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Lanshu AI Video Kit: explora prompts y métodos de producción

Planifica pruebas de vídeo con ejemplos por modelo, guías de producción y herramientas locales para explorar prompts.

✓ verificado el 26 oct 2026

Instrucciones para tu agente

Esto es lo que se copia. Pégaselo a tu agente y te lo monta paso a paso.

O ábrelo directamente en ClaudeChatGPT

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.

Para el agente: cómo acompañar al usuario

  1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
  2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
  3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
  4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
  5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
  6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

Pasos de configuración

Paso 1: abre la colección local

Comprueba que Git y Python ≥3.11 están disponibles antes de iniciar el servidor local.

git clone https://github.com/cclank/lanshu-awesome-ai-video-kit
cd lanshu-awesome-ai-video-kit
python3 serve.py 8000

Paso 2: explora

Abre http://localhost:8000/ y elige un prompt. Contrasta su guía con la documentación del proveedor antes de generar.

Comprobación

Comprueba que cargan los prompts. Haz una prueba pequeña en el proveedor elegido y compara la escena con tu objetivo.

Si algo falla

Si el servidor no arranca, comprueba Python 3 y el puerto. Si un modelo cambió, consulta sus referencias actuales.

ver en .md ¿Prefieres el recurso entero?

Qué es

Lanshu AI Video Kit es una colección de prompts, métodos y skills nacida de proyectos empresariales de vídeo con IA. Incluye un navegador local y referencias a documentación de modelos.

Para qué te sirve

  • Cuando necesitas comparar cómo expresar una escena en varios modelos.
  • Cuando quieres preparar un storyboard antes de gastar en generaciones.
  • Cuando buscas depurar una salida que no sigue tu intención.

Cómo funciona

El repositorio separa datos de prompts, comparaciones entre modelos, metodología y skills. Un servidor Python abre las herramientas web locales. Las skills cubren selección de modelo, traducción de prompts y tareas orientadas a proveedores concretos.

Antes de empezar

Para explorar la colección necesitas Git y Python ≥3.11, según el README. Las generaciones se realizan con las cuentas de los proveedores elegidos, fuera del navegador de prompts. Hay README en inglés y chino; parte de la metodología está en chino.

Límites y alternativas

No es un motor que genere y monte un vídeo por sí solo. Los ejemplos no garantizan resultados idénticos ni precios estables. El README mezcla recuentos de revisiones distintas: prioriza los archivos reales sobre las cifras de portada. HyperFrames sirve para componer y exportar.

Recursos