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Claude Code で Higgsfield 用ショート動画シナリオを量産する — CLAUDE.md でプロンプト構文を固定し MCP で生成まで

はじめに

動画生成 AI プラットフォーム Higgsfield でショート動画を作るとき、手間がかかるのは生成そのものではありません。「カット割り」と「英文プロンプト」を毎回考える作業です。ここを Claude Code に任せると、シナリオ作成からプロンプトの書き出し、さらには生成の実行までをターミナルの中で完結できます。

Claude Code はローカルのファイルを直接作成・編集できるエージェントです。そのため単にチャットでシナリオを返してもらうのではなく、次のようなことまでできます。

この記事では、シナリオ設計をファイルとして管理するワークフローを順に紹介し、最後に Higgsfield MCP で実際の生成につなぐ方法を説明します。

ワークフローの全体像

作業は大きく 2 段階に分かれます。

段階やること使うもの
設計テーマ → カット割り → 英文プロンプトをファイルに保存CLAUDE.md、Claude Code
生成保存したプロンプトで画像・動画を生成Higgsfield（Web 版または MCP）

設計段階を Git リポジトリ上のファイルとして残しておくのがポイントです。プロンプトを差分で見比べられるので、「どの言い回しに変えたら絵が良くなったか」を後から追えます。

Step 1. CLAUDE.md でルールを固定する

プロジェクトフォルダに CLAUDE.md を置き、役割と出力フォーマットを書いておきます。Claude Code はセッション開始時にこのファイルを読み込むので、毎回指示し直す必要がなくなります。

# Higgsfield Scenario Generator Rule

## 役割
あなたは Higgsfield 用のショート動画シナリオライターです。

## 出力フォーマット
テーマを受け取ったら、4 カット分を次の形式で `scenarios/<slug>.md` に保存してください。

```text
## Cut <番号> [<開始秒>-<終了秒>s] <役割（フック／展開／変化／CTA など）>
- シーン: <日本語のシーン説明>
- Prompt: <英文プロンプト>
```

## プロンプト構文
英文プロンプトは次の順で書くこと:
Subject, Action, Background, Camera work, Lighting

見出しを ## Cut 1 [0-3s] の形に固定しておくと、後でスクリプトから機械的に読み取れます（Step 4）。

Step 2. Claude Code にショート動画シナリオを依頼する

ターミナル、または VS Code の Claude Code パネルから、自然言語で依頼します。

「朝の時短スキンケア」をテーマに 15 秒のショート動画シナリオを作成して、scenarios/skincare.md に保存して。

CLAUDE.md のルールがあるので、テーマと保存先を伝えるだけで済みます。権限設定によっては、Claude Code がファイルを書き込む前に確認を求めてくるので、内容を見て許可します。

Step 3. 出力されたシナリオと Higgsfield 用プロンプトを確認する

Claude Code が指定パスにファイルを書き出します。出力イメージは次のとおりです。

# 朝の時短スキンケア（15秒）

## Cut 1 [0-3s] フック
- シーン: 朝、鏡を見て肌の乾燥にショックを受ける女性
- Prompt: A young woman, looking in the mirror with a surprised expression, bright bathroom, close-up shot, soft morning light

## Cut 2 [3-8s] 展開
- シーン: オールインワン美容液を手に取り、さっと塗る
- Prompt: A woman's hand, applying smooth skincare serum to her face, clean bright bathroom, slow-motion close-up, soft glowing light

## Cut 3 [8-12s] 変化
- シーン: うるおった肌で笑顔になる
- Prompt: The same woman, smiling at the mirror with dewy glowing skin, bright bathroom, medium shot with slow dolly in, warm morning sunlight

## Cut 4 [12-15s] CTA
- シーン: 商品ボトルのアップとキャッチコピー
- Prompt: A minimal white serum bottle, standing on a marble counter, clean bathroom shelf, slow orbit camera, soft rim lighting

どのプロンプトも CLAUDE.md で決めた「Subject, Action, Background, Camera work, Lighting」の順に並んでいます。人が読むときは日本語の「シーン」で流れを確認し、生成に使うのは英文の「Prompt」だけ、という分担です。

Step 4. Python でシナリオを CSV に変換・検証する

テーマが増えてくると、カット単位の一覧があると便利です。たとえば「scenarios/ 配下の Markdown を全部読んで、カットごとに 1 行の CSV にするスクリプトを書いて」と頼むと、次のようなスクリプトが得られます（Python 3.8 以降）。scenario_to_csv.py として保存します。

import csv
import re
import sys
from pathlib import Path

CUT = re.compile(r"^## Cut (\d+) \[(\d+)-(\d+)s\]\s*(.*)$")
FIELD = re.compile(r"^- (シーン|Prompt): (.+)$")


def parse(path: Path):
    rows, cur = [], None
    for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
        if m := CUT.match(line):
            cur = {"file": path.name, "cut": int(m[1]),
                   "start": int(m[2]), "end": int(m[3]), "label": m[4]}
            rows.append(cur)
        elif cur and (m := FIELD.match(line)):
            cur["scene" if m[1] == "シーン" else "prompt"] = m[2]
    return rows


def main(src_dir: str, out: str):
    rows = [r for p in sorted(Path(src_dir).glob("*.md")) for r in parse(p)]
    missing = [f"{r['file']} Cut {r['cut']}" for r in rows if "prompt" not in r]
    if missing:
        sys.exit("Prompt がないカット: " + ", ".join(missing))
    fields = ["file", "cut", "start", "end", "label", "scene", "prompt"]
    with open(out, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        w = csv.DictWriter(f, fieldnames=fields)
        w.writeheader()
        w.writerows(rows)
    print(f"{len(rows)} cuts -> {out}")


if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        sys.exit("usage: scenario_to_csv.py <src_dir> <out.csv>")
    main(sys.argv[1], sys.argv[2])

Step 3 のファイルに対して実行した結果です。

$ python3 scenario_to_csv.py scenarios prompts.csv
4 cuts -> prompts.csv
$ head -3 prompts.csv
file,cut,start,end,label,scene,prompt
skincare.md,1,0,3,フック,朝、鏡を見て肌の乾燥にショックを受ける女性,"A young woman, looking in the mirror with a surprised expression, bright bathroom, close-up shot, soft morning light"
skincare.md,2,3,8,展開,オールインワン美容液を手に取り、さっと塗る,"A woman's hand, applying smooth skincare serum to her face, clean bright bathroom, slow-motion close-up, soft glowing light"

Prompt 行が抜けたカットがあると、CSV を書かずにエラーで止まります。たとえば skincare.md の Cut 4 から - Prompt: 行を消して実行すると、次のようになります。LLM が出力フォーマットを崩したときに、そのまま後工程へ流れてしまうのを防ぐためのチェックです。

$ python3 scenario_to_csv.py scenarios prompts.csv
Prompt がないカット: skincare.md Cut 4

こうして作った CSV は、プロンプトを Higgsfield の Web 版に貼り付けるときの台本にも、動画編集ツールでカットを並べるときの尺の目安にも使えます。

Step 5. Higgsfield MCP で生成までつなぐ

設計だけでなく生成まで Claude Code から行いたい場合は、Higgsfield の公式 MCP サーバーを追加します。

claude mcp add --transport http --scope user higgsfield https://mcp.higgsfield.ai/mcp

登録後は「prompts.csv の skincare.md Cut 1 のプロンプトで縦長の動画を生成して」のように頼めば、Claude Code が MCP 経由で生成を実行します。設計段階のファイルがそのまま生成の入力になるのが、ファイルで管理しておく利点です。Higgsfield MCP を使った制作フローの具体例は Claude Code × Higgsfield MCP でCM制作が一撃完結 でも紹介しています。

なお、API キーで認証する Higgsfield API は MCP とは別の開発者向け製品です。自前のスクリプトから直接呼び出したい場合はこちらを検討します。

Higgsfield MCP のクレジット消費と注意点

まとめ

Higgsfield MCP 自体の紹介や、動画制作の具体例は以下の記事も参考にしてください。

参考

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