make-ugc

用途：通过 treg 完成 AI UGC 视频制作全流程。输入为产品一行描述、垂直领域关键词，以及可选的参考账号、产品手机录像、语音参考片段或用户偏好的角色图；输出文件夹包含 hooks.md、角色图及其 JSON 提示词、每个钩子一条带字幕片段、可选配音演示片段和记录各步骤费用的 bill.md。\n\n主要能力：先按任务而非供应商检索热门视频（TikTok、Instagram Reels，按点赞排序、近 30 天、50-150 条），拉取最相关视频的转写，必要时加入 Meta 广告库中的竞品广告，整理 hooks.md 并总结主导模式。然后用 portrait-clone 生成锁定 JSON 提示词的角色，可跨多个模型比较后由用户选择。再按模式起草 10 个钩子（每个 45-75 词，适配 12-18 秒口播），由用户挑选 3-5 个，用 ugc-talking-head-video 逐条生成片段并烧录字幕。可选步骤为产品演示片段加配音与字幕，最后用 ffmpeg 拼接每个钩子片段，并写出 bill.md。流程中有三处标记点必须停下让用户选择。\n\n使用方式：需先安装并登录 treg（curl -fsSL https://treg.to/install.sh | sh 与 treg login），可用 treg balance 查看余额；依赖 ffmpeg、Python 3 与 PIL，烧录字幕时需 OPENAI_API_KEY。所有生成与参考上传都走 treg call 和 treg host，不得向供应商传粘贴托管链接，也不得持有供应商密钥；每步付费前须报价，直接调用端点时需发送 treg 的最大成本头。需阅读并执行两个同级技能：portrait-clone（角色）与 ugc-talking-head-video（片段与字幕）及其脚本。\n\n适用场景：需要批量产出竖屏 UGC 口播广告、测试多个钩子与呈现者风格、以低成本快速比较角色图生成效果的营销或增长场景。\n\n限制：没有随机种子，重跑可能影响其他结果，需一次只重跑一项；语音相似度和口型同步只能靠听和看判断，转写检查无法验证；失败任务会退款但会消耗时间；实际价格、可用模型与端点以 treg 目录为准，本资料未列出具体金额；若用户已有角色图可跳过角色生成步骤。