hhh-skills

用 AI 做「可控的 IP 系列形象」的完整方法论与实战提示词 —— 把一个吉祥物/IP 角色扩展成一整套 风格统一、角色一致、可延展(换装/动作/入景/周边)的系列，而不是只出一张惊艳的单图。 当任务涉及:设计一套 IP/吉祥物/虚拟人系列、做 IP 家族(多角色同风格)、AI 出图"第一张惊艳但成不了系列/ 一致性崩"、角色三视图/转身/表情包/换装/动作设计/把角色融进场景、黏土风/羊毛毡/盲盒手办质感、 多图参考锁角色一致性、2D 形象转 3D 质感、给 IP 做周边延展、品牌吉祥物落地 —— 时使用本 skill。 出现 IP设计/IP系列/吉祥物/虚拟人/角色一致性/character consistency/IP family/换装设计/动作设计/ 黏土风/羊毛毡/即梦/Lovart/Nano Banana/Seedream/多图参考、找IP设计参考/对标成熟IP/世界级IP范例/moodboard/benchmark 等关键词也应触发，即使用户没说"skill"。 它管的是【二维形象设计层】:产出一套锁死的一致角色 + 转身/姿势/场景图。要把这些图真正做成可绑骨的 3D 角色/AR 资产,接 [[ar-3d-animation-pipeline]] / [[tripo-api]] / [[hunyuan-3d]];多版本横向择优用 [[parallel-concepts-tournament]];给一致性/美感立评审用 [[evaluator-design]]。 ⚠️ 活文档:每做一个新 IP,把新踩的坑/新验证的提示词追加进 §6、§7。

用 codex 生成/编辑高质量位图(照片、插画、产品图、UI mockup、概念图、贴图、IP 形象、透明抠图)的实战方法论 —— codex 自带一个 `image_gen` 内置工具(底层 gpt-image,无需 OPENAI_API_KEY、免联网配置),你用自然语言让 codex "生成一张图/改这张图",它会【自动触发】系统 imagegen skill 调用该工具。本 skill 教你怎么把它的质量拉满 + 在 harness 多 agent workflow 里批量驱动 codex 生图。 当任务涉及:用 codex/AI 生成图片、出概念图/海报/产品图/封面/hero、给图换背景/改光影/抠透明、做一批资产或变体、 IP 形象/吉祥物出图、给 [[ai-ip-series-design]] 真正"跑图"、文生图/图生图/图改图、gpt-image/透明背景/4K 出图、 在 .star workflow 里 fan-out 多个 codex 并行生图 —— 时使用本 skill。出现 codex 生图/image_gen/gpt-image-2/ gpt-image-1.5/imagegen/抠图/chroma key/批量生图/generate-batch 等关键词也应触发,即使没说"skill"。 ⚠️ codex 专属:claude/kimi 没有这个内置工具。真要做可绑骨的 3D/AR 见 [[ar-3d-animation-pipeline]]/[[tripo-api]]; 多 agent 编排见 [[author-workflow]]。⚠️ 活文档:新踩的坑/新验证的参数往 §7 追加。

拉片——把一条对标视频拆成可复刻 SOP。管线:下载→whisper逐字稿→抽帧(粗览+按需密抽)→判型→逐段填表→产出①逐段拉片报告(它怎么做的,工具链带置信度)+②复现SOP(你怎么抄)。用于"学习/复刻优秀博主的爆款视频"。触发词:"拉片"、"拉这条视频"、"拆解爆款视频"、"复刻对标博主"、"理解这条视频"、"这个视频在讲什么"、"学习博主视频"、"video understand"、"看懂小红书视频"。

Use when an agent needs to author a dynamic multi-agent workflow at runtime: write a Starlark program (loops, conditionals, data-driven fan-out) that calls agent()/parallel()/phase()/log() over the harness runtime, declare a mandatory workflow(name, design_intent) header, run it with `harness workflow run-script`, and read the resulting WorkflowRun/WorkflowStep records back from the dashboard snapshot or store.

从 0 到 1 制作浏览器 WebAR 的 3D 动画角色/场景的完整流程、技术原理与已验证工具链。 当任务涉及"把一个 IP 形象/吉祥物做成「扫描识别卡或冰箱贴 → 3D 角色临现并做动作(倒茶/挥手/提灯等)」的 AR 体验", 或需要:概念图(art direction)定调、AI 图生3D(Tripo/TRELLIS)、给 Q版角色自动绑骨(Mixamo)、 移动端模型优化(gltf-transform meshopt)、react-three-fiber 场景装配、手作骨骼动画、 给程序化动画做客观精度评估(几何 + 视觉 agent 双评估)、MindAR 图像追踪接入、AR 资产部署真机 —— 时, 务必使用本 skill。涉及 codex/FLUX 生成对版参照图、Tripo API 自动建模绑骨、TRELLIS、rembg 抠图、 GLB 减面压缩、骨骼蒙皮、扫贴/识别卡 AR、3D 吉祥物动起来、AR 冰箱贴 等关键词时也应触发, 即使用户没明说"流程"或"skill"。

把"3D角色一段连续表演"(如 揭小贤走到茶桌坐下冲茶讲解)拆成 Beat(与配音cue逐句对齐的最小动作单元), 每个 Beat 走 设计→实现→多维evaluator(workflow)→loop 的生产管线。核心物料=【坐标契约 scene-layout.json】 (角色/道具/落座点/抓取点共用一份坐标,authoring与runtime一致=手到壶到)。当任务涉及:分镜化角色表演、 与配音同步的动作序列、道具拿放(re-parent)、走路/坐下/倒茶类动作、茶汤/重力类物理合理性检查、 逐beat评审 —— 时使用本 skill。配套 workflow:项目 workflows/beat-eval-loop.star。 ⚠️ 活文档:揭小贤茶艺表演的每个 beat 实作经验都往本文件追加。

用 Blender MCP(blender-mcp 插件 + socket)程序化驱动 Blender 做 3D 动画管线的实战方法论 + evaluator + 踩坑。 当任务涉及:用 Blender 给角色做/改动画、重定向 Mixamo 动作、IK 摆姿势、NLA 合成多 clip、导出 glTF/GLB、 在 Blender 里渲染验证、清理/重绑骨、把 Tripo/FBX 模型加工成带多动作的 AR 模型 —— 时使用本 skill。 出现 blender、blender-mcp、execute_code、bpy、armature、retarget、IK、glTF导出、骨骼动画、动画评估 等关键词也应触发。 配套:动画来源/管线的全局地图见 `ar-3d-animation-pipeline`;Tripo 建模绑骨见 `tripo-api`。 ⚠️ 活文档:每次实践有新经验就往"踩坑/经验"追加。

决策闭包方法论:面对"没做过的复杂任务",在执行前重建任务的决策闭包(必须被做出的全部决策),用决策覆盖表暴露"被意外决定/无人决定"的决策类,把延期机制(闭包债逐次碰撞偿还)换成纸面成本。当出现:复杂任务反复返工/重复延期、同一交付物验收多次不过、用户反复纠偏、"看起来有设计但仍然混乱"、需要复盘"为什么一直失败"、或要给反思/复盘本身立验收标准(回溯测试)——时使用本 skill。配套 workflow:closure-retro.star(三路闭包源重建覆盖表+盲集回溯验证)。⚠️ 活文档:每次覆盖表被新失败证伪,把漏掉的决策类追加进 §6。

一套关于"探索的判断力"的思维方式:在沉成本之前判断哪个节点值得深挖、哪个够用即走, 并把一切知识当作可证伪、会过时的东西来持有。核心命题是「思想比 gate 重要」—— 失败几乎从不是"没有深挖的方法",而是"没认出这里该深挖"。 当你开始调研/上手一个工具/API/库/技术、要在多个方案间选型、打算"就用默认值"、 在同一步反复返工/重抽、搭建知识库或文档、或隐隐觉得"我对这块的理解很浅"时,务必调用本 skill。 也适用于复盘"为什么我们总是漏掉关键东西"。即使用户没说"深挖/探索/判断力"也应触发。

Claude Code Agent Teams 完整使用指南：多 session 协作、共享任务、inter-agent 通信。 包含 Lead 管理方法论（Spawn 设计原则、协调模式、纠正策略、知识提取时机）。 使用场景：(1) 创建和管理 agent team (2) 设计 spawn prompt 和角色分工 (3) 理解 tools API（TeamCreate/SendMessage/Task*/EnterPlanMode） (4) 排查 agent teams 问题（teammate 不出现、权限、shutdown） (5) 对比 subagents vs agent teams 选型 (6) Lead 准备创建 agent team 前参考 spawn prompt 设计清单 (7) 协调并行 agents 时选择合适的协调模式 (8) Agent 偏离任务时应用 3-level 纠正策略 (9) 决定何时提取知识到 guide-*/observe-* skills

Tripo3D REST API 实战参考与统一驱动 —— 图生3D / 文生3D / 多视图重建 / 自动绑骨 / 预制动画重定向 的 确切端点、参数、模型版本、积分、以及大量实测踩坑。当任务涉及:用 Tripo 把图/文生成 3D 网格、给模型自动绑骨 (Mixamo 骨架)、套 Tripo 预制动画、选 Tripo 模型版本(v2.5/v3.0/v3.1/P1)、控制贴图质量/四边面/风格化、 排查 Tripo 任务失败(1004/2006)、估算 Tripo 积分消耗 —— 时务必使用本 skill。出现 tripo3d、image_to_model、 multiview_to_model、animate_rig、animate_retarget、tripo api key、图生3D、绑骨、tripo 积分 等关键词也应触发, 即使用户没说"skill"。配套驱动脚本 `scripts/tripo_gen.py`。 注:做完整 AR/动画管线请配合 `ar-3d-animation-pipeline`;本 skill 只聚焦 Tripo API 本身。

Build, debug, and ship browser-based AR image-tracking experiences (MindAR + A-Frame + Three.js inside a Next.js App Router H5), and especially diagnose the iOS-Safari/WebKit-only failures that desktop Chromium never reproduces — blank or black camera after "start AR", scenes collapsing to width:0, next/image not rendering, gyro/DeviceOrientation not firing. Use this whenever the task involves WebAR / MindAR / A-Frame / image-tracking / "扫描识别" AR on phones, an AR page that works in Chrome but is blank/broken on iPhone, reproducing iOS WebKit bugs without a physical device, or deploying such an app to a GCE VM behind a cloudflare quick tunnel for on-phone testing. Reach for it even when the user just says "the camera is blank on iPhone after I tap start" or "make the AR camera fullscreen" — the iOS-WebKit gotchas and the Playwright-WebKit verification combo here save hours of guess-and-redeploy.

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