LeetDreamer — アルゴリズム可視化動画自動生成パイプライン
概要
LeetDreamerは「アルゴリズムの説明を眠くさせない」ことを目的とした小型のパイプラインプロジェクトです。与えられたアルゴリズム(例:Two Pointers)について自然言語の説明を生成し、それに基づくストーリーボードやシーン定義を作成、可視化アニメーションを生成してナレーションを付け、最終的に短い教育用動画を出力します。リポジトリにはアーキテクチャ図やClaude向けの説明(おそらくLLMプロンプトや運用メモ)、およびビルドスクリプトが含まれており、動画生成の各フェーズを自動化するワークフローを想定しています。YouTubeにアップされたサンプルもあり、短時間で理解を促すことを狙った設計です。
リポジトリの統計情報
- スター数: 1
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 1
- コミット数: 2
- ファイル数: 10
- メインの言語: Python
主な特徴
- アルゴリズム説明からナレーション付きアニメーション動画を生成するパイプライン設計。
- LLM(CLAUDE向けドキュメントが存在)を用いたスクリプト/ストーリーボード生成の想定。
- build.py によるワンコマンドでのビルド/組み立てフローを提供。
- 動画サンプル(Two Pointers)がYouTubeで確認可能。
技術的なポイント
LeetDreamerは「テキスト→視覚→音声→動画」という一連の処理を自動化するパイプラインを想定した構成になっています。ARCHITECTURE.md が含まれていることから、モジュール分割(スクリプト生成、シーン定義、アニメーション描画、音声合成、動画合成/出力)を明確にしていることが推測されます。CLAUDE.md がある点からAnthropicのClaudeなどLLMへ投げるプロンプト設計や応答後処理ルールを定義しており、ナレーション文やステップ分割、視覚化に必要なフレーム指示を自動生成する設計になっている可能性が高いです。
build.py はパイプライン全体をオーケストレーションするスクリプトで、各ステージの入出力をつなぎ、必要に応じてローカルファイルや一時ディレクトリを管理する役割を果たします。動画合成部分では一般的にFFmpegやmoviepy、PIL/手描きSVGやCanvasベースのレンダリングなどが利用される想定で、字幕(SRT)生成や音声(TTS)合成、セグメントごとのタイミング調整を行って最終出力を作るワークフローが組まれています。
さらに、この種のプロジェクトでは以下のような設計上の配慮が重要です:LLM出力の検証と正規化(アルゴリズム説明の正確性確保)、視覚表現のテンプレート化(再利用可能なアニメーション要素)、同期ルール(ナレーションとアニメーションのタイミング合わせ)、そしてプライバシー/APIキー管理(外部LLMやTTSサービス利用時)。LeetDreamerはプロトタイプ段階ながらこれらをドキュメントとスクリプトで分かりやすく整理しており、教育コンテンツ自動生成のベースとして活用できる設計になっています。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ:
- .gitignore: file
- ARCHITECTURE.md: file
- パイプライン設計やコンポーネント間のデータフローを記述している想定
- CLAUDE.md: file
- Claude(LLM)向けのプロンプトや運用メモを含むドキュメント
- README.md: file
- プロジェクト概要、サンプル動画へのリンク、目的説明
- build.py: file
- ビルド/ワークフロー実行用スクリプト
…他 5 ファイル(例:ユーティリティ、テンプレート、設定ファイル、サンプルデータ等が含まれると推測)
まとめ
アルゴリズム解説を短い動画で自動生成する実験的なパイプラインで、LLM連携と映像合成の橋渡しが魅力です。
リポジトリ情報:
- 名前: leetdreamer
- 説明: 説明なし
- スター数: 1
- 言語: Python
- URL: https://github.com/joshribakoff/leetdreamer
- オーナー: joshribakoff
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/4021306?v=4
READMEの抜粋:
🎬 LeetDreamer
“What if algorithm explanations didn’t put you to sleep?”
A pipeline that generates narrated algorithm visualization videos. Because staring at code for 3 hours is less effective than watching a robot explain Two Pointers in 37 seconds.
🎥 See it in action
👆 Click to watch the generated video on YouTube
