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更新于 11-06 00:14

设计与创作

22,106 个结果

mc-assets

mc-assets 是 bmad-manticore 工作流中的素材获取技能，用于在视频项目的 assets 阶段为已批准的节拍表逐条获取所需的静态图与 B-roll 素材。其最终产物是 assets/ 目录下每个节拍素材槽位恰好一个选定文件，以及记录来源的 assets/manifest.json。工具优先使用创作者自有素材库、屏幕录制和已验证照片，仅在内容不存在时才进行生成，且生成素材不得呈现需要准确的界面或文字，涉及人物的素材必须基于已批准的原图。启动时需加载工作室配置、读取 project.json、节拍表、格式档案、品牌制作手册与头像目录，缺失则停止并引导至 mc-setup。素材获取通过脚本按已注册工具名称执行，并按生成式编辑规则编写提示词，候选与重试保留在 assets/work/。

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mc-audio

mc-audio 是 bmad-manticore 中的本地音频生成技能，用于为视频项目制作旁白、音乐床和音效。它本身不负责混音，也不写入项目状态，属于服务型技能：调用方说明需要什么声音以及音频保存位置，该技能解析对应的音频通道、调用本地引擎，并返回带来源记录的音频文件，供调用方直接使用。当前 1.0 已实现的本地默认通道为：kokoro-local（旁白与播客）、musicgen-local（音乐）、audioldm2-local（音效）；付费或规划中的通道尚未实现，需明确告知并停止执行。

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mc-beats

mc-beats 是视频制作流程中的图形规划技能，用于在脚本与图形引擎之间建立“节拍表”这一中立契约。它读取项目配置、脚本、剪辑决策表（EDL）与转写词表，按内容触发规则挑选需要视觉呈现的时刻，生成 beats/beats.md 与 beats/STORYBOARD.md，并交由创作者在 gate 3 审批后才会进入图形渲染。核心特点是所有节拍时间都必须由锚点词的原始时间戳经剪辑表映射到干净时间线推导得出，禁止估算；脚本 verify_anchors.py 会逐条复核锚点精度（容差 0.5 秒），未通过则硬性停止。它还负责规划 CTA 节拍、控制视觉密度与类型多样性、匹配引擎与资产清单，并可在 Resolve 时间线上放置节拍标记以便审阅。

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mc-cut

mc-cut 是 bmad-manticore 技能集中的剪辑阶段技能，定位为“创作者的剪辑师”。它读取 raw/ 中的原始素材，依次完成素材预检、转录与音频对齐、候选剪辑点生成、剪辑决策表（EDL）编写与校验、编辑审查、虚拟时间线预览，最终输出一份经创作者批准的剪辑。核心原则是：转录文本决定内容（哪些词、顺序如何），音频决定时间（静音位置与安全切点），绝不从转录时间戳推导切点。所有关键检查均由非零即失败退出码的脚本强制执行。

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mc-graphics

mc-graphics 是 bmad-manticore 技能集中负责图形渲染的阶段技能。它接收已通过节拍点校验的 beat table（节拍表），把每个节拍渲染为带 alpha 通道的 ProRes 4444 叠加层，输出到 graphics/ 目录，并生成 HANDOFF.md 交接文档。所有叠加层必须按节拍时间对齐、只含最终内容，并从 tokens.json 取色取字体，渲染后需通过 render_verify.py 校验并人工检查抽帧。当剪辑器为 Resolve 时，还能把纯文字的标题节拍生成为可在 Resolve 中编辑的 Fusion 标题，并用脚本将图形放置到剪辑时间线上。该阶段属于昂贵环节，不接受草稿级产出。

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mc-new

mc-new 是 bmad-manticore 中用于从格式配置（format profile）搭建视频项目骨架的技能。它会在指定的项目路径下创建以项目 slug 命名的目录，其中包含 project.json 与 brief.md 两个文件：project.json 是后续各阶段技能读取的项目约定，记录阶段列表、模式与入口点；brief.md 保存创作者的原话和创意来源链接。使用前需确认入口类型：创意优先（默认）走完整流程，从头脑风暴开始；素材优先（如直播录像、演讲录制）跳过构思，在创建时登记源文件，下一步进入剪辑。运行前需加载 studio 配置，若配置为空说明尚未运行 mc-setup，应停止并引导创作者前往。

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create-diagram

create-diagram 是一个用于生成各类图表的技能，覆盖架构图、基础设施与云架构图（AWS、Azure、GCP、Kubernetes、本地部署）、网络拓扑图、C4 模型、流程图、时序图、状态机、ER 图、类图、甘特图和 git 图。它适用于用户说"diagram this"、"draw the architecture"、"visualize this flow"，或希望对系统与流程进行任何可视化表达的场景。不适用于 UI 稿或线框图（应使用设计类工具）、编辑已有图片，或基于数据集绘制统计图表。其核心目标是产出正确且经过渲染验证的图表，并按请求类型路由到合适工具，交付经过验证的图片及其源码；在渲染工具确实不可用时，交付经过校验但明确标注未做渲染验证的源码。

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image-humanizer

Image Humanizer 是一个用于改写 AI 图像提示词（prompt）的工具，能够把泛化的 AI 图像提示词改为更贴近真实摄影的描述。它会识别 AI 图像提示词中常见的“AI 味”模式，例如 beautifu、stunning 等美化修饰词，8K、4K 等分辨率堆砌，trending on artstation 等平台标签，泛化主体，以及 cinematic lighting 等空洞光照描述；同时补充相机与胶片、镜头、真实光照、瑕疵、人体细节和非居中纪实构图等信息，使生成结果更接近真实照片。提供命令行和 npm 包 API 两种使用方式。

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