Sweety Handdraw Video:让 Codex / Claude Code 把一篇文章做成边画边讲的手绘视频,汉字按笔顺写

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抖音、B 站上常见一种知识视频:一只手拿着笔,边讲边画,线条一笔一笔出来,关键字一个一个写上去。看着轻松,做起来很费工夫:写稿、配音、画分镜、录手绘过程、对时间轴,一条一分钟的视频要折腾大半天。

Sweety Handdraw Video(作者叫它“手绘口播”)想把这一整套交给 AI。你给它一个主题、一篇文章或一个完整故事,它负责写口播稿、配音、设计分镜、生成插画,再在本地按笔画顺序把画“画”出来、把汉字按笔顺“写”出来,最后导出带字幕的 MP4。它是中文作者 @leo_xiaolei 开源的,MIT 协议,10 月 12 日建仓,写这篇时约 690 颗星,最新版 v1.3 发布于 10 月 17 日。资料查阅于 2026 年 10 月 19 日。

Sweety Handdraw Video:让 Codex / Claude Code 把一篇文章做成边画边讲的手绘视频,汉字按笔顺写
样片《那条死于愤怒的蛇》的绘制过程:毛笔手部先描线条,再上色,旁白字幕在画面底部(截图来自 GitHub 仓库)

它不是一个软件,而是一个 Agent 技能

这点要先说清楚:Sweety 没有可以双击打开的界面。它是一个 Agent Skill(技能包),装进 Codex 或 Claude Code 之后,你用自然语言让 Agent 去做视频。Agent 负责“想”:理解内容、写口播、做分镜、出图;本地的 Python 脚本负责“做”:描线、填色、写字、对齐配音、合成视频。

Agent Skills 是什么、怎么装,可以先看 5 个热门 AI 编程技能包那篇的开头。简单说就是一个带 SKILL.md 的文件夹,放进 Agent 的技能目录就能用。

成片不调用任何“图生视频”模型。画面动起来,靠的是本地程序把一张静态插画拆成笔画,模拟人手一笔一笔画出来,所以不会出现 AI 视频常见的画面抖动、人物变形。

动手之前,先对一下这几个条件

条件 说明
系统 macOS 和 Linux。Windows 作者明确说“暂不承诺”
Agent Codex 或 Claude Code。完整出片的实测来自 macOS + Codex;Claude Code 只验证了安装和本地脚本,整片流程作者还没测完
生图能力 Codex 自带生图;Claude Code 需要另外接一个生图工具或 MCP,或者你自己准备插画。没有生图能力时它会停下来说明,不会交一个只有字的视频
配音 本地 VoxCPM2(仅限 Apple 芯片 Mac)、本机的 VoiceStudio 服务,或者你已经录好的整段旁白;火山豆包、Gemini TTS 可以填自己的密钥,但作者只做了模拟测试
其他 Python 3.9+、FFmpeg、中文字体,安装脚本会帮你装

配音这一项最容易卡住。用 Apple 芯片 Mac 的,最省事的是本地 VoxCPM2,安装时加 --voxcpm 参数会下载约 3.2 GB 的模型;VoxCPM2 是面壁智能开源的语音模型,能用一句话描述“设计”音色,我们之前写过 VoxCPM2 的介绍。用 Linux 的,可以在本机跑一个 VoiceStudio,Sweety 默认连 http://127.0.0.1:3900 调它的接口。注意两点:它需要 VoiceStudio 提供 /engines/tts、/generate 这几个接口;作者对接验证时用的是 Mac 上的 mlx-audio 引擎,Linux 上换别的引擎能不能顺利跑,README 没有给出实测。

作者自己的机器是 M3 Max、36 GB 内存,8 GB、16 GB 的设备能不能跑,README 写的是“尚未测定”。

安装:两步

第一步,装技能。有 Node.js 的话一条命令,同时装进 Claude Code 和 Codex:

npx skills add threerocks/sweety-handdraw-video --skill sweety-handdraw-video --agent claude-code codex --global --copy --yes

只用其中一个,就把另一个 --agent 值删掉。想固定版本,也可以从 Releases 下载 v1.3 的压缩包,把整个 sweety-handdraw-video 文件夹放进 ~/.claude/skills/(Claude Code)或 ~/.codex/skills/(Codex)。只复制 SKILL.md 不行,会缺脚本和素材。手部、画风预览和试听音频都在包里,约 38 MB,装好就能离线用。

第二步,准备运行环境:

bash ~/.claude/skills/sweety-handdraw-video/scripts/setup.sh
bash ~/.claude/skills/sweety-handdraw-video/scripts/setup.sh --check

第一条安装 FFmpeg(Mac 用 Homebrew,Linux 用 apt 并装上 Noto 中文字体),再建一个独立的 Python 虚拟环境;第二条只检查不安装。开始做视频前,还可以运行包里的 doctor 命令,它会分别告诉你“能不能渲染”“能不能配音”“有没有生图能力”,缺什么就给出修复命令。

怎么让它做视频

在 Claude Code 里输入 /sweety-handdraw-video,在 Codex 里用 $sweety-handdraw-video,然后直接说需求。README 给的例子:

使用 $sweety-handdraw-video,把“为什么越生气,越容易做错决定”
做成一段面向普通成年人的手绘讲解。先讲清楚一个机制,控制在约一分钟。
画风、手部、声音和字幕由你根据内容选择,不加广告和水印。

开始时它会让你选六项:画风、手部、声音、笔杆广告、水印、字幕。已经在需求里说了的就跳过,没说的每项最多等 60 秒,过时就由模型按内容决定;直接说“全部自动选择”也行。作者建议先拿几十秒的短主题试一遍,确认环境和画风没问题,再做长稿。

默认输出是简体中文、1920×1080、30 帧,时长按实际口播决定。交付物有 MP4、封面 PNG、SRT 字幕、口播稿和检查记录。

几个做得很细的地方

  • 汉字按标准笔顺写:GB2312 范围内的常用汉字逐笔书写,笔画数据来自 hanzi-writer-data,不是简单地从左往右擦出来。
  • 先配音,再出图:口播按意思分段生成,每段都过一道杂音检查(嗡声、底噪、爆音),然后根据每段话的长度,算出每幅画能画几秒、最多几笔,按这个“预算”去设计插画。
  • 21 种画风:20 个编号风格加一个变体,有极简黑白线条、小豆人涂鸦信息图、水墨写意、吉卜力风、复古像素等,每种都有预览图。其中 1、4、5、17、19、20 这几种有清楚的墨线,可以真正一笔一笔描;其余没有轮廓线的画风只能用笔刷“刷出来”。
  • 6 种手:深蓝袖马克笔、儿童彩铅、毛笔、白衬衫中性笔等,也可以只显示笔不显示手。
  • 改一句不用全重做:只改字幕、水印、版式的话,图和声音都能复用;改了口播稿,也只重新生成改动的那几段。

花多少时间和钱

README 引用了作者在 X 上的回复:一条约两分半的样片,做了“差不多 10 分钟”;在他每月 200 美元的订阅里,用掉的额度“不到 1%”。作者自己也强调这是个人情况,不能当作固定价格。第一次装环境、下模型、出图重试、配音返工都会拉长时间。

开源不等于全程免费:Agent 本身要订阅(Claude Code 至少要 Claude Pro),生图可能另外收费,本地配音要占用你的电脑。

发到国内平台前注意

成片 MP4 里写入了 AIGC 隐式标识(元数据里标明是 AI 生成、用什么工具做的)。但这只是文件里的标记,发抖音、B 站、视频号时,仍然要按平台要求手动勾选“AI 生成”声明。用到的声音、人物形象和第三方内容,版权和授权要自己确认,README 也专门提醒了这一点。

优点和不足

优点

  • 从稿子到成片一条龙,画面是真的“画”出来的,观感比 AI 视频稳定。
  • 中文支持是原生的:中文作者、中文文档、汉字按笔顺写。
  • 每一步都留了脚本、素材和时间戳,方便返工和做系列。
  • MIT 协议,可以改成自己的版本。

不足

  • 不支持 Windows,大部分 Windows 用户暂时用不上。
  • 配音和生图都要自己准备好,Claude Code 用户还得另接生图工具,门槛不低。
  • 项目才一个星期,版本迭代很快,完整流程主要在作者自己的 Mac + Codex 上验证过。
  • 不是全自动批量工具,作者明确说每条都要人看一遍,角色、剧情和音色都可能跑偏。

适合谁

  • 适合:做知识科普、寓言故事、产品原理讲解的短视频作者;手上有 Apple 芯片 Mac、已经在用 Codex 或 Claude Code 的人;想批量做同一系列手绘视频、愿意花时间调画风和声音的人。
  • 不适合:只有 Windows 电脑的人;想“一键出片、不看就发”的人;对 Agent 和命令行完全没接触过的人。

只想把文字转成语音、不需要画面的话,Folivox 这类本地有声书工具更简单。

想做的不是手绘风,而是产品介绍、数据图表动画或给口播视频加花字,可以看看 HyperFrames:让 Claude Code / Codex 写 HTML 渲染成视频,命令行版 Windows 也能用。

项目信息

正文完
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liujiana
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