david-iwuoha/castify-demo

## 📖 问题所在 拉各斯一家金融科技公司的周一早晨。合规官刚收到一份备忘录——监管机构要求所有 200 名员工在月底前完成年度培训。 她叹了口气。打开笔记本电脑。将一份 47 页的 PDF 附件发送到全公司的电子邮件中并写道： 到周五，有 180 人签了字。**实际上只有三个人阅读了它。** 六周后，一名初级员工犯了一个手册中明确警告过的典型错误。公司被标记违规。罚单随之而来。 **这不是尼日利亚独有的问题。这是一个全球性的问题。** ## 💡 解决方案 **Castify** 可以在几分钟内，将那份 47 页的文档转化为一部 3 集的 Netflix 风格培训系列视频——由公司自己的员工以他们自己的声音和形象进行主持。 ``` 📄 Upload Document → 🧠 Claude Structures It → 🎙️ YarnGPT Clones Voice ↓ 📊 Analytics Track It ← 🏆 Leaderboard Ranks It ← 🎬 D-ID Renders Avatar ``` ## ✨ 功能特性 | 功能 | 描述 | |---|---| | 🧠 **AI 脚本引擎** | Claude 阅读完整文档，并将内容构建为有明确目的的剧集，且内置测验问题 | | 🗣️ **语音克隆** | YarnGPT 根据 AI 编写的脚本生成自然的尼日利亚口音音频 | | 🎭 **AI 虚拟形象生成** | D-ID 将员工的面部和克隆语音映射为会说话的头部视频 | | 📺 **Netflix 风格播放器** | 自定义 HTML5 视频播放器，支持剧集中途弹出测验打断，并配有 28 秒倒计时器 | | 🏆 **排行榜** | 员工在测验分数上进行竞争，让合规成为人们真正想做的事情 | | 📊 **合规仪表盘** | 追踪谁观看了、谁通过了、谁还没开始——只需一键即可发送自动提醒 | | 🔒 **私密工作室** | 公司内容绝不共享——每个组织都在其独立的私有工作区中运行 | ## 🎬 工作原理 ### 步骤 1 — 上传 合规官上传一份文档和一张将主持该系列视频的员工头像照片。她选择一种语音语调。操作就此完成。 ### 步骤 2 — Claude 全面阅读 Claude 不仅仅是进行总结。它能智能地将内容构建为聚焦的剧集： - **第 1 集：** 主题是什么以及为什么重要 - **第 2 集：** 真实场景与危险信号 - **第 3 集：** 出现问题时该怎么做 ### 步骤 3 — AI 流水线运行 ``` YarnGPT clones the voice → D-ID renders the avatar → Video is ready ``` ### 步骤 4 — 员工观看、回答、竞争 视频播放。在特定的时间戳处，它会暂停。测验弹出。计时器启动。他们回答问题。获得积分。排行榜随之更新。 ### 步骤 5 — 合规官掌握证据 她第一次可以带着证明走进监管审计——不仅仅是证明员工*签署*了一份表格，而是证明他们**观看、参与、回答了问题并展示出了理解能力。** ## 🏗️ 技术栈 ``` Frontend → Vanilla HTML5 / CSS3 / JavaScript (zero dependencies) AI Brain → Claude (Anthropic) — document parsing and script structuring Voice → YarnGPT — Nigerian-accent voice cloning Avatar → D-ID — talking-head video generation from photo + audio Fonts → Plus Jakarta Sans (Google Fonts) ``` ## 📁 项目结构 ``` castify/ ├── index.html # The entire application — single file └── assets/ ├── demo-video.mp4 # Pre-generated D-ID avatar video └── employee.jpg # Employee headshot used as training host ``` ## 🚀 运行演示 **1. 克隆仓库** ``` git clone https://github.com/david-iwuoha/castify-demo.git cd castify ``` **2. 添加你的资源** 将预生成的 D-ID 视频和员工头像放入 `assets/` 文件夹中： ``` assets/demo-video.mp4 assets/employee.jpg ``` **3. 在浏览器中打开** ``` # 只需双击 index.html # 或使用 local server： npx serve . ``` **4. 设置你的测验时间戳** 在 `index.html` 中，找到以下行并将其设置为视频中应出现测验的秒数： ``` const QUIZ_TIME = 20; // change to your video's timestamp in seconds ``` ## 🗺️ 路线图 - [x] 带有自定义文件选择器的文档上传 - [x] 带有实时步骤追踪的 AI 流水线动画 - [x] Netflix 风格的剧集轨道 - [x] 带有测验打断的互动视频播放器 - [x] 带有动画环的 28 秒倒计时器 - [x] 排行榜和评分系统 - [x] 合规官分析仪表盘 - [x] 自动提醒系统 - [x] 移动端响应式设计 - [ ] 真实的 Claude API 集成，用于实时脚本生成 - [ ] 实时的 YarnGPT 语音合成 - [ ] 实时的 D-ID 视频生成 - [ ] 多公司工作区隔离 - [ ] 预构建监管剧集的公开目录 (CBN, SEC, NDPR) ## 🌍 市场背景 非洲大陆上的每家银行、医院、电信公司和石油公司都有合规义务。仅尼日利亚的监管范围就包括： - **CBN** — 尼日利亚中央银行指南 - **SEC** — 证券交易委员会要求 - **FIRS** — 联邦税务局义务 - **NDPR** — 尼日利亚数据保护条例 - **劳工法** — 职场与人力资源合规 Castify 从尼日利亚起步，并扩展到每一个监管压力日益增大且现有解决方案（PDF 和签名表）显然已失效的市场。 ## 🤖 Claude 如何驱动 Castify Claude 是整个系统的大脑。给定一份原始的合规或入职文档，Claude 能够： 1. **阅读并理解** 完整内容，而不仅仅是关键词 2. **识别监管框架** 以及适用的规则 3. **构建内容结构** 将其分解为具有明确学习目标的、聚焦且连贯的剧集 4. **编写脚本** 为每一集撰写适合尼日利亚职场背景的、对话式且清晰的剧本 5. **生成测验问题** 包含时间戳、正确答案和干扰项 6. **输出剧集元数据** 包括标题、描述和时长预估 没有 Claude，Castify 只是一个视频播放器。有了 Claude，它就是一个智能培训系统。 ## 👥 团队 为 **Claude AI Hackathon 2025** 用 🖤 打造 ## 📄 许可证 本项目采用 MIT 许可证授权。详情请见 [LICENSE](LICENSE)。

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