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Prompts de video con calidad de cine

Skill que le da a tu asistente un método para escribir prompts de video con calidad de cine, sin importar qué motor de IA uses. Se apoya en un marco de 5 capas (Motor · Cámara · Sujeto · Look · Acción), una biblioteca de 50 movimientos de cámara con nombre, y el hábito de mantener al mismo personaje consistente entre clips. Menos prompts al tanteo, más video que se ve dirigido.

SkillPremiumMarketingdiseno y marca

🌱 Empieza aquí · Prompts de video con calidad de cine

¿Alguna vez le pediste a una IA "hazme un video cinemático" y salió algo genérico, plano y distinto cada vez? El problema casi nunca es la herramienta: es el prompt. Esta semilla le enseña a tu asistente a dirigir el video como lo haría un director de fotografía: elige el movimiento de cámara, fija la estética, describe la acción con precisión y mantiene al mismo personaje de un clip a otro. Funciona con el generador de video que ya uses, sea el que sea. Menos prompts al tanteo, más video que se ve pensado.

Para instalarla

Abre esta carpeta con Claude Code o Cowork y dile a tu asistente:

"Siembra esta semilla 🌱"

Con eso basta de tu parte. Tu asistente hace el resto y al final te dice cómo comprobar que quedó. Vas a ver algunas palabras en inglés en la pantalla (nombres de movimientos de cámara y del método); ni caso, él te guía.

¿Otras formas de pedírselo? "instala esta semilla", "activa el director de video", "haz el setup de esto". Te entiende igual.


Para el asistente que siembra 🤖

Este componente es una skill (habilidad): un método que el asistente carga y aplica cuando le piden dirigir un prompt de video. No es un programa ejecutable ni un hook (gancho de automatización): no lleva chmod, no lleva entrada en settings.json y no ejecuta ningún script ni llama a ninguna API. Genera el texto del prompt; quien lo envía al motor de video es la persona (con la herramienta que ya paga o usa).

1. Copia la habilidad a su lugar

El kernel trae:

  • kernel/SKILL.md — el método en sí (el marco MCSLA de 5 capas).
  • kernel/references/camera-presets.md — biblioteca de 50 movimientos de cámara con nombre.
  • kernel/references/shot-grammar-bridge.md — puente con la "gramática de 8 puntos" de un plano.

Copia la carpeta completa (con sus references/ dentro) al lugar donde tu plataforma carga habilidades:

Claude Code (macOS / Linux / Windows con Git Bash):

mkdir -p "$HOME/.claude/skills/video-cinema"
cp -R kernel/. "$HOME/.claude/skills/video-cinema/"

Las carpetas dentro de ~/.claude/skills/ se cargan como habilidades disponibles. El asistente invoca esta cuando detecta que le piden un prompt de video con dirección de cámara o una serie con personaje consistente. Los archivos de references/ se leen solo cuando hacen falta (no ocupan la ventana de contexto todo el tiempo).

Cowork: coloca la carpeta video-cinema/ (con SKILL.md y su references/ dentro) en la ruta de habilidades de tu proyecto si la soporta. Si no, guarda la carpeta dentro del proyecto y agrega en el archivo de instrucciones (CLAUDE.md) una línea que apunte a ella: "Cuando te pidan un prompt de video cinemático o una serie con el mismo personaje, aplica el método de video-cinema/SKILL.md y consulta sus references/."

Nota sobre Codex: esta semilla no está pensada para Codex. El método se apoya en que el asistente descubra la habilidad por su descripción y cargue archivos de referencia bajo demanda; el modelo de un solo archivo de instrucciones (AGENTS.md) de Codex no replica eso con limpieza. Si aun así quieres usarlo ahí, pega el contenido de SKILL.md dentro de AGENTS.md, pero perderás la carga bajo demanda del catálogo de cámara.

2. Aterriza la "firma visual" de esta persona (recomendado)

Con la persona (o detectándolo tú), define sus defaults de M, C y L: qué motor usa por defecto, su encuadre y lente típicos, y su estética de marca (gradación de color, tipo de luz, profundidad de campo). Guarda ese bloque junto al SKILL.md (por ejemplo, al final del propio archivo o en una nota adjunta). Con esto, en cada brief la persona solo tendrá que darte sujeto + movimiento de cámara + acción, y todo lo demás sale con su estilo. Si tiene una serie con personaje recurrente, anota también dónde registró la identidad de personaje de su motor, para reusarla en cada prompt.

3. Verificación post-siembra (obligatoria)

a) Los archivos quedaron colocados (ejemplo Claude Code):

ls -la "$HOME/.claude/skills/video-cinema/SKILL.md" \
       "$HOME/.claude/skills/video-cinema/references/camera-presets.md"; echo "exit=$?"

Salida esperada: dos líneas listando los archivos (con su tamaño) y exit=0. Si sale No such file or directory, la copia no se hizo; repite el paso 1.

b) El método se aplica (prueba de comportamiento, en una conversación nueva): pídele al asistente algo como "escríbeme el prompt de un video cinemático de una persona presentando un producto". La conducta correcta es que te devuelva un prompt con las cinco capas MCSLA claramente separadas (Motor, Cámara con un movimiento del catálogo, Sujeto, Look y Acción concreta), no una frase genérica tipo "un video bonito de una persona". Si te devuelve algo plano y sin capas, la habilidad no se cargó: revisa que la carpeta video-cinema/ esté en la ruta de habilidades.

Cuando ambas partes pasen, avísale a la persona en una línea qué gana con esto.


✅ ¿Cómo sé que funcionó?

De ahora en adelante, cuando le pidas a tu asistente un video, ya no te va a soltar un prompt al aire. Te va a preguntar (o asumir) con qué motor generas, va a elegir un movimiento de cámara con nombre, va a fijar la estética para que el color no cambie entre clips, y va a describir la acción con precisión. Si haces una serie, va a mantener al mismo personaje de un clip a otro. El resultado se ve dirigido, no improvisado. Eso es todo. 🌱

Inspiración y crédito

Fuentes y patrones abiertos que inspiraron esta semilla. Nos gusta reconocer de dónde vienen las buenas ideas.

  • El marco de 5 capas MCSLA (Model · Camera · Subject · Look · Action) y el catálogo de movimientos de cámara están inspirados en el proyecto open source "OSideMedia/higgsfield-ai-prompt-skill" (licencia MIT). La implementación de esta semilla es propia; solo se retoma la estructura conceptual, con crédito.
  • Los nombres de los movimientos de cámara (dolly, crane, dolly zoom, whip pan, etc.) son terminología de cinematografía de dominio público. El puente con la "gramática de 8 puntos" de un plano es una lista de chequeo genérica de composición de toma, no material con derechos de terceros.
  • El método es agnóstico de motor: funciona con cualquier generador de video por IA (por ejemplo Runway, Kling, Google Veo, OpenAI Sora, Higgsfield/Seedance o Pika). El kernel NO incluye código ni claves de esos servicios de pago; solo el método para escribir el prompt que tú envías al motor que ya usas.

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