digital-avatar-shopping-video
面向电商运营与自媒体创作者的技能，用于一键生成“小省导购员”数字人口播带货短视频。由需求对接、脚本、口播、画面、音画合成五个智能体协作，产出适配抖音、快手等平台的9:16竖屏成品，并支持知识库复用。
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更新于 11-05 00:16
设计与创作
22,045 个结果
historical-science-video-prod
面向自媒体与内容创作者的技能，用于自动生成历史科学类3分钟科普短视频素材包，包含口播文案、分镜脚本、Veo2提示词与人物形象规范，适配即梦平台。
media-processor
Media Processor 是一款媒体处理技能，用于批量转换音视频和图像格式、调整分辨率及压缩文件，依赖 FFmpeg 与 ImageMagick，首次使用自动安装系统依赖，适合自媒体与视频编辑创作者一键调用底层工具完成处理。
nanobanana-ppt-visualizer
面向演示文稿的视觉增强技能，可将 PPT 大纲或 JSON 数据转化为风格化配图、交互式 HTML 播放器，并可选合成演示视频，与 ppt-generator 协同实现从内容规划到视觉呈现的闭环。
poetry-music-visual
面向古诗词MV与文化可视化创作，解析诗词意象、情感与文化背景，生成AI绘画配图场景描述及Suno纯音乐配乐蓝图，实现视听双重艺术转化。
pop-up-book-illustration
该技能用于生成3D纸艺弹出书风格插画，融合纸质手工质感与数字科技光效，适合科技、教育、品牌等视觉物料。
remotion-video-enhancer
为PPT与视频添加Remotion风格转场和Framer Motion交互动画的技能，支持动画序列规划、视频转场增强与HTML动画播放器生成，可与PPT生成类技能协同使用。
three-body-video-creator
面向《三体》主题视频创作的多智能体协作技能，覆盖选题策划、视觉设计、音频生成到成片合成与质量检测的规范化流程，需配合指定Python依赖与脚本使用。
video-creation-collaborator
影品智创是面向短视频创作的多智能体协同管理技能，用11个智能体按需求承接、内容创作、生图、音频字幕、视频合成、质检、数据迭代五个阶段闭环，前置质检拦截生图畸形与合成瑕疵，产出统一可控的短视频。
video-creation-pro
面向电商运营与自媒体创作者的AI商品短视频创作技能，由10个智能体协同完成卖点提炼、故事策划、分镜脚本、生图、字幕、音效到视频合成与质检迭代，视频合成强制调用COZE视频大模型API，不使用本地依赖包。
video-frame-extractor
从视频中抽取关键帧并调用视觉大模型批量分析画面，生成结构化描述与创作提示词，适合视频拆解、分镜参考与反推提示词。
video-recreation
video-recreation 是一个视频二创技能，可从参考视频反推分析，经素材生成（图片、音效、背景音乐、配音、字幕）到最终合成，产出带配音与字幕的二创视频。
openspec-brainstorming
OpenSpec 集成的头脑风暴技能：当项目存在 openspec/ 目录时，用它替代 superpowers:brainstorming，通过对话把想法逐步打磨成设计，并将产物保存到 OpenSpec 变更目录并提取正式规格。
bambu-slicer
面向 Bambu Lab 打印机的统一 3D 打印流水线技能：可用 OpenSCAD MCP 设计模型、用浏览器在 MakerWorld 找模型、把 STL 切片为可打印 3MF、排布多物件平台并控制打印机。涉及打印机凭据与私有文件时需遵守隐私规范。
browser-ui-harness
用于设计和实现可复用浏览器 UI 冒烟/端到端测试框架的技能，基于 Bash 加 agent-browser：运行器与用例分离、命名会话、有界等待、失败取证与 Markdown 报告。
video-fission
video-fission 是一个从单个经所有者授权的源视频出发、批量生成受控视频变体的实验性技能。它强调每次只改变一至两个维度、锁定其余参数，并依赖宿主环境提供的视频分析与生成能力。
video-remake
用于复刻或改编参考视频的工作流：在保留原片时间轴、运镜与节奏的前提下，用替换角色、产品、品牌、道具或场景重新生成视频。需由宿主提供已授权的媒体分析与执行能力。
behind-the-person
这是一个用于口播视频后期制作的技能：把人物从画面中抠出并置于前景，将图形面板（帖子网格、柱状图或截图）放在人物后方，同时叠加胸口大字与可选的个人资料卡动画。适合制作带数据展示或社交媒体截图的 9:16 竖屏口播短片。需设置 GROQ_API_KEY 做转写，并依赖 ffmpeg 与 Node。
explainer
explainer 是 Claude Code 技能，用于把出镜口播视频片段剪辑成竖屏讲解短片（reel）。它以说话者人物抠像加圆角面板、标题、对比卡或编号列表、字幕为基本画面，并可按口播词精确对齐视觉元素。该技能依赖 ffmpeg、Node 和 Groq API Key 进行转写，需先用 setup.sh 初始化运行环境，再通过 JSON 规格文件描述标题、时间区间、视觉类型、关键词和字幕位置，由 build.py 调用 HyperFrames 渲染，输出 1080x1920 的 mp4 及预览图，方便检查安全区与画面问题。
orbit-reel
orbit-reel 是 Claude Code/Codex 的本地视频编辑技能，用于给竖屏人像视频（肖像片段）做“环绕卡片”特效：一组图片卡片像 3D 圆环一样围绕人物旋转，部分从头部后方穿过，部分从前景划过。技能自带一个 4.2 秒、1080x1920、30fps 的示例素材，示例风格与图像独立于示例讲话者内容，按用户选定主题使用。仓库同时提供 build.py 构建脚本，基于 Python 3.9+、ffmpeg/ffprobe 与 Node.js 22+/npm 运行，首次构建会下载固定版本 GSAP 3.15.0，渲染使用 HyperFrames 0.8.214；这些短模板不需要转录或 API 密钥。
picture-stack
picture-stack 是 artemnovitckii/claude-editing-skills 中的一个 Claude Code/Codex 本地视频剪辑技能，用作 /picture-stack 斜杠命令。它针对人物口播竖屏片段叠加照片卡片动效：三张照片卡片在人物头顶上方聚集，2.05 秒时前两张离开，第三张放大成为焦点画面。技能自带 4.2 秒、1080x1920、30fps 无声起步模板，样式与图片独立于示例人物台词，需按用户选定主题使用。
scene-switch
scene-switch 是一个用于竖屏肖像视频的本地视频编辑技能，可在演讲者保持连续可见的同时切换整幅照片背景。它包含一个 4.2 秒、1080x1920、30fps 的静音示例，背景在 1.4 秒和 2.8 秒处切换。运行方式为 python3 /path/to/skills/scene-switch/build.py /path/to/spec.json，无 spec 时会把示例渲染到仓库的 .work/ 目录。需要 Python 3.9+、ffmpeg/ffprobe 与 Node.js 22+/npm，首次构建会下载固定版本 GSAP 3.15.0，渲染使用 HyperFrames 0.8.214，依赖本地运行，适合制作带真实照片背景切换的口播类竖屏短视频。
shape-shift
shape-shift 是一个用于人像短视频的摄影匹配剪辑（match cut）编辑技能。它通过固定锚点将不同照片中的圆形主体对齐，实现从橙子切片到唱片、相机镜头等物体的视觉转换，同时让演讲者作为连续的透明图层一直保留在画面下方。该技能面向 Claude Code / Codex 的本地编辑工作流，提供 4.2 秒、1080x1920、30fps 的起步模板，按用户选定的主题和照片进行适配。使用需 Python 3.9+、ffmpeg/ffprobe 与 Node.js 22+/npm；首次构建会下载 GSAP 3.15.0，渲染使用 HyperFrames 0.8.214，且无需转录文本或 API key。
split-screen
这是一个用于把真人出镜的口播视频剪辑成经典上下分屏短视频的 Claude 编辑技能。画面分为上下两半：下半部展示出镜人物，人物面部位置经过精确调整，避开平台字幕界面；上半部则根据口播内容加入视觉元素，包括步骤标签、衬线体标题，以及一个窗口，窗口内呈现网格挑选、截图平移或清单勾选等动画。字幕从转录文本自动生成，以大写最多四词或十六字符显示，并随说出的词逐字增亮。技能依赖 ffmpeg、Node 与 GROQ_API_KEY 进行转录，需要先运行安装脚本配置环境。使用时先转写并挑选 4 到 8 秒覆盖单个步骤的整句片段，读取眼部坐标并计算 video_top，再编写 JSON 规格文件，最后构建。它输出 mp4 与校验缩略图，适合制作分步骤的系列短视频。