varg-consistent-characters
该技能用于在 varg 平台上制作多场景竖版广告视频，保持角色、服装和地点在每一镜中一致。生成流程基于真实演员照片或 AI 生成的角色卡片：先为每位演员生成固定服装的全身参考卡，再生成空场景参考图，然后以这些参考图为素材合成每个场景，最后将场景图转为带原生音频的视频。需具备有效的 VARG_API_KEY 或 MCP 连接。适用于 9:16 竖版短视频广告，如健身、产品推广等。
Skill 广场
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更新于 11-05 00:16
设计与创作
22,066 个结果
varg-music-video
Varg 音乐视频导演技能，用于在 varg 平台上端到端制作 AI 音乐视频或歌曲宣传片。核心方法是将歌曲视为时钟：先拆分音轨、拟合节拍网格、获取逐词时间戳，生成 timing proof 供用户确认，再基于锁定的人物设定与分镜数据生成静帧与视频片段，所有剪辑落在强拍上，最后通过专门的唇同步模型修正演唱镜头，歌词与图形由代码叠加绘制。技能以能力管线形式编写，每一步指定所需能力及对应工具，varg 缺失的工具标记为 Outside varg 并提示用户。每个阶段设有确认门，用户确认后才继续消耗额度。适用于从零制作音乐视频、歌曲宣传片或已有歌曲的可视化。官方未提供具体价格与计费细节，需以平台实际估算为准。
varg-podcast-video
varg-podcast-video 是一套在 varg 平台上制作播客风格及双角色对话视频的技能。它结合 varg 图像生成与图生视频能力（含原生音频），通过“空演播室底图 → 双方全景 → 机位近景 → 图生视频”的分步流程，使角色在不同机位下保持外观一致。适用于播客、访谈、辩论、科普类“谎言 vs 真相”格式及重视角色一致性的多场景短视频，每场景约 5 秒。需准备 VARG_API_KEY 或 MCP 连接、账户余额及角色参考图，通过 REST 或 MCP 调用生成并轮询任务结果。
seedream-cli
seedream-cli 是火山引擎方舟平台上 Seedream 图像模型的命令行工具，用 Rust 编写，支持文生图、图生图、图像编辑与多图融合，可生成 2–4 张连续图像组。通过 npm 或 cargo 安装，使用 ARK_API_KEY 鉴权。
vp-interaction-design
这是一个交互设计技能，用于设计或审查面向用户的交互行为，涵盖用户意图、界面状态、信息需求、操作结果与恢复。适用于网页和原生 UI。核心目标是让每个交互在使用前可理解、运行中真实、失败时可恢复，并要求覆盖用户任务的全部状态与过渡，而不仅是成功截图中的界面。
preview-svg
preview-svg 是一个用于在浏览器中渲染并预览 SVG 动画的技能，支持播放/暂停、时间轴拖动、缩放平移、代码查看与导出，适合用动画 SVG 直观讲解概念、图标动效与路径运动。
cyxj-remotion-overlay
cyxj-remotion-overlay 是一个 Remotion 出片的私有规则叠加层，用于在用户使用 Remotion、React 视频、口播叠加图形、Sequence、spring、interpolate 制作视频时，叠加在官方 Remotion skill 之上使用。它不替代官方 skill，而是先按官方 Remotion skill 和工程红线做正确实现，再套用使用者自己的视觉与口播设计系统。该叠加层强调「原生先行」的起手姿态：为当下这一刻用官方原生 Remotion 搭建画面，而不是先翻镜头库；同时区分合理复用与削足适履，要求复用必须能说清「为什么是它」。它提供 kit 共享层（引擎级组件、5 个基础镜头、占位色板）与 template 起手模板，并给出决定一段画面怎么做的 5 步流程：意图、画面动作、标杆与参考、怎么搭、补与沉淀。工程红线包括 frame 驱动、interpolate 带 clamp、确定性渲染、资源进 public/ 等。
cyxj-remotion-produce
Remotion 出片流程编排器，用于把「要做一条视频」推进到「成片交付」。它管理一条片子从头到尾的 8 个阶段顺序与判断点：判型（走纯 Remotion 一把成片，还是 Remotion 出图形层再加后期精剪）、起手（定起点工程，抄现成项目或复制 template/ 开新工程）、初始化三查（依赖钉死、跨仓 alias 配置、zod schema 内联）、装配（拼 props.json 时间轴、用注册表选镜头 type）、字幕（A 路 Whisper 转写并经 parseSrt 进片，B 路字幕归后期）、QA 闸门（渲全片前抽查新改镜头、勾验收清单、语义审放行）、渲染交接（4K 决策与 R3F 场景 --gl=angle 等）、收工（沉淀与进化）。本 skill 只负责流程顺序与判断点，每步具体规则的真源另有其主，文件内只放指针不抄规则原文。用户提到「做一条新视频 / 开一条新片 / 出片 / 渲染 / 渲全片」时使用。它提供可复用的流程骨架，私有资产（上传口播一键成片前门、后期交接 SOP、字幕修正工具链、品牌镜头等）不在本仓内。
design-loop
Design Loop 是一个用于设计迭代的 AI 技能，通过四个阶段（访谈、预检、拆解、循环）把目标与真实参考对象对齐，再由构建者和三个独立语境的评审者反复打磨作品。它强调用具体机制而非形容词来定义标准，评审者只判断渲染结果、给出二元通过/失败结论，直到全部通过或用户主动停止。
news-digest-video-agent
该技能可根据给定主题，自动检索 YouTube 新闻片段、推文与文章，并用 VideoDB 生成带旁白的多来源新闻摘要视频。强调所有素材须经浏览器真实访问获取，不得编造数据。
videodb-monitoring
基于 VideoDB 的屏幕录制技能，可生成录像播放链接、搜索历史屏幕活动并获取音频转录。需先配置 VIDEODB_API_KEY 并启动监控进程，命令通过 npx tsx videodb.ts 执行。
mobile-design
面向 iOS 与 Android 应用的移动优先设计思维与决策技能，涵盖触控交互、性能模式与平台规范，强调先确认平台与框架再动手，并提供移动端 UX 审计脚本与反模式清单。
ui-ux-pro-max
UI/UX Pro Max 是一套面向 Web 与移动应用的设计智能指南，可搜索 50+ 风格、97 套配色、57 组字体搭配、99 条 UX 规范与 25 种图表类型，覆盖 9 种技术栈，含 CLI 搜索脚本与设计系统推荐功能。
editorial-magazine
editorial-magazine 是 visactor/skills 下的一个技能，用于用 HTML/CSS 制作小红书、抖音等平台的杂志图文。它按场景提供版式模板，覆盖新闻资讯、人物生平、穿搭解析、旅行攻略、时序故事、观点解读与概念科普六类内容，交付可编辑的 HTML 与逐页 PNG。正文为 HTML 文本，布局使用 CSS Grid/Flex，装饰可用内联 SVG，不依赖 VInfo/VStory/VChart/VSeed、页面 schema、布局 DSL 或前端构建工程。默认尺寸 1080×1440，可按用户尺寸重排。生成流程包括整理内容与来源、准备素材、编辑 HTML、保留内容密度、导出验收与交付，最终产出 HTML、逐页 PNG、图片 ZIP 和 sources.md，穿搭场景另保留抠图 PNG 与背景信息。
life-design-compass
以正体中文（台湾）进行多轮人生设计对话的技能：从四仪表盘盘点现况、重构卡点、厘清工作观与人生观、辨认心流与能量模式，生成三个同等地位的五年奥德赛版本，并将其中一案落成低成本原型与《个人人生设计蓝图》。
ai-gif-skill
ai-gif-skill 是一个以文件化工作流为基础、用于制作 GIF 素材的技能工具，适用于需要可靠抠图与最终 GIF 合成的场景，例如从精灵图（sprite sheet）或 AI 生成视频帧构建 GIF 资产。它提供两条受支持的生成路径：一是精灵图工作流（template → generate-sheet → cutout → gif-from-sheet），二是视频工作流（generate-image → generate-video → extract-frames → cutout-frames → gif-from-frames）。生成阶段可分别使用 Gemini 或 Grok，本地后处理阶段在两种情况下保持一致。默认网格为 2x8、单元格 768x768，默认键控颜色为 chroma green（#00FF00），默认 PNG 模板还带有稍深的绿色参考线，便于图像模型遵循布局并方便后续键出。该工具通过 uv run ai-gif-skill 提供统一入口，CLI 采用面向代理的设计：标准输出为稳定的 JSON 负载，标准错误为可读日志与错误，仅使用显式标志，没有隐藏任务、会话或守护进程状态。
method-figure
method-figure 是一个用于生成论文或 README 中“Figure 1”式方法/架构/流程图的技能，将绘图从一次性提示变为可审计的循环：蓝图锁定内容、图像模型生成、跨模型盲转写比对与确定性差异检查，最终产出可复现、可审计的图。
vibe-check
Vibe Check 是一个用于收集静态 HTML 与 Markdown 备选方案轻量反馈的工具，适合在多个文案、定位、标题、CTA 或活动变体之间做比较，也适合微调视觉方向、布局、响应式呈现或设计处理。它通过一个本地服务把候选文件逐个呈现给评审者，让人们在具体选项之间做出选择，而不是替代智能体自身的设计判断。使用时需先准备一个目录，放入至少两个直接子级候选文件，支持 .html、.md 和 .markdown，目录不递归，文件按文件名字典序评审。文案类候选建议用 Markdown，设计类候选用 HTML，且 HTML 必须自包含，内联 CSS 并用 data URL 引用本地图片。运行 vibe-check serve ./candidate-variants 后打开打印出的评审 URL，每个浏览器会话一次评审一个候选，全部评审完后显示结果。反馈仅存在于运行中的会话内存中，停止进程即丢失，按 Ctrl+C 可打印会话摘要。端口 4173 不可用时可换用其他回环端口。还可通过 --tunnel cloudflare 或 --tunnel ngrok 启动临时反向代理，从公网 URL 收集远程反馈，但这只是便利手段，并非访问控制或匿名机制，任何拿到公网链接的人都能打开会话并提供反馈，代理提供商和网络仍可能处理连接元数据，因此不要通过隧道传输机密候选材料。
glyphsprite
glyphsprite 是一款将 ASCII 像素画精灵转换为清晰 SVG 插图的工具，支持自定义字体与配色，适用于信息图、解说图、博客封面和社交卡片等场景。它用几行 ASCII 定义精灵，引擎将其转为矩形，并用真实字体设置文本，还可对部分元素做动画。最终产出一个 .svg 文件，通过普通 <img> 引用，任意尺寸清晰、无需 JavaScript，动画内嵌在文件中。输出文本（标题、标签）使用用户语言。需要 Node 18+ 和 playwright（含 Chromium）用于测量文本和预览；可选 pyftsubset 缩小内嵌字体、cwebp 用于 htmlToWebp()。工作流程包括确定主题、构思单一表达点、编写作品脚本、布局、绘制精灵、可选动画、预览审查和交付，并支持保留源文件或归档。
design-context
Design Context 是一个用于刷新 UI/UX 上下文的技能，帮助线框图和界面决策复用设计系统、Storybook 与代码库中已有的模式。在执行前，它会依次检查设计系统文档、查找 Storybook 组件故事、搜索代码库中相似实现，并在需要时通过 Context7 MCP 查询库文档。适用场景包括展示线框图之前（Ask 模式 DIVERGE）、实现 UI 变更之前（Agent 模式），以及每轮 DIVERGE 循环中。调用方式为手动输入“use design-context skill”，或跟随 Ask 模式 DIVERGE 循环。该技能与 problem-framing、competitor-scan 相关。
experimental-design-guide
用于设计严谨实验的技能，覆盖 DOE、因子设计、响应面与最优设计，含功效分析、全因子/部分因子设计、中心复合设计及随机化与报告清单。
scientific-illustration-guide
Scientific Illustration Guide 是一个用于创建科学插图的技能，主要面向科研场景，帮助生成图形摘要（graphical abstracts）、流程示意图、系统架构图等专业图表。它同时覆盖程序化绘图与设计工具两条路径：一方面提供基于 Python 的 matplotlib 代码示例，用于绘制水平流程图和系统架构图；另一方面推荐 draw.io 等设计工具生成矢量图形。技能内容包含图形摘要的构图原则（尺寸、流向、元素数量、配色、文字量限制）、按图表类型推荐的工具对照表（流程图、分子结构、生物通路、网络图、3D 蛋白结构、电路图、数学图、UML 图）、色彩与无障碍规范（避免红绿并用、兼顾形状与纹理、对比度要求、灰度可读性测试），以及导出与期刊合规要求（矢量格式、最低 300 DPI、字体嵌入或转路径、按期刊规范命名）。
analyze-design
analyze-design 是一个设计分析技能，可从 Figma 或 Penpot 设计稿中提取数据字段、表格列、按钮与交互、界面状态及隐含流程，并生成带疑问清单的结构化报告，供开发前澄清需求。
imgen
imgen 是一个图片生成与编辑命令行工具，可通过 AI 模型生成或修改位图素材，如照片、插画、海报、产品图、UI mockup、logo、icon、sprite、贴纸和纹理，并支持透明背景、抠图（去绿幕或纯色背景）和缩小图片。它支持 OpenAI gpt-image、Gemini（Nano Banana）和 Codex 等模型，提供 generate、batch、cutout、resize 等命令，可用 --dry-run 预览请求，并输出 JSON 结果便于脚本处理。