# Veo 3.2 Prompter

> Ingeniería experta de prompts para Google Veo 3.2 (motor Artemis): úsalo para generar video con Veo, crear prompts cinematográficos o al mencionar Veo, Google video generation o Artemis engine.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/pexoai/pexo-skills/veo-3-2-prompter
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/pexoai/pexo-skills/veo-3-2-prompter.md

Repositorio: https://github.com/pexoai/pexo-skills
Autor: pexoai
Licencia: MIT
Actualizado: hace 5 meses
Coste de contexto: 55 tok instalada, 971 tok al activarse, 3.7k tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 3 archivos, 15 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add pexoai/pexo-skills --skill veo-3.2-prompter --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add pexoai/pexo-skills --skill veo-3.2-prompter --agent cursor
# Codex
npx -y skills add pexoai/pexo-skills --skill veo-3.2-prompter --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add pexoai/pexo-skills --skill veo-3.2-prompter --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add pexoai/pexo-skills --skill veo-3.2-prompter --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add pexoai/pexo-skills --skill veo-3.2-prompter --agent cline
```

## Qué hace

- Analiza assets multimodales (imágenes, videos, audio) e intención creativa del usuario
- Clasifica cada asset en su rol de elemento atómico usando atomic_element_mapping.md
- Determina el método de referencia óptimo para cada elemento (imagen, texto o híbrido)
- Genera un JSON único con el prompt final y los parámetros recomendados
- Adjunta imágenes de referencia usando el sistema RawReferenceImage de la API de Gemini

## Cuándo usarla

- El usuario aporta assets (imágenes, videos, audio) para generar video con Veo 3.2
- La solicitud es compleja y requiere construir el prompt con cuidado para el modelo Veo
- Se está usando cualquier modelo Google Veo 3.x para generación de video

## Qué la activa

- "Haz un plano cinematográfico de este frasco de perfume girando sobre una superficie oscura, estilo comercial de lujo"
- "Genera un video con Veo 3.2 a partir de estas imágenes"
- "Ayúdame a construir un prompt para Artemis engine con estas referencias"

## Antes de instalar

- Requiere acceso a la API de Gemini y a los archivos de referencia atomic_element_mapping.md y veo_syntax_guide.md.

## Archivos

- SKILL.md — 4 KB
- references/atomic_element_mapping.md — 4 KB
- references/veo_syntax_guide.md — 6 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde pexoai/pexo-skills bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# Veo 3.2 Prompt Designer Skill

This skill transforms a user's scattered multimodal assets (images, videos, audio) and creative intent into a structured, executable prompt for the Google Veo 3.2 video generation model (Artemis engine). It acts as an expert prompt engineer, ensuring the highest quality output from the underlying model.

## When to Use

- When the user provides assets (images, videos, audio) for video generation with Veo 3.2.
- When the user's request is complex and requires careful prompt construction for the Veo model.
- When using any Google Veo 3.x model for video generation.

## Core Function

This skill analyzes all user inputs and generates a single, optimized JSON object containing the final prompt and recommended parameters. The internal workflow (Recognition, Mapping, Construction) is handled automatically and should not be exposed to the user.

### Internal Workflow

1. **Phase 1: Recognition** — Analyze uploaded assets and user intent. Use the `atomic_element_mapping.md` to classify each asset into its atomic element role(s).
2. **Phase 2: Mapping** — For each atomic element, determine the optimal reference method (reference image, text prompt, or hybrid). Use the mapping table to decide.
3. **Phase 3: Construction** — Assemble the final prompt using the 5-Part Framework (Shot → Subject → Environment → Camera → Style) and attach reference images via the Gemini API's `RawReferenceImage` system.

## Usage Example

**User Request:** "Make a cinematic shot of this perfume bottle rotating on a dark surface, like a luxury commercial."
*User uploads `perfume.png`*

**Agent using `veo-3.2-prompter`:**
*The agent internally processes the request and assets, then outputs the final JSON to the next skill in the chain.*

**Final Output (for internal use):**
```json
{
  "final_prompt": "Hero shot, a frosted glass perfume bottle with gold cap rotating slowly on a reflective dark surface, three-point studio lighting with soft key and rim light creating subtle caustics, smooth 180-degree arc, hyper-realistic luxury commercial style with shallow depth of field. Crystalline chime, soft ambient pad.",
  "reference_images": [
    {
      "file": "perfume.png",
      "reference_type": "SUBJECT"
    }
  ],
  "recommended_parameters": {
    "model": "veo-3.2-generate",
    "duration_seconds": 8,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "1080p",
    "generate_audio": true
  }
}
```

## Veo 3.2 Key Differentiators

| Feature | Capability |
|---|---|
| Engine | Artemis — world-model physics simulation (not pixel prediction) |
| Max duration | ~30s native continuous generation |
| Audio | Native dialogue + synchronized SFX |
| Reference images | Up to 3 (`STYLE`, `SUBJECT`, `SUBJECT_FACE`) |
| Video extension | Chain clips via previous video input |
| First/last frame | Specify start and/or end keyframes |
| Resolutions | 720p, 1080p, 4K (with upscaling) |
| Aspect ratios | 16:9, 9:16 |

## Knowledge Base

This skill relies on an internal knowledge base to make informed decisions. The agent MUST consult these files during execution.

- **`references/atomic_element_mapping.md`**: **Core Knowledge**. Contains the "Asset Type → Atomic Element" and "Atomic Element → Optimal Reference Method" mapping tables, adapted for Veo 3.2's reference image system.
- **`references/veo_syntax_guide.md`**: Veo 3.2 Gemini API syntax reference, covering `RawReferenceImage`, `GenerateVideosConfig`, video extension, and first/last frame specification.

## Dónde encaja

- Categoría: [Herramientas para desarrolladores](https://skillsagentes.com/categorias/herramientas-desarrollo.md) — Skills que cambian cómo tu agente escribe, revisa y despliega código.
- Creador: [pexoai](https://skillsagentes.com/creators/pexoai.md) — 0 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Pexo Agent](https://skillsagentes.com/skills/pexoai/pexo-skills/pexo-agent.md): Skill de generación de video con IA que selecciona modelo automáticamente entre Seedance 2, Kling 3.0, HappyHorse y más de 10 modelos, y produce videos multi-toma de 5–120s desde texto, imágenes, URLs, guiones o audio.
- [Ai Video Generation](https://skillsagentes.com/skills/pexoai/pexo-skills/ai-video-generation.md): Genera video con IA a partir de texto, imagen o guion: enruta cada toma al mejor de 10+ modelos (Seedance, Kling, Veo, Sora...) y entrega un video final con música y subtítulos.
- [Founder Video](https://skillsagentes.com/skills/pexoai/pexo-skills/founder-video.md): Crea un video de fundador con Pexo: cuenta tu historia o pitch y Pexo escribe el guion, genera las tomas y entrega un video listo para publicar, con música.
- [Image To Video](https://skillsagentes.com/skills/pexoai/pexo-skills/image-to-video.md): Anima una foto fija en un vídeo terminado con Pexo: añade movimiento, cámara y música, elige el mejor modelo automáticamente y entrega el clip listo para publicar.
- [Saas Video](https://skillsagentes.com/skills/pexoai/pexo-skills/saas-video.md): Crea un video demo o explicativo de tu SaaS con Pexo: describe tu software (o pega la URL o una captura) y recibe un video terminado y listo para publicar.

## Skills relacionadas

- [Using Git Worktrees](https://skillsagentes.com/skills/obra/superpowers/using-git-worktrees.md): Úsalo al empezar trabajo de feature que necesita aislamiento del workspace actual, o antes de ejecutar planes de implementación: asegura un workspace aislado vía herramientas nativas o fallback a git worktree.
- [Writing Skills](https://skillsagentes.com/skills/obra/superpowers/writing-skills.md): Úsala al crear nuevas skills, editar skills existentes o verificar que funcionan antes de desplegarlas.
- [Finishing A Development Branch](https://skillsagentes.com/skills/obra/superpowers/finishing-a-development-branch.md): Úsalo cuando la implementación esté completa, todos los tests pasen, y necesites decidir cómo integrar el trabajo.
- [Scaffold Exercises](https://skillsagentes.com/skills/mattpocock/skills/scaffold-exercises.md): Crea estructuras de directorios de ejercicios con secciones, problemas, soluciones y explainers que pasan el linter. Úsalo para hacer scaffolding de ejercicios o montar una sección nueva de un curso.
- [Domain Modeling](https://skillsagentes.com/skills/mattpocock/skills/domain-modeling.md): Construye y afila el modelo de dominio de un proyecto. Úsalo para fijar la terminología o un lenguaje ubicuo, registrar una decisión arquitectónica, o cuando otro skill necesita mantener el modelo.

---

Skills Agentes · [Índice de páginas en markdown](https://skillsagentes.com/sitemap.md) · [Inicio](https://skillsagentes.com/index.md)