Выпускайте ролики каждую неделю, даже когда сил на монтаж нет

В этом уроке настраиваем компьютер и нейросети для нейромонтажа: выбираем подписку, переходим с браузерного чата на десктопное приложение в режиме агента, создаём проект с доступом к папке и устанавливаем навык HyperFrames. По ходу разбираем, почему «обычный чат» не подходит и что такое скиллы (навыки) как набор текстовых инструкций. В конце вы сможете подготовить приложение, папку проекта и подключить HyperFrames для дальнейшего монтажа видео.

В этом уроке делаем первое вертикальное видео для Instagram целиком через AI-агента: пишем промпт, утверждаем раскадровку, смотрим скетчи и доводим до готового MP4. Разбираем весь пайплайн навыка HyperFrames в Claude Code, а затем повторяем тот же процесс в ChatGPT Codex. Ролик пока без озвучки и фирменного стиля: задача урока в том, чтобы пройти путь от текста до готового видео и понять, из каких шагов он состоит.

Важно: первое видео почти наверняка получится с огрехами, это нормально. Стили, референсы и повторяемый дизайн через файлы design.md и frame.md разбираем в следующих уроках. Названия моделей и интерфейсы со временем меняются: выбирайте актуальную сильную модель с расширенным режимом рассуждений.

В этом уроке закрепляем повторяемый стиль для нейромонтажа через frame.md: берём готовые frame.md из HyperFrames, пересобираем одно и то же видео в разных стилях и смотрим, что меняется в «обёртке» ролика. Дальше собираем свой frame.md по референсу: скачиваем видео с Pinterest, просим ChatGPT/Claude покадрово разобрать стиль (цвета, шрифты, правила, анимацию) и оформить это в frame.md. В конце вы сможете создать собственный frame.md и применять его к следующим видео много раз.

В этом уроке улучшаем качество нейровидео за счёт графики и анимаций: подключаем Iconify MCP, чтобы нейросеть использовала готовые SVG-иконки; добавляем 3D-объекты через навык 3 в HyperFrames и через генерацию по референсам; подбираем новые текстовые эффекты и навыки для более «моушен»-анимации; собираем библиотеку фоновых анимаций из Pinterest. В конце вы сможете пересобрать ролик так, чтобы иконки, 3D-объекты, анимации и фоны выглядели аккуратнее и дороже, без ручной отрисовки кривых линий.

В этом уроке разбираем варианты озвучки для нейромонтажа: запись своим голосом и наложение на видео, клонирование голоса, сравнение локальной бесплатной модели и платных сервисов. Показываем, как положить аудиофайл в папку проекта и попросить chat.gpt подогнать тайминги сцен под новую дорожку. В конце вы сможете выбрать подходящий способ озвучки и подготовить запрос, чтобы пересобрать ролик под ваш голос или AI-копию.

В этом уроке собираем видео с говорящей головой для YouTube с помощью нейросетей: готовим субтитры, добавляем моушн-графику по дизайн-системе, делаем две версии — горизонтальную и вертикальную, и докручиваем результат по замечаниям. Отдельно разбираем, как раскадровки помогают нейросети правильно располагать спикера, графику и сцены. В конце вы сможете смонтировать такое видео целиком нейронкой и подготовить версии под разные форматы, не перекрывая лицо графикой.

В этом уроке делаем цифрового двойника в HeyGen: записываем и загружаем исходное видео, создаём Look, проверяем результат и генерируем тестовую сцену в браузере. Дальше подключаем HeyGen к AI-агенту через API-key: создаём ключ, сохраняем его в .env, копируем ID Look и Voice ID и запускаем сборку видео через агента. В конце вы сможете создать своего ИИ-аватара, сгенерировать видео в HeyGen и подготовить доступы для автоматизации через AI-агента.

В этом уроке разбираем Remotion как ещё один навык для генерации анимированных роликов кодом и монтажа видео внутри AI-агента, а также сравниваем его с HyperFrames: чем отличается подход (React вместо HTML/CSS) и почему проще находить готовые анимации. Дальше на практике ищем подходящие React-анимации в сети, подключаем их код и SVG-логотипы к сценам, и запускаем сборку минутного видео через плагин/скилл Remotion. В конце вы сможете установить Remotion в своём агенте, собрать ролик с найденными компонентами и сравнить результат с HyperFrames по плавности и качеству переходов.