anymouschina/TapCanvas

capability-evolver

A self-evolution engine for AI agents. Analyzes runtime history to identify improvements and applies protocol-constrained evolution.

agent-builder

设计并构建各类 AI 智能体/助手。适用于用户： (1) 询问“创建 agent / 助手 / 智能体系统” (2) 想理解 agent 架构、agentic 模式或自治式 AI (3) 需要能力设计、子代理、规划或 skills 机制建议 (4) 询问 Claude Code、Cursor 等智能体内部实现 (5) 想为业务/研究/创作/运营等场景构建 agent 关键词：agent, assistant, autonomous, workflow, tool use, multi-step,…

agents-team-book-metadata

启用 agents-team 协作，双代理完成小说逐章元数据抽取与完整性审校（parser + checker），并写入可续跑的记忆索引。

Source text: Chinese

agents-team

Enable general multi-agent team mode via spawn_agent/wait tools. Supports orchestrator, worker, reviewer, research, writer, and editor roles.

code-review

进行全面代码审查，覆盖安全、正确性、性能与可维护性；适用于用户要求 review、排查潜在 bug 或审计代码库。

cognitive-memory

Agents-CLI 认知记忆系统。用于管理长期记忆（core/episodic/semantic/procedural/vault）、可检索回忆、归档遗忘、以及多代理写入治理。

Source text: Chinese

generate-media

短剧媒体生成技能。基于已生成作品目录与视觉风格生成角色卡、场景/道具参考图与分镜图，维护 ref_index 与 media_index。涉及 TapCanvas `/public/draw`、`/public/tasks/result` 的实际接口请求时，必须统一通过 `tapcanvas-api` skill 执行，而不是在本 skill 内维护另一套 API 配置。

Source text: Chinese

long-running-app-harness

Run a planner -> contract -> build -> evaluator loop for long-running application work using agents-team, task graph, protocol handshakes, and staged worker imports.

mcp-builder

构建 MCP（Model Context Protocol）服务器，为模型扩展工具能力；适用于用户要创建 MCP server、添加 tools 或对接外部服务。

pdf

处理 PDF 文件：提取文本、创建 PDF、合并文档等；适用于用户要读/生成/合并 PDF 或进行 PDF 相关处理。

skill-creator

Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or…

tapcanvas-api

统一的 TapCanvas API skill。凡是要通过 TapCanvas 项目的 `/public/*` 接口完成 chat、draw、vision、video、tasks/result、flows 读写时，都必须使用这个 skill，而不是再使用分散的 tapcanvas-vision、tapcanvas-public-chat-ui-code 或其他平行 API skill。此 skill 通过同目录 `config.json` 配置 `apiBaseUrl` 和…

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tapcanvas-collage-local

Use local Python Pillow to compose storyboard/role-card collages with per-cell role-name labels. No model call needed.

tapcanvas-continuity

处理章节分镜续写、storyboardChunks、tailFrameUrl 与连续性审查，确保续写边界与尾帧承接可追溯。

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tapcanvas-demo-patterns

把 assets/demo 提炼成运行时可用的视觉连续性方法论：先锁资产/角色/场景/镜头语义，再做扩镜与视频。

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tapcanvas-design-to-web

基于用户提供的设计稿图片还原真实网页。该 skill 可用于任意前端项目，但强依赖本地已启动且已授权的 TapCanvas vision 工作流；默认使用 `gemini-3.1-flash-image-preview` 做视觉取证，支持外部传入 vision prompt，且不可静默降级。

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tapcanvas-prompt-specialists

定义 image_prompt_specialist、video_prompt_specialist、pacing_reviewer 的职责边界、触发条件与最小输出契约；不强制固定调用顺序。

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tapcanvas-public-chat

定义 TapCanvas agents chat 运行时协作原则：web 收集上下文，hono-api 注入硬约束，agents 自主决策，skills 提供方法论。此 skill 只负责协作原则，不负责直接调用 TapCanvas `/public/*` API；凡是实际发请求，统一改用 `tapcanvas-api`。

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tapcanvas-replicate

多资产复刻能力：基于 assetInputs（N 张图）执行角色或主体替换，保持版式与镜头连续性。

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tapcanvas-storyboard-expert

统一的 TapCanvas 章节分镜专家。用于“漫剧创作/章节剧本/分镜提示词/Seedance 片段脚本/章节出镜头”任务，默认输出 storyboard-director/v1.1 JSON，同时内置 Seedance 时间轴片段脚本、资产规划、对白/OS/VO/闪回格式与连续性收口方法。

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tapcanvas-video-prompting

处理关键帧转视频、短视频规划、节奏控制与拆段判断；输出最小可执行的视频提示词结果，不把 SOP 固化进后端 prompt。

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tapcanvas-visual-focus

基于图片理解提取“视觉重点/注意力分配/关键要素”，并根据用户对话目标输出可执行的要点清单与提示词骨架（默认用 tapcanvas_vision + modelAlias=gemini-3.1-flash-image-preview）。

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tapcanvas-workflow-orchestrator

基于真实项目状态、节点上下文与章节证据，为 TapCanvas 生成下一步画布编排决策；不依赖 docs、assets 或 ai-metadata。

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