一個 Skill，一套流程：把年報變成真正有人願意看的視頻，重新定義專業內容表達｜視頻即代碼3

作者：AIGC好語知時節

日期：2026年4月7日上午12:01

來源：WeChat 原文

✦整理版優先睇

速讀 5 個重點高亮

一個 Skill 一套流程，用 Remotion 將年報 PDF 變成高審美數據可視化視頻，核心係補知識差同執行差。

整理版摘要

呢篇文章係作者 SiyuanJia 分享佢開發 annual-report-video 技能嘅經驗。佢發現而家資訊雖然多，但客戶根本冇時間認真睇完一份完整嘅年報 PDF，專業嘅材料唔等於客戶理解同信任。於是佢用 Remotion 加 AI 能力，做咗一個分階段交付嘅技能，將年報摘要轉成有鏡頭語言、高級感嘅動態視頻。

呢個技能拆成 extraction → storyboard → code 三段，關鍵節點會停落嚟同用戶對齊意圖，確保資訊提煉同視覺設計都符合預期。流程雖然唔係一鍵完成，但換嚟穩定同創意豐富嘅輸出。作者仲特別強調 Skill 嘅設計要補兩種嘢：知識差（團隊獨有經驗、邊界、審美）同執行差（腳本、校驗、自動化流程），而 annual-report-video 正正係透過 reference 文件補知識差，透過 scripts 同官方技能補執行差。

最後作者延伸諗到對客銷售場景，認為 Remotion 嘅「視頻即代碼」可以將銷售材料變成專屬動態影片，例如輸入客戶 ID 就自動渲染出帶客戶 Logo 同數據嘅高級視頻。將銷冠嘅潛意識策略 Skill 化，再用 Remotion 做執行層，就係一個可規模化嘅商業閉環。

Skill 嘅價值在於補知識差（高語境信息）同執行差（自動化校驗），而唔係重複低語境提示詞。
annual-report-video 分 extraction→storyboard→code 三段，關鍵節點交互確認，確保穩定同創意。
同官方 remotion-best-practices 嘅分別：官方負責「別寫壞」，呢個技能負責「別做平」，拉高創意密度同鏡頭語言。
對客銷售場景中，Remotion 可以將枯燥 PDF 轉成視聽敍事，降低客戶解碼成本，建立專業勢能。
未來可以將銷冠嘅動態分鏡策略 Skill 化，疊加 Remotion 規模化生成「千人千面」高定視頻，係終極銷售利器。

值得記低

連結 github.com

annual-report-video 技能開源倉庫

GitHub repo，包含完整技能代碼、reference 文件同使用說明。

結構示例

內容片段

內容片段 apache

Step 0：用戶提供📄 年報PDF/Logo→📝 啓動前確認→
Step 1：🔍 PDF 解析→
Step 2：🧩 信息提煉→🚦 Gate 1 確認→
Step 3：🎞️ 分鏡設計→🚦 Gate 2 確認→⚙️Gate 3 確認（逐幕/一次性）→ 
Step 4：💻 代碼實現 + QA自查→
Step 5：👀 預覽 / 🎬 導出

整理重點

信息氾濫，但理解稀缺

作者發現，好多行業默認「只要材料夠專業，客戶就會認真睇」，但現實係客戶注意力被高度爭奪，資訊完整唔等於理解發生，專業感亦唔自動等於信任。

佢研究 Remotion 一段時間後，諗到將結構化但難讀嘅年報 PDF重新編譯成更容易被理解、感受嘅動態視頻，於是開發 annual-report-video 技能。

整理重點

分階段流程：extraction → storyboard → code

技能唔係黑盒一鍵生成，而係拆成三段，每個關鍵節點都會停落嚟同用戶交互確認，對齊意圖。

1 Step 0：用戶提供年報 PDF 同 Logo，最好係 A 股年報摘要（結構統一、唔超過 10 頁）。
2 Step 1：用 Anthropic 官方 PDF 技能解析 PDF。
3 Step 2：信息提煉後主動問用戶滿唔滿意，可以修改。
4 Step 3：分鏡設計，提供大廠風格參考同踩坑經驗，建議用Gemini 3.1 Pro呢類前端審美強嘅模型。設計完再確認。
5 Step 4：代碼實現，建議逐幕實現（即睇即修），用官方 remotion-best-practices 技能保證工程正確性。
6 Step 5：預覽同導出，可以命令行下載或前端點擊渲染。

呢個流程雖然冇咁「絲滑」，但好處係穩定、創意豐富、有自檢機制。作者仲提咗小貼士：Logo 最好係去除背景嘅，方便適配。

整理重點

Skill 點樣補知識差同執行差

作者引用 Anthropic 工程師 Thariq 嘅觀點：一個 skill 有冇價值，關鍵睇佢補乜。補知識差係模型唔知嘅高語境信息（踩坑、邊界、審美約束）；補執行差係模型做唔穩嘅位（腳本、校驗、自動化流程）。

annual-report-video 用reference 文件補知識差：storyboard.md（主創意合同）、classic-motion-lexicon.md（大廠風格母題）、visual-grammar.md（踩坑集）。用scripts 同官方技能補執行差：工程初始化腳本、校驗腳本、視覺 QA 清單。

整理重點

從年報視頻到對客銷售利器

作者將呢個技能嘅思考延伸至銷售場景：對客銷售嘅核心唔係「有冇發材料出去」，而係客戶有冇低阻力咁理解你。Remotion 可以將產品介紹、方案建議等結構化材料變成高審美短視頻，係降維打擊。

進一步諗，視頻即代碼（Video as Code）令到「千人千面」規模化成為可能：銷售只需輸入客戶 ID，CRM Agent 提取信息，再透過預設嘅 Skill（分鏡庫、視覺字典）瞬間渲染一條專屬高級影片。過去定製化同規模化係互斥，呢個組合打破咗呢個矛盾。

作者仲提出終極形態：將銷冠嘅潛意識策略 Skill 化，再用 Remotion 做執行層。銷冠面對客戶時嘅動態分鏡能力（願景倒推、痛點破冰、數據具象化）可以沉澱成 Workflow，然後自動生成 storyboard，再由 Remotion 渲染。咁樣就做到「用代碼沉澱銷冠嘅大腦，用視頻接管客戶嘅感官」。

而家真正稀缺嘅，已經唔係資訊，而係理解。

過去好多行業默認咗一件事：只要將資訊整理得夠完整、材料做得夠專業，客戶就會認真睇、充分理解，最終做出判斷。但現實係打臉，敢唔敢問嚇幾個客戶睇完咗？喺一個注意力俾人高度搶奪嘅時代，資訊嘅完整性，早已經唔自動等於理解嘅發生；材料嘅專業感，都唔自動等於信任嘅建立。

因為最近一路喺度研究Remotion，由入門教學到做數據可視化影片，呢段時間集中將Remotion應用落具體場景度，當AI、代碼同埋敍事能力結合之後，我哋可以將嗰啲結構化、專業但係難讀嘅材料，重新編譯成更容易令人理解、令人感受、亦更容易建立信任嘅表達介質。

呢個就係annual-report-video技能誕生嘅初衷

介紹嚇：annual-report-video技能係一個分階段交付嘅skill，用嚟將年報摘要PDF轉成高審美嘅Remotion數據可視化影片工程：

先睇幾個案例：

（寒武紀年報摘要轉影片）

（中信證券年報摘要轉影片）

🚀技能已經開源🔗：

https://github.com/SiyuanJia/annual-report-video

技能使用同實踐建議

成個skill冇做到「掟一個 PDF，直接吐出最終影片」嘅黑盒。因為好似呢啲又牽涉資訊理解、又牽涉視覺敍事嘅任務，真正重要嘅唔係一步到位，而係過程入面嘅分階段確認。

所以我將佢拆成 extraction → storyboard → code 三段。首先將 PDF 入面真正重要嘅資訊提煉出嚟，再將呢啲資訊翻譯成分鏡設計語言，最後先進入Remotion代碼實現。關鍵節點佢會停低同你交互確認，對齊意圖，咁做嘅代價係流程冇咁「絲滑」，但好處係流程穩定、創意豐富、有交付自檢、有鏡頭語言嘅Remotion衍生技能。一個極簡嘅操作流程圖：

Step 0：用戶提供📄 年報PDF/Logo→📝 啓動前確認→
Step 1：🔍 PDF 解析→
Step 2：🧩 信息提煉→🚦 Gate 1 確認→
Step 3：🎞️ 分鏡設計→🚦 Gate 2 確認→⚙️Gate 3 確認（逐幕/一次性）→ 
Step 4：💻 代碼實現 + QA自查→
Step 5：👀 預覽 / 🎬 導出

流程細節如下，香蕉小助理畫咗個直觀嘅圖：

實際使用小貼士：

Step0：材料準備，最好提供A股上市公司嘅年報摘要，第一係A股年報摘要嘅結構係一致嘅，我哋針對性定製咗提煉prompt，所以技能完全可以批量調用；第二係年報摘要通常唔超過10頁，足夠我哋影片資訊提煉，完整年報解析會耗費好多token。企業logo圖最好提供去除背景嘅，方便適配任何背景同組件。
Step1：年報摘要嘅解析係用Anthopic嘅官方pdf技能，需要預先安裝。
Step2：資訊提煉之後，系統會主動問用戶滿唔滿意，唔滿意就直接畀意見修改。
Step3：分鏡設計環節，我哋提供咗大廠經典風格參考、踩坑經驗參考（reference文件）同結構化校驗（scripts文件），力求寫出嚟嘅設計能有創意密度、鏡頭語言同高級感。所以去到呢一步，我哋就建議大家用前端審美能力好嘅模型，我自己用落最鍾意gemini 3.1 pro，每次都有啲驚喜。設計完storyboard之後，會主動問用戶，滿意之後進入下一步。
Step4：代碼實現環節，會主動問用戶，選擇係逐幕實現還是一次性實現，建議大家都係逐幕實現，即睇即修。因為無論係技能嘅能力又好，模型嘅水平又好，佢仲未夠完美，追求唔到一把成，佢需要微調，但係修改個1-2次，就基本順眼了。代碼環節主要參考Remotion家嘅官方技能remotion-best-practice，嚟保證工程嘅正確性同穩定性，需要大家預先安裝。代碼完成之後會做一個一致性校驗。
Step5：影片渲染同導出，可以透過命令行指令直接下載成個影片到項目文件夾，亦可以預覽之後喺前端點擊「render」渲染並導出。

所有能調用skill嘅命令行或IDE工具都可以用呢個技能，我試過喺Cursor入面調用，發現界面都幾人性化，每個主動問用戶嘅環節，都做咗提示框，過程截圖如下：

（用Cursor調用annual-report-video技能，左右滑動）

關於技能構建嘅思考同實踐

關於skill究竟要解決咩問題，其實睇過好多討論，但最令我有一種豁然開朗感覺嘅係近期Anthropic工程師Thariq發嘅一條長推，標題係《Lessons from Building Claude Code: How We Use Skills》，總結內部喺構建skill時踩過嘅坑同總結出嚟嘅經驗。中文版解讀可以睇這篇。

藉住Thariq對skill嘅總結，我慢慢諗明白咗一件事：一個skill到底有冇價值，關鍵睇佢喺補乜嘢。

有啲skill補嘅係知識差。即係模型本來唔知道、或者好容易做錯嘅嗰啲高語境資訊：踩過嘅坑、邊界條件、反例、團隊默認規則、審美約束。

有啲skill補嘅係執行差。即係唔係「佢唔識」，而係「佢做得唔穩定」。呢個時候靠嘅唔係寫多幾句提示詞，而係腳本、校驗、驗收標準同自動化流程。

搞清楚呢一點，你就知自己嘅Skill入面應該寫咩、唔應該寫咩。所以，帶住呢個視角回頭睇，annual-report-video嘅結構就好清楚喇：

一部分係補知識差：我哋喺reference文件入面構建咗三個文件：

`references/storyboard.md`——分鏡設計階段嘅主創意合同，佢回答嘅係點樣將 `extraction.json` 變成可執行嘅 `storyboard.md`。
`references/classic-motion-lexicon.md`——視覺母題詞典 / 靈感詞彙庫，佢負責嘅係提供大廠風格嘅母題、動效組件、材質靈感嘅參考，不斷迭代。
`references/visual-grammar.md`——踩坑集，佢唔係最高優先級創意來源，而係默認視覺約束、設計避坑指南，佢都要不斷迭代。

（classic-motion-lexicon：大廠經典動效風格積累）

另一部分係補執行差：我哋分別構建咗咁樣幾個文件：

引用`remotion-best-practices` skill——Remotion官方技能，保證工程正確性與穩定性。
`references/visual-qa.md`——後置視覺驗收標準，喺每一幕代碼寫完之後嘅質量檢查清單。
scripts——機械性重複動作，彌補用提示詞約束力嘅不足，將可以程序化嘅嘢腳本化。例如工程初始化腳本、資訊提煉校驗腳本、分鏡校驗腳本。

用Anthropic工程師 Thariq話，唔好用嘅skill，往往只係重複低語境資訊；真正好用嘅skill，係高語境資訊，係冇辦法從預訓練入面學到、冇辦法從官方文檔入面抄到嘅：嗰啲你（團隊）獨有嘅經驗、邊界、品味同護欄。

關於同remotion-best-practice嘅差別

Remotion官方技能啱啱出嗰陣，網上有好多一句話remotion影片嘅案例，但都會比較簡單，就好似簡單粗糙嘅PPT鬱咗起身，所以話remotion雖則可以做精美影片，但佢比較食提示詞，冇提示詞激活潛能，咁佢就會比較平。呢點同nano banana模型有本質區別：

調用remotion技能做影片，美感與否取決於提示詞、取決於叫佢嘅模型，亦即係提示詞能唔能夠將模型內在嘅設計美感、鏡頭語言激活出嚟。而調用nano banana模型時，模型本身自帶需求理解同絕佳嘅設計美感，本身係個複雜嘅黑盒agent，所以用nano banana完全唔需要複雜嘅提示詞，一句話就可以出精美圖片。

所以，我哋嘅annual-report-video技能同官方remotion-best-practices技能嘅差別就比較清晰喇：

remotion-best-practices負責工程正確性同穩定性，保證渲染同實現規範。
annual-report-video喺官方技能嘅基礎上，透過reference同scripts文件拉高每幕嘅創意密度、組件豐富度、鏡頭語言同高級感，令影片代碼唔只「寫得穩」，仲要「做得有辨識度、有豐富性」。

remotion-best-practices負責「唔好寫壞」，annual-report-video負責「唔好做平」。

關於對客銷售嘅思考延伸

雖然annual-report-video同銷售場景表面冇乜關係，但構建佢嘅過程中，周圍都有對客銷售場景嘅影子，對客銷售嘅一個核心問題，從來都唔係「你有冇將材料發出去」，而係「客戶有冇低阻力咁理解你，願唔願意繼續聽你講落去」。

Remotion為解決對客銷售場景中呢個核心痛點，提供咗一種極具想像力嘅解法。

內容介質嘅降維打擊：從「資訊冰冷傳遞」到「數據視覺敍事

對客銷售中我哋成日需要畀客戶發送大量嘅結構化材料，我都係拎財富管理舉例：產品體系介紹、資產配置方案、客戶持倉回顧、保險引入同試算、保單檢視...呢啲材料往往同「年報摘要」一樣，充滿咗枯燥嘅數據同大量乾癟嘅文字，我哋成日假設客戶有足夠嘅耐心去解析長達幾十頁嘅PDF，但呢個喺而家「注意力極度稀缺」嘅商業語境下係一種奢望。

如果能用類似 annual-report-video技能，將呢啲冗長晦澀嘅PDF，一鍵轉化為具有高審美、強鏡頭語言、動態可視化嘅短片，呢個喺客戶觸達環節就係一次降維打擊。你唔再係掟過去一個「需要客戶費力睇嘅文件」，而係送過去一場「視聽級嘅數據敍事」，專業感同信任度瞬間拉滿。當枯燥嘅業務數據轉化為極具審美張力嘅視聽敍事時，我哋唔只降低咗客戶嘅資訊解碼成本，更喺觸達嘅第一秒，就建立咗無可辯駁嘅專業勢能同品牌信任感。

影片即代碼嘅真正殺手鐧：規模化嘅「千人千面」高定體驗

喺傳統客戶旅程設計中，「定製化嘅高級感」同「規模化嘅交付效率」係天然互斥嘅。傳統嘅影片營銷因為高昂嘅渲染同後期修改成本，註定只係「通用型」嘅廣播式物料。影片一旦剪出，改一個字、換一個Logo都需要打返後期重新渲染。呢個就導致銷售畀客戶嘅影片，只可以係「通用版」。

而Remotion嘅魅力在於「影片即代碼（Video as Code）”。呢個意味住，影片入面嘅客戶Logo、核心痛點數據、專屬解決方案，全部都係代碼入面嘅變量（Variables）。

想像一下呢個對客銷售場景：銷售人員只需輸入客戶id，CRM Agent就能提煉資訊，透過我哋預設好嘅Skills（分鏡庫、視覺母題字典），瞬間渲染出一條帶有客戶專屬Logo、專屬於嗰個客戶業務數據嘅高級感影片。呢種「低成本、自動化、但極具專屬尊崇感」嘅客戶體驗，喺過去係根本無法想像嘅。呢個係Agent對對客銷售底層邏輯嘅重構——我哋用極客嘅代碼工程，實現咗高溢價服務體驗嘅規模化量產。

隱性資產嘅極致封裝：策略嘅「Skill化」 ✖️ 交付嘅「Remotion化」

放開想，我哋而家做嘅嘢都仲缺少啲想像力。

目前嘅annual-report-video依然偏向1.0形態——佢係按既定嘅流程框架，將動態嘅客戶變量「填」入去。但呢個只係提效，仲未係變革。

喺真實嘅複雜對客銷售中，真正拉開差距嘅往往係「銷冠嘅潛意識」。一個頂尖銷冠面對一份客戶資料，絕對唔會按步就班咁行流程。佢哋擁有敏鋭嘅「願景倒推」能力：即係先根據客戶嘅散點資訊，喺腦海中快速為客戶設計一個極具誘惑力嘅「願景」，然後倒推敍事邏輯——面對呢個具體嘅決策者，第一幕用咩痛點話題精準破冰？中間用邊組核心數據令願景具象化？結尾用咩特定技巧推高情緒並促單？

呢套基於不同客戶畫像嘅「動態敍事編排」，過去只存在於銷冠嘅潛意識裏面，係極難複用嘅隱性資產。而當我哋將目光投向更深度嘅「AI Agent + Remotion」架構時，極具想像力嘅事情發生咗：

前端大腦（策略 Skill 化）：我哋唔再寫固定嘅代碼模板，而係將銷冠呢套「不成文嘅洞察經驗與倒推邏輯」，沉澱為大模型嘅動態Workflow。大模型負責扮演銷冠嘅大腦，動態地為每一個客戶生成獨一無二嘅 storyboard（動態分鏡策略）。
後端喉舌（交付 Remotion 化）：當銷冠嘅戰略意圖被Skill確定之後，Remotion則作為毫無折損嘅執行層，瞬間將呢套打法轉化為高審美嘅動態影片。

呢個係一個極為恐怖嘅銷售武器。將「銷冠嘅潛意識進行策略化（Skill），再疊加視覺交付嘅代碼化（Remotion）」，呢個就係一個非常極致嘅商業閉環（大腦+喉舌）。喺售前同售中嘅關鍵節點，「Skill + Remotion」嘅組合相當於對客戶進行一次極低阻力嘅「心智植入」。佢唔只省去咗客戶睇枯燥方案嘅痛苦，更加係將銷冠為你量身定製嗰個「心心念念嘅願景」，以視聽雙通道嘅強震撼力，直接灌輸落客戶嘅腦海入面。佢令抽象嘅賣點瞬間具象化為客戶對未來嘅強烈嚮往。

用代碼沉澱銷冠嘅大腦，用影片接管客戶嘅感官。呢個已經唔係簡單嘅「影片生成」，呢個係真正嘅、可規模化複製嘅終極對客銷售利器。AI唔係幫銷售慳時間，係正在改寫銷售表達本身。

今次做annual-report-video，我更想將佢當成一次表達實驗：當我哋面對複雜、專業、資訊密度高嘅內容時，也許未來好多材料，都值得被重新編譯。從文本到鏡頭，從資訊到敍事，從說明到感受。佢影響嘅唔只係內容創作，而係銷售、溝通、表達，甚至係我哋點樣建立專業感同信任感。

🚀技能已經開源，歡迎夥伴們交流&送✨：

https://github.com/SiyuanJia/annual-report-video

呢個係低產博主嘅第12篇AI+銷售系列思考產出，希望大家鍾意，如果能夠對你有所啟發就太好喇，歡迎畀我提出你喺銷售賦能上嘅創意同想法，我哋一齊嚟實現！

Nano Banana 2做數據可視化卡片，顏值超高、推理能力極強，美中不足嘅係...

影片即代碼2：我用Remotion做咗10個不同類型嘅數據可視化影片（附提示詞）

影片即代碼：我用Remotion Skill搓咗個客戶年度持倉回顧影片，附實用教學

2025，同AI一齊走過，我嘅創作精品集

今天真正稀缺的，已經不是信息，而是理解。

過去很多行業默認了一件事：只要把信息整理得足夠完整、材料做得足夠專業，客戶就會認真閲讀、充分理解，最終做出判斷。但現實在打臉，敢不敢問問幾個客戶讀完了？在一個注意力被高度爭奪的時代，信息的完整性，早已不自動等於理解的發生；材料的專業感，也不自動等於信任的建立。

因為最近一直在研究Remotion，從入門教程到做數據可視化視頻，這段時間聚焦把Remotion應用到具體場景中，當AI、代碼和敍事能力結合之後，我們可以把那些結構化、專業但難讀的材料，重新編譯成更容易被理解、被感受、也更容易建立信任的表達介質。

這是annual-report-video技能誕生的初衷

介紹一下：annual-report-video技能是一個分階段交付的skill，用來把年報摘要PDF轉成高審美的Remotion數據可視化視頻工程：

先來看幾個案例：

（寒武紀年報摘要轉視頻）

（中信證券年報摘要轉視頻）

🚀技能已開源🔗：

https://github.com/SiyuanJia/annual-report-video

技能使用與實踐建議

整個skill沒有做成“丟一個 PDF，直接吐出最終視頻”的黑盒。因為像這種既涉及信息理解、又涉及視覺敍事的任務，真正重要的不是一步到位，而是過程中的分階段確認。

所以我把它拆成了 extraction → storyboard → code 三段。先把 PDF 中真正重要的信息提煉出來，再把這些信息翻譯成分鏡設計語言，最後才進入Remotion 代碼實現。關鍵節點它會停下來與你交互確認，對齊意圖，這樣做的代價是流程沒有那麼“絲滑”，但好處是流程穩定、創意豐富、有交付自檢、有鏡頭語言的Remotion衍生技能。一個極簡的操作流程圖：

Step 0：用戶提供📄 年報PDF/Logo→📝 啓動前確認→
Step 1：🔍 PDF 解析→
Step 2：🧩 信息提煉→🚦 Gate 1 確認→
Step 3：🎞️ 分鏡設計→🚦 Gate 2 確認→⚙️Gate 3 確認（逐幕/一次性）→ 
Step 4：💻 代碼實現 + QA自查→
Step 5：👀 預覽 / 🎬 導出

流程細節如下，香蕉小助理畫了個直觀的圖：

實際使用小貼士：

Step0：材料準備，最好提供A股上市公司的年報摘要，一是A股年報摘要的結構是一致的，我們針對性的定製了提煉prompt，所以技能完全可以批量調用；二是年報摘要通常不超過10頁，足夠我們視頻信息提煉，完整年報解析會耗費很多token。企業logo圖最好提供去除背景的，方便適配任何背景和組件。
Step1：年報摘要的解析使用的是Anthopic的官方pdf技能，需要事先安裝。
Step2：信息提煉後，系統會主動詢問用戶是否滿意，不滿意直接提意見修改。
Step3：分鏡設計環節，我們提供了大廠經典風格參考、踩坑經驗參考（reference文件）和結構化校驗（scripts文件），力求寫出來的設計能有創意密度、鏡頭語言和高級感。所以到了這一步，我們就建議大家用前端審美能力好的模型，我自己用下來是最喜歡gemini 3.1 pro，每次都能有點驚喜。設計完storyboard後，會主動詢問用戶，滿意後進入下一步。
Step4：代碼實現環節，會主動詢問用戶，選擇是逐幕實現還是一次性實現，建議大家還是逐幕實現，即看即修。因為無論是技能的能力也好，模型的水平也好，它還不夠完美，追求不了一把成，它需要微調，但是修改個1-2次，就基本順眼了。代碼環節主要參考的是Remotion家的官方技能remotion-best-practice，來保證工程的正確性和穩定性，需要大夥事先安裝。代碼完成後會做一個一致性校驗。
Step5：視頻渲染與導出，可以通過命令行指令直接下載整個視頻到項目文件夾，也可以預覽後在前端點擊“render”渲染並導出。

所有能調用skill的命令行或IDE工具都可以使用該技能，我試了下在Cursor中調用，發現界面還挺人性化，每個主動詢問用戶的環節，都做成了提示框，過程截圖如下：

（用Cursor調用annual-report-video技能，左右滑動）

關於技能構建的思考與實踐

關於skill究竟要解決什麼問題，其實看過很多討論，但是最讓我有種豁然開朗之感的是近期Anthropic 工程師 Thariq 發的一條長推，標題是《Lessons from Building Claude Code: How We Use Skills》，總結內部在構建skill時踩過的坑和總結出來的經驗。中文版解讀可以看這篇。

藉着Thariq 對 skill 的總結，我慢慢想明白了一件事：一個 skill 到底有沒有價值，關鍵看它在補什麼。

有些 skill 補的是知識差。也就是模型本來不知道、或者很容易做錯的那些高語境信息：踩過的坑、邊界條件、反例、團隊默認規則、審美約束。

有些 skill 補的是執行差。也就是不是“它不懂”，而是“它做不穩”。這時候靠的不是多寫幾句提示詞，而是腳本、校驗、驗收標準和自動化流程。

搞清楚這一點，你就知道自己的 Skill 裏該寫什麼、不該寫什麼。所以，帶着這個視角回頭看，annual-report-video的結構就很清楚了：

一部分是補知識差：我們在reference文件裏構建了三個文件：

`references/storyboard.md`——分鏡設計階段的主創意合同，它回答的是怎麼把 `extraction.json` 變成可執行的 `storyboard.md`。
`references/classic-motion-lexicon.md`——視覺母題詞典 / 靈感詞彙庫，它負責的是提供大廠風格的母題、動效組件、材質靈感的參考，不斷迭代。
`references/visual-grammar.md`——踩坑集，它不是最高優先級創意來源，而是默認視覺約束、設計避坑指南，它也要不斷迭代。

（classic-motion-lexicon：大廠經典動效風格積累）

另一部分是補執行差：我們分別構建了這樣幾個文件：

引用`remotion-best-practices` skill——Remotion官方技能，保證工程正確性與穩定性。
`references/visual-qa.md`——後置視覺驗收標準，在每一幕代碼寫完後的質量檢查清單。
scripts——機械性重複動作，彌補用提示詞約束力的不足，把能程序化的東西腳本化。如工程初始化腳本、信息提煉校驗腳本、分鏡校驗腳本。

用Anthropic 工程師 Thariq 的話說，不好用的 skill，往往只是在重複低語境信息；真正好用的 skill，是高語境信息，是沒法從預訓練裏學到、沒法從官方文檔裏抄到的：那些你（團隊）獨有的經驗、邊界、品味和護欄。

關於跟remotion-best-practice的差別

Remotion官方技能剛出那會，網上有挺多一句話remotion視頻的案例，但都會比較簡單，就像簡單粗糙的PPT動了起來，所以說remotion雖能做精美視頻，但它比較吃提示詞，沒有提示詞激活潛能，那它就會比較平。這點跟nano banana模型有本質區別：

調用remotion技能做視頻，美感與否取決於提示詞、取決於調它的模型，也就是提示詞能不能把模型內在的設計美感、鏡頭語言激活出來。而調用nano banana模型時，模型本身就自帶需求理解和絕佳的設計美感，本身就是個複雜的黑盒agent，所以用nano banana完全不需要複雜的提示詞，一句話就能出精美圖片。

所以，我們的annual-report-video技能跟官方remotion-best-practices技能的差別就比較清晰了：

remotion-best-practices負責工程正確性和穩定性，保證渲染與實現規範。
annual-report-video在官方技能的基礎上，通過reference和scripts文件拉高每幕的創意密度、組件豐富度、鏡頭語言和高級感，讓視頻代碼不只“寫得穩”，還得“做得有辨識度、有豐富性”。

remotion-best-practices 負責“別寫壞”，annual-report-video負責“別做平”。

關於對客銷售的思考延伸

雖然annual-report-video跟銷售場景表面上沒啥關係，但構建它的過程中，處處都有對客銷售場景的影子，對客銷售的一個核心問題，從來都不是“你有沒有把材料發出去”，而是“客戶有沒有低阻力地理解你，願不願意繼續聽你說下去”。

Remotion為解決對客銷售場景中這個核心痛點，提供了一種極具想象力的解法。

內容介質的降維打擊：從“信息冰冷傳遞”到“數據視覺敍事

對客銷售中我們經常需要給客戶發送大量的結構化材料，我還是拿財富管理舉例：產品體系介紹、資產配置方案、客戶持倉回顧、保險引入與試算、保單檢視...這些材料往往和“年報摘要”一樣，充滿了枯燥的數據和大量乾癟的文字，我們常假設客戶有足夠的耐心去解析長達數十頁的 PDF，但這在如今“注意力極度稀缺”的商業語境下是一種奢望。

如果能用類似於 annual-report-video技能，將這些冗長晦澀的PDF，一鍵轉化為具有高審美、強鏡頭語言、動態可視化的短視頻，這在客戶觸達環節就是一次降維打擊。你不再是丟過去一個“需要客戶費力閲讀的文件”，而是送過去一場“視聽級的數據敍事”，專業感和信任度瞬間拉滿。當枯燥的業務數據轉化為極具審美張力的視聽敍事時，我們不僅降低了客戶的信息解碼成本，更在觸達的第一秒，就建立了無可辯駁的專業勢能與品牌信任感。

視頻即代碼的真正殺手鐧：規模化的“千人千面”高定體驗

在傳統客戶旅程設計中，“定製化的高級感”與“規模化的交付效率”是天然互斥的。傳統的視頻營銷因為高昂的渲染與後期修改成本，註定只能是“通用型”的廣播式物料。視頻一旦剪出，改一個字、換一個Logo都需要打回後期重新渲染。這就導致銷售發給客戶的視頻，只能是“通用版”。

而Remotion的魅力在於“視頻即代碼（Video as Code）”。這意味着，視頻裏的客戶Logo、核心痛點數據、專屬解決方案，全都是代碼裏的變量（Variables）。

想象一下這個對客銷售場景：銷售人員只需輸入客戶id，CRM Agent 就能提煉信息，通過我們預設好的 Skills（分鏡庫、視覺母題字典），瞬間渲染出一條帶有客戶專屬Logo、專屬於該客戶業務數據的高級感視頻。這種“低成本、自動化、但極具專屬尊崇感”的客戶體驗，在過去是根本無法想象的。這是Agent對對客銷售底層邏輯的重構——我們用極客的代碼工程，實現了高溢價服務體驗的規模化量產。

隱性資產的極致封裝：策略的“Skill化” ✖️ 交付的“Remotion化”

敞開想，我們現在做的事都還缺少點想象力。

目前的annual-report-video依然偏向 1.0 形態——它是按既定的流程框架，把動態的客戶變量“填”進去。但這只是提效，還不是變革。

在真實的複雜對客銷售中，真正拉開差距的往往是“銷冠的潛意識”。一個頂尖銷冠面對一份客戶資料，絕對不會按部就班地走流程。他們擁有敏鋭的“願景倒推”能力：即先根據客戶的散點信息，在腦海中快速為客戶設計一個極具誘惑力的“願景”，然後倒推敍事邏輯——面對這個具體的決策者，第一幕用什麼痛點話題精準破冰？中間用哪組核心數據讓願景具象化？結尾用什麼特定的技巧推高情緒並促單？

這套基於不同客戶畫像的“動態敍事編排”，過去只存在於銷冠的潛意識裏，是極難複用的隱性資產。而當我們把目光投向更深度的“AI Agent + Remotion”架構時，極具想象力的事情發生了：

前端大腦（策略 Skill 化）：我們不再寫固定的代碼模板，而是把銷冠這套“不成文的洞察經驗與倒推邏輯”，沉澱為大模型的動態Workflow。大模型負責扮演銷冠的大腦，動態地為每一個客戶生成獨一無二的 storyboard（動態分鏡策略）。
後端喉舌（交付 Remotion 化）：當銷冠的戰略意圖被 Skill 確定後，Remotion 則作為毫無折損的執行層，瞬間將這套打法轉化為高審美的動態視頻。

這是一個極為恐怖的銷售武器。把“銷冠的潛意識進行策略化（Skill），再疊加視覺交付的代碼化（Remotion）”，這就是一個非常極致的商業閉環（大腦+喉舌）。在售前和售中的關鍵節點，“Skill + Remotion”的組合相當於在對客戶進行一次極低阻力的“心智植入”。它不僅省去了客戶閲讀枯燥方案的痛苦，更是把銷冠為你量身定製的那個“心心念唸的願景”，以視聽雙通道的強震撼力，直接灌輸進客戶的腦海中。它讓抽象的賣點瞬間具象化為客戶對未來的強烈嚮往。

用代碼沉澱銷冠的大腦，用視頻接管客戶的感官。這已經不是簡單的“視頻生成”，這是真正的、可規模化複製的終極對客銷售利器。AI 不是在幫銷售省時間，是正在改寫銷售表達本身。

這次做annual-report-video，我更想把它當成一次表達實驗：當我們面對複雜、專業、信息密度高的內容時，也許未來很多材料，都值得被重新編譯。從文本到鏡頭，從信息到敍事，從說明到感受。它影響的不只是內容創作，而是銷售、溝通、表達，甚至是我們如何建立專業感與信任感。

🚀技能已開源，歡迎夥伴們交流&送✨：

https://github.com/SiyuanJia/annual-report-video

這是低產博主的第12篇AI+銷售系列思考產出，希望大家能喜歡，如果能對你有所啓發那就太棒了，歡迎給我提出你在銷售賦能上的創意和想法，我們一起來實現！

Nano Banana 2做數據可視化卡片，顏值超高、推理能力極強，美中不足的是...

視頻即代碼2：我用Remotion做了10個不同類型的數據可視化視頻（附提示詞）

視頻即代碼：我用Remotion Skill搓了個客戶年度持倉回顧視頻，附實用教程

2025，與AI一起走過，我的創作精品集