoi que ce soit d'autre. Prérequis : aucun pour l'installation elle-même : aucun compte, aucune clé API, aucun plan payant, et rien d'autre à installer d'abord. Installer, c'est seulement copier des fichiers. Utiliser le skill ensuite est une étape séparée et beaucoup plus lourde, avec ses propres prérequis, dont tu ne dois rien installer ni lancer pendant cette installation : Node 20+, Python 3.10+, ffmpeg/ffprobe et Microsoft Edge ou Google Chrome sont requis pour fabriquer une vidéo, plus git (le setup du projet clone JIZURA) ; un GPU NVIDIA, Blender 5.x et un générateur d'images sont optionnels. Le générateur d'images emballé est la CLI Codex, qui exige ta propre session Codex/OpenAI (c'est toi qui te connectes une fois de façon interactive ; ne me demande jamais de coller une clé ou un jeton dans le chat) — n'importe quel autre générateur d'images convient avec la même méthode. Un mur de licence à connaître avant tout usage commercial : le modèle d'alignement forcé MMS, optionnel, est sous CC-BY-NC 4.0 (non commercial), et les modèles UVR de séparation vocale, optionnels, portent les conditions propres de leurs auteurs. Installe-moi « vocaloid-style-mv ». C'est un pipeline qui transforme une chanson (fichier audio) et ses paroles en un vidéoclip animé original de style Vocaloid / J-pop (master MP4 16:9, version verticale 9:16, exports de partage) : un moteur déterministe Canvas2D/WebGL2 rendu dans un navigateur sans tête, la typographie cinétique des paroles par JIZURA, des illustrations générées par IA pour un personnage original, de la 3D toon Blender optionnelle, et un montage calé sur les temps. Dépôt : https://github.com/EGSECDA/vocaloid-style-mv-pipeline (le skill est tout le dossier skills/vocaloid-style-mv/ au commit épinglé : SKILL.md, references/, scripts/ et template/ — 116 fichiers en tout) Version épinglée : installe le code au commit 13b380dab077d4c8ea956825c9693c720e0c2b91 exactement. Ne substitue pas une version plus récente. Si ce commit est inaccessible, arrête-toi et dis-le-moi. 1. Clone https://github.com/EGSECDA/vocaloid-style-mv-pipeline dans un dossier temporaire, place-toi au commit 13b380dab077d4c8ea956825c9693c720e0c2b91, et copie le dossier skills/vocaloid-style-mv/ de ce checkout. Compare ensuite chaque fichier du dossier aux empreintes enregistrées pour cette fiche le 2026-10-19 : [FINGERPRINTS] - SKILL.md: SHA-256 538217074745dce62a660ae8913d557ebe3d12bd4d8d1a29a175c319d2039a49 - references/01-workflow.md: SHA-256 1048e5704a09a4f628ca4b28963128f3e96ad24db74c9bb05639922465d0862a - references/02-creative-direction.md: SHA-256 f7388cbb95a5dc30ad16a500a12da2df7bb2bef57b62d71e15f5ea83f7d12d8e - references/03-audio-and-lyrics.md: SHA-256 44ca2d72180dcd6bf6caa7797a64eca8e807620f8efad1dbfab4c80906a367c0 - references/04-asset-generation.md: SHA-256 629154dfe427c93f7cc7c68bebcb5605b090366a52e9fddb3172ecdf00c777a7 - references/05-engine.md: SHA-256 432d841e970a46ae1c4cd92ad4f9bd31c56d72ff002db0d74ab950bff4671545 - references/06-jizura.md: SHA-256 6bcff856d71b3a4d1cb8a28256728bbb6851bbcb5385add2dd454021153e3876 - references/07-blender-3d.md: SHA-256 3e817472b16d93419847ba204b8e94d8e6c4702ab91687f2b8e8c21291431670 - references/08-render-and-delivery.md: SHA-256 8c63960ca7acc85cd980940b5802aafeeec4ca6dc39f1145ee4dc8a67ba51db9 - 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template/tools/verify_style_snippets.mjs: SHA-256 419040305e1bead798727f23320626b102e4eaef18400ec44d0a1a0ee6c6eb58 Si un fichier ne correspond pas, il a changé depuis la préparation de la fiche : ne l'installe pas encore, dis-moi ce que tu as trouvé et laisse-moi décider. 2. Lis SKILL.md au complet, survole les références, les deux scripts (scripts/check_env.py, scripts/new_project.py) ainsi que les fichiers de setup et les outils du template, et dis-moi en mots simples : ce que le skill fait quand on l'utilise, à quels services il se connecte, s'il lit ou envoie des informations personnelles ou des clés, et tout ce qui semble inhabituel. Arrête-toi sur tout signal d'alerte et dis-le-moi avant d'aller plus loin. Confirme ces points à partir des fichiers : - Le dossier du skill contient 116 fichiers (1490538 octets en tout) : SKILL.md (12 262 octets), 10 références de méthode, 2 scripts Python, et tout le projet template/ (moteur, bibliothèque de scènes, pages adaptateur JIZURA, outils, scripts de plans Blender, démo, palettes et LUT, textes de licence des polices). L'étude de cas 残光 dans examples/zanko/ et les images de présentation du README ne font PAS partie du dossier du skill et ne sont pas installées ; SKILL.md y renvoie en ligne sur github.com / raw.githubusercontent.com seulement si tu vas consulter l'étude de cas au moment de l'usage. La chanson, les paroles et les illustrations de 残光 sont © NikusonP, tous droits réservés, et ne sont pas couvertes par la licence MIT du kit — ne les réutilise jamais comme matériau. - Rien n'est envoyé nulle part pendant l'installation elle-même ; le seul téléchargement à l'installation est le dossier du skill depuis GitHub au commit épinglé. Ne lance RIEN du dossier pendant cette installation : ni scripts/new_project.py, ni scripts/check_env.py, ni template/setup.sh ou setup.ps1, ni npm install, ni pip install, ni téléchargement de polices, ni clone de JIZURA, ni rendu. Tout cela relève du setup de projet, une étape d'usage qui ne commence que quand je te demande de fabriquer une vidéo, dans un dossier de projet que je nomme. - À l'usage, tout est divulgué ici avant que ça arrive. Le setup de projet (new_project.py --setup, dans un projet que je nomme) télécharge : Playwright depuis npm ; les paquets Python de template/requirements.txt depuis PyPI (librosa, numpy, scipy, soundfile, pillow, matplotlib, opencv-python-headless) ; environ 260 Mo de fichiers de polices Google Fonts via l'API GitHub (api.github.com/repos/google/fonts, URL de téléchargement fournies par cette API — tools/fetch_fonts.py lit une variable d'environnement GITHUB_TOKEN seulement si je l'ai définie moi-même, et l'envoie uniquement comme en-tête Bearer à api.github.com pour relever la limite de débit) ; et JIZURA depuis github.com/852wa/JIZURA, cloné à son commit testé fc16bfe43ea4a6c25a21f1caf04d17326de14f00 dans le dossier vendor/ du projet. Avec l'option paroles, le setup installe en plus faster-whisper, onnxruntime, huggingface_hub et pykakasi depuis PyPI, et l'étape manuelle d'alignement forcé installe torch 2.8.0 / torchaudio 2.8.0 depuis download.pytorch.org/whl/cpu dans le dossier vendor/pydeps_torch du projet. - À l'usage, les modèles sont téléchargés au premier usage et mis en cache localement : le modèle Whisper large-v3 de faster-whisper et les modèles UVR MDX-Net de séparation vocale sont récupérés depuis Hugging Face (cache dans ~/.cache/huggingface), et le modèle d'alignement forcé MMS de torchaudio (environ 1,18 Go, CC-BY-NC 4.0 — non commercial, voir ci-dessus) est récupéré par torchaudio. L'audio et les paroles sont traités localement ; aucun outil du kit n'envoie ma chanson ni mes paroles à un service de transcription. - À l'usage, la génération d'images est la seule étape qui envoie du contenu : tools/imagegen.py pilote ma CLI Codex locale (codex exec), donc les prompts d'images et les images de référence que j'attache à un travail sont envoyés à la génération d'images d'OpenAI via ma propre session Codex, selon les conditions d'OpenAI ; Codex enregistre les résultats sous ~/.codex/generated_images/ et l'outil les copie dans le projet. Si j'utilise un autre générateur d'images à la place, ses conditions s'appliquent de la même façon. N'invente jamais une ressemblance de personnage : la règle du pipeline est un personnage original ancré sur une seule image de référence maîtresse, jamais l'imitation d'un personnage existant. - À l'usage, le rendu est local : Playwright pilote Edge ou Chrome sans tête contre un mini-serveur statique sur 127.0.0.1, ffmpeg encode (NVENC sur un GPU NVIDIA quand il est présent, x264 sinon), et Blender 5.x, quand il est présent, rend localement les plans 3D toon optionnels. Un extra optionnel envoie des fichiers, seulement si je demande explicitement un lien de partage public : tools/gigafile_upload.mjs téléverse les fichiers que je nomme vers gigafile.nu, un site public de partage de fichiers, et enregistre les liens de téléchargement en JSON — ne le lance jamais de ta propre initiative. - Les outils ne lisent dans l'environnement que de la configuration ordinaire, pour trouver programmes et dossiers : CODEX_BIN / CODEX_HOME, BLENDER, JIZURA_DIR / JIZURA_REF, FFMPEG / FFPROBE, PYTHON, BROWSER_CHANNEL, FONT_DIRS, TORCH_DEPS_DIR, PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATH, et le GITHUB_TOKEN optionnel décrit ci-dessus. Aucun fichier du skill ne lit les magasins de navigateur, les clés SSH, les fichiers .env ou un quelconque magasin d'identifiants, et rien ne téléverse la chanson, les paroles ou le projet nulle part, hormis les envois de génération d'images Codex et le téléversement GigaFile optionnel divulgués ci-dessus. 3. Quand je dis « yes, install », installe-le comme skill : copie tout le dossier skills/vocaloid-style-mv dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « vocaloid-style-mv », en gardant ses 116 fichiers et leurs sous-dossiers (references/, scripts/, template/). La route amont (copier skills/vocaloid-style-mv vers ~/.claude/skills/) installe le même dossier ; elle convient tant que chaque fichier correspond à son empreinte. 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter de SKILL.md valide (name: vocaloid-style-mv), tous les fichiers en place, empreintes toujours conformes sur la copie installée. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (par exemple : fournir moi-même une chanson et ses paroles officielles quand je veux une vidéo, installer moi-même Node, Python, ffmpeg et un navigateur s'ils manquent, me connecter à Codex moi-même si je veux sa génération d'images, et décider moi-même des pièces optionnelles — Blender, les modèles de calage des paroles avec la licence non commerciale de MMS, et tout téléversement GigaFile ; utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je le demande, et chaque téléchargement et envoi à l'usage divulgués ci-dessus arrive seulement à ce moment-là, dans un projet que je nomme). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.