skills/creative/prompting/sora-prompting.md中的专业提示模板

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【免费下载链接】OpenMontageWorld's first open-source, agentic video production system. 12 pipelines, 52 tools, 500+ agent skills. Turn your AI coding assistant into a full video production studio.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/OpenMontage

[散文场景描述 - 角色、服装、场景、天气、细节。 尽可能详细描述以匹配您的愿景。]

电影摄影： 镜头： [构图和角度] 镜头： [焦距、类型] 灯光： [主光、补光、轮廓光、实际光源色温] 情绪： [整体色调]

动作：

• [节拍1：特定手势或动作]
• [节拍2：另一个明显节拍]
• [节拍3：反应或对话]

对话： [简短自然台词，为剪辑长度保持简短]

## 部署实践与性能优化 ### 环境配置与依赖管理 系统支持多种部署环境，提供三个依赖配置文件： ```bash # 基础环境安装 pip install -r requirements.txt # GPU加速环境 pip install -r requirements-gpu.txt # 开发环境 pip install -r requirements-dev.txt

检查点系统与状态管理

检查点系统确保流水线状态在阶段间持久化，支持三种策略：

# lib/checkpoint.py中的检查点策略 class CheckpointPolicy(str, Enum): GUIDED = "guided" # 引导式检查点 MANUAL_ALL = "manual_all" # 全手动检查点 AUTO_NONCREATIVE = "auto_noncreative" # 非创意阶段自动检查点

预算管理与成本控制

系统内置完善的预算管理机制，支持三种预算模式：

class BudgetMode(str, Enum): OBSERVE = "observe" # 仅观察模式 WARN = "warn" # 警告模式 CAP = "cap" # 限额模式

技术扩展与社区贡献指南

工具开发最佳实践

开发新工具时需遵循BaseTool契约，实现完整的输入输出模式：

from tools.base_tool import BaseTool, ToolResult class MyVideoTool(BaseTool): name = "my_video_tool" version = "1.0.0" tier = ToolTier.GENERATE capability = "video_generation" provider = "custom_provider" runtime = "API" def execute(self, inputs: dict) -> ToolResult: # 工具实现逻辑 return ToolResult( success=True, data={"output": "result"}, artifacts=["output.mp4"] )

流水线扩展模式

创建新流水线需要定义完整的阶段序列和导演技能：

# 自定义流水线示例 name: custom_pipeline version: "1.0" description: Custom pipeline for specific use case stages: - name: planning director: custom/planning-director tools: [analysis_tool, research_tool] - name: production director: custom/production-director tools: [video_tool, audio_tool]

性能优化策略

1. 工具缓存机制- 实现结果缓存减少重复计算
2. 并行处理优化- 支持多工具并行执行
3. 资源监控- 实时监控CPU、GPU、内存使用
4. 网络优化- API调用批处理和连接复用

技术挑战与解决方案

多提供者适配挑战

系统通过抽象层解决不同AI服务提供商的API差异：

# 提供者适配器模式 class ProviderAdapter: def __init__(self, provider_config): self.provider = provider_config def adapt_input(self, standard_input): # 将标准输入转换为提供者特定格式 pass def adapt_output(self, provider_output): # 将提供者输出转换为标准格式 pass

状态一致性保障

通过检查点系统和事务性操作确保多阶段流水线状态一致性：

# 状态管理实现 class PipelineStateManager: def __init__(self, checkpoint_dir): self.checkpoint_dir = checkpoint_dir def save_checkpoint(self, stage, data): # 保存阶段检查点 pass def load_checkpoint(self, stage): # 加载阶段检查点 pass

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