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更新于 11-05 00:16
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这是一个依据已发布 GoodCase 案例逆向整理出的「动作连贯性编排」工作流技能。它的核心作用是把创作者 haruuraeadss 的动作连贯性编排方法，转化为一个可执行、可追溯的工作流程，用于规划视频中的动作、镜头与连贯性。技能强调证据约束：每次调用都必须先阅读 references/cases.md，并从中选定恰好一个锚点案例（anchor Case），在回答中明确命名，不允许混用多个不相关的视觉风格。技能要求先写出「保留 / 替换 / 规避」参考契约，再进行分镜设计，最终产出完整的视频提示词（含时间、镜头、动作、连贯性与音频约束）、参考素材与特殊步骤清单，以及一份简短的动作与连贯性验证清单。若无法查看锚点案例的成品媒体，则需声明结果仅为提示词依据而非视觉验证。技能还规定不得编造原作者、模型、指标或来源，需保留创作者署名，不得冒充或对外发布、购买、上传私有素材。
这是一个将 Code-rendered explainer video（代码渲染的解说视频）方法转化为可执行工作流的技能。它源自多个已发布的 GoodCase 案例，适用于规划、分镜或优化 AI 视频。其核心要求是：每次调用都必须先阅读 references/cases.md，并从中选择一个明确的锚点案例（anchor Case），最终交付物必须能追溯到该案例。工作流包括：复述交付目标与成功标准、选择锚点案例、检查其成品媒体、撰写 Preserve/Replace/Avoid 参考契约、在确定渲染方案前先写分镜与时间轴、把文本/数据/视觉元素转为可控参数，并输出可被直接录屏的单一文件。输出契约要求包含：命名锚点案例的参考契约、逐镜动作简报、含时序/镜头/动作/连贯性/音频约束的完整视频提示词、参考资产与特殊步骤清单，以及动效与连贯性的验证清单。验证要点覆盖：每个镜头需有主体、动作、镜头说明和时长或序列位置；参考媒体与预处理步骤需明确指名；对身份漂移、肢体错误、方向变化、节奏断裂等连贯性风险需可测试。安全与归属方面要求：不虚构原始提示词、模型、结果、创作者、指标或来源；不暗示本技能由被引用创作者撰写、背书或官方发布；保留创作者归属，只迁移结构与决策逻辑，不得冒充创作者或把近似复制品当作原创。该技能未提供具体收费、平台或效果数据。
一个围绕“史诗奇幻与科幻奇观”视频生成的工作流技能，依据已发布的 GoodCase 案例提炼出可执行流程。每次调用需读取案例文件并选定唯一锚点案例，先写参考契约，再产出逐镜运动简报、完整视频提示词与校验清单，适用于视频提示词策划。
一套从已发布 GoodCase 示例中提炼的史诗奇幻与科幻奇观视频制作工作流，强调以单个锚定 Case 为证据基准，先写参考契约再产出分镜、完整视频提示词与核验清单，适用于规划或生成相关视觉内容。
这是一个用于规划、分镜与优化美食类 AI 视频的“美食特写与进食 ASMR”工作流技能。它把已发布的 GoodCase 案例方法转化为可执行、有案例支撑的制作流程，强调最终产出必须能追溯到一个具名锚点案例。使用时只需提供缺失的输入信息，如目标时长、宽高比、模型、交付平台、首尾帧、参考图、源视频、深度或运动引导、人物、镜头、动作、连贯性、声音与特殊操作要求，以及首选锚点案例。代理会先阅读案例文件、选定唯一锚点案例、检查其成品媒体，并写出 Preserve / Replace / Avoid 参考契约，再按两到三秒的时间码步骤拆解烹饪过程，为每一步指定食物可见变化与按动作顺序排列的声音；进食部分拆分为吹、咬、咀嚼，文字置于最后，并以排除字幕、界面与logo的排除块收尾。最终输出包含参考契约、逐镜运动简报、完整视频提示词、参考素材与特殊步骤清单以及运动与连贯性验证清单。该技能强调不虚构提示词、模型、结果、创作者或数据，保留创作者署名，未经明确许可不得发布或上传私有素材。
该Skill将Zarnab_with_Ai发布的Pets and animals案例方法转化为可执行的视频工作流，要求选定唯一定位案例、先读案例证据、再产出镜头运动简报与完整视频提示词，并核对连续性与引用来源。
MotionSites 发布的 Portfolio 故事架构工作流技能，用于规划、设计作品集页面：选取一个锚定案例，依据证据提炼结构特征，并产出叙事、组件与交互规范。
依据公开资料整理的视频创作技能：把“2000年代初DV家用摄像机”风格转成可执行、可追溯的工作流，用于规划、分镜与提示词撰写。需选定一个锚定案例并读取其证据文件，输出参考契约、逐镜运动简报、完整视频提示词与核对清单。
这是一个用于规划早期2000年代DV家庭录像风格视频的技能，强调以已发布GoodCase案例为锚点，通过证据驱动的引用契约（保留/替换/避免）指导分镜、提示词与连续性验证，适用于故事板与视频提示词撰写，不涉及具体模型或价格。
该技能提供一个以案例证据为依据的电影感旅行蒙太奇视频工作流，用于规划、分镜和撰写视频提示词。需先阅读案例库并选定一个锚点案例，输出分镜动效简报、完整视频提示词及校验清单，强调可追溯证据与创作者归属。
一个基于已发布 GoodCase 案例证据的网页 3D 与动效首屏工作流技能，用于规划、设计或实现带滚动与交互触发的 3D 动效 Hero 页面，强调以单一锚点案例为依据并保留创作者署名。
基于 MotionSites 已发布 GoodCase 案例提炼的 3D 与动效首屏工作流技能，用于规划、设计或实现网页首屏。要求先读取案例证据、选定唯一锚点案例，并输出可追溯的参考契约与实现规范。
面向视频与音频处理的 FFmpeg/FFprobe 命令参考，覆盖探测、剪辑、拼接、转码、缩放、滤镜、音频操作、平台编码预设、HLS、质量评估与硬件加速等生产级用法。
该技能用于审查 UI 代码是否符合 Web Interface Guidelines（Web 界面指南）。当用户提出「review my UI」「check accessibility」「audit design」「review UX」「check my site」等请求时使用。其工作方式为：先从指定源 URL 获取最新版指南，再读取用户指定的文件（或询问文件/匹配模式），随后对照获取到的全部规则逐条检查，最后以简洁的 file:line 格式输出发现的问题。指南源为 https://raw.githubusercontent.com/vercel-labs/web-interface-guidelines/main/command.md，每次审查前都会重新抓取，以确保使用最新规则，抓取内容包含全部规则及输出格式说明。使用时，若用户提供了文件或匹配模式参数，则依次执行抓取指南、读取文件、应用全部规则、按规定格式输出结果；若未指定文件，则询问用户需要审查哪些文件。
lark-base 是 lark-cli 中操作飞书多维表格（Base）的技能，覆盖建表、字段管理、记录读写、视图配置、历史查询、聚合分析、角色/表单/仪表盘与工作流管理，并指导把旧式 +table/+field/+record 写法迁移到当前原子命令。
nano-banana 是一个基于 Google Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image-preview）模型的图像生成与编辑技能，可通过命令行脚本实现文生图与图片修改，输出 PNG 格式。
面向“范式尚未成形”领域的设计方法论技能，用于 AI 原生系统、智能体优先界面等新品类设计。它通过骨架与表层分离、范式原语重建、压力测试与理解度测试，防止做出“换皮的传统系统”。
Reframe 是一套面向“范式尚未定型”领域的设计方法论，适用于 AI 原生系统、智能体优先界面等类别仍在形成中的场景。它主张区分领域中承载核心功能的“骨架”（抽象功能）与用户可见的“表肤”（表单、按钮、流程），认为多数“AI 原生”失败在于只重做表肤、骨架仍是传统 CRUD。该技能通过七个阶段引导重构：提取本质功能、识别新范式原语、用原语重建骨架、对骨架做压力测试、跨领域迁移学习、规划表肤投影、进行理解度测试。成果以 concepts/<target>.md 文档形式跨会话保存，并配套 init、close、explain 三个子命令。
根据食物照片、食材清单或饮食需求，生成恰好3道简单、快速、健康的食谱，适合“今晚吃什么”的场景。不适用于餐厅推荐、长期膳食计划、烘焙、特殊饮食医疗建议或高级烹饪。
Pristine 是一个面向 Web UI 设计的技能工具，宣称以资深设计总监兼前端工程师的标准工作，目标是将界面打磨到 10/10 品质。它提供 init、critique、design、polish 等命令，用于编写设计上下文文档（DESIGN.md）、对 UI 截图/网址/文件进行评分与点评、从零设计或重新设计界面、以及根据 UX 法则进行打磨。适用于需要设计评审、新界面创建或现有界面优化的场景，要求先截图再判断，并遵循工艺底线。
基于 ImageMagick 的图片处理技能，用于缩放、裁剪、格式转换、压缩、拼接和添加水印，并支持目录内批量处理。适合用户要求缩小图片到指定宽度、批量压缩或转换格式、拼接多图、加水印等场景。需先安装 ImageMagick。
通过 OpenAI Images API 批量生成图片的命令行脚本，内置随机提示词采样器，并输出 prompts.json 与 index.html 缩略图画廊。支持 gpt-image-1、gpt-image-1-mini、gpt-image-1.5、dall-e-3、dall-e-2 等模型。
summarize 是一个快速命令行工具，用于对 URL、本地文件和 YouTube 链接进行摘要或文本/转录提取，可作为“转录此 YouTube/视频”的兜底方案。
用于在 .NET 中设计、实现、优化与审查 SIMD 向量化代码的技能，覆盖 TensorPrimitives、Vector64/128/256/512 及平台硬件内在函数，强调保持标量契约、内存安全与可测量的性能收益。