lanshu-create-ai-presenter-video测试指南不花一分钱云API如何跑通从intake到verified的端到端冒烟测试【免费下载链接】lanshu-create-ai-presenter-videoProvider-neutral Codex Skill for producing verified AI presenter videos from a script and an authorized presenter image.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lanshu-create-ai-presenter-videolanshu-create-ai-presenter-video是一个让 AI Agent 完成讲解视频全流程制作的 Agent Skill从文案、配音、数字人生成到渲染验收。很多新手担心跑一遍会不会产生云 API 费用其实这个项目自带两套离线冒烟测试smoke test用本地合成的假视频、假音频就能把一个任务job从intake一路推进到verified全程零云 API 调用。这篇文章带你用最小成本跑通端到端测试看懂证据驱动的阶段状态机是如何把关的。冒烟测试是什么为什么可以不花钱这个项目把视频生产拆成 8 个状态intake→content_locked→audio_locked→visual_plan_locked→presenter_generated→composition_checked→rendered→verified。状态不是人工声明的而是由 scripts/check_state.py 根据磁盘上的产物计算出来的。官方测试的核心思路就是用合成媒体冒充真实产物假人物图用 FFmpeg 的testsrc2测试源生成一张图冒充 presenter 头像假配音用sine音频源生成一段正弦波 WAV冒充最终旁白假成片合成带音轨的 MP4 冒充渲染输出。由于不连接任何远程服务唯一的要求是本地装好依赖FFmpeg含 ffprobe、jq、Python 3.9风格化路线的测试还需要Node.js 和 rsync。上面这张图就是仓库自带的 KV cache 讲解片在九种风格中的同一时刻——虽然测试用不到它但能让你直观看到风格化路线的产出长什么样。一键安装与前置检查仓库目录本身就是 skill。如果还没克隆git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lanshu-create-ai-presenter-video.git依赖检查清单依赖用途FFmpeg ffprobe生成合成媒体、探测音视频流jq读写job.json清单Python 3.9状态机与工具脚本Node.js rsync仅风格化路线测试需要数字人路线冒烟测试从 intake 到 verified 全跑通核心命令只有一行bash tests/smoke.shtests/smoke.sh 会依次验证以下关键节点每一步都有对应的ok -输出第 1 步intake 收料。测试用init_job.py创建任务目录把假人物图、假文案、假声音样本拷进去。它还会验证两个安全细节输入被拷贝后路径全部改为任务相对路径对非空任务目录拒绝重复初始化防止误覆盖。第 2 步preflight 门禁。scripts/preflight.py 在人工审查项图片版权、上传审批未记录时必须失败——测试专门先验证它失败再补上审批字段验证它通过。同时报告文件中不允许出现本机绝对路径保证任务目录可以整体搬迁。第 3 步状态机拒绝吹牛。这是最精彩的部分测试故意把job.json里的状态强行改成verified然后验证check_state.py拒绝接受这个没有证据的声明——实际计算出的状态仍是intake。之后每补齐一份真实产物脚本 → 分镜表 → 旁白音频 → ASR 报告 → 时间线 → 成片状态才逐级推进。第 4 步分段规划。测试验证 scripts/plan_segments.py 只在真实停顿处切分音频且当时间上限找不到可用停顿时会报错而不是硬切。第 5 步交付验证。scripts/finalize_delivery.sh 会完整解码成片并检查响度默认 −16 LUFS ±0.5。测试先塞入一段静音视频验证它必须失败且不发布任何文件再对正常成片验证通过生成母版 分享版 交付报告且拒绝重复覆盖已有输出。全部通过后任务状态落定为verified你也会看到最后的ok - job reaches verified。风格化路线冒烟测试九种风格起步模板全部过检bash tests/explainer_smoke.shtests/explainer_smoke.sh 覆盖了风格化路线的完整离线链路路线约束风格化路线必须指定风格v1-editorial到v9-clay任选、画幅锁定 16:9、不需要人物图——测试逐条验证这些规则故事管道用仓库自带的测试讲稿 explainer/stories/_test-dry/script.md一段故意写得刁钻的文案超长句子、夹着数字和英文跑story.py --check和--dry生成草稿story.json再用docs.py和srt.py验证文档与字幕都能正常读取九套起步模板全量同步对explainer/kits/下每种风格editorial、signal、notebook、paper、comic、cinematic、drafting、chalkboard、clay执行同步、盖章stamp、脚本语法检查确保任何一个新题目套上任何风格都能立即播放草稿不算数测试验证--dry生成的草稿故事不能把音频状态锁死这是防作弊设计把draft标记改为false后状态才推进成片 视觉审查通过后达到presenter_generated。读懂输出怎么判断测试真的成功了两个脚本都是快失败风格看到连续的ok - ...是逐项通过最后一条ok - job reaches verified即数字人路线全绿风格化路线的最后一行是explainer smoke: all checks passed任何一步失败会打印FAIL: 原因并以非零码退出原因通常直指具体字段比如expected visual_plan_locked按提示检查依赖是否装齐即可。常见问题排查现象原因与对策jq: command not found未安装 jq先装好再跑ffprobe相关报错FFmpeg 不完整确保 ffprobe 在 PATH 中风格化测试失败且提到 node需要 Node.js 和 rsync补装后重跑状态停在intake不前进说明某份产物文件缺失或为空看FAIL:后提示的字段名对照 scripts/check_state.py 中的状态定义补齐总结零成本验证完整生产链路一套tests/smoke.sh覆盖数字人路线 8 个状态的全链路全部使用本地合成媒体零 API 费用一套tests/explainer_smoke.sh离线验证风格化路线路线约束、故事管道、九套风格模板、草稿防作弊状态机只认证据不认声明的设计让测试天然成为工作流的验收标准跑通这两条测试你就掌握了这个项目最核心的机制——之后的真实生产任务只是把合成产物换成真配音、真数字人、真成片而已。想继续了解各阶段细节可参考 references/generation.md、references/qa-recovery.md 和入口文件 SKILL.md。【免费下载链接】lanshu-create-ai-presenter-videoProvider-neutral Codex Skill for producing verified AI presenter videos from a script and an authorized presenter image.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lanshu-create-ai-presenter-video创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考