color-system
color-system 是一个用于在前端代码库中构建或修复色彩系统的技能:生成品牌与中性色阶、语义色彩令牌、对比度校验、深色模式与状态色,并输出带数学比值的令牌文件与迁移映射,而非色彩理论讲解。
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更新于 10-21 00:11
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color-system 是一个用于在前端代码库中构建或修复色彩系统的技能:生成品牌与中性色阶、语义色彩令牌、对比度校验、深色模式与状态色,并输出带数学比值的令牌文件与迁移映射,而非色彩理论讲解。
用于编写、审计和改进 iOS App Store 商品页的 ASO 技能,覆盖应用名称、副标题、关键词字段、截图、图标、预览视频、创意素材、标签、评分与本地化等优化要点。
FLUX 3 Prompt Doctor 是 Black Forest Labs 技能库中的一个诊断技能,用于在生成前审查 FLUX 3 的创作需求说明(brief)。它的作用不是撰写最终提示词或调用 API,而是提前解决那些会改变路由方式、请求载荷或制作方法的关键决策。该技能只提出真正阻塞性的问题,其余部分使用有据可依的默认值或明确标注为假设。它会原样保留用户的产品名称、精确文案、素材来源角色和硬性约束。核心工作包括:根据内容必须保留下来的程度选择正确的生成模式(t2v、i2v、v2v、draft_enhance);检查可行性,例如每段短片的动作与镜头预算、镜头结构、硬切对比要求;识别自相矛盾的要求(如锁定机位又要求跟踪、极特写又要求全景、精确保留画面又要求大幅几何变化等);并把需要确定性后期完成的内容(字幕、Logo、精确同步、最终混音等)排除在生成之外。最终给出 READY、NEEDS INFO 或 REVISE 三种结论之一,并附原因、下一步动作和简明的交接说明(可回用时输出 templates/brief.md)。非阻塞性风险单独列在 Production risks 中。字段名称与限制属于 API 参考,本技能只标记意图冲突,schema 校验交由 flux-3-generate 处理。
Figma Developer 是一套把 Figma 设计转换为生产级代码的技能工作流,核心原则是设计即唯一事实来源。它通过 Figma API 提取设计令牌、导出图标资源、生成 React 组件,并用脚本和 GitHub Actions 自动化同步设计与代码。
Canvas 组件库设计拆解技能:在编写组件结构、实现计划或代码前,先把设计稿拆成区域、组件树、props 与 slots,并做粒度审计,输出可粘贴到 issue 或 MR 的 Markdown 交接文档。
用于为 PR、文档和发布说明制作带标注的动画 GIF 演示与屏幕录制,涵盖帧捕获、可变时序、基于 imageio 的 GIF 生成及桌面录制。
面向智能体优先的 CLI 设计技能,主张所有命令只输出 JSON 信封,通过 HATEOAS 的 next_actions 指引下一步操作,并提供自文档化命令树、上下文保护输出、错误修复建议与 NDJSON 流式协议。
面向短视频的 ffmpeg 动态字幕与动态排版技能,提供 ASS 卡拉OK逐词高亮、词级放大、弹跳、弹簧物理、抖动、打字机揭示与多色渐变等效果模板,并含按平台(TikTok、YouTube Shorts、Instagram Reels)区分的字幕参数与 ffmpeg drawtext 动画示例。
create-brand-kit 是一个结构化的品牌识别流程技能,可从网站、简报、产品列表或仅一个名称出发,经过研究、概念、评审、手工打磨与生产,产出完整品牌工具包(标志、字标、锁定、图标、favicon、指南与 README)。
Brandkit 是一款面向高端品牌手册图像生成的技能,用于产出品牌规范看板、标志系统、识别手册与视觉世界展示图。它把生成模型设定为资深品牌识别艺术指导、标志设计师与展示设计师,强调意图明确、克制、极简、连贯、系统化与可直接用于提案的成品质感,要求在一张图里构建完整品牌世界,而非通用标志或杂乱情绪板。默认输出为一张 3×3 网格的品牌概览图,画布比例 4:3 或 16:10,也可按需采用 2×3、2×2、1×3、4×2 或自定义布局。流程上先判断是全新创建、延伸既有品牌还是重塑,再推断品牌策略(品类、受众、功能、情感承诺、文化位置等),并据此推导标志符号逻辑;支持单字母加含义、产品动作、隐喻融合、负空间、几何构造等方法。内容覆盖标志封面、构造解析、数字应用、品牌主张、色彩系统、字体、实体应用、图像方向与系统细节等面板,并提供深色开发者、深色运营、深色自然、安全威胁、浅色合规、奢侈美妆、语音通信、文化实验等视觉模式。文字使用极简,强调留白、网格、细节层级与配色纪律,限制泛化标志、随机图标、拥挤版式与廉价模板感。
通过 Membrane CLI 与 Figma 集成的技能,可管理文件、项目、团队、组件、样式、变量与评论等数据。适用于需要读取或操作 Figma 设计数据的自动化场景,认证与凭证刷新由 Membrane 自动处理。
用于把 Proteina-Complexa 流程提交到远程 SLURM 集群的技能:支持 binder 搜索、LaProteina 单体设计与多节点分布式训练,通过 cluster_preflight 检查环境、先 --dry-run 预览 sbatch、再经 SSH 提交任务并生成 slurm_manifest.json 便于复现。
用于创建或更新 RevealJS HTML 演示文稿的技能,基于仓库自带的幻灯片模板。适合制作 RevealJS 演讲、HTML 幻灯片,并支持字体、配色、代码块样式定制与无障碍检查。
该技能通过 Sketch MCP 从 Sketch 设计稿生成代码,强调 1:1 视觉还原、项目内组件复用与符号驱动组件,并用截图做视觉验证。需 Sketch 开启 MCP、目标文档打开,并了解目标平台。
figma-lint-design 是一款通过 use_figma 在 Figma 节点树上运行的可访问性与设计系统检查技能。它一次性报告 WCAG 2.2 与设计质量问题,如对比度、目标尺寸、焦点指示、仅用颜色传达信息、硬编码颜色等,适用于任何 Figma 套餐并检查真实设计。
Venice 图像编辑 API 技能:对现有图片做提示词编辑、多图合成、2×–4× 放大和去背景,共四个端点,返回二进制图片。
video-cut 是视频混剪流程中的剪辑环节技能:读取 clip_plan.json 与源视频,按 Agent 已定的原片区间吸附句界与画面硬切、对齐帧网格并拼接,输出恒定帧率的 edited_source.mp4 与校验后的 clip_plan_validated.json,供下游按输出时间线写旁白。
video-podcast-maker 是一个面向编码智能体的自动化视频制作技能,可根据用户给定主题生成 4K 横版知识讲解视频(Bilibili/YouTube/小红书等),流程涵盖选题研究、脚本撰写、TTS 配音、Remotion 合成、FFmpeg 混音与发布信息生成。
aibtc.news 的指定发布者(Publisher)技能:审核信号、编排头版、汇编并铭刻每日简报,并管理资金与稿酬。
面向 AI 智能体的 FFmpeg 媒体收尾技能,用于在创意生成或编辑完成后,把不稳定的媒体输出整理为可复现、符合规格并带审计记录的文件。技能与供应商无关,依赖本地 ffmpeg 与 ffprobe。
用于设计认知辅导系统或自适应学习平台的技能,基于ACT-R与知识追踪理论,把目标技能拆解为可独立追踪、练习和掌握的知识组件,并规划问题选择与反馈架构。
Miro Table 是 Miro MCP 表格工具的快捷入口,用于在用户已打开的 Miro 看板上创建或更新结构化表格组件。它本身不定义列类型与参数,具体能力以 Miro MCP 服务器为准。
用于设计或改进 MotherDuck Dive 的布局、响应式行为、主题、筛选器和视觉无障碍性的技能。
面向 TCG/CCG 卡牌游戏设计的技能,提供资源系统、卡牌模板、稀有度分布、轮抽赛制与元游戏平衡等世界级设计经验,适用于卡牌游戏设计与调试。