archetypal-combinations
一套将荣格原型（结构与行为）与塔罗大阿卡纳牌（色彩与情绪）组合成统一设计系统的规则与示例，用于在 Claude Code 中生成 Tailwind 组件与配色方案。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-05 00:16
设计与创作
22,045 个结果
jungian-archetypes
将荣格十二品牌原型映射到 UI 结构的设计技能，为每个原型提供布局、字体、动效与交互模式，适用于需要为品牌或产品确定视觉与交互风格时参考。
major-arcana
将塔罗牌22张大阿卡纳映射为UI配色、光照、渐变与氛围的设计技能，为界面提供象征性色彩系统与情绪基调。
character-pipeline
Character Pipeline 是面向 Palmier Pro 的静态图像技能，用于构建可复用的角色身份资产，使同一个人物在多张画面与合成场景中保持一致。它只负责角色静态图，不负责视频生成。流程按固定顺序：先做英雄主图（身份板），再以其为参考生成多角度角色表（默认半身四视图，可选全身转身图），随后搭建空环境板并锁定机位与灯光，最后把角色放入场景，并可选做高保真特写。技能要求各步骤通过会话检查，并逐次确认付费生成，建议用文件夹分类存放素材。
ai-economic-value-engine
用于发现、设计、排序和审计以可衡量商业价值为目标的 AI 产品，适用于 AI 机会映射、ROI 论证、PRD、路线图与架构规划。强调 AI 必须改善收入、利润、效率、质量、速度、风险、合规或决策准确性，而非为技术而技术。
ai-entitlements-and-feature-gating
面向 SaaS 的 AI 权益与功能门控技能，用于按套餐层级决定 AI 功能的开放范围，包括模型档位、上下文长度、每日生成次数、工具与知识库、智能体预算等，并在网关统一校验、支持按租户覆盖与升级引导。
ai-model-gateway
面向多租户 SaaS 的 LLM 网关设计技能，用于把各功能代码中直连 OpenAI、Anthropic、Bedrock 等 SDK 的调用，统一收敛为一条可路由、可审计、可归因成本的出站通道，涵盖提供商抽象、模型选择、回退链、租户配额与区域路由。
ai-output-design
面向 AI 输出界面设计的技能指南，覆盖结构模板、可验证性（内联来源而非置信度百分比）、依据指示、前向操作与内联精修，适用于聊天气泡、结果面板、文档草稿与画布产物。
ios-ui-ux-design
面向高端 SwiftUI 应用的 iOS UI/UX 设计技能，用于设计或评审 iPhone/iPad 界面、导航、仪表盘、表单、引导与设置，强调原生、可用、无障碍与 App Store 级体验。
premium-ui-ux-design
面向 Web、SaaS、仪表盘、Android 与 iOS 产品的高端 UI/UX 设计技能，用于让产品显得精致、可信、易用并具备商业价值，可产出设计系统、视觉方向、UX 规范与评审评分。
swiftui-design
面向 SwiftUI 的 iOS 界面设计规范技能，用于构建或审查简洁、现代、流畅的 iOS 应用界面，强调现代 SwiftUI 模式、统一主题、动画与性能。
ux-psychology
UX 心理学技能，为设计提供认知科学基础，涵盖双加工思维、记忆限制、注意力、格式塔、自我决定理论动机、认知偏差、暗黑模式与设计定律（菲茨、希克-海曼、冯·雷斯托夫等），供各类设计技能引用。
web-usability-krug
基于 Steve Krug《Don't Make Me Think》第3版整理的 Web 与移动端可用性技能，用于设计界面、导航、首页、表单或规划可用性测试时提供可复用的判断规则与检查清单。
linux-ngo-cyber-resilience
面向非政府组织、民间社会组织和小型使命驱动团队的 Linux 网络韧性与事件应对技能；协调主机控制、身份、通信、证据与恢复，不主张单靠 Linux 主机即可保护组织。
setup-template
该技能用于在 Phat 项目上下文中调研已发布的 Phatysd 模板库，并推荐唯一有证据支持的设计方向。它先读取 AGENTS.md、需求文档、CONTEXT.md、已接受规范及 ADR 等本地资料，再以只读方式检索 docs.phatysd.me 上已发布的模板（核对 type、status、revision 等字段），按产品目标、用户流程、约束和视觉偏好匹配候选，输出一个标记为 Proposal 的推荐。只有用户明确确认后，才会将所选方向写入 CONTEXT.md 的 Design Direction 段；推荐阶段不生成生产代码、不创建原型，也不自动调用下游技能。
ai-presenter
该技能用于在视频中生成并放置虚拟主持人（AI 数字人）。其核心是保证口型同步：屏幕上出现的面部必须与正在播放的音频一致。主持人可在分屏模式中作为顶部人像条出现，或以圆形气泡叠加在画面角落。该技能通过 kling-avatar 模型生成带口型的真人形象片段，要求每次出镜使用整段旁白生成一个 take，并按步骤裁剪使用。同时提供肖像检查、气泡布局、遮罩失败时的嵌套裁剪、面部完整性与口型质量校验等规范。适合需要真人出镜感的产品演示、推广视频等场景。交付时需声明内容为 AI 生成，并提醒在发布平台开启 AI 内容标签。
animate-design
该工具用于将静态素材转化为真正的动态设计视频。它不是把每帧当作扁平 PNG 做幻灯片拼接，而是把 Figma 设计稿的图层，或用户上传的照片、Logo、截图、视频片段作为可独立运动的元素，逐层编排滑入、滚动、打字机、点按脉冲等动效，并在帧与帧之间对共享元素做智能过渡，最终合成为观感接近广告的视频。素材获取、合成、排版查询、校验、预览、导出、缩略图渲染等环节均不消耗积分，仅视频生成需要积分，且必须经用户明确知情同意后才会执行。
background-music
该技能用于为已完成剪辑的说话类视频生成并铺设纯器乐背景音乐。它从视频本身读取信息，起草一份包含五个槽位的音乐简报（曲风、乐器、速度与能量、情绪、纯器乐表述），再调用音乐模型生成一条比视频长约十分之一的音轨，最后通过脚本将其作为独立音频层铺在语音之下，并自动做淡入淡出与语音段落的闪避处理。简报起草不消耗额度，生成会消耗积分。
caption-decorations
caption-decorations 是 Picsart gen-ai-skills 中的字幕装饰编写与校验技能，用于为场景字幕添加装饰。它要求根据行为而不是外观选择资产形式：基于测量到的单词/行几何生成的程序化预设（type 为 decoration），或任意可编辑的场景作品（type 为 scene 与 scene_ref）。该技能涵盖字幕行内边距、尺寸、间距与偏移（以有效字幕字体 em 为倍数）、按像素固定的换行宽度、生成层 id 的 __seg/__dec 词干约定、预设参数声明、文字强调（发光、逐词显隐、阶梯行）、资产作用域规则与不同装饰类型的时序行为，并建议通过 MCP 场景工具做 schema 校验与全分辨率渲染帧检查。
cut-footage-into-reel
该技能用于把用户自己的素材（长视频、多个片段或照片）剪辑成适合 TikTok、Reels 或 Shorts 的竖屏短视频。它采用“先看文字稿”的思路：以说话内容决定每个剪辑点的位置，以画面决定保留哪些内容，并确保说话者始终在画面内。整个流程分为多个阶段，包括接收素材、访谈确认需求、读取素材、挑选精彩片段、确定剪辑方案、构建多个版本、质量检查、审核剪辑、添加字幕高亮、配乐以及最终交付。其中读取素材和配乐会消耗积分，其余步骤免费。
design-layer-import
design-layer-import 是 Picsart Gen AI Skills 中的一项技能，用于将设计稿或静态素材以“图层”而非扁平帧的形式导入场景，以便后续实现真正的动效设计。核心在于保留每个可独立运动或跨帧持续的元素（如标题、按钮、图片、列表等），按节点树逐层读取，避免因粗粒度读取导致嵌套元素丢失。它按类型导出图层：文本保持为实时文本，矢量元素转为形状层并保留路径与渐变，位图才导出为透明 PNG。所有素材需上传到可访问的 HTTPS URL（Picsart 托管），并支持通过 matchKey 标记跨帧匹配的元素，为后续动画编排提供基础。该技能适用于将 Figma 设计稿转化为可动画的营销广告、短视频、动态图形等场景。若缺少 Figma 连接器或导出配额受限，会退化为扁平帧导入并明确告知用户结果将是幻灯片而非动效设计。
film-cast-design
该技能用于在影视制作中保持人物、道具与场景在画面中的一致性。它通过为每个角色生成一张包含正面、侧面、全身服装及状态行的设定表，为每个道具生成一张中性背景下的道具板，并为场景编写描述符，从而让模型在多次生成中保持同一张脸、同一件道具和同一处地点。所有描述符按行键控（脸、头发、外套、鞋子等），修改只需改动一行。技能还包含视图裁剪、资产锁定、批量生成、验证与修复流程，并强调在正式视频生成前先用低成本静帧测试演员一致性。
film-cutting
film-cutting 是 Picsart gen-ai-skills 中的生成式视频剪辑技能，用于把一部影片中选定的素材（selects）剪成一个场景，且保持可编辑：剪辑由镜头（shots）构成，而非扁平化片段。每个镜头是覆盖其所属生成“run”源视频文件的一个窗口（window），以源秒数计，由该条素材实际产生的剪切点界定；同一素材 URL 可出现在多个片段中，各带自己的窗口。组装时使用 picsart_scene_apply_template，uri 为 scene://montage、mode 为 bootstrap，clips 按播放顺序每个镜头一项（含 duration、assetId 为素材 URL、assetType 为 video、trim 的 in/out、fit 为 cover），transition 设为空字符串实现硬切；组装前先用 picsart_media_probe 探测每个文件的真实尺寸与时长，再用 picsart_scene_patch 修改场景，不设置合成时长（由轨道决定）。该技能还包含对生成素材剪辑规律的说明、连续性检查顺序、声音分层、接缝处理、整体审片、缺陷修复与常见陷阱。
film-finishing
Film finishing 是面向电影后期制作的技能，用于在画面锁定后完成最终分辨率重生成、色彩匹配与调色、声音处理以及母版和归档。它不改变剪辑，而是按固定顺序执行：最终分辨率渲染 → 重新组装 → 调色 → 导出 → 母版 → 归档。通过保存的提示词重新生成草稿镜头，以照片编辑工具匹配相邻镜头，并处理环境音与音乐铺底。适用于有画面锁定流程的影视项目，需要音效团队的项目会提供交接包。