# Instrucciones para el agente: Lanshu AI Video Kit: explora prompts y métodos de producción

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.

- Dificultad: intermedio
- Proyecto: https://github.com/cclank/lanshu-awesome-ai-video-kit (licencia MIT)
- Guía completa: https://lab.wisd.ai/hub/lanshu-ai-video-kit

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## 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.

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## Pasos de configuración

### Paso 1: abre la colección local

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

```bash
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.