Qu’est-ce que motionmaxxing ?
motionmaxxing, de Tejas Makwana (Tejashmakwana), est un Agent Skill qui fait réaliser et construire à un agent de code de courts films de motion design : vidéos de lancement, promos produit, jingles visuels de marque et typographie cinétique. Il a été publié en un seul envoi : le dépôt a été créé le 6 octobre 2026, ses deux commits sont arrivés le même soir, rien n'a été poussé depuis et il n'y a aucune release GitHub. Le README lui-même parle d'une version précoce.
Le film est une simple page HTML animée par motion.js, un runtime sûr au déplacement dans le temps (seek-safe) bâti sur GSAP, avec 12 courbes d'easing nommées, ajustées sur 4 288 mouvements mesurés image par image dans 53 moments de films de lancement professionnels. Le render.mjs propre au skill se place sur chaque image dans Chrome headless et encode avec ffmpeg ; la description indique qu'il fonctionne dans HyperFrames ou en HTML simple, et ce n'est pas un outil pour Remotion ou After Effects. À partir d'une URL, il capture les couleurs, les polices, le logo et les écrans de la marque, puis des scripts notent le rendu selon six portes, de G0 à G5. Voix, effets sonores et musique sont optionnels via une clé ElevenLabs.
Le dépôt est sous Apache-2.0, avec environ 1 200 étoiles sur GitHub et 113 forks. Il s'installe en le clonant dans ~/.claude/skills et demande Node 22 ou plus récent, Python 3, ffmpeg et Google Chrome. Le GSAP 3.12.5 fourni garde sa propre GreenSock Standard License, qui, note le README, n'est pas open source. Le skill indique vivre au sein de FinalMotion, le produit de l'auteur.
motionmaxxing vaut-il le coup ?
motionmaxxing est ce skill vidéo rare dont les règles viennent de la mesure plutôt que du goût. L'auteur a recréé 53 moments de trois à sept secondes tirés de films de lancement réalisés par des designers, sous forme de timelines GSAP exactes à l'image près, s'est placé sur chaque image et a condensé le résultat en 4 288 mouvements distincts. De là viennent les chiffres que le skill impose : un mouvement médian de 10 images (0,33 s), des arrivées qui décélèrent en ease-out dans 58 % des cas, un dépassement sur moins de 9 % des mouvements, et tardif quand il survient, des logos qui débarquent depuis environ 3,5 fois leur taille, et 3 392 entrées par transformation contre 584 fondus d'opacité. Le regroupement des courbes a donné 12 easings, de softLand à accelExit, que le runtime fournit par leur nom et qui, selon l'auteur, couvrent 89 % des mouvements mesurés avec un RMSE de 0,12 au plus.
La seconde moitié est une liste d'interdits, qui se lit comme celle de hallmark, transposée à la vidéo. SKILL.md énumère 12 choses qu'un film ne doit jamais contenir : des étiquettes dans les coins et des compteurs comme "02 / SPEAK", un titre fixe à gauche à côté d'un appareil, une carte d'interface arrondie avec une pastille d'état, un titre tapé avec un curseur, des fonds en aplat différents à chaque scène, un carton final tenu plus de 1,4 s et un film que personne n'a regardé. Un processus en dix étapes exige un storyboard et trois types d'idée avant toute construction. Ensuite, render.mjs produit le film, look.py calcule les portes G0, G2 et G3 à partir des images, lint.mjs fait échouer les éléments de page dans le DOM au titre de G5, et un NOTE.md obligatoire doit citer ces chiffres au lieu de déclarer le film réussi. G1 et G4 n'ont pas de script et sont jugés à l'œil, ce que le skill oblige l'agent à reconnaître.
Le prix, c'est le poids. SKILL.md pèse à lui seul environ 20,6 Ko, et l'étape zéro y ajoute les deux fichiers de goût et un survol de judgment.md : à quatre caractères par token, environ 53 Ko soit 13 000 tokens sont chargés avant même la capture de la marque. Les 14 fichiers de référence totalisent environ 452 Ko, plus de 110 000 tokens si un agent les lit tous, et l'auteur ne publie aucun coût en tokens ni en temps pour un film. Le rendu est lent là où cela compte : les scènes hero3d en WebGL tournent à environ 7 à 11 fps en 1080p sur un GPU Apple, d'après KNOWN-LIMITS. Seul Claude Code a des étapes d'installation documentées ; les autres agents reçoivent un dossier vers lequel les pointer.
Les preuves sont plus minces que la finition ne le laisse croire. L'historique de tests A/B à l'aveugle derrière la couche de goût repose sur un seul évaluateur humain, les 9 choix sur 10 en faveur du skill datent d'une génération antérieure, et aucun A/B n'existe pour celle-ci. La bibliothèque de précédents de 716 lignes a été décodée par des analystes fondés sur des modèles et est marquée non vérifiée. Les moments mesurés sont des clips de lancement de style SaaS, donc les statistiques décrivent ce genre. Surtout, rien n'a été poussé depuis le 6 octobre et un ticket du 16 octobre sur des processus Chrome laissés derrière sous macOS reste ouvert. Face à openmontage, qui planifie des productions entières avec une centaine d'outils, motionmaxxing fait une seule chose plus en profondeur ; face à hyperframes, c'est un réalisateur posé sur une chaîne de rendu Chrome et ffmpeg presque identique, pas un moteur de rendu. Comme référence sur la façon dont le motion produit par des agents devrait bouger, il mérite la lecture, même s'il ne reçoit jamais de second commit.
Là où il fait la différence
Le fondateur d'une start-up SaaS de cinq personnes dont le lancement a lieu la semaine prochaine
Transformer le site du produit en film de lancement de 20 secondes sans engager de motion designer
Lancez /motionmaxxing dans Claude Code avec l'URL du site ; brand.mjs capture couleurs, polices, logo et écrans, et l'agent montre l'idée et le storyboard avant de construire. Gratuit hors tokens de l'agent et, pour la voix et la musique, usage d'ElevenLabs.
Une développeuse frontend dont la promo faite par un agent ressemble à un diaporama animé
Savoir exactement ce qui ne va pas dans un brouillon et le corriger
Donnez au skill draft.mp4 et son index.html et demandez une note slop, mid ou maxxed ; look.py et lint.mjs indiquent lesquelles de G0, G2, G3 et G5 échouent, et l'agent corrige dans un ordre fixe. Le lint ne voit pas le texte dessiné dans un canvas ou une image générée.
Un développeur qui construit son propre agent vidéo sur HTML et GSAP
Reprendre des durées mesurées au lieu de deviner durées et courbes
Chargez runtime/motion.js et utilisez les 12 easings nommés comme M.ease.softLand avec les valeurs mesurées par défaut, et interrogez library/moments.jsonl via precedent.py pour chaque beat. La copie de GSAP fournie reste soumise à sa propre licence.
Avant de vous engager
- Mise en route
- git clone du dépôt dans ~/.claude/skills/motionmaxxing, puis bash install.sh, qui vérifie les prérequis et n'installe rien au niveau du système. Demande Node 22+, Python 3, ffmpeg et Google Chrome ; scripts/providers.sh indique ce dont dispose la machine. S'invoque avec /motionmaxxing ou une simple demande.
- Intégrations
- Claude Code est documenté ; tout agent qui lit un dossier SKILL.md et dispose d'un accès au shell peut l'utiliser. Rend via sa propre chaîne Chrome et ffmpeg, peut fonctionner aux côtés de HyperFrames, embarque GSAP 3.12.5 et Three.js r186, et appelle en option ElevenLabs pour la voix, le son et la musique et la Codex CLI pour des plaques de surface générées.
- Données et confidentialité
- Fonctionne en local. La capture de marque récupère le site cible via Chrome headless ; les scripts de voix et de musique n'envoient du texte à ElevenLabs que si ELEVENLABS_API_KEY est défini, et les plaques d'image passent par une connexion Codex uniquement sur demande. Le README ne décrit aucune télémétrie. Apache-2.0, avec GSAP sous GreenSock Standard License, Three.js et opentype.js sous MIT et Inter sous SIL OFL 1.1.
- Coût à grande échelle
- Pas d'édition payante dans le dépôt. Le coût, ce sont les tokens de l'agent (environ 13 000 tokens d'instructions avant de commencer, davantage à mesure que les références se chargent), le temps de rendu local, l'usage d'ElevenLabs et environ 1 à 2 minutes par plaque générée.
- Limites
- Aucun commit depuis le 6 octobre 2026 et un ticket ouvert. G1 et G4 sont jugés à l'œil ; lint.mjs ne voit pas le texte dans les canvas, WebGL, images et vidéos ; WebGL rend à environ 7 à 11 fps en 1080p ; la musique d'ElevenLabs peut rater le tempo ou la durée ; fetch_logo.mjs peut renvoyer un bandeau d'en-tête au lieu du symbole.
Les points forts
- Easings et durées mesurés sur 4 288 mouvements professionnels
- Liste concrète d'interdits contre l'effet diaporama en vidéo
- Portes scriptées et un lint vérifient le rendu ; NOTE.md doit les citer
- Runtime seek-safe avec autotest, donc des rendus reproductibles
Les points faibles
- Un seul envoi le 6 octobre 2026, ni commit ni release depuis
- Couche de goût fondée sur un seul évaluateur ; pas d'A/B pour cette génération
- Prérequis lourds : Node 22+, Python 3, ffmpeg et Chrome
- Lourde charge d'instructions et aucun coût en tokens publié
Idéal pour
Les développeurs qui font déjà des films produit avec un agent en HTML et GSAP, veulent qu'ils bougent comme ceux d'un motion designer et peuvent s'accommoder d'un dépôt qui ne sera peut-être pas maintenu.
Alternatives à motionmaxxing
motionmaxxing : questions fréquentes
- motionmaxxing vaut-il le coup ?
- motionmaxxing met par écrit plus de vrai savoir-faire en motion design que tous les skills vidéo que nous avons lus, puis le laisse en un seul envoi non maintenu, évalué par une seule personne. Nous lui donnons 3.6 sur 5.
- Combien coûte motionmaxxing ?
- Gratuit et open source (Apache-2.0 ; le GSAP fourni a sa propre licence). Une clé ElevenLabs optionnelle active voix, effets sonores et musique, facturés par ElevenLabs.
- Quels sont les inconvénients de motionmaxxing ?
- Un seul envoi le 6 octobre 2026, ni commit ni release depuis; couche de goût fondée sur un seul évaluateur ; pas d'A/B pour cette génération; prérequis lourds : Node 22+, Python 3, ffmpeg et Chrome; lourde charge d'instructions et aucun coût en tokens publié.
- À qui s’adresse motionmaxxing ?
- Les développeurs qui font déjà des films produit avec un agent en HTML et GSAP, veulent qu'ils bougent comme ceux d'un motion designer et peuvent s'accommoder d'un dépôt qui ne sera peut-être pas maintenu.
- Combien coûte motionmaxxing pour une équipe ou en production ?
- Pas d'édition payante dans le dépôt. Le coût, ce sont les tokens de l'agent (environ 13 000 tokens d'instructions avant de commencer, davantage à mesure que les références se chargent), le temps de rendu local, l'usage d'ElevenLabs et environ 1 à 2 minutes par plaque générée.
- motionmaxxing est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Fonctionne en local. La capture de marque récupère le site cible via Chrome headless ; les scripts de voix et de musique n'envoient du texte à ElevenLabs que si ELEVENLABS_API_KEY est défini, et les plaques d'image passent par une connexion Codex uniquement sur demande. Le README ne décrit aucune télémétrie. Apache-2.0, avec GSAP sous GreenSock Standard License, Three.js et opentype.js sous MIT et Inter sous SIL OFL 1.1.
- Quelles sont les meilleures alternatives à motionmaxxing ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont HyperFrames, OpenMontage, Hallmark et ffmpeg-skill.
Réponses vérifiées le 31 oct. 2026.