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# AI Skills 工程集合 > 一套面向 AI 多媒体创作的 Skills 集合 — 涵盖文生图、图生图、文生视频、图生视频、AI 音乐、电影级音乐 MV、爆款短剧、跨朝代婚礼电影、脱口秀视频、技术文章、学习手册、企业门户、A 股量化分析与技能数据抓取，以及战略思考与决策。 [![Platform](https://img.shields.io/badge/Platform-TRAE-blue)]() [![Node.js](https://img.shields.io/badge/Node.js-12%2B-green)]() [![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10%2B-blue)]() [![License](https://img.shields.io/badge/License-Personal%20Use-lightgrey)]() [![Skills](https://img.shields.io/badge/Skills-24-orange)]() --- ## 目录 - [简介](#简介) - [技能总览](#技能总览) - [目录结构](#目录结构) - [快速开始](#快速开始) - [环境准备](#环境准备) - [技能详解](#技能详解) - [AI 图片与视频](#ai-图片与视频) - [婚礼电影](#婚礼电影) - [脱口秀视频](#脱口秀视频) - [AI 音乐与下载](#ai-音乐与下载) - [内容创作与网站](#内容创作与网站) - [A 股量化分析](#a-股量化分析) - [战略思考与决策](#战略思考与决策) - [技能数据抓取](#技能数据抓取) - [个人开发分身](#个人开发分身) - [朝代列表](#朝代列表) - [婚礼电影方案对比](#婚礼电影方案对比) - [通用注意事项](#通用注意事项) - [故障排查](#故障排查) - [快速选择指南](#快速选择指南) - [许可证](#许可证) --- ## 简介本工程聚合了 **24 个独立 Skills**（外加 8 个技能数据抓取子技能），覆盖 AI 创作与数据分析的核心场景：**图片生成、视频生成、音乐创作、音乐下载、电影级音乐 MV、爆款短剧、跨时空婚礼电影、脱口秀视频、技术文章、学习手册、企业门户网站、全网深度画像、A 股操盘分析、首板洗盘选股、龙虎榜涨停推荐、一阳指量化扫描、软件开发流程编排、个人开发分身、战略思考与决策、技能数据抓取**。 **核心亮点：** - **零 npm 依赖**：Node.js 类技能仅用内置模块（`https`、`fs`、`path` 等），开箱即用 - **多平台支持**：Agnes、火山方舟 Ark、Suno.cn、可灵 Kling 四大 AI 平台 - **电影级画质**：自动追加 cinematic lighting、8K、HDR 等修饰词 - **断点续跑**：婚礼电影与脱口秀类技能支持 `state.json` 中断恢复 - **跨朝代叙事**：13 个中国历史朝代完整配置，每个朝代独立服装 / 场景 / 风俗 - **面部复刻**：FaceFusion 换脸（80%+）或 Seedream i2i 保留五官特征 - **口型同步**：脱口秀视频通过 Wav2Lip 后处理或原生音画同步实现口型对齐 - **产物外置**：所有运行时产物（数据/报告/视频）跟随**当前会话工作目录**（`os.getcwd()` / `process.cwd()`），不写回技能安装目录，保持技能库纯净 - **A 股分析**：个股六维诊断、市场选股、行情复盘、首板洗盘选股、龙虎榜 T+3 模型、一阳指战法扫描，报告统一为 Markdown（`{报告完整中文名称}-{YYYY-MM-DD}.md`） - **技能数据抓取**：8 个主流 Skill 市场（Smithery、ClaudeSkills 等）的批量抓取备份工具 --- ## 技能总览 | 技能 | 一句话说明 | 依赖平台 | 运行依赖 | 耗时参考 | |------|-----------|---------|---------|---------| | `agnes-image-gen-2` | Agnes Image 2.5 Flash 电影级图片生成（文生图 / 图生图） | Agnes Image API | Node.js 12+ | 单张约 10–30 秒 | | `agnes-video-gen-2` | Agnes Video 2.5 Flash 电影级视频生成（4 种工作流） | Agnes Video API | Node.js 12+ | 单段约 1–5 分钟 | | `cinematic-music-video` | 电影级音乐 MV 制作（七维角色档案 + 地点锚点 + 逐镜身份门禁 + 帧精确拼接） | Agnes Text/Image/Video API + FFmpeg | Node.js 18+、FFmpeg | 单支 MV 视镜头数而定（24 秒小样实测约 8 分钟） | | `short-drama-studio` | 爆款短剧成片工作台（剧本→分镜→关键帧→首尾帧视频→配音字幕→成片） | Agnes Text/Image/Video API + FFmpeg | Python 3.10+（requests）、FFmpeg（全功能构建） | 单部短剧视镜头数而定（各阶段可断点续跑） | | `timeless-wedding` | 跨时空婚礼电影生成器（Agnes + FaceFusion 换脸） | Agnes API + FaceFusion + FFmpeg | Node.js 12+、Python 3.10+（可选）、FFmpeg 4.4+ | 2 朝代约 10–15 分钟，4 朝代约 20–30 分钟 | | `timeless-wedding-volc` | 基于 Volcengine Ark 的跨时空婚礼电影生成器 | 火山方舟 Ark API + FFmpeg | Node.js 12+、FFmpeg 4.4+ | 4 朝代约 15–25 分钟 | | `suno-cn-music` | Suno.cn AI 音乐创作助手（8 个 REST API） | Suno.cn API | 无（HTTP REST 调用） | 单首约 1–3 分钟 | | `talkshow` | 爆款舞台美女脱口秀视频生成器（剧本优化 + TTS + Wav2Lip 口型同步） | Agnes Text/Image/Video API + Edge TTS + Wav2Lip + FFmpeg | Node.js 12+、Python、FFmpeg 4.4+、PyTorch（可选） | 单场景约 3–8 分钟 | | `talkshow-studio` | 生产级脱口秀视频工坊（Agnes 全模态 + 原生口型语音） | Agnes 全模态 API + FFmpeg | Node.js 12+、FFmpeg 4.4+ | 单场景约 3–8 分钟 | | `talkshow-studio-kling` | 生产级脱口秀视频工坊（可灵版） | 可灵 Kling Video/Image + FFmpeg | Node.js 12+、FFmpeg 4.4+ | 单场景约 3–8 分钟 | | `tech-article-craft` | 自包含技术文章生成器（内联 CSS/JS HTML + AI 配图 + 图表组件） | GenerateImage + WebSearch/WebFetch | 无（纯模板生成） | 单篇约 5–15 分钟 | | `learning-handbook-pipeline` | 图文并茂 PDF 学习手册生成流水线（三技能协作） | guizang 插图 + fireworks 图表 + design-taste-frontend | Node.js（Puppeteer）、Python（PyMuPDF 验证） | 单本约 20–60 分钟 | | `enterprise-portal-generator` | 企业门户网站一键生成器（6 页生产级网站 + 12 行业预设） | GenerateImage（Hero 图） | 无（纯 HTML/CSS/JS 模板） | 单站点约 10–30 分钟 | | `music-downloader` | 国内 5 大音乐平台歌曲下载器（MP3 + LRC 歌词） | 网易云/QQ/酷狗/咪咕/汽水 API | Python 3.8+ | 单首约 3–10 秒 | | `a-stock-operator` | A 股市场操盘手（个股六维诊断 + 市场资讯选股推荐） | 东方财富 API（12 端点）+ 财联社等 5 大财经网站 | 无（纯规范型，通过 MCP 调用 API） | 个股诊断约 2–5 分钟，市场报告约 5–10 分钟 | | `a-stock-operator-v2` | A 股行情复盘 + 个股诊断（情绪温度计 + 板块轮动专题 + 双权重评分） | 东方财富/腾讯/新浪公开 API + 财联社 | Python 3.10+ | 全流程约 5–10 分钟（`collect_all.py` 一条命令） | | `a-stock-yiyangzhi` | A 股一阳指战法量化扫描（转势/开门 + 主线标签 + 可靠性优化） | 东方财富/腾讯公开接口 | Python 3.12+（numpy/requests） | 全市场扫描约 3–8 分钟 | | `a-stock-lhb-rec` | 龙虎榜 T+3 涨停推荐与自进化模型 | 东方财富/同花顺/腾讯 K 线公开接口 | Python 3.10+（pandas/scikit-learn） | 首次 init 约 10–15 分钟，daily 每条约 1–3 分钟 | | `a-stock-board-washout` | A 股首板洗盘 / 炸板洗盘选股器（双策略 + 第二日操作建议） | 东方财富/新浪/腾讯公开接口 | Python 3.10+ | 单次约 2–5 分钟 | | `dev-lifecycle` | 端到端软件开发流程编排（5 阶段 + 每阶段 HITL 确认） | 无（纯规范型，仅 SKILL.md） | 无 | 按项目规模而定 | | `deep-profile` | 全网深度画像助手（公开数据采集 + 交叉验证 + 深层推理，输出自包含 HTML 画像报告） | WebSearch/WebFetch（图表/设计规范已内置，零外部技能依赖） | 无（纯规范型，仅 SKILL.md） | 单目标约 5–15 分钟 | | `skill-data-fetcher`（8 子技能） | 主流 Skill 市场批量抓取备份（Smithery / ClaudeSkills 等 8 家） | 各家 Skill 市场 API | Node.js 12+ | 单家约 1–3 分钟 | | `strategic-advisor` | 战略顾问技能（七步深度对话流程，双文件输出，零依赖架构） | 无（纯规范型） | 无 | 约 20–40 分钟（包含最终审查） | | `dev-twin` | 个人开发分身引擎（画像库与引擎解耦、多级覆盖，按画像自主开发：定位→路由→决策分级→学习闭环） | 无（纯规范型） | 画像库（内置默认 + 外部 `persona-*` 覆盖） | 与开发任务等同 | --- ## 目录结构 ``` skills/ ├── README.md # 本文件 │ ├── agnes-image-gen-2/ # 电影级图片生成 │ ├── SKILL.md │ └── scripts/agnes_image_gen.js ├── agnes-video-gen-2/ # 电影级视频生成 │ ├── SKILL.md │ └── scripts/agnes_video_gen.js ├── cinematic-music-video/ # 电影级音乐 MV 制作 │ ├── SKILL.md │ ├── templates/keys.example.txt # Key 文件模板（真实 keys.txt 不入库） │ ├── scripts/ # plan/images/videos/assemble + lib/（paths.js 路径唯一真源） │ └── test/ # 四套零 API 离线自检（路径契约/组装/档案/资产管线） ├── short-drama-studio/ # 爆款短剧成片工作台 │ ├── README.md / SKILL.md │ ├── references/ # 创作手册 / Agnes API / 视觉圣经 / Schema │ ├── assets/templates/ # production_template.json 工程模板 │ └── scripts/ # 编剧→分镜→关键帧→单镜视频→配音→成片 ├── timeless-wedding/ # 跨时空婚礼电影（Agnes + FaceFusion） │ ├── SKILL.md │ └── scripts/ │ ├── timeless_wedding.js │ ├── dynasties.js # 13 朝配置 │ └── install_facefusion.bat ├── timeless-wedding-volc/ # 跨时空婚礼电影（火山方舟 Ark） │ ├── README.md # 产品说明 │ ├── SKILL.md │ └── scripts/ # 6 文件，约 2,070 行 │ ├── timeless_wedding_volc.js │ ├── ark_client.js │ ├── dynasties.js │ ├── image_pipeline.js │ ├── video_pipeline.js │ └── merge_engine.js ├── suno-cn-music/ # AI 音乐创作 │ ├── SKILL.md │ ├── install.bat │ └── install.sh │ ├── talkshow/ # 脱口秀视频（段子优化 + Wav2Lip） │ ├── SKILL.md │ └── scripts/ │ ├── talkshow.js │ ├── agnes_text_gen.js │ ├── tts_engine.js │ ├── lipsync_engine.js │ ├── merge_engine.js │ └── character_config.js ├── talkshow-studio/ # 脱口秀工坊（Agnes 原生口型） │ ├── SKILL.md │ └── scripts/ │ ├── talkshow_produce.js │ ├── agnes_client.js │ ├── prompts.js │ └── ffmpeg_tools.js ├── talkshow-studio-kling/ # 脱口秀工坊（可灵版） │ ├── SKILL.md │ └── scripts/ │ ├── talkshow_produce.js │ ├── kling_client.js │ ├── prompts.js │ └── ffmpeg_tools.js │ ├── tech-article-craft/ # 自包含技术文章 │ └── SKILL.md ├── learning-handbook-pipeline/ # PDF 学习手册流水线 │ └── SKILL.md ├── enterprise-portal-generator/ # 企业门户生成 │ ├── SKILL.md │ └── references/ # 4 个引用文件 │ ├── design-system.md │ ├── industry-presets.md │ ├── page-architecture.md │ └── optimization-checklist.md │ ├── music-downloader/ # 音乐下载 │ ├── SKILL.md │ ├── requirements.txt │ └── scripts/batch_download_v4.py │ ├── a-stock-operator/ # A 股操盘手（纯规范型） │ └── SKILL.md ├── a-stock-operator-v2/ # A 股行情复盘 + 个股诊断 │ ├── SKILL.md │ └── scripts/ # 全流程管线（collect_all.py 一键） ├── a-stock-yiyangzhi/ # A 股一阳指战法量化扫描 │ ├── SKILL.md │ ├── README.md │ └── scripts/ ├── a-stock-lhb-rec/ # 龙虎榜 T+3 涨停推荐模型 │ ├── SKILL.md │ └── scripts/ # run.py init/daily/optimize 等 12 脚本 ├── a-stock-board-washout/ # 首板洗盘 / 炸板洗盘选股器 │ ├── SKILL.md │ └── scripts/ # 采集 + 筛选 + 出图 + 报告 │ ├── dev-lifecycle/ # 软件开发流程编排（纯规范型） │ └── SKILL.md ├── deep-profile/ # 全网深度画像助手（纯规范型，HTML 画像报告） │ ├── SKILL.md │ └── references/ # 方法论 / 字段 schema / HTML 模板 │ ├── strategic-advisor/ # 战略顾问技能（七步深度对话流程） │ └── SKILL.md │ ├── dev-twin/ # 个人开发分身引擎（画像库内置默认+多级覆盖） │ ├── SKILL.md # 引擎：画像定位→任务路由→决策分级→学习闭环 │ ├── references/ # 复盘规程（仅复盘时加载） │ └── persona-zhutianwei/ # 内置默认画像库（朱天伟，可替换为自己的） │ ├── profile-*.md # 分层画像：core / coding / architecture / workflow / tools / polyglot │ └── corpus/ # 学习语料（HITL 进化闭环） │ ├── docs/ # 战略调研报告与行动计划文档 ├── skill-data-fetcher/ # Skill 市场数据抓取（8 子技能） │ ├── agent-skills-fetcher/ │ ├── claudeskills-fetcher/ │ ├── cocoloop-skill-fetcher/ │ ├── skill-cn-fetcher/ │ ├── skillsdirectory-fetcher/ │ ├── skillsmp-skill-fetcher/ │ ├── skillstore-fetcher/ │ └── smithery-skill-fetcher/ │ └── docs/ # 战略调研报告与行动计划文档（不纳入版本控制） ``` --- ## 快速开始 ### 1. 克隆仓库 ```bash git clone https://github.com/smart-open/skills.git cd skills ``` ### 2. 配置 API Key 根据你要使用的技能，设置对应的环境变量（任选一种方式）： ```powershell # Windows PowerShell $env:agnes-api-key = "sk-xxxx" # Agnes 图片/视频/timeless-wedding/talkshow $env:ARK_API_KEY = "your-ark-key" # timeless-wedding-volc $env:SUNO_CN_API_KEY = "sk-xxxx" # suno-cn-music ``` ```bash # Linux/macOS export agnes-api-key="sk-xxxx" export ARK_API_KEY="your-ark-key" export SUNO_CN_API_KEY="sk-xxxx" ``` ### 3. 运行技能 ```bash # 生成一张电影级图片 node agnes-image-gen-2/scripts/agnes_image_gen.js \ --mode t2i --prompt "日落时分薄雾峡谷上方的发光浮空城市" \ --output "output.png" # 生成一段 AI 视频 node agnes-video-gen-2/scripts/agnes_video_gen.js \ --workflow text2video --prompt "猫在日落海滩漫步" \ --output "cat.mp4" # 生成跨时空婚礼电影（火山方舟版） node timeless-wedding-volc/scripts/timeless_wedding_volc.js \ --male-photo "groom.jpg" --female-photo "bride.jpg" \ --dynasties "tang,song,ming,modern" --add-title --add-ending # 生成脱口秀视频（段子自动优化 + 口型同步） node talkshow/scripts/talkshow.js \ --script "早高峰挤地铁，我被压成二维码，扫出来全是救命。" \ --ratio 9:16 --add-subtitles ``` > **产物落点**：所有技能的输出（视频、数据、报告）默认写到**运行命令时的当前工作目录**，不写回技能安装目录。详见各技能的 SKILL.md。 --- ## 环境准备 ### 必需环境 | 依赖 | 版本 | 说明 | 安装方式 | |------|------|------|---------| | Node.js | 12+ | Node.js 类技能运行基础 | [nodejs.org](https://nodejs.org/) | | FFmpeg | 4.4+ | 视频合并与转场（婚礼电影/脱口秀类技能） | `winget install Gyan.FFmpeg`（Windows） | ### API Key 配置不同技能使用不同的 API Key： | 技能 | 环境变量 | 命令行参数 | 获取方式 | |------|---------|-----------|---------| | agnes-image-gen-2 / agnes-video-gen-2 / timeless-wedding / talkshow / talkshow-studio | `agnes-api-key` 或 `AGNES_API_KEY` | `--api-key` | Agnes 平台 | | timeless-wedding-volc | `ARK_API_KEY` | `--api-key` | [火山方舟控制台](https://console.volcengine.com/ark) | | suno-cn-music | `SUNO_CN_API_KEY` | — | https://www.suno.cn/home/#/mcp | | talkshow-studio-kling | `KLING_API_KEY` | `--api-key` | 可灵（Kling）平台 | > **优先级**：命令行参数 `--api-key` > 环境变量。如上下文中直接给出 Key，务必通过 `--api-key` 传入，不要写入环境变量文件。 ### 可选依赖 | 依赖 | 版本 | 用途 | 适用技能 | 安装方式 | |------|------|------|---------|---------| | Python | 3.10+ | FaceFusion / A 股技能运行环境 | timeless-wedding / a-stock-* | [python.org](https://www.python.org/) | | FaceFusion | 最新 | 真实面部替换，80%+ 面部复刻 | timeless-wedding | `scripts/install_facefusion.bat` 或 `git clone https://github.com/facefusion/facefusion.git` | | Git | 任意 | FaceFusion 安装需要 | timeless-wedding | [git-scm.com](https://git-scm.com/) | | edge-tts | 最新 | 中文语音合成（TTS） | talkshow | `pip install edge-tts` | | PyTorch（CPU 版） | 最新 | Wav2Lip 推理运行环境 | talkshow | `pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu` | | Wav2Lip | 最新 | 口型同步后处理 | talkshow | `git clone https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip` | | pandas / scikit-learn / requests / joblib | 最新 | 龙虎榜模型训练 | a-stock-lhb-rec | `pip install pandas scikit-learn requests joblib` | | numpy / requests | 最新 | 一阳指量化扫描 | a-stock-yiyangzhi | `pip install numpy requests` | --- ## 技能详解 ### AI 图片与视频 #### 1. agnes-image-gen-2 — 电影级 AI 图片生成通过 **Agnes Image 2.5 Flash** 官方 API 生成电影级、高清、精美的图片。 **支持模式：** 文生图（t2i）、图生图（i2i） **文生图示例：** ```bash node agnes-image-gen-2/scripts/agnes_image_gen.js \ --mode t2i \ --prompt "一位古典西汉美女，曲裾深衣，堕马髻，朱红宫殿背景" \ --size 768x1024 \ --output "output.png" \ --api-key "sk-xxxx" ``` **图生图示例：** ```bash node agnes-image-gen-2/scripts/agnes_image_gen.js \ --mode i2i \ --prompt "将场景转换为雨夜赛博朋克霓虹，保留原始构图" \ --image "input.png" \ --output "out_i2i.png" \ --api-key "sk-xxxx" ``` **推荐尺寸：** | 用途 | 尺寸 | 比例 | 适用场景 | |------|------|------|---------| | 社交媒体竖版 / 手机海报 | `1080x1920` | 9:16 | 抖音、朋友圈、小红书封面 | | 社交媒体方形海报 | `1024x1024` | 1:1 | Instagram、朋友圈九宫格 | | 电商 / 活动横版海报 | `1920x600` | 16:9 | 网站 Banner、视频封面 | > 脚本自动追加电影质感修饰词（cinematic lighting、8K、HDR 等），支持本地图片 base64 上传。 --- #### 2. agnes-video-gen-2 — 电影级 AI 视频生成通过 **Agnes Video 2.5 Flash** 官方 API 生成电影级视频，支持四种工作流。 | 工作流 | `--workflow` 值 | 说明 | 是否需要图片 | |--------|----------------|------|-------------| | 文生视频 | `text2video` | 纯文本描述生成视频（默认） | 否 | | 图生视频 | `image2video` | 为单张图片添加动画 | 是（1 张） | | 多图视频 | `multi2video` | 多张参考图引导生成 | 是（≥2 张） | | 关键帧动画 | `keyframes` | 在关键帧之间生成流畅过渡 | 是（≥2 张） | **默认参数：** 1152×768（16:9）、121 帧、24fps（约 5 秒），开箱即用。 **文生视频示例：** ```bash node agnes-video-gen-2/scripts/agnes_video_gen.js \ --workflow text2video \ --prompt "一只猫在日落时的海滩上漫步，柔和海浪，温暖金色光线" \ --output "cat_beach.mp4" \ --api-key "sk-xxxx" ``` > `num_frames` 必须满足 `8n+1` 规则且 ≤441。推荐两步式流程：`--url-only` 获取 URL（长进程），再下载并设只读。 --- #### 2a. cinematic-music-video — 电影级音乐 MV 制作把「一首歌 + 歌词」变成电影质感的音乐 MV。**七维度角色档案**（三视图 / 五官 / 发型结构 / 服装层次 / 表情库 / 标志动作 / 场景气质）先定全再写分镜，**地点资产库**为每个反复出现的地点生成无人空镜锚点图锁定场景一致性，逐镜头**身份门禁 + 带差异清单自动重画**，最后 ffmpeg 按帧精确拼接并混入原声（恒定帧率、零漂移、歌词字幕可选烧录）。 ```bash node cinematic-music-video/scripts/run.js \ --song "夜曲.mp3" --lyrics "夜曲.lrc" \ --brief "创作要求" --style "霓虹雨夜" --aspect 16:9 --shots 26 \ --keys "sk-aaa,sk-bbb" ``` **四阶段流水线：** `plan.js`（分镜规划）→ `images.js`（设定表 + 反读参数 + 逐镜首帧）→ `videos.js`（图生视频 + 运动量门禁）→ `assemble.js`（帧精确拼接 + 质量门禁），可断点续跑、支持分阶段审查。四套零 API 离线自检（`node test/paths.js` 等）共 170+ 断言。 > **产物落点**：统一写到当前会话工作目录的 `out/mv-<歌名>/`，不写回技能目录；`CMV_OUT_DIR` 可整体改根。 --- #### 2b. short-drama-studio — 爆款短剧成片工作台把一个故事 / 主题 / 一句话想法变成可直接发布的 3–5 分钟（18–30 个 10 秒分镜）竖屏短剧：**剧本 → 分镜 → 角色圣经 + 多图合成定妆照 → N+1 张共享边界关键帧 → 首尾帧图生视频 → TTS 配音 + 字幕 → 成片**。人物长相、声音、场景跨镜头一致由「角色圣经 + 定妆照 + 帧链闭合」三层锁定；钩子开头、结尾悬念、伏笔回收由创作手册硬性约束。 **7 阶段工作流（3 个人工确认点）：** 编剧 → 分镜与工程文件 → 定妆照 → 关键帧 → 单镜视频 → 配音字幕 → 成片，各阶段可断点续跑、逐镜跳过已完成产物。 ```bash # 前置自检 python short-drama-studio/scripts/agnes_client.py ping ``` > **产物落点**：所有产物落在工程目录（`production.json` 所在目录）的 `out/` 下，与技能源码分离；详见 `short-drama-studio/SKILL.md`。 --- ### 婚礼电影 #### 3. timeless-wedding — 跨时空婚礼电影（Agnes + FaceFusion）从两张个人照片出发，穿越 2–4 个中国历史朝代，生成"几生几世跨时空相爱"的电影级婚礼短片。 **核心流程：** ``` 用户照片(男/女) ↓ ① Agnes t2i 生成朝代双人场景首帧 ↓ ② FaceFusion 换脸增强（80%+ 面部复刻） ↓ ③ Agnes i2i 上传换脸后首帧获取公开 URL ↓ ④ Agnes image2video 生成每朝代视频（约 5–8 秒） ↓ ⑤ FFmpeg xfade/acrossfade 合并 + 片头片尾 ↓ 最终婚礼电影 MP4 ``` **基本用法：** ```bash node timeless-wedding/scripts/timeless_wedding.js \ --male-photo "groom.jpg" \ --female-photo "bride.jpg" \ --dynasties tang,song,ming,modern \ --add-title --add-ending \ --output "wedding.mp4" ``` **断点续跑 / 重生成 / 禁用换脸：** ```bash # 断点续跑 node timeless-wedding/scripts/timeless_wedding.js --resume --work-dir "work/20250101-120000-xxxx" # 重生成单个朝代 node timeless-wedding/scripts/timeless_wedding.js --resume --work-dir "..." --regenerate tang # 禁用换脸（纯 Agnes 模式，面部相似度约 50–60%） node timeless-wedding/scripts/timeless_wedding.js --male-photo "groom.jpg" --female-photo "bride.jpg" \ --dynasties tang,song,ming,modern --no-face-swap --output "wedding.mp4" ``` --- #### 4. timeless-wedding-volc — 跨时空婚礼电影（Volcengine Ark）基于 **火山方舟 Ark** 平台，使用 **Seedream 5.0 Pro** 生成朝代 AI 肖像与场景，**Seedance 2.0** 生成电影质感动态视频。无需 Python，画质更精细。 **核心流程：** ``` 用户照片（男女各1张） ↓ Seedream i2i → 生成朝代 AI 肖像（保留五官，1424×800） ↓ Seedream multi-i2i → 男女肖像参考生成双人场景首帧 ↓ Seedance 视频生成 → 首帧/参考图驱动生成 cinematic 视频 ↓ FFmpeg 合并 → 朝代标题卡 → 视频 → 片头片尾 ``` **基本用法：** ```powershell $env:ARK_API_KEY = "your-ark-api-key" node timeless-wedding-volc/scripts/timeless_wedding_volc.js ` --male-photo "groom.jpg" ` --female-photo "bride.jpg" ` --dynasties "warring,tang,ming,modern" ` --add-title --add-ending ``` **视频生成模式：** `first-frame`（默认）/ `first-last-frame` / `multimodal` / `portrait-reference` / `text2video` **视频模型：** 标准版 `doubao-seedance-2-0-260128`（默认）/ Mini `doubao-seedance-2-0-mini-260615` / Fast `doubao-seedance-2-0-fast-260128` > 详见 `timeless-wedding-volc/README.md` 产品说明，或 `timeless-wedding-volc/SKILL.md` 完整规范。 --- ### 脱口秀视频三个脱口秀技能，按需求选择： | 技能 | 口型方案 | 差异 | |------|---------|------| | `talkshow` | Wav2Lip 后处理（需 Python + PyTorch） | 段子自动优化 + 链式场景，最灵活 | | `talkshow-studio` | Agnes 原生音画同步（免 Python） | 生产级 SOP，人物/声音/字幕三线一致 | | `talkshow-studio-kling` | 可灵原生音画同步（免 Python） | 可灵 Kling Video 3.0，720P 原生口型 | #### 5. talkshow — 爆款舞台美女脱口秀视频生成器基于 **Agnes AI**（Text + Image + Video 三模态）和 **Edge TTS**。用户输入一段脱口秀段子，系统自动优化剧本、拆分分镜、生成链式舞台视频，最终输出带语音和口型同步的完整脱口秀视频。 **核心流程：** ``` 用户输入段子 ↓ Agnes Text API → 优化幽默感 + 拆分 ~10s 分镜 ↓ Edge TTS → 并行生成每场景中文语音 MP3（计算 num_frames） ↓ 逐场景链式视频生成（t2i → image2video → 末帧 → i2i 重托管） ↓ 音视频混流 + Wav2Lip 口型同步 ↓ FFmpeg concat 合并 → 最终 MP4 ``` **基本用法：** ```powershell node talkshow/scripts/talkshow.js ` --script "早高峰挤地铁，我被压成二维码，扫出来全是救命。" ` --ratio 9:16 --api-key "sk-xxxx" ``` **跳过口型同步（加快速度）：** ```powershell node talkshow/scripts/talkshow.js ` --script "段子内容" --no-lipsync --api-key "sk-xxxx" ``` --- #### 6. talkshow-studio — 生产级脱口秀视频工坊（Agnes 版）按生产级 SOP 一次成片：**资产锁定（人物/舞台/声音三线一致）→ 分镜表 → 双参考图锁定批量生成带原生口型语音的分镜视频 → 和谐转场拼接 + 响度归一 + 字幕压制**。基于 Agnes 全模态 API（`agnes-3.0-flash` / `agnes-image-2.5-flash` / `agnes-video-2.5-flash`）+ FFmpeg。 > 相比 `talkshow` 的 Wav2Lip 后处理方案，本技能利用 Agnes 视频模型的**原生音画同步**能力，免去 Python + PyTorch 依赖，且人物/声音/字幕一致性更佳。 --- #### 7. talkshow-studio-kling — 生产级脱口秀视频工坊（可灵版）与 `talkshow-studio` 相同的生产级 SOP，但基于**可灵 Kling Video 3.0 Turbo（720P，原生音画同步）+ Kling Image 3.0（kling-v3，2K）+ OpenAI 兼容文本模型（分镜拆解）**。 --- ### AI 音乐与下载 #### 8. suno-cn-music — AI 音乐创作助手通过 Suno.cn HTTP REST API 实现 AI 音乐创作，提供 8 个 API 接口。 | API | 方法 | 端点 | 功能 | |-----|------|------|------| | 查询账户信息 | GET | `/mcp/api/user` | 积分、余额、会员状态 | | 生成音乐 | POST | `/mcp/api/generate` | AI 模式 / 自定义歌词模式 | | 查询任务状态 | GET | `/mcp/api/task/{serial_no}` | 轮询生成进度 | | 查询音乐列表 | GET | `/mcp/api/music` | 分页查看历史记录 | | 获取歌词 | GET | `/mcp/api/lyrics/{serial_no}` | 获取 LRC 格式歌词 | | 续写音乐 | POST | `/mcp/api/extend` | 在已有歌曲基础上续写 | | AI 生成歌词 | POST | `/mcp/api/gen-lyrics` | 先生成歌词再创作音乐 | | 上传参考音频 | POST | `/mcp/api/upload` | MP3 上传（cover/添加人声/伴奏/音轨） | **Base URL:** `https://mcp.suno.cn`　**认证:** `Authorization: Bearer ${SUNO_CN_API_KEY}` > `tags` 风格标签**必须使用英文**（如 `pop, folk, electronic`），禁止中文标签。上传音频仅支持 MP3，最大 50MB。 --- #### 9. music-downloader — 国内 5 大音乐平台歌曲下载器根据演唱者和歌曲名称，从国内 5 大主流音乐平台搜索并下载歌曲（MP3）及歌词（LRC）。 | 平台 | 搜索 | 下载 | 歌词 | |------|------|------|------| | 网易云音乐 | 官方 API | 4 个第三方 API 回退 | 有 | | QQ音乐 | 官方 API | 2 个第三方 API 回退 | 有 | | 酷狗音乐 | 官方 API | 2 个第三方 API 回退 | 有 | | 咪咕音乐 | 官方 API | 官方下载接口 | 有 | | 汽水音乐 | 官方 API | 第三方 API + 官方试听 | 有 | **命令行用法：** ```bash # 单首下载 python scripts/batch_download_v4.py -s "陈奕迅" -n "孤勇者" -q high # 指定音质 python scripts/batch_download_v4.py -s "周杰伦" -n "晴天" -q lossless # 批量文件 python scripts/batch_download_v4.py --file songs.txt --era "2000年代" --level "S级" -q high # Excel 批量 python scripts/batch_download_v4.py --excel "歌曲列表.xlsx" -q high ``` **音质参数：** `standard`（128kbps）/ `high`（320kbps，默认）/ `lossless`（FLAC） **核心特性：** 5 平台逐层回退、多 API 回退、断点续传、自动歌词、音质可选、多种输入（dict/字符串/文本/文件/Excel） --- ### 内容创作与网站 #### 10. tech-article-craft — 自包含技术文章生成器生成**单个自包含、独立可发布的 HTML 技术文章**，内联 CSS/JS + AI 配图 + HTML/CSS 图表组件，输出可直接发布到任何地方。 **7 步工作流：** 调研规划 → Hero 图 → 内联配图 → 技术图表（13 种 HTML/CSS 组件）→ 自包含 HTML → 验证 → 可选单文件化（base64 内嵌图片） > 核心原则：一个 HTML 文件 + 一个 images 文件夹，通过 `file://` 即可打开，无需服务器。 --- #### 11. learning-handbook-pipeline — 图文并茂 PDF 学习手册生成流水线把理论文本蒸馏成图文并茂的 PDF 学习手册，协调三个技能：`guizang-material-illustration`（概念插图）、`fireworks-tech-graph`（技术图表）、`design-taste-frontend-v1`（前端设计系统），产出 HTML 并转 PDF。 **5 阶段工作流：** 规划 → 视觉资产生成（插图 + 图表并行）→ HTML 构建 → PDF 转换（Puppeteer）→ 验证迭代 > 图文比 ≥ 1:3；单一琥珀强调色 `#F59E0B`；反 AI 俗套（无居中 hero、无紫蓝渐变、无 emoji 图标）。 --- #### 12. enterprise-portal-generator — 企业门户网站一键生成器从单一用户简介生成**完整、生产就绪的 6 页企业门户网站**（首页/产品/新闻/关于/招聘/咨询），自适应 12 个行业预设。 **7 步工作流：** 解析简介选行业 → 设计令牌 → CSS 设计系统 → 页面资产 → 6 页 HTML → JS 交互 → 预飞检查（60+ 项） **12 行业预设：** 软件/科技、金融/金融科技、医疗/健康、制造/工业、零售/电商、政府/公共、教育/培训、法律/专业、房地产/物业、咨询/顾问、物流/供应链、能源/清洁技术 > 三个调节盘：`DESIGN_VARIANCE`（1–10）、`MOTION_INTENSITY`（1–10）、`VISUAL_DENSITY`（1–10）。 --- ### A 股量化分析五个 A 股技能，各有侧重： | 技能 | 核心能力 | 报告格式 | |------|---------|---------| | `a-stock-operator` | 个股六维诊断 + 市场资讯选股（纯规范型，经 MCP） | Markdown（带日期） | | `a-stock-operator-v2` | 行情复盘 + 个股诊断（情绪温度计 + 板块轮动 + 双权重） | Markdown（带日期） | | `a-stock-yiyangzhi` | 一阳指战法量化扫描（转势/开门 + 主线标签） | Markdown + CSV + JSON | | `a-stock-lhb-rec` | 龙虎榜 T+3 涨停推荐（逻辑回归模型 + 自进化） | Markdown（带日期） | | `a-stock-board-washout` | 首板洗盘 / 炸板洗盘选股（双策略 + 内联 SVG 图） | Markdown（带日期） | > **产物落点**：五个技能的运行时产物（数据/CSV/JSON）默认写到 `<cwd>/<技能名>/`，报告（Markdown，带日期）写到 `<cwd>` 根目录，均不写回技能安装目录。可用环境变量覆盖（如 `A_STOCK_WORK`/`A_STOCK_OUT`、`LHB_RUNTIME`/`LHB_OUT`、`YZ_RUNTIME`/`YZ_OUT`、`WASHOUT_OUT`）。 > > **报告命名规范**：所有 A 股技能报告统一为 `{报告完整中文名称}-{YYYY-MM-DD}.md`（连字符分隔，日期用 `YYYY-MM-DD`），例如 `行情复盘-2026-09-03.md`、`贵州茅台_个股诊断-2026-09-03.md`、`首板炸板洗盘-2026-09-03.md`。 #### 13. a-stock-operator — A 股市场操盘手 A 股市场操盘手技能，提供**个股六维诊断分析**和**市场资讯与选股推荐**两大能力。纯规范型技能（仅 SKILL.md），通过 `integrated_code_mode` MCP 调用东方财富 API 获取实时行情数据。 **三种输出模式：** | 模式 | 触发条件 | 输出 | |:---:|:---|:---| | 模式A：仅个股诊断 | 提及个股名称/代码 + 成本价 | 个股六维诊断报告 | | 模式B：仅行情分析 | 要求"行情分析/涨停/选股"等 | 市场资讯与选股报告 | | 模式C：两者都要 | 同时提及个股诊断 + 行情分析 | 两份报告 | **个股六维诊断（40+ 指标加权评分）：** 宏观行业（15%）、财务基本面（30%，一票否决）、估值性价比（20%）、技术面筹码（15%）、股东管理层（10%）、预期差催化剂（10%）。 **市场选股输出：** Top 10 资讯（每条含 2 只个股推荐）、首板低位突破（5 只）、突破放量热点（5 只），默认排除创业板/科创板，ST 永远排除。 --- #### 14. a-stock-operator-v2 — A 股行情复盘与个股诊断（增强版）生成 A 股**行情复盘报告**与**个股诊断报告**，红涨绿跌、结论前置。Python 实现，公开财经 API 直采，一条命令完成「采集→健康检查→模型→报告」全流程。 **核心能力：** 市场全景（情绪温度计 + 连板梯队 + 主线题材）、近一月板块轮动、资金轮动四象限、个股六维双权重诊断，以及**次日轮动主线推荐**（四维打分 + 自学习闭环）。 **全流程一键管线：** ```bash python scripts/collect_all.py # 采集 → 15 项健康检查 → 模型 → 报告 python scripts/collect_all.py --only-check # 仅健康检查 python scripts/collect_all.py --skip collect_news.py # 跳过指定步骤 ``` > 报告输出到当前工程目录（Markdown，带日期），`A_STOCK_OUT` 可覆盖。每次运行自动触发轮动推荐验证 + 权重自学习（无需定时任务）。 --- #### 15. a-stock-yiyangzhi — A 股一阳指战法量化扫描自包含的 A 股「一阳指战法」量化技能，依据《一阳指·转势》《一阳指·开门》逻辑模型实现。 **核心能力：** - **全市场扫描**：识别当日涨幅 ≥5%（无上限，涨停/连板均纳入）且符合「转势」「开门」的个股，输出 Markdown + CSV + JSON（含买点/止损/卖点监控/推荐档位） - **推荐档位**：按「首选 > 关注 > 追高风险」排序（修正评分倒挂），内置 8%止盈/3%止损退出纪律 - **主线标签**：打「热点 / 中期主线 / 边缘偶发」标签，自动剔除边缘偶发股 - **个股单查**：输入代码/名称 + 日期，逐条判定 - **模型可靠性**：历史日K回放统计 T+1/T+3/T+5 命中率，自动校准量比阈值 - **自学习闭环**：每次扫描后自动回填真实收益、重校准阈值、收益回放诊断，持续优化模型 **用法：** ```bat py scripts\run.py scan 2026-09-02 :: 全市场扫描（结束自动触发自学习） py scripts\run.py scan --live :: 盘中扫描 py scripts\run.py judge 600519 2026-09-02 :: 个股单查 py scripts\run.py selflearn :: 自学习闭环 ``` --- #### 16. a-stock-lhb-rec — 龙虎榜 T+3 涨停推荐与自进化模型把「龙虎榜上榜个股 → 后期（T+1~T+3）仍有涨停冲高」做成可复用的可解释概率模型：每天收盘后自动出候选，每天用「昨日推荐 vs 今日实际涨停」验证并把新结果喂回训练，模型版本按时间外 AUC 不劣则 +1，越用越准。 **核心能力：** 盘后推荐（`P(T+3涨停)` 概率排序 + 市场强弱门控 + 暴雷一票否决）、三维归因（个股技术 × 席位手法 × 行情研判）、席位画像（游资风格聚类 + 紫阳东路专项）、自进化（时间衰减加权 + 因果特征防泄漏 + walk-forward 门控 + LR/GBDT 同集择优）。 **自进化机制：** `init` / `daily` / `report` 每次生成报告后**自动**运行 `optimize` 完成「补最新实际结果 → 重训 → 版本决策」，全程无需额外 cron 定时任务；模型随真实结果累积持续贴近近期行情。 **用法：** ```bash python scripts/run.py init # 首次全量构建（约 10–15 分钟） python scripts/run.py daily # 每日盘后：抓榜 → 推荐 → 验证 → 报告 → 自动进化 python scripts/run.py optimize # 手动触发自我进化重训 python scripts/run.py recommend 2026-08-31 # 单日推荐（用缓存） ``` > 产物落点：数据/模型/进化轨迹写到 `<cwd>/a-stock-lhb-rec/`（`LHB_RUNTIME` 可覆盖），报告（Markdown，带日期）写到 `<cwd>` 根目录（`LHB_OUT` 可覆盖）。 --- #### 17. a-stock-board-washout — A 股首板洗盘 / 炸板洗盘选股器分析最近一个结束交易日，用两条**首板洗盘**战法精选个股并给出第二日操作建议，输出原生 Markdown 报告（内联 K 线 / 量能 / 分时 SVG 图，红涨绿跌）。 **两条策略：** - **策略一 · 首板后放量洗盘**：上一交易日首板（`lbc==1`）、本交易日未涨停，且非科创板/创业板，结合 K 线 + 量能 + 分时 + 热点/资金/位置，推荐 3 只。 - **策略二 · 炸板洗盘**：本交易日涨停炸板、非科创板/创业板，识别「炸板但强势、次日可低吸」标的，推荐 3 只。 **核心能力：** 质量闸门（流通市值 ≥50 亿 / 换手 ≥5% / 成交额 ≥5 亿 / 非高位）、强洗盘意图四维打分、分时强弱洗盘定级、多因子横截面评分（MAD 去极值 + 均秩分位 + 小样本收缩 + 缺失中性 50）、因子覆盖度自适应降权、每只候选内联 SVG 图（K 线 + 量能 + 分时）。 **用法：** ```bash python scripts/all.py # 一键：采集 → 筛选 → 出图 → 报告 python scripts/generate_report.py # 渲染 Markdown 报告 -> {cwd}/首板炸板洗盘-{YYYY-MM-DD}.md ``` > 报告输出到当前会话根目录（Markdown，带日期），`WASHOUT_OUT` 可覆盖输出目录。 --- ### 战略思考与决策 #### 20. strategic-advisor — 战略顾问技能将AI从传统的"听指挥工具人"转变为"主动思考的战略顾问"，通过**七步深度对话流程**帮助用户将模糊想法转化为清晰的战略调研报告和可执行行动计划。 **核心特色：** - **🎭 角色互换模式**：从"你问AI答"到"AI问你答"，AI主动引导思考 - **🧅 五层渐进式提问**：现状探查→问题拆解→目标对齐→路径发现→风险识别 - **📊 双文件输出**：战略调研报告（📊现状分析→🎯目标定义→💡关键发现→🚀战略建议→✅下一步行动）+ 详细行动计划（📅分步实施→📋具体行动→🏆成功标准→🎒资源需求→🛡️风险应对） - **✅ 七步质量保证**：角色声明→五层对话→信息整合→报告生成→计划制定→移交选择→整体审查和逻辑验证 - **🔧 零依赖架构**：纯规范型技能，完全使用内置工具（AskUserQuestion、TodoWrite、Write、Read、NotifyUser） **七步流程：** 1. **角色声明** - 建立正确期望，切换到战略顾问角色 2. **五层深度对话** - 每层5个问题，覆盖现状、问题、目标、路径、风险（约15-30分钟） 3. **整理关键发现** - 信息整合和SWOT分析 4. **生成调研报告** - 结构化输出，Markdown格式+图标 5. **制定行动计划** - 详细实施步骤和可执行清单 6. **移交和选择** - 选择执行方式（AI执行/移交给其他技能/继续深入） 7. **整体审查和逻辑验证** - 六维度质量检查（逻辑严谨性、报告可执行性、计划可操作性、格式规范性、整体质量、最终结论） **使用场景：** - 🏗️ **项目规划** - 新项目启动、产品迭代规划 - 🎯 **决策支持** - 方案选择、资源配置决策 - 🔧 **问题解决** - 复杂问题诊断、解决方案设计 - 📈 **目标设定** - 个人发展、职业规划 - 💡 **战略思考** - 商业分析、模式设计 **输出规范：** - **文件格式**：标准Markdown (.md)，1-3级标题前增加合适的图标 - **输出目录**：当前会话根目录 (`<cwd>`) - **文件命名**：`{主题}-战略调研报告-{YYYY-MM-DD}.md` 和 `{主题}-行动计划-{YYYY-MM-DD}.md` **优势：** - **🧠 思路清晰**：从模糊想法到明确目标 - **🧭 方向明确**：找到可行的实施路径 - **🛡️ 风险可控**：预见并准备应对措施 - **🚀 立即可行**：有具体的行动清单和时间表 **快速开始：** ``` 战略顾问，帮我思考[你的问题或想法] ``` **示例：** ``` 战略顾问，我想开发一个新的技能，但不知道从哪里开始。 ``` > **产物落点**：两份文件输出到当前会话根目录（`<cwd>`），不写回技能安装目录。 --- ### 技能数据抓取 #### 18. skill-data-fetcher — Skill 市场数据抓取工具集一组（8 个）批量抓取主流 Skill 市场榜单并备份到本地文件的子技能，每个子技能独立可运行。 | 子技能 | 数据源 | 抓取内容 | |--------|--------|---------| | `smithery-skill-fetcher` | smithery.ai | slug、description、URL | | `claudeskills-fetcher` | claudeskills.info | name、subtitle、brief、category、url、stars | | `skillstore-fetcher` | skillstore.io | name、subtitle、brief、category、url、stars | | `agent-skills-fetcher` | agent-skills.md | name、brief、url、stars | | `skillsdirectory-fetcher` | skillsdirectory.com | name、brief、category、url、stars | | `skill-cn-fetcher` | skill-cn.com | name、brief、category、url、stars | | `cocoloop-skill-fetcher` | api.cocoloop.cn | name、subtitle、brief、category、URL | | `skillsmp-skill-fetcher` | skillsmp.com | name、brief、url、stars | > 每个子技能独立：`node skill-data-fetcher/<name>/scripts/fetch.js`，抓取结果保存到当前目录的 tab-separated 文件。 --- ### 深度画像与情报 #### 19. deep-profile — 全网深度画像助手以个人或企业的少量种子信息（姓名、手机号、邮箱、公司名、域名、社交昵称等）为起点，通过 LLM 自带的 `WebSearch`/`WebFetch` 完成全渠道公开数据采集、交叉验证与深层推理，输出**单个自包含 HTML 深度画像报告**。SVG 图表绘制规范与前端设计系统已蒸馏内置于技能 `references/`（diagram-craft.md / design-system.md），**零外部技能、零脚本依赖**。 **核心能力：** - 八维数据源矩阵（公开数字足迹 / 工商司法 / 授权数据 / 资产暴露面 / 威胁情报等） - 七阶解构 + 五阶穿透推理（定性深度 + 置信度量化） - 关系网络拓扑、时空行为时间线、数字孪生推演 - A/B/C/D 置信度评分 + 证据溯源 + 智能提问（身份消歧等） **产物落点**：报告写到 `<cwd>/{目标}_深度画像-{YYYY-MM-DD}.html`，不写回技能目录。纯规范型技能（仅 `SKILL.md` + `references/`），零脚本依赖。 > 适用：人物/公司背景调查、尽调、反欺诈、招聘背调、合作方核实、客户画像、竞品与关键人物建模、谈判与战略预判。 --- ### 个人开发分身 #### 20. dev-twin — 个人开发分身引擎外挂个人画像库的 AI 分身引擎：一切决策、代码风格、流程节奏来自**画像库**（`persona-*` 目录与引擎解耦，替换画像目录即切换分身）。按画像自主完成需求分析、架构设计、编码开发、测试审查。 **核心机制：** - 画像定位（5级优先级：用户指定 / `PERSONA_DIR` / cwd / skill同级 / skill内置默认，外部优先于内置，可部署任意目录） - 分层按需加载（任务路由表，同时激活画像层 ≤3，token 可控） - 决策三级分级（L1自主执行留痕 / L2请示决策 / L3强制确认） - HITL 学习闭环（纠正→语料→攒10项→复盘确认→入画像，画像永不污染） - 决策全程留痕（`coding#12 / core#D2 / 决议日期` 三种引用格式） - 执行九纪律（决策留痕 / token纪律 / 风格对齐 / 审查者视角自查 / 阶段交接摘要 / 事实自查决策请示等）内置默认画像库 `dev-twin/persona-zhutianwei/`（v0.6，6分层+语料库：core / coding / architecture / workflow / tools / polyglot多语言全栈，约200条画像条目，来源：简历+个人经验+10W行工程代码分析+业界最佳实践双重校准+两轮外部skill蒸馏：ECC/mattpocock）。 > 适用：按个人习惯/画像执行开发任务、生成符合个人风格的代码、以"分身"身份推进完整开发流程。他人复制画像库结构即可生成自己的分身。 --- ## 朝代列表 timeless-wedding 和 timeless-wedding-volc 均支持以下 13 个中国历史朝代： | ID | 朝代 | 核心主题 | 年代 | 故事概述（timeless-wedding-volc） | |----|------|---------|------|--------------------------| | `xia` | 夏 | 华夏初光 / 上古盟誓 | c.2070–1600 BCE | — | | `xizhou` | 西周 | 礼乐天下 / 礼乐婚典 | 1046–771 BCE | — | | `warring` | 战国 | 烽火佳人 / 剑客侠侣 | 475–221 BCE | 烽火连天下的重逢之誓 | | `han` | 汉 | 大汉雄风 / 汉风红妆 | 202 BCE–220 CE | — | | `jin` | 晋 | 魏晋风流 / 魏晋风骨 | 265–420 | — | | `nanbeichao` | 南北朝 | 乱世情缘 / 丝路情缘 | 420–589 | — | | `tang` | 唐 | 大唐盛世 | 618–907 | 长安灯火下的千年之约 | | `song` | 宋 | 宋韵清雅 | 960–1279 | — | | `yuan` | 元 | 草原雄鹰 / 草原盟约 | 1271–1368 | — | | `ming` | 明 | 凤冠霞帔 | 1368–1644 | 紫禁城中的凤冠之约 | | `qing` | 清 | 满汉情深 / 满汉合璧 | 1644–1912 | — | | `minguo` | 民国 | 十里洋场 | 1912–1949 | — | | `modern` | 现代 | 永恒誓言 | 1949–Present | 山海之间的永恒承诺 | > timeless-wedding-volc 中带"故事概述"的朝代已配置完整的电影级时间分段分镜剧本（0–2s / 2–5s / 5–8s）。 --- ## 婚礼电影方案对比两个婚礼电影技能各有优势，根据需求选择： | 维度 | timeless-wedding | timeless-wedding-volc | |------|-------------------|--------------| | AI 平台 | Agnes Image/Video | Volcengine Ark（豆包） | | 图片模型 | Agnes Image 2.5 Flash | Seedream 5.0 Pro | | 视频模型 | Agnes Video 2.5 Flash（固定） | Seedance 2.0（3 个版本可选） | | 面部复刻方式 | FaceFusion 换脸（80%+） | Seedream i2i 保留五官特征 | | 面部复刻依赖 | 需 Python + FaceFusion | 无额外依赖 | | 朝代数量 | 2–4 个 | 2–5 个 | | 视频生成模式 | image2video | 5 种模式（first-frame / first-last-frame / multimodal / portrait-reference / text2video） | | 朝代标题卡 | 可选片头片尾 | 每朝代标题卡 + 片头片尾 | | 分镜剧本 | 无 | 战国/唐/明/现代已配置时间分段剧本 | | 断点续跑 | 支持 | 支持 | | 单段重生成 | 支持 | 支持 | | 代码规模 | ~3 个文件 | ~6 个文件，约 2,070 行 | | 适用场景 | 需要高面部相似度 | 无需 Python，快速生成，画质更精细 | --- ## 通用注意事项 1. **产物落点**：所有技能的输出（视频、数据、报告）默认写到**运行命令时的当前工作目录**（`process.cwd()` / `os.getcwd()`），不写回技能安装目录。可用各技能的环境变量覆盖。 2. **文件持久化（关键）**：视频生成类技能生成的 MP4 文件需立即设置只读属性，防止工作区自动清空为 0 字节。 ```powershell (Get-Item "output.mp4").IsReadOnly = $true # Windows ``` ```bash chmod 444 output.mp4 # Linux/macOS ``` 3. **两步式下载**：长时间视频任务建议先用 `--url-only` 获取 URL（长进程），再用短命令下载并设只读。 4. **帧数规则**：Agnes 视频的 `num_frames` 必须满足 `8n+1`（如 1, 9, 17, ..., 121, 241, 441）且 ≤441。 5. **API Key 安全**：如上下文中直接给出 Key，通过 `--api-key` 参数传入，不要写入环境变量文件或代码中。 6. **断点续跑**：timeless-wedding 和 timeless-wedding-volc 均通过 `state.json` 支持中断后恢复，使用 `--resume` + `--work-dir` 继续。 7. **照片建议**：婚礼电影类技能使用正面清晰照片，光线均匀，面部无遮挡，效果最佳。 8. **并发控制**：视频生成任务并发数为 2，避免 API 限流。 9. **FFmpeg 降级**：若 FFmpeg < 4.4，自动使用 `concat demuxer` 无转场拼接。 --- ## 故障排查 | 问题 | 可能原因 | 解决方案 | |------|---------|---------| | `FFmpeg not found` | 未安装 FFmpeg | Windows: `winget install Gyan.FFmpeg` | | `Request body size exceeds 64MB` | 照片文件过大 | 压缩照片至 2MB 以下 | | 视频任务 `failed` | 首帧敏感内容 / API 限流 | 用 `--regenerate <id>` 重试 | | 面部保留度低 | 照片角度 / 光线不佳 | 使用正面高清照片，timeless-wedding-volc 尝试 `--mode multimodal` | | 朝代标题卡片乱码 | 缺少中文字体 | 确认 `C:\Windows\Fonts\simhei.ttf` 存在 | | 断点续跑找不到目录 | 工作目录路径错误 | 用 `--work-dir` 指定之前的完整工作目录路径 | | 生成的 MP4 变为 0 字节 | 未设只读属性 | 下载后立即 `IsReadOnly=$true` 或 `chmod 444` | | API 401/403 | API Key 无效或过期 | 检查对应环境变量或 `--api-key` 参数 | | API 5xx / 超时 | 服务器繁忙 | 稍后重试，脚本已内置指数退避重试 | | FaceFusion 未检测到 | 未安装或路径未配置 | 运行 `install_facefusion.bat` 或设置 `FACEFUSION_PATH` | | Agnes 视频帧数报错 | `num_frames` 不满足 8n+1 | 使用合法值：81, 121, 169, 193, 241, 441 | | Suno.cn 中文标签报错 | tags 传入中文 | 改用英文标签：`pop, folk, electronic` | | `edge-tts not found` | 未安装 edge-tts | `pip install edge-tts`，或检查 Python Scripts 目录 | | Wav2Lip checkpoint 未找到 | 未下载模型权重 | 下载 `wav2lip_gan.pth` 到 `Wav2Lip/checkpoints/` 目录 | | Wav2Lip `DLL load failed` | PyTorch 缺少 VC++ 运行库 | 安装 [Visual C++ Redistributable](https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe) | | Wav2Lip `face not detected` | 首帧人物面部不清晰 | 使用面部清晰可见的首帧，调整 `pads` 参数扩大检测边界 | | 脱口秀场景间画面不连贯 | i2i 重托管失败 | 检查 `state.json` 中的 `rehosted.url` 字段 | | A 股技能报告找不到 | 报告写到 cwd 根目录 | 检查运行时当前工作目录，或设置 `A_STOCK_OUT` / `LHB_OUT` / `YZ_OUT` | --- ## 快速选择指南 | 需求 | 推荐技能 | 理由 | |------|---------|------| | 生成一张精美 AI 图片 | `agnes-image-gen-2` | 电影级画质，文生图 / 图生图 | | 生成一段 AI 视频 | `agnes-video-gen-2` | 4 种工作流，灵活选择 | | 把一首歌做成电影级 MV | `cinematic-music-video` | 七维角色档案 + 地点锚点 + 逐镜身份门禁，帧精确拼接混原声 | | 把一个想法做成 3–5 分钟短剧 | `short-drama-studio` | 角色圣经 + 首尾帧链 + 配音字幕，人物/声音/场景跨镜一致 | | 创作一首 AI 音乐 | `suno-cn-music` | 8 个 API，全流程覆盖 | | 下载已有歌曲（MP3 + 歌词） | `music-downloader` | 5 平台回退，批量下载，自动歌词 | | 婚礼电影 — 需高面部相似度 | `timeless-wedding` | FaceFusion 换脸 80%+ | | 婚礼电影 — 无需 Python，快速生成 | `timeless-wedding-volc` | Seedream i2i 保留五官，零额外依赖 | | 婚礼电影 — 需要分镜剧本 | `timeless-wedding-volc` | 战国/唐/明/现代已配置时间分段剧本 | | 婚礼电影 — 朝代较多（5 个） | `timeless-wedding-volc` | 支持 2–5 个朝代 | | 脱口秀 — 段子自动优化 + Wav2Lip 口型 | `talkshow` | 剧本优化 + TTS + Wav2Lip，最灵活 | | 脱口秀 — 免 Python，原生口型 | `talkshow-studio` | Agnes 原生音画同步，生产级 SOP | | 脱口秀 — 可灵生态 | `talkshow-studio-kling` | Kling Video 3.0，720P 原生口型 | | 撰写可发布的技术文章 | `tech-article-craft` | 自包含 HTML + AI 配图 + 13 种图表组件 | | 制作图文并茂的 PDF 学习手册 | `learning-handbook-pipeline` | 三技能协作 + Puppeteer 转 PDF | | 生成企业门户网站 | `enterprise-portal-generator` | 6 页生产级网站 + 12 行业预设 + 60+ 项预飞检查 | | A 股个股诊断分析 | `a-stock-operator` | 六维评分体系 + 12 API 实时数据 + 6 层验证 | | A 股市场行情与选股 | `a-stock-operator` | 涨停池 + 板块排行 + 龙虎榜 + 情绪指标 | | A 股行情复盘（板块轮动+情绪温度计） | `a-stock-operator-v2` | 一键管线 + 情绪温度计 + 板块轮动 + 资金四象限 | | A 股一阳指战法量化扫描 | `a-stock-yiyangzhi` | 转势/开门判定 + 主线标签 + 可靠性优化 | | A 股龙虎榜 T+3 涨停预判 | `a-stock-lhb-rec` | 逻辑回归概率模型 + 席位画像 + 自进化 | | A 股首板洗盘 / 炸板洗盘选股 | `a-stock-board-washout` | 双策略洗盘识别 + 内联 K 线/量能/分时 SVG + 第二日操作建议 | | 从需求到代码的完整开发流程编排 | `dev-lifecycle` | 5 阶段 + HITL 确认 + SOP 6 步开发 | | 模糊想法→战略分析→行动计划 | `strategic-advisor` | 七步深度对话 + 五层渐进式提问 + 双文件输出（战略调研报告+行动计划）+ 零依赖架构 | | 人物/公司背景调查、深度画像、数字孪生建模 | `deep-profile` | 公开数据采集 + 交叉验证 + 深层推理，输出自包含 HTML 画像报告 | | 批量备份 Skill 市场榜单 | `skill-data-fetcher` | 8 家主流 Skill 市场，独立运行 | --- ## 许可证仅供个人学习和非商业用途。请遵守各 AI 平台的使用条款： - **Agnes** — Agnes Image / Video / Text API 使用条款 - **Volcengine Ark** — 火山方舟平台使用条款 - **Suno.cn** — Suno.cn 服务条款 - **Kling（可灵）** — 快手可灵平台使用条款 - **FaceFusion** — [MIT License](https://github.com/facefusion/facefusion/blob/master/LICENSE)

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Skills في هذا المستودع

مطوّرو البرمجيات محررو الأفلام والفيديو المصممون الجرافيكيون محللو التمويل والاستثمار

٩ فئات مهنية · 100% مصنفة

skill

المهنة

الوصف

آخر تحديث

a-stock-lhb-rec

علماء البيانات

龙虎榜「后期涨停」个股推荐与自进化模型技能。基于近三个月龙虎榜数据训练逻辑回归模型，预测个股「上榜后 T+1/T+2/T+3 任一交易日涨停」的概率，收盘后（17:00 后）生成推荐候选，并据「昨日龙虎榜+今日涨停+今日龙虎榜」持续自我验证与重训，让模型随真实结果累积越来越精准。特征三维：个股技术面（涨幅/换手/市值/净买/是否涨停/前3日透支/上榜原因）、席位操作手法（买方质量/家数/买卖净比/游资占比/机构/北向/知名游资/低吸）、行情研判…

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-19

cinematic-music-video

محررو الأفلام والفيديو

把一首歌 + 歌词制作成电影级音乐 MV。先把主角按七个维度定全（三视图 / 五官特征 / 发型结构 / 服装层次 / 表情库 / 标志动作 / 场景气质），再把反复出现的地点定义成场景资产（scenes[] + 无人空镜锚点图），用 agnes-image-2.5-flash 生成「角色资产设定表」（大特写 + 正/侧/背三视图 + 表情带）与逐镜头首帧，用 agnes-3.0-flash 的视觉能力从真实图片反读结构化参数并做人物/场景一致性质检与自动重画，然后用 agnes-video-2.5-flash…

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-19

music-downloader

مطوّرو البرمجيات

根据演唱者和歌曲名称从国内主流音乐平台（网易云/QQ/酷狗/咪咕/汽水）下载歌曲MP3和歌词LRC。Invoke when user asks to download songs and lyrics by artist and song name from Chinese music platforms.

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-19

short-drama-studio

محررو الأفلام والفيديو

爆款短剧/短视频 AI 成片工作台。当用户给出一个故事、主题、灵感或一句话想法，想做成 3-5 分钟（18-30 个 10 秒分镜）的短视频/小短剧/竖屏短剧，要求开头抓人、结尾留悬念、融合搞笑/忧愁/悬念、快节奏、大众共鸣，并要求人物长相、声音、场景跨镜头一致、电影感成片时使用。基于 Agnes AI（agnes-3.0-flash 编剧、agnes-image-2.5-flash 定妆照与首尾关键帧、agnes-video-2.5-flash 首尾帧视频）+ 本地…

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-19

timeless-wedding

محررو الأفلام والفيديو

AI 跨时空婚礼电影生成器（免费 API 版）。基于 Agnes 免费图片/视频 API，上传男女照片穿越 2-4 个中国历史朝代生成电影级婚礼短片。当用户想要免费制作 AI 婚礼视频、跨朝代爱情电影、或 dynasty-themed couple video with face-swap enhancement 时调用此 Skill。

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-19

timeless-wedding-volc

فنيو الصوت والفيديو

AI 跨时空婚礼电影生成器。上传男女照片，选择中国朝代，自动生成电影质感的跨时代婚礼视频。当用户想要制作 AI 婚礼视频、跨朝代爱情电影、上传照片生成视频时调用此 Skill。

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-19

dev-twin

مطوّرو البرمجيات

个人开发分身引擎：外挂个人画像库（persona目录与引擎解耦、多级覆盖：外部指定 > 内置默认），按画像主体的决策原则、编码习惯、架构偏好、工作方法，自主完成需求分析、架构设计、编码开发、测试审查。替换画像目录即切换分身。Invoke when 用户要求按其个人习惯/画像/风格开发，或说'用我的方式'、'按画像执行'、'分身'处理开发任务。

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-11

strategic-advisor

متخصصو إدارة المشاريع

战略顾问技能：通过七步深度对话（角色声明→五层提问→信息整合→报告生成→计划制定→移交选择→整体审查），帮助用户将模糊想法转化为清晰的战略调研报告和可执行行动计划，并提供逻辑严谨性和可执行性验证。适用于项目规划、决策支持、问题解决等场景。

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-05

deep-profile

محللو أبحاث السوق ومتخصصو التسويق

以个人/企业的少量种子信息为起点，通过全渠道公开数据采集、交叉验证与深层推理，生成可解释的深度身份画像，并输出单个自包含 HTML 报告。当用户要求人物/公司背景调查、尽调、深度画像或数字孪生建模时调用。

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-04

a-stock-operator-v2

محللو التمويل والاستثمار

生成 A 股「行情复盘报告」与「个股诊断报告」（Markdown 文档，带日期，红涨绿跌，结论前置）。行情模式：市场全景（核心指数 / 情绪周期定位 / 连板 / 主线题材 / 政策 / 热点）+ 近一月板块轮动专题（日期列头 × 每日 Top7 板块、动态色标记轮动、全量标注涨幅% 与涨停数 ×N + 资金轮动四象限 + 板块多因子趋势榜）。情绪周期定位：基于「情绪温度计」（Model 04，温度+风险双维、五阶段、仓位建议）研判情绪阶段（冰点/启动/发酵/高潮/分歧）+ 短线操作建议 +…

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-04

a-stock-operator

محللو التمويل والاستثمار

A股市场操盘手技能：个股六维诊断分析+市场资讯选股推荐。Invoke when user asks for A股个股分析、股票诊断、选股推荐、市场资讯研究报告，或提及股票代码/名称+成本价。

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-03

agnes-image-gen-2

المصممون الجرافيكيون

Generates cinematic high-definition images via Agnes Image 2.5 Flash API. Invoke when user asks to generate (text-to-image) or transform/edit (image-to-image) AI images with cinematic, HD quality.

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-03

agnes-video-gen-2

محررو الأفلام والفيديو

Generates cinematic videos via Agnes Video 2.5 Flash API. Invoke when user asks to generate/create/animate a video from text or images, or transform images into video.

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-03

talkshow

محررو الأفلام والفيديو

爆款舞台美女脱口秀视频生成器。用户输入脱口秀段子，自动优化剧本、分镜、生成链式视频并拼接成完整脱口秀视频。当用户想制作脱口秀视频、喜剧短视频、舞台表演视频时调用此 Skill。

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-03

suno-cn-music

مطوّرو البرمجيات

Suno.cn AI 音乐创作助手，生成歌曲、查询任务、上传参考音频、续写音乐、生成歌词。当用户需要 AI 作曲或音乐生成时调用。

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-03

talkshow-studio-kling

محررو الأفلام والفيديو

生产级 AI 脱口秀视频工坊（可灵版）。用户提供脱口秀简稿（演员图片/舞台图片可选，未提供时自动生成默认演员：现代都市美女模特），按生产级 SOP 一次成片：资产锁定（单首帧基准图）→ 分镜表 → 单首帧锁定批量生成带原生口型语音的分镜视频 → 和谐转场拼接 + 响度归一 + 字幕压制。基于 Kling Video 3.0 Turbo（720P，原生音画同步）+ Kling Image 3.0（kling-v3，2K）+ OpenAI 兼容文本模型（分镜拆解）+…

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-03

talkshow-studio

محررو الأفلام والفيديو

生产级 AI 脱口秀视频工坊。用户提供脱口秀简稿（演员图片/舞台图片可选，未提供时自动生成默认演员：现代都市美女模特），按生产级 SOP 一次成片：资产锁定（人物/舞台/声音三线一致）→ 分镜表 → 双参考图锁定批量生成带原生口型语音的分镜视频 → 和谐转场拼接 + 响度归一 + 字幕压制。基于 Agnes 全模态 API（agnes-2.0-flash / agnes-image-2.5-flash / agnes-video-2.5-flash）+…

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-09-03

dev-lifecycle

مطوّرو البرمجيات

端到端软件开发流程编排：需求探索→技术框架→产品设计→API与计划→分阶段SOP开发，每阶段HITL确认。Invoke when 用户提出新项目/需求迭代/重构，或要求完整开发流程编排。

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-08-08

agent-skills-fetcher

مطوّرو البرمجيات

Fetches all skill listings from agent-skills.md across 1000 paginated result pages and saves name, brief, url and stars to a file. Invoke when the user wants to query, export or back up agent-skills.md skills.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

2026-07-24

claudeskills-fetcher

مطوّرو البرمجيات

Fetches all skill listings from ClaudeSkills Hub (claudeskills.info) API across all types and paginated results, deduplicates by slug, and saves name, subtitle, brief, category, url and stars to a tab-separated file. Invoke when the user wants to query,…

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

2026-07-24

cocoloop-skill-fetcher

مطوّرو البرمجيات

Fetches all skill listings from CoCoLoop hub (api.cocoloop.cn) with pagination and saves name, subtitle, brief, category and URL to a file. Invoke when the user wants to query, export or back up CoCoLoop skills.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

2026-07-24

skill-cn-fetcher

مطوّرو البرمجيات

Fetches all skill listings from Skill-CN (skill-cn.com) with pagination and saves name, brief, category, url and stars to a file. Invoke when the user wants to query, export or back up Skill-CN skills.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

2026-07-24

skillsdirectory-fetcher

مطوّرو البرمجيات

Fetches skill listings from SkillsDirectory (skillsdirectory.com) API across paginated results and saves name, brief, category, url and stars to a tab-separated file. Invoke when the user wants to query, export or back up SkillsDirectory skills.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

2026-07-24

skillsmp-skill-fetcher

مطوّرو البرمجيات

Fetches all skill listings from SkillsMP (skillsmp.com) across 8 occupation categories with pagination and saves name, brief, url and stars to a file. Invoke when the user wants to query, export or back up SkillsMP skills.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

2026-07-24

skillstore-fetcher

مطوّرو البرمجيات

Fetches all skill listings from SkillStore (skillstore.io) API across all paginated results and saves name, subtitle, brief, category, url and stars to a tab-separated file. Invoke when the user wants to query, export or back up SkillStore skills.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

2026-07-24

smithery-skill-fetcher

مطوّرو البرمجيات

Fetches all skill listings from Smithery (smithery.ai) across paginated result pages and saves slug, description and URL to a file. Invoke when the user wants to query, export or back up Smithery skills.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

2026-07-24

enterprise-portal-generator

مطوّرو الويب

One-click generates a complete 6-page enterprise portal website adapted to any industry. Invoke when user asks to build/create/generate a corporate website, company portal, or business site from company info.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

2026-07-19

learning-handbook-pipeline

المصممون الجرافيكيون

Creates illustrated PDF learning handbooks from theory text via guizang illustrations, fireworks diagrams, and frontend design. Invoke when user asks for learning manuals, tutorial handbooks, or knowledge guides with PDF output.

لغة النص الأصلي: الصينية

2026-07-19

tech-article-craft

مطوّرو البرمجيات

Generates a self-contained standalone HTML article with inline CSS/JS, images, and diagrams. Invoke when user asks to write/create a technical article or convert research into a published piece.

لغة النص الأصلي: الإنجليزية

2026-07-19

عرض ٢٩ من أصل ٢٩ skills مجمعة.

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