Synthèse automatique
Ce skill guide la génération de vidéos marketing via l'API Kling : structuration des prompts en 8 éléments, langage de mouvement, choix de modèle et appels API text2video / image2video.
Points forts
- Structure de prompt en 8 éléments (cadre d'ouverture, mouvement, caméra, lumière, mood, cadre de fin) directement réutilisable
- Tableau déterministe de sélection du modèle Kling selon qualité, vitesse et usage (test, pub, film de marque)
- Spécifications plateforme précises (ratio, durée, fenêtre d'accroche) pour TikTok, LinkedIn, Instagram, YouTube et X
- Commandes curl complètes pour text2video et image2video, avec negative prompt imposé
Limites
- Suppose que la clé KLING_API_KEY et l'accès à l'API Kling sont déjà configurés
- Ne couvre pas la gestion du polling asynchrone, des erreurs HTTP ni des webhooks au-delà du principe général
- Pas de conseils sur le montage, les sous-titres ou les overlays texte, renvoyés en post-production
À utiliser lorsqu'il faut rédiger un prompt Kling et lancer une génération vidéo publicitaire pour un format de plateforme donné.
À éviter si vous n'utilisez pas l'API Kling ou s'il s'agit de montage vidéo et d'habillage post-production.
Analyse de sécurité
PrudenceThe skill instructs standard, transparent REST API usage: POST generation requests and poll for results against a documented Kling endpoint, authenticating with an env-var API key. No rm -rf, curl|sh, base64 payloads, or safety-disabling behavior. The only real risk is routine exposure of an API secret to an external host via Bash/curl, which warrants 'caution' rather than 'safe' or 'risky'.
- •Uses Bash with curl to make network calls to an external API (https://api.klingai.com) — legitimate but requires trusting that endpoint.
- •Sends $KLING_API_KEY as a Bearer token in request headers, transmitting a secret to a remote service. This is the normal/expected auth pattern, but the key must be scoped and the domain verified as the real Kling endpoint.
- •Accepts image input as 'IMAGE_URL_OR_BASE64' — arbitrary URLs/base64 blobs could be forwarded to the third-party API; no validation guidance provided.
- •Placeholders (FULL_PROMPT, TASK_ID, IMAGE_URL_OR_BASE64) are intended to be substituted before execution — no obfuscation, no destructive commands, no exfiltration to non-API hosts.
Exemples
Write a Kling prompt for a 5-second 9:16 TikTok ad for a matte black espresso machine, with a slow dolly in and golden hour lighting, then give me the curl command using kling-v1-5 in pro mode.Use the video-ai-direction skill to turn this product image URL into a 5-second image2video clip with subtle product rotation for a LinkedIn ad.Draft an 8-element Kling prompt for a hero brand film at 16:9 using kling-v2, aerial pull back over a coastal landscape, and include the negative prompt.name: video-ai-direction description: AI video generation direction for Kling API — prompt engineering, motion design, platform specs, text-to-video and image-to-video workflows for marketing content allowed-tools: Read, Bash
Video AI Direction Skill
AI video generation using the Kling API (kling-v1-5 / kling-v2). This skill covers prompt construction, API workflow, platform specifications, and creative direction for marketing video content.
Kling API Architecture
Kling generates video asynchronously: you POST a generation request, receive a task ID, then poll until the video is ready.
Base URL: https://api.klingai.com/v1
Auth: Authorization: Bearer $KLING_API_KEY
Generation Modes
| Mode | Input | Best for |
|------|-------|----------|
| text2video | Text prompt | Campaign concepts, abstract, motion-first |
| image2video | Static image + motion prompt | Product animation, photo-to-video |
Model Selection (Deterministic)
| Model | Quality | Speed | Use |
|-------|---------|-------|-----|
| kling-v1 | Good | Fastest | Testing, iterations |
| kling-v1-5 | Better | Medium | Production ads (default) |
| kling-v2 | Best | Slowest | Hero brand films |
Default for marketing: kling-v1-5 in pro mode.
Prompt Engineering
The 8-Element Prompt Structure
[OPENING_FRAME]: what the viewer sees in the first frame
[MOTION]: what moves, how it moves, camera behavior
[SUBJECT]: who/what is the protagonist
[STYLE]: cinematic / commercial / documentary / animated
[CAMERA]: static / dolly-in / pan / tilt / aerial / handheld
[LIGHTING]: natural / golden hour / studio / dramatic
[MOOD]: emotional register
[END_FRAME]: what the last frame holds
Negative prompt always includes:
blurry, distorted faces, watermark, text overlay, low quality, amateur, shaky, overexposed, artifacts
Motion Language Reference
Camera movements:
slow dolly in— intimate, focus drawgentle pan right— reveal, storytellingaerial overhead pull back— scale, contextstatic locked— stability, confidencehandheld slight movement— documentary authenticitysmooth tracking shot— following action
Subject motion:
subtle product rotation— product showcaseliquid pour in slow motion— food/beverage premiumhands interacting with [product]— demonstrationbackground bokeh shift— focus transitionsparticle/dust float— atmosphere
Platform Specifications (Deterministic)
tiktok_reels:
ratio: "9:16"
duration: "5" # 5s for ad, 10s for organic
hook_window: "2s"
key: mobile-first, native text overlays in post
linkedin:
ratio: "16:9"
duration: "5"
hook_window: "3s"
key: auto-plays muted, captions mandatory
instagram_feed:
ratio: "1:1"
duration: "5"
hook_window: "2s"
key: square for feed, 9:16 for reels
youtube_preroll:
ratio: "16:9"
duration: "5" # skip at 5s, make it unskippable
hook_window: "5s"
key: must deliver value before skip
twitter_x:
ratio: "16:9"
duration: "5"
hook_window: "2s"
key: auto-plays muted
API Call Patterns
Text-to-Video
curl -s -X POST https://api.klingai.com/v1/videos/text2video \
-H "Authorization: Bearer $KLING_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model_name": "kling-v1-5",
"prompt": "FULL_PROMPT",
"negative_prompt": "blurry, distorted faces, watermark, text overlay, low quality",
"cfg_scale": 0.5,
"mode": "pro",
"aspect_ratio": "16:9",
"duration": "5"
}'
Image-to-Video (animate a static image)
curl -s -X POST https://api.klingai.com/v1/videos/image2video \
-H "Authorization: Bearer $KLING_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model_name": "kling-v1-5",
"image": "IMAGE_URL_OR_BASE64",
"prompt": "MOTION_DESCRIPTION",
"negative_prompt": "blurry, distorted faces, watermark, low quality",
"cfg_scale": 0.5,
"mode": "pro",
"duration": "5"
}'
Poll for Completion
# Poll every 15 seconds, up to 5 minutes
TASK_ID="<returned from generation call>"
curl -s https://api.klingai.com/v1/videos/text2video/$TASK_ID \
-H "Authorization: Bearer $KLING_API_KEY"
# Check .data.task_status == "succeed" and extract .data.task_result.videos[0].url
Deliverable Structure
Every video brief produces 3 variants:
Variant 1 — Hero concept: Full prompt, primary creative vision Variant 2 — Hook variant: Different opening 2 seconds (stronger pattern interrupt) Variant 3 — CTA variant: Different ending (clearer or softer call-to-action frame)
Plus: script/caption copy for each variant (added in post via the video editor).
The 5-Second Rule
Every 5-second video must:
- Second 1–2: Interrupt — something unexpected, beautiful, or emotionally resonant
- Second 3–4: Communicate — one clear idea about the product or brand
- Second 5: Direct — a visual that implies the next step (product logo, CTA frame)
No exceptions for ad placements. For organic content the same structure applies, with more room for story in seconds 3–4.
Common Rationalizations
| Rationalization | Reality | |---|---| | "I'll use std mode for speed" | std mode produces visibly lower quality. Always use pro for client assets. | | "The negative prompt isn't necessary" | Unguided generation consistently produces watermarks and text artifacts. Include it always. | | "One variant is enough" | The first generation is rarely the strongest. Three variants surfaces the best option and gives the client choice. | | "Platform ratio doesn't matter much" | Wrong ratio: 20–40% reach reduction on most platforms. Ratio is a technical requirement, not a preference. | | "I'll caption later" | Caption brief belongs in the deliverable now. Captions double engagement on muted auto-play. |
Du fichier au premier essai
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Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/video-ai-direction-mryiqh4j/download' --output '.skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j/SKILL.md.part' '.skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Read, Bash
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/video-ai-direction' && cp -R '.skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j' '.claude/skills/video-ai-direction'Codex
test -f '.skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j/SKILL.md' && mkdir -p '.agents/skills' && test ! -e '.agents/skills/video-ai-direction' && cp -R '.skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j' '.agents/skills/video-ai-direction'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j'openskills read 'video-ai-direction-mryiqh4j'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/video-ai-direction-mryiqh4j/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Fragments d'écriture
Contenu
Extrayez des fragments d'écriture bruts via un entretien intensif, sans imposer de structure. Capturez idées, citations et mots porteurs pour une utilisation ultérieure.
Rédaction UI et audit
Contenu
Rédigez ou auditez les textes d'interface (boutons, erreurs, états vides, infobulles) dans le monorepo, en suivant la source de vérité du design system.
Extraction MIDI/score
Contenu
Extrait le MIDI ou la partition d'une production musicale existante via l'outil MCP CogMusic et confirme la disponibilité du fichier.