スキルを探す

用自然语言指令剪辑视频：裁剪、拼接、变速、跳切去静音、文字覆盖、横竖比转换、抽帧封面、转 GIF、压缩、加 BGM/水印，基于 ffmpeg。 当用户说"剪视频""裁剪视频""拼接视频""视频变速""去静音""视频加文字""视频转GIF""压缩视频""加BGM/水印"时使用。 本 SKILL 做单条视频的通用剪辑；智能画幅转换用 video-reframe，长视频切片用 clipify/video-highlights，从 0 生成用 ai-video-gen。

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文本润色打磨：七轮聚焦扫描（清晰度/语气/价值感/证据/具体性/情感/风险） + 去 AI 感改写（砍填充短语、打破公式化结构、主动语态、变化节奏）。 当用户说"帮我改一下"、"润色"、"文案打磨"、"编辑文案"、 "去 AI 感"、"太像 AI 了"、"改自然"、"校对"、"文案优化"时使用。 合并了原 copy-editing（系统化编辑）和 stop-slop（去 AI 感）的能力。

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把口播、讲座、直播或 Vlog 转录并改写成小红书笔记、公众号文章或知乎内容，同时抽帧配图。当用户说“视频转图文/文章/笔记、视频扒文案、口播转文章、视频内容复用”时使用。只生成字幕文件用 auto-subtitle；翻译已有字幕用 subtitle-translate。

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长视频 / 直播录像高光切片：从一条长视频里找出高光片段，切成多条独立短视频，可选转竖版 9:16 + 加字幕。找点两种方式——音频能量峰值（情绪高涨/欢呼/大声处）或转录后由内容判断挑金句段。当用户说 直播切片、高光切片、长视频切短、录像剪精华、切片、高光时刻、把直播剪成短视频、提取精彩片段、长视频找亮点 时使用。基于 shared/scripts/highlight_cut.py（librosa 能量分析）。与 clipify 区别：clipify 专做英文口播找笑点+动态人脸pan，本 SKILL 更通用（中文/直播皆可）、静态转竖版更稳。

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整片视频产线（原片 → 包装级成片）：九步流程 + 八件质量门 + 两道人工确认门，产出成片与全套交付物。 当用户说"用视频产线做一支整片""把这条原片做成片""整片包装""走视频产线"时使用。 全程经独立接口驱动：每步可核验、门不过不交付。 与兄弟技能分界：本 SKILL 的**输入是已有的整条原片**，做的是重包装（分场/动效/字幕/调色 + 质量门）， 过程重、需两次人工点头；从一句话主题**无中生有**出片用 auto-short-video； 手上只有一组图片用 slideshow-video；把长片**切成多条**短视频用 clipify 或 video-highlights。

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视频制作策略与工具选型：AI 视频生成模型对比、视频脚本结构设计、制作流程规划，覆盖产品演示/解说/社媒短视频场景。 当用户说"视频怎么做""视频选型""用什么工具做视频""视频制作流程""视频策略""视频系列规划"时使用。 和 video-script 的区别：video-strategy 做内容规划与工具选型，video-script 写具体某条视频的脚本。

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文字转语音配音：把文案/脚本合成为 AI 语音口播、旁白、朗读音频。**配了 VOICE_PROVIDER 默认走闭源云 TTS（CosyVoice2 等，有情感、像真人），edge 仅无 key 时兜底**（edge 偏机械/AI 味）；同步输出分句 SRT 字幕、mp3/wav/m4a。合成后可与 BGM 混音或加到视频作旁白。当用户说“配音”“文字转语音”“TTS”“AI 配音”“口播语音”“旁白”“朗读”“把这段文字读出来”“生成语音”“语音合成”时使用。

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小红书内容总入口：生成标题、正文、caption、hashtags，以及 3-9 张图文卡片或短视频分镜，覆盖素材分析、卖点评估、去 AI 味和质检。 当用户说“写/做小红书笔记、小红书图文/种草/文案、出一套卡片、小红书视频”时使用。 整套笔记用本 SKILL；仅渲染卡片用 card-xiaohongshu；其他平台的通用文案用 social-content。

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生成视频脚本，覆盖短视频（7-60秒）到中长视频（1-30分钟）全时长。 短视频：Hook 变体评分、分秒计时、字幕文案、封面方案。 中长视频：留存率优化、节奏中断点、前向钩子、章节结构。 适用于抖音、视频号、小红书视频、B站、YouTube 等平台。 当用户说"视频脚本"、"短视频脚本"、"抖音脚本"、"B站脚本"、 "视频号脚本"、"竖版视频"、"Reel 脚本"、"写个视频文案"时使用。 和 video-strategy 的区别：video-strategy 做视频内容规划和系列策划， video-script 写具体某一条视频的脚本。

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上传本人语音样本克隆专属音色，再用它合成口播、旁白或带货语音。当用户说“声音克隆、克隆/复刻我的声音、用我的声音配音、定制专属音色”时使用，需要用户自备云端 provider 凭证。使用公共现成音色时改用 tts-voiceover。

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视频片头 / 片尾：生成带标题、副标题、logo、关注引导的片头卡片和片尾卡片，并拼接到主视频（硬切或淡入淡出转场）。当用户说 片头、片尾、加片头片尾、开场卡片、结尾卡片、标题卡、关注引导页、订阅引导、视频开头加标题、结尾加点赞关注、intro、outro、片头动画 时使用。基于 shared/scripts/intro_outro.py 确定性 ffmpeg 封装。与 poster-hero 区别：poster-hero 出静态封面图，本 SKILL 出可拼接的视频卡片片段。

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字数裁剪/摘要：把长文本压缩到指定字数，保留核心信息。支持硬裁剪（严格字数）、 摘要（保留要点）、金句提取（只保留最精华的句子）三种模式。 特别适合从长文生成平台适配的短文。 使用时机：用户说"裁到 140 字"、"压缩一下"、"太长了"、"摘要"、"精简"、 "缩写"、"字数裁剪"、"帮我缩短"、"提炼要点"。 和 text-polisher 的区别：polisher 润色文案不改长度，condenser 压缩篇幅不做质量提升。

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智能转换视频画幅，支持 9:16/16:9/1:1、模糊背景填充、焦点裁切和人脸居中裁切。当用户说“横竖版互转、改成 9:16、转竖屏、去黑边、适配平台尺寸、人脸居中裁”时使用。通用简单裁切用 video-editing；逐段动态人脸跟随切片用 clipify。

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视频章节 / 时间戳目录：给中长视频自动生成章节划分和时间戳目录，用于 B站分P/YouTube 章节/视频描述区，方便观众跳转、提升完播。当用户说 视频章节、章节目录、时间戳、分章节、视频目录、chapters、B站章节、YouTube 章节、给视频加时间点、看点目录、视频大纲时间戳 时使用。编排复用 asr.py（带时间轴转录），章节划分与命名由 LLM 完成。与 video-to-article 区别：那个把视频改写成成篇图文，本 SKILL 只出章节时间戳目录。

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对社媒帖子草稿进行互动潜力评分，基于历史表现数据输出结构化评分卡。 当用户说"帖子打分""评分""这条能火吗""发布前评估""内容质量分""评分卡""草稿评估"时使用。 和 skill-topic-evaluator 的区别：evaluator 评还没做的选题潜力，本 SKILL 评已写好的草稿质量； 和 skill-social-performance-review 的区别：本 SKILL 评单条草稿（发布前），review 做月度组合复盘（发布后）。

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内容复盘与爆款规律提炼。两种模式：(A) 单条复盘 — 分析一条已发布内容为什么爆/扑， 从 Hook、结构、选题、时间、平台适配等维度拆解原因；(B) 规律提炼 — 从多条内容中 提炼爆款共同特征、总结可复制的爆款公式。当用户说"这条为什么火了"、"为什么扑了"、 "复盘"、"分析数据"、"爆款规律"、"总结规律"、"爆款公式"、"内容复盘"、"什么规律"时触发。

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发布记录管理。当用户提到"记一下刚发的"、"发布记录"、"这个月发了多少"、"发布历史"、 "记录一下"、"发布日志"、"上次发了什么"时触发。支持记录每次发布的内容信息（平台、标题、 链接、时间、初始数据），并提供查询和统计功能，方便后续复盘。

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批量定时发布排期：管理"内容 × 平台 × 发布时间"的排期表，导入排期、查看队列、计算到期项、 到期派发给各平台发布 SKILL、回填状态。当用户说"定时发布""批量发布""排期发布""发布队列" "按计划发""这几条按时间自动发""发布排期表""到点发布"时使用。调度逻辑纯脚本，实际发布委派平台 SKILL。

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小红书评论互动运营：列出我的笔记、抓取某条笔记下的评论、按画像语气逐条回复、以及删除评论 （含自己发的回复）。基于 Playwright + 持久化登录态，headless 即可运行，与 skill-xhs-publisher 共用同一登录态。评论抓取走接口响应拦截（稳）；回复/删除走 DOM 文本定位（无坐标）+ 逐字符输入反检测； 带已回复去重、逐条间隔防风控、dry-run 预演。用 notes 列笔记或 fetch --url 贴链接，免手动拆 token。 触发：抓小红书评论 / 回复评论 / 删除评论 / 删评 / 维护评论区 / 看我某条笔记的评论。

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将一篇内容拆解改编到小红书、抖音、B站、微博等多平台，适配各平台原生格式和风格。 当用户说"一稿多发""改编到各平台""内容复用""多平台适配""这篇改成小红书/抖音""转成其他平台""一鱼多吃"时使用。 和 skill-cross-platform-diff 的区别：diff 做平台差异洞察分析（发现层）；本 SKILL 实际改写内容到各平台。 和 skill-cross-platform-publish 的区别：本 SKILL 只改写适配内容，cross-platform-publish 负责实际一键分发到多平台。

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通过结构化访谈和写作样本分析，构建创作者个人声音画像（语气/用词/节奏/风格），确保后续内容风格一致。 当用户说"声音画像""我的写作风格""风格一致""建立人设语气""voice/tone""我的表达习惯""统一文风"时使用。 和 skill-audience-profiler 的区别：本 SKILL 建创作者自己的声音画像；audience-profiler 建目标受众/粉丝画像。

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跨平台内容差异深度分析。分析同一话题/内容在不同平台（小红书、抖音、B站、知乎、 微博、公众号、X 等）的呈现差异：内容形式、受众偏好、话语体系、流量逻辑、变现路径。 帮创作者理解"同一个内容在不同平台应该怎么做"。当用户说"小红书和抖音有什么区别"、 "这个话题在B站怎么做"、"跨平台差异"、"不同平台"、"各平台怎么做"、"平台特点"时触发。 和 skill-content-repurposing 的区别：repurposing 做格式适配和内容改写， cross-platform-diff 做深度差异分析和策略洞察。

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分析社媒赛道的内容空白，发现高需求低竞争的蓝海选题机会。 当用户说"蓝海选题""内容空白""没人做的选题""选题机会""高需求低竞争""差异化选题""内容缺口"时使用。 和 skill-competitor-analysis 的区别：本 SKILL 从赛道供需交叉验证找蓝海选题空白； competitor-analysis 拆解具体竞品账号的内容策略。

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给定一个热点事件或话题，结合创作者账号定位，输出蹭热点的具体内容方案。 包含切入角度、内容形式、标题建议、风险提醒。 当用户说"这个热点怎么蹭"、"蹭热点"、"怎么结合"、"热点和我有关吗"、 "追热点"、"热点方案"、"借势"、"怎么追这个热点"、"热点怎么切"时触发。 和 skill-trending-topics 的区别：trending-topics 发现和筛选热点， trend-rider 拿到一个具体热点后规划怎么蹭、怎么切内容。

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