开源 · Apache-2.0 · 可商用 · 预览版v0.5.1

便宜模型，
也能酿出好片

写一份产品简报，AI 挑镜头、写文案，一条命令出一支竖版宣传片（1080×1920，抖音、视频号的画幅）。

在 GitHub 上 Star55 看完整演示（有声）

在 DeepSeek Harness 里用

装成 Claude Code、Codex、opencode 的 skill，或用 DeepSeek Harness 插件，也能不用 agent 直接跑脚本。

还是预览版：成片先当初稿，看完整片、改完再发。现在能用到什么程度

No.01卡片信息流cards · 9:16
No.02答题互动quiz · 9:16
No.03角色漫游journey · 4:5 / 9:16

三种配方的实际渲染效果，产品和数据都是虚构的。点任意一支，从这一段看完整演示。

精酿 BrewReel 是什么？

精酿 · BrewReel 是开源的 AI 辅助宣传片制作工具。你提供产品简报和素材，语言模型编写分镜，程序按配方在本机渲染视频；成片需要人工检查后再发布。

适合什么需求: 面向愿意安装本地运行环境的开发者和内容创作者，用于制作产品介绍、卖点讲解、答题互动或角色漫游宣传片。
输入与输出: 输入产品简报、可选的实拍素材与配音配置；输出宣传片和对应分镜记录。cards、quiz 默认 1080×1920，journey 默认 1080×1350，均为 30 fps。
费用与使用条件: 项目采用 Apache-2.0 许可；模型与配音接口可能另收费。Remotion 有独立许可，4 人及以上的营利组织需购买 Company License。

项目作者：Finderchangchang。安装步骤、实测记录和已知限制以 GitHub 项目文档为准。

No.01配方单

三种配方，按内容挑

分镜里写 meta.style 选配方，不写就是默认的 cards。每种配方自带设计令牌、镜头组件、校验规则和叙事模板。

No.01默认

卡片信息流`cards`

画幅: 9:16
看点: 渐变底 + 居中白卡片 + 描边大字幕，一镜讲一件事
适合: 单一卖点、使用流程、界面演示、实物和门店、价目表

No.02

答题互动`quiz`

画幅: 9:16
看点: 红笔圈出一个常见误解 → 答题倒数 → 揭晓 → 词条卡
适合: 有一个常见误解，能出一道只有一个正确答案的选择题（「X 到底是什么意思？」）

No.03

角色漫游`journey`

画幅: 4:5（默认）/ 9:16
看点: 原创吉祥物小熊猫踩滑板，一镜到底穿过剪纸城市，每站一张明信片，车票打孔收尾
适合: 有 4–6 个清楚的类别、功能或站点，想按一条路线挨站逛一遍

怎么选

能出一道选择题quiz
有 4–6 个类别想挨站逛journey
其余情况cards不写就是它

开始上手

No.02上手

装依赖、跑样例，
再交给 AI 写分镜

先把渲染环境装好、跑通仓库自带的样例，再挑一种方式让模型写分镜。

1装依赖，跑个样例

git clone https://github.com/Finderchangchang/brewreel.git
cd brewreel/template && npm install && npx remotion browser ensure
cd .. && pip install numpy scipy
node scripts/validate.mjs examples/ledger.json
node scripts/make.mjs examples/ledger.json --out ../brewreel-out/ledger

npm install 装渲染引擎，npx remotion browser ensure 下载一次 Chrome Headless Shell。校验那条通过就说明装好了；出片那条要几分钟，终端末行出现「交付：<mp4 路径>」才算出片。--out 不能指向仓库里面。

2让 AI 写分镜，三选一

装成 skill可用

适合能读 SKILL.md 的 AI 编程助手。把整个仓库 clone 到 ~/.claude/skills/brewreel/（Claude Code）或 ~/.agents/skills/brewreel/（通用约定），然后把简报交给助手（模板见 brief-template.md），让它照 SKILL.md 出片。

装成 Claude Code 的 skill

git clone https://github.com/Finderchangchang/brewreel.git ~/.claude/skills/brewreel

可选：让 Claude Code 走 DeepSeek（占位符换成你自己的 key）

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<你的 DeepSeek API Key>
export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-flash[1m]

无头脚本可用

脚本直接调 OpenAI 兼容接口（默认 DeepSeek）：简报进、视频出，校验报错会原样回喂给模型重试，至多 3 次。

export LLM_API_KEY=<你的 DeepSeek API Key>
export LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com
export LLM_MODEL=deepseek-chat
python scripts/llm_make.py path/to/brief.md

Windows PowerShell 用 $env:LLM_API_KEY="..." 代替 export。以上都是占位符，换成你自己的 key；不要把 key 提交进仓库或写进 issue。加 --dry-run 不调接口、不读密钥，只把拼好的提示写出来并估算 token 数。

DeepSeek Harness已发布到 npm

已发布到 npm。插件还没接真实 DeepSeek 模型实测，遇到问题请开 issue。

装上后，模型照着 skill 写分镜，校验、出片、核对都调插件的 7 个工具完成：查环境、装依赖、列配方与行业、读说明、校验分镜、后台出片带进度、核对成片。需要 dsh 0.1.7-rc.2 或更高的 0.1.x（npm 上 dsh 的 latest 标签目前还指向更早的 0.1.5-rc.3，所以安装时要写明版本号）、Node.js 22.19+ 的 22.x 或 24+，以及 pnpm。

npm install -g @deepseek-ai/dsh@0.1.7-rc.2 pnpm    # 还没装 dsh 时
dsh plugin --profile web add dsh-brewreel
dsh web

web 可以换成你自己的 profile 名，profile 已经在运行的要重启才生效。初次使用时对模型说「检查一下视频插件环境」，它会调 doctor，经你同意后再调 setup 装渲染依赖。想用仓库里还没发版的代码，可以 clone 后在上一级目录执行 dsh plugin --profile web add ./brewreel/integrations/deepseek-harness。

插件说明

运行环境

操作系统: Windows（仅 x64）/ macOS ≥ 15 / Linux（glibc ≥ 2.35，需要 libnss3 / libgbm / libasound2 等共享库；不支持 Alpine、NixOS）
Node.js: ≥ 18（建议 20 LTS 或更高）；DeepSeek Harness 插件要 22.19+ 的 22.x 或 24+
Python: 3.10+；配乐脚本要 numpy / scipy，llm_make.py 只用标准库
首次下载: 渲染依赖约几百 MB，外加约 110 MB 的 Chrome Headless Shell
成片: 1080×1920（journey 默认 1080×1350），30 fps，带配乐和音效

可选：加配音

分镜里写 meta.voice 和每镜的 vo，再设好所选服务商的环境变量：

MiniMax: MINIMAX_API_KEY
阿里云: DASHSCOPE_API_KEY
火山引擎: VOLCENGINE_TTS_API_KEY

没有 key 时出片加 --voice-provider mock 用占位音看节奏（不能当成片交付），加 --no-voice 出无配音版。

装好了？点个 Star，新配方上线时不错过。卡住了？提一个 issue

No.03怎么酿

模型只填一份分镜，
其余交给配方和脚本

好酒靠配方。强模型先把一种风格调成配方：现成组件加校验规则。DeepSeek 这类便宜模型照着配方填分镜，校验、配乐、渲染、质检都交给脚本。

01你

写简报

商家或你自己填，有通用模板，六个行业另有专用模板。
brief.md
02你或模型

选配方

meta.style 选配方，meta.industry 选行业包。
meta
03便宜模型

写分镜

只输出一份 JSON：挑镜头、填文字，不写代码、不算坐标。
storyboard.json
04脚本

校验

硬性规则加广告法、行业合规；报告指出哪一镜哪个字段要改，回喂给模型。
validate.mjs
05脚本

开酿

配乐 → 渲染 → 拼图 → 检查帧 → 交付清单，有 ✗ 就不交付。
video.mp4
06你

人工自查

照片授权、评价真实性、价格条件这些机器判断不了的事，由发布者确认。
自查清单

配方里还装了这些

合规先拦一遍
《广告法》极限词、六个行业的合规规则、断词换行、安全区等几十条校验，报错用中文写清楚哪里要改。
有 ✗ 就不交付
版式、空帧、英文片混进汉字，任何一项自查不过就不交付；每支片带 manifest.json，绑定分镜。
配乐现场合成
代码现场合成原创配乐，按镜头切点卡拍，响度统一到 -16 LUFS，没有版权问题。
中英双语
文档双语；字幕可选中文或英文，英文片每半拍扫一次画面，混进汉字就不交付。
配音：三家任选
分镜里写 meta.voice、每镜写一句 vo 就带配音，MiniMax / 阿里云 / 火山引擎三家可选。镜头时长跟着旁白走，字幕逐字点亮，配乐在人声处自动压低约 10 dB；同一句只合成一次，改画面、重渲染不再计费。

看六个行业包

No.04行业包

六个行业包，合规先拦一遍

分镜里写 meta.industry 选行业。每个行业包带合规规则、推荐的镜头结构、给商家的简报模板和一份回归测试简报。

软件App / SaaS / 工具类产品software
餐饮餐饮、门店、单品上新food
电商电商实物商品ecommerce
教培成人职业培训（不含 K12）education
美业生活美容（不含医美）beauty
文旅文旅、住宿、民宿travel

校验会拦

《广告法》极限词
没依据的数字
丢掉的价格条件
冒充实拍的图

不做的品类

医疗美容
处方药 / 药品
K12 学科培训
保健品功效宣称
烟草

校验规则没覆盖，硬要做也不保证合规。

用之前，先看现在能用到什么程度

No.05已知限制

现在能用到什么程度

这是预览版。下面照实写，用之前先看一遍。

预览版

目前还不建议把成片不经人工修改直接对外发布。

测试和修复仍在进行中。把成片当初稿：看完整片再改再发，不要只看校验通过就发。

建议用法：行业片尽量配商家实拍照片，出片时传 --brief <简报>，交付前把画面上每个价格、条件、日期、营业时间、距离逐条和简报对一遍。

便宜模型实测：9 支，没有一支到 7 分

v0.2.0 发布前的那一轮，让小模型扮演便宜模型：只给简报和 SKILL.md，从零写分镜、跑校验、出片。7 分是我们定的「可以直接发」的线。

类别	整体	合规
软件 / 工具类	5–6	7–8
行业片	4–5	4–5

可以直接发：7 分 10 分制，人工逐帧看片打分。行业片失分主要在跨字段的事实问题上。

quiz / journey 修复后还没重测：两个配方各测了 3 支，修了评审列出的问题，样例分镜都重新通过了校验和出片检查；但便宜模型还没重新写一轮打分，公开的分数仍是修复前的。journey 的配乐和音效还没有人工试听。
阿里云、火山引擎配音还没用真实 key 实测：两家按官方文档接入，用照文档造的假响应做了单测；时间戳字段的嵌套位置、默认音色能不能用，要等初次真实调用确认。MiniMax 已用真实 key 出过三种配方的样片。
真人念得比估算慢：校验按中文每秒 5 字估算，MiniMax 真人实测约每秒 4 字，校验通过的长句出片时可能被拦下（会告诉你第几镜要删几个字）。写旁白按每秒 4 字留余量。
没有实拍就只能插画：全程没有商家实拍照片时，画面靠组件和插画兜底，行业片会明显吃亏。
DeepSeek Harness 插件还没接真实 DeepSeek 模型实测。
不做的品类：医疗美容、处方药 / 药品、K12 学科培训、保健品功效宣称、烟草。

仍存在的主要问题（8 条）

价格条件可以靠删 facts 绕过去：价格条件、日期范围、加价项的检查，只对模型自己写进 meta.facts 的内容生效。
组件会悄悄丢数据：比如 mockApp 的 dashboard 只显示放得下的行，不支持的字段直接不显示，校验不报。
位置和插画的真实性：「步行几分钟」这类说法仍会被模型编出来；插画和标签对不上等情况，校验还拦不全。
模板感：不同片子的封面、默认折线图、片尾白卡经常一样，只换了字和颜色。
文案质量没有自动检查：截断的半个词、别扭句子、重复三遍的卖点、前后矛盾的说法都查不出来。
核心动作不强制演示：工具类产品「点开始」这样的核心动作，可能被演成一个不相关的界面。
版式：深色主题上品牌色数字的对比度可能不够；内容少时部分面板下半截留白。
英文和素材检查的覆盖面：行业合规词表按中文写，英文查得没有中文全；素材只能在文件层面查。

发现误伤或漏拦的规则？提一个 issue

各轮测试方法和结果，见 README 的「已知限制」。

No.06为什么叫精酿

好酒靠配方，
原料普通也能酿好

先让强模型把一种视频风格做到位，再把它的版式、动效、节奏和规则写成一份「配方」：现成组件加校验脚本。之后 DeepSeek 这类便宜模型就是普通原料，照着配方填分镜，就能酿出同一水准的片子。

配方: 风格包
调配方: 从参考视频里提炼风格
开酿: 出片

路径和字段沿用原名：styles/、meta.style、distill/。

去 GitHub 看配方源码

从这里开始用

把安装步骤和使用方法写清楚，遇到问题可以直接回来查。

用 BrewReel 做第一支宣传片：先跑样例，再换成自己的产品

从本地依赖到样例出片，再到产品简报与发布检查。把环境是否可用、模型是否写对和成片是否能发布分开验证。

AI 宣传片产品简报怎么写：可下载模板与餐饮示例

把卖什么、给谁看、真实卖点、价格条件和素材来源写清楚。提供空白 Markdown 模板和明确标为虚构的餐饮示例。

No.07常见问题

开酿之前，
常被问到的

没找到答案？提一个 issue，或公众号私信。

成片能直接发吗？

还不建议。把成片当初稿：看完整片，改掉别扭的文案和重复的卖点再发；行业片把画面上每个价格、条件、日期、营业时间、距离逐条和简报对一遍。实测情况见「现在能用到什么程度」。

要花钱吗？

本项目免费开源。模型调用用你自己的 API Key，按用量在服务商那边结算，项目不经手任何费用；渲染在你自己的电脑上跑。渲染引擎 Remotion 对 4 人及以上的营利组织收费，见下面 Remotion 那一条。

可以商用吗？要注明出处吗？

可以商用。项目以 Apache-2.0 开源，个人和公司都可以使用、修改、再分发，或集成进自己的产品，不需要付费或事先授权。再分发或二次开发请保留 LICENSE、NOTICE，并注明出处，推荐写法：

基于精酿 BrewReel（https://github.com/Finderchangchang/brewreel）二次开发

用它做出的视频不要求署名。别用「精酿」「BrewReel」名称或 brewreel.com 暗示由原作者出品或背书。渲染依赖的 Remotion 另有许可，见下一条。

Remotion 要授权吗？升级到 5.0 要注意什么？

Remotion 是源码可见、非开源的软件：个人、3 人及以下的营利公司、非营利组织可免费使用（含商用）；4 人及以上的营利组织需要购买 Remotion 的 Company License，详见 remotion.dev/license。本仓库的 Apache-2.0 不改变 Remotion 自己的许可条件。

本仓库把 remotion / @remotion/cli 钉在 4.0.529。升级到 5.0 后，Remotion 免费层需要在配置里传 licenseKey（个人 / 3 人以下公司 / 非营利填 free-license），升级前请先看 THIRD_PARTY_LICENSES.md。

背景音乐是怎么来的？

scripts/make_bgm.py 用 numpy / scipy 现场合成：乐器、和声、旋律、混音、母带都在脚本里，不用外部素材库。每个镜头一个段落，音符落在整拍 / 半拍，镜头切换处有镲或加花，所以音乐是卡着镜头走的；响度校到 -16 LUFS。

因为是现场合成的，没有版权问题。正式发抖音这类平台时，也可以出片时加 --no-bgm 出静音版，再在平台里配乐。

有没有配音？

有。v0.5.0 起接了 MiniMax 语音合成，v0.5.1 起也可以用阿里云（百炼 CosyVoice）和火山引擎（豆包语音）。分镜里写 meta.voice 和每镜的 vo，设好对应的环境变量（MINIMAX_API_KEY / DASHSCOPE_API_KEY / VOLCENGINE_TTS_API_KEY）后出片即可；镜头时长跟着旁白走，字幕逐字点亮，配乐在人声处自动压低。没有 key 时加 --voice-provider mock 用占位音预览节奏。不写 meta.voice 就和以前一样没有配音。用 AI 配音发布时，记得按平台要求勾选 AI 生成内容声明。

为什么画面是插画，不是实拍？

项目不生成「看起来像真实拍摄」的拟真图片。没有商家素材时，画面用组件和简笔插画兜底，并明确标注，不冒充实拍。有商家实拍照片（门店、成品、价目表）时，用实拍镜头放进去，可信度会好很多；照片是否授权会列进「需人工复核」。

Chrome Headless Shell 下载失败？

国内网络环境下 npx remotion browser ensure 可能连不上 Google 的下载地址。可以手动下载后用 --browser-executable 指定本地 Chrome / Chromium 路径（不同 Chrome 版本渲染结果可能有细微差异）。

Windows 上要注意什么？

只支持 x64。环境变量用 PowerShell 写法 $env:LLM_API_KEY="..."，不是 export。分镜一律用文件路径传入，不要在命令行拼 JSON（Windows shell 会吃掉引号）。make.mjs 在 Windows 上调 python，装在别处的，设环境变量 PYTHON 指过去。