英語單詞學習skill開源啦～
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開源咗一個英語單詞學習嘅影片生成 Skill，成本低又易用
呢篇文章係作者分享佢點樣用 Hermes Agent 同埋火山引擎豆包 TTS 2.0，整咗一個自動化生成英語單詞學習短片嘅 Skill。佢想解決嘅問題係：點樣快速、低成本咁整到高質素嘅單詞教學影片，而唔使逐條片手動剪接。整體結論係呢個 Skill 已經開源，直接用 GitHub 倉庫連結俾任何 Agent（Hermes、龍蝦、Claude Code 等）安裝，之後俾個單詞就識得自動生成影片，成本平均每條片只係幾毫子，其餘只係用 CPU 同 RAM。
作者特別提到基於 Remotion 框架，所以生成短片本身唔似即夢或可靈咁消耗 token，淨係文案同 TTS 先有成本。佢仲公開咗架構圖（用 Hermes Agent 內置嘅 Architecture-Diagram Skill 生成），顯示個 pipeline 係 modular，會自然生長新嘅 template。最後佢順便分享咗試用 KIMI 新模型 K2.6-code-preview 嘅感受，覺得體感好接近 GPT-5.4，而且因為講話簡潔，有時仲更順手。
- 開源咗一個英語單詞學習影片生成 Skill，直接餵 GitHub 連結俾 Agent 就裝得，成本低至幾毫子一條片。
- 基於 Remotion 框架，生成影片唔消耗 token，只有文案同 TTS 先要俾錢，其餘食本地資源。
- 做法係將單詞輸入 Agent，Agent 會自動安裝 Skill 並調用火山引擎豆包 TTS 2.0 生成影片，全程自動化。
- 同其他影片生成平台相比，呢個方案自訂性高、成本可控，而且 Skill 會自然擴充新 template。
- 你可以即刻試用：俾個單詞畀你嘅 Agent，等佢生成第一條影片；同時可以關注 KIMI K2.6-code-preview，體驗接近 GPT-5.4 但更簡潔。
vocabulary-video-pipeline
一個用 Remotion 同火山引擎豆包 TTS 2.0 整嘅 Skill，可以自動生成英語單詞學習短片，將 GitHub 倉庫連結餵畀 Agent 即可安裝使用。
開源動機同背景
作者今日喺飛書上用 Hermes Agent 折騰咗成日，終於決定將之前凌晨文章入面演示嘅英語單詞學習短片生成 Skill 開源。佢想解決嘅問題好實際：點樣可以快速、自動化咁生成高質素嘅單詞教學影片，而唔使逐條片手動搞。
呢個 Skill 叫 vocabulary-video-pipeline，而家已經放上 GitHub
作者話直接將 GitHub 倉庫連結餵畀你嘅 Agent，無論係 Hermes、龍蝦、Claude Code 定 Codex，都可以自動安裝。只要裝好火山引擎豆包 TTS 2.0 嘅密鑰同令牌，跟住俾一個單詞，Agent 就會自動生成一條完整嘅學習影片。
技術架構同成本分析
呢個影片生成係基於 Remotion 框架嘅，所以生成影片本身唔會消耗任何 token，唔似即夢或可靈咁要逐秒計錢。成本主要係用喺兩部分：寫文案腳本嗰陣調用大模型，同埋用 TTS 把文字轉語音。
平均一條片嘅成本只係小几毫子，其他都只係食你部機嘅 CPU 同內存
作者仲公開咗架構圖，係用 Hermes Agent 新集成嘅 Architecture-Diagram Skill 整嘅。佢強調個 pipeline 會自然生長新嘅 template，唔侷限於目前示範嘅款，不過效果仲測試緊。
點樣用？一步到位
- 1 複製 GitHub 倉庫連結：https://github.com/dracohu2025-cloud/draco-skills-collection/tree/main/vocabulary-video-pipeline
- 2 將連結餵畀你嘅 Agent（Hermes、龍蝦、Claude Code、Codex、OpenCode 都得），等佢自動安裝。
- 3 喺 Agent 入面設定好火山引擎豆包 TTS 2.0 嘅密鑰同令牌。
- 4 直接輸入一個英文單詞，叫 Agent 生成影片。佢會自動幫你寫文案、轉語音、合成影片。
- 5 等幾分鐘，一條幾毫子成本嘅單詞學習片就出爐啦。
安裝方法勁簡單：只要餵個 GitHub 連結俾 Agent 就得
順便一提：KIMI K2.6-code-preview 體驗
作者話 KIMI 琴日低調上線咗 K2.6-code-preview，佢今日全程用 Hermes Agent 加呢個模型去開發同優化 Skill。整體體感唔錯，上下文本長 262k 雖然成日要 compaction，但使用體驗已經好接近 GPT-5.4。
K2.6 講嘢比較簡潔，而 GPT-5.4 係個碎嘴子，溝通耐咗反而覺得 K2.6 體驗更佳
作者反問讀者：你哋用咗 K2.6 未？感受如何？歡迎留言交流。
快啲試下同畀意見
作者感謝琴日喺評論區留建議嘅朋友，話會喺後續版本繼續迭代。佢鼓勵大家快啲去 GitHub 畀個 Star，順便用自己嘅 Agent 試生成第一條片。
成品示範可以睇文章入面嘅連結，邏輯上 Skill 會自然生長新 template
Github倉庫：https://github.com/dracohu2025-cloud/draco-skills-collection/tree/main/vocabulary-video-pipeline
歡迎喺Github畀個Star🌟 ～
點樣用？
直接將上面個Github倉庫連結餵畀你個Agent（Hermes、龍蝦、Claude Code、Codex、OpenCode都得），等佢安裝好之後（需要火山引擎豆包TTS2.0嘅密鑰同令牌），直接畀一個生字，叫佢生成短片就得！
條片係用Remotion框架整嘅，所以生成短片本身唔似即夢/可靈咁要消耗token（當然，整文案腳本同叫TTS係要俾錢嘅，平均一條片大概成本係幾毫子，其他淨係食CPU同RAM）。
完成品例子如下：（理論上呢個技能會自然長出新的template，唔止得下面呢啲template；效果仲喺度測試緊）
架構圖如下（用咗Hermes Agent今日啱啱集成嘅Architecture-Diagram呢個技能，幾好咁）：
多謝噚日喺留言區畀建議嘅朋友，我會喺之後嘅版本繼續改進～
P.S.
KIMI噚日低調咗上線咗K2.6-code-preview：
為咗深入體驗同測試，今日成日都係用Hermes Agent + K2.6-code-preview搞呢個技能嘅創建同優化，目前感覺良好，除咗上下文長度262k成日要compaction之外，使用體驗已經好接近GPT-5.4（其實，因為K2.6講嘢比較簡潔，而GPT-5.4係個長氣袋，傾耐咗，有時反而覺得K2.6體驗更好...）。
你哋用咗K2.6未？感覺點？歡迎喺留言區傾嚇～～
Github倉庫：https://github.com/dracohu2025-cloud/draco-skills-collection/tree/main/vocabulary-video-pipeline
歡迎在Github上給Star🌟 ～
如何使用？
直接把上面的Github倉庫連結餵給你的Agent（Hermes、龍蝦、Claude Code、Codex、OpenCode都可以），讓它安裝好之後（需要火山引擎豆包TTS2.0的密鑰和令牌），直接給出一個單詞，讓它生成視頻即可！
視頻基於Remotion框架，因此生成視頻本身無須像即夢/可靈那樣消耗token（當然，生成文案腳本和調用TTS是有費用的，平均一條視頻大概小几毛錢的成本，其他都只吃CPU和內存）。
成品示例如下：（邏輯上skill會自然生長新的template，而並不限於以下的templates；效果還在測試中）
架構圖如下（用了Hermes Agent今天剛集成進來的Architecture-Diagram這個skill，看着不錯）：
感謝昨天在評論區留下建議的朋友們，我會在後續的版本中繼續迭代～
P.S.
KIMI昨天剛低調上線了K2.6-code-preview：
為了深度體驗和測試，今天全程都是使用Hermes Agent + K2.6-code-preview完成該skill的創建和優化，目前體感良好，除了上下文長度262k經常會遇到compaction之外，使用體驗已經非常接近GPT-5.4了（其實，由於K2.6說話比較簡潔，而GPT-5.4是個碎嘴子，溝通時間長了，某些時刻反而覺得K2.6體驗更佳...）。
你們用K2.6了麼？感受如何？歡迎在評論區留言交流～～