用途：把口头讲述的分级排名制作成可视化的 S 到 F 天梯榜单视频。画面顶部的榜单板会随讲述逐步填充：每个条目从说话者头部飞出，并在说出的那个词上落入对应行，观众会等待下一个条目出现。适用于排名、从最好到最差、工具或战术比较、犀利观点等场景。
使用前提：先运行 video-intake 和 opening-hook。该技能会向起步项目的 video.js 增加一种 beat 类型。它面向 9:16 竖屏；若要制作 every-format 的 4:5、1:1 和 16:9 版本，需把榜单板放入完整 beat，并去掉 break-out。
所需输入：video-intake 产出的剪辑片段、face/ 帧和 words.js；榜单列表，每项包含显示在 chip 上的文字（建议 2 个词，最多 3 个）、所属层级，以及说出该项时的词；可选榜单标题，30 字符以内；以及本 beat 的人物抠像。抠像由该技能的 scripts/matte.py 使用 RobustVideoMatting 本地免费生成。示例命令为 python3 -m pip install torch torchvision pillow numpy scipy（只需一次，scipy 可选，用于填补小孔洞），以及 python3 <this skill>/scripts/matte.py my-video --from 3.1 --to 12.8。它读取 my-video/face/，写出 my-video/cut/000094.webp 等文件，帧号保持一致，并打印 headTop（画面像素中头顶位置）。模型会从 GitHub 下载一次，可在 Apple Silicon、NVIDIA 显卡或 CPU 上运行；只对该 beat 做抠像。
使用方式：第 1 步，询问上述输入并等待。排名由用户决定，绝不为了更好看而把条目移到其他层级。第 2 步，生成 beat sheet 并等待确认：每项一行，包含 chip 文本、层级、词及其在 words.js 中的时间；条目落位至少间隔 0.5 秒。第 3 步，生成构建说明，包括把模板复制到 video.js 顶部、在 VIDEO.beats 中添加 tierList({...}) beat、保持口播顺序、默认层级为 ['S','A','B','C','D','F']、所有值仅由 time 决定以便 seek(t) 得到相同帧、在最后一个新 beat 后加一个 face beat、在 my-video 中运行 node render.mjs 渲染（若找不到 Puppeteer 先执行 npm i puppeteer），并渲染首个条目词前 0.2 秒、该词上、中间条目词上、最后一个条目词上的静帧供查看。第 4 步，先渲染静帧检查，再渲染完整视频，然后运行 video-check。
时间规则：每个 chip 在其词上落位；词前 0.45 秒从头部飞出，弧线上升并在词上落入所在行；层级标签从词开始脉动 0.35 秒；词查找从上一项之后开始，因此重复说出的词也能落到正确 chip；榜单板在 beat 前 0.3 秒淡入，标题在 0.45 秒内升起。
检查要点：break-out 约 130px 的头部应高出卡片，若没有则 headTop 有误；边缘要裁掉头发，不能有光晕或硬线；字幕胶囊覆盖接缝但不得盖住眼睛；每个词上对应 chip 已在行内，词前 0.2 秒仍在空中；chip 不溢出所在行，满行会缩小 chip；两个 chip 落位间隔不小于 0.5 秒；顶部 220px 不放文字，标题位于 y 230，榜单板结束于 y 850；排名必须与用户给定一致，不添加未说出的条目；chip 上不要放 logo，只用文字。
限制与注意事项：没有提供具体收费、价格或平台支持信息；需要本地 Python 与 Node 环境，模型首次从 GitHub 下载；只对目标 beat 做抠像，整段视频抠像会占用大量磁盘；居中裁剪会导致头顶正好在卡片边缘而无法 break-out，应从测得的头顶位置裁剪；抠像必须与卡片使用完全相同的裁剪，否则卡片边缘会出现两个人物；六行 25px 的 chip 显得小，六行时 chip 文字约 32px，行数越少字越大。