Diesen Prompt kopieren und in den verwendeten KI-Assistenten einfügen.
Follow https://skillsmp.com/skill-install/prompt.md to install Agent Skills from https://github.com/ZJU-REAL/Easel.README des Repositorys wird geladen…
Es werden 40 von 118 gesammelten Skills angezeigt.
今日头条（头条号）图文发布：把已成稿的文章发布到 mp.toutiao.com，支持标题、 封面、话题标签、存草稿与直接发布，走 Playwright 浏览器自动化 + 登录态持久化。 当用户说"发头条""发布到今日头条""头条号发文章""同步到头条""头条存草稿""头条图文发布"时使用。 与 skill-cross-platform-publish 的区别：那个是一稿多发的编排层，本 SKILL 只管头条单平台落地发布； 正文生产交给制作层 SKILL（copywriting /…
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当用户需要论文小红书宣传稿与忠实截图时，为 REAL Lab AI 论文生成小红书中文宣传文案及与正文对应的原始 PDF 截图。输入本地 PDF、PDF 下载地址、arXiv 链接或编号，输出严格限长的 MD 与截图文件夹；支持修改已有稿件，不用于自动发布或普通长篇论文博客。
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当用户需要论文视频、研究成果宣传片或修订成片时，制作或修订简洁优雅的论文讲解与宣传视频。将论文 PDF、arXiv 链接或素材包转为约三分钟的中文视频，使用完整论文原图、精准框选、内容动画、清晰轻快的配音配乐，并提供可编辑工程与成片检查；仅需图文时不使用本技能，通用论文解读用 paper-explainer。
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outputs/ 目录下的产物管理：按日期/平台/类型归档、打标签、搜索历史内容、生成素材清单。 当用户说"整理素材"、"归档"、"找之前的内容"、"搜索历史"、"素材管理"、 "outputs 整理"、"之前做的"时使用。 与其他 produce 层 SKILL 的区别：produce 层负责生成内容， asset-manager 负责生成后的产物管理（归档、检索、标签）。
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追踪抖音、小红书、B站、微博、知乎、视频号和今日头条的算法、推荐分发、审核与变现规则变化，并分析对创作者的影响。 当用户说“算法/推荐机制变了吗、流量规则更新、为什么流量下降、平台规则变化”时使用。 内容热点用 skill-trending-topics；泛行业资讯用 skill-news-intelligence；本 SKILL 只看平台机制。
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跨平台内容差异深度分析。分析同一话题/内容在不同平台（小红书、抖音、B站、知乎、 微博、公众号、今日头条、X 等）的呈现差异：内容形式、受众偏好、话语体系、流量逻辑、变现路径。 帮创作者理解"同一个内容在不同平台应该怎么做"。当用户说"小红书和抖音有什么区别"、 "这个话题在B站怎么做"、"跨平台差异"、"不同平台"、"各平台怎么做"、"平台特点"时触发。 和 skill-content-repurposing 的区别：repurposing 做格式适配和内容改写， cross-platform-diff…
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跨平台一键发布：一份内容适配并发布到多个平台（小红书/抖音/B站/公众号/快手/视频号/知乎/今日头条）。 按各平台格式约束（字数/比例/标签/内容类型）适配内容，再逐个委派对应平台发布 SKILL。 当用户说"一键发布""同时发到多个平台""多平台发布""一稿多发""全平台发""发到抖音+小红书+B站" "分发到各平台"时使用。适配由 LLM 做，路由与约束检查由 scripts/publish_dispatch.py。
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查询用户自己在 Easel 已登录的小红书、抖音、快手、知乎和视频号身份、粉丝、获赞、关注及作品列表。 当用户问“我登录了哪些号、我是谁、我的粉丝/获赞、我最近发了什么、我有哪些帖子”时，先用本 SKILL 查本地登录态，不要先向用户索要账号名或链接。 某条帖子的评论抓取与分析分别用 skill-xhs-comment-reply 和 skill-comment-insights。
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首次使用引导：从社媒链接分析、从零生成账号画像 Profile。收集社媒链接+运营意图，分析已发内容与收藏喜好，生成 6 维 Profile。当用户说 创建画像/第一次用/帮我建个人设/分析我的账号建画像/从链接生成画像 时使用。与 skill-profile-manager 的区别：本 SKILL 专做首次从零分析生成；已有画像的编辑/记忆更新/导出/对比/切换找 profile-manager。
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通用多平台社媒内容（单条/兜底）：钩子文案、正文、标签策略和互动引导，主打**涨粉/互动/内容运营**， 支持微博/抖音/B站/知乎/公众号/X 等；平台不确定或要多平台一次成稿时的默认选择。 当用户说"写条微博""发个帖子""社媒文案""发什么内容""帮我写个帖""涨粉内容""互动内容"时使用。 边界：**小红书整套笔记/图文/种草**找 xhs-note-creator；**带货转化/卖点/详情页**找 copywriting； **严格套 PAS/AIDA 框架排版**找 post-formatter。
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内容模板的保存、复用、管理。把成功的内容结构保存为模板，下次直接套用，支持模板分类和版本管理。 当用户说"保存模板"、"用模板"、"模板管理"、"模板列表"、"复用上次的结构"、 "常用模板"时使用。 与 post-formatter（帖子框架）的区别：post-formatter 提供通用营销框架（PAS/AIDA/BAB）， template-library 管理用户自己沉淀的个性化模板。 与 social-content（社媒内容）的区别：social-content 从零生成内容，…
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音频混合 / 混音：把旁白口播 + 背景音乐 + 音效混成一轨，BGM 自动循环补足并可闪避（旁白说话时自动压低 BGM 保证人声清晰）。当用户说 混音、音频混合、旁白加背景音乐、配音加BGM、人声和音乐混一起、加音效、音频叠加、BGM 压低、闪避、ducking、把配音和bgm合起来 时使用。基于 shared/scripts/audio_mix.py。与 audio-editing concat 区别：concat 是前后顺序拼接，本 SKILL 是同时叠加混音；与 video-editing bgm…
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一句话主题 → 成品短视频：自动串联 文案→配图/AI视频→配音→字幕→BGM→合成，把 Easel 制作层零件编排成一条'一键出片'流水线。**单条视频、口播/资讯向，画面默认逐句配图 + Ken Burns 缓动，需要动态时才逐段图生视频**。当用户说 一键生成视频、自动做短视频、主题生成视频、帮我做条视频、口播视频一条龙、自动出片、短视频一键生成 时使用。**有剧情/角色/对白/反转/多集的短剧改用 short-drama（每镜强制图生视频、不用静态图冒充）；只写脚本用…
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项目内容记录卡片：以访谈方式陪用户把"当天真做成的一件事"沉淀成四段卡片（核心要点/机理/具体方法/使用范围）。以用户亲口表达为底稿——AI 一次只问一个问题、追问到具体，并补充观点、提炼拔高、指出认知盲点；AI 补充显式标注、经用户确认采纳后才落盘。卡片是用户心里"看不见的稿子"，登记为 general 层产物供分享消费，可随新理解迭代版本。当用户说"写卡片"、"记录卡片"、"记录今天做的事"、"帮我沉淀今天做的事"、"经验卡片"、"每日记录"时触发。边界：已发布内容数据分析用…
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AI 音乐 / BGM 生成：给短视频、社媒内容生成原创背景音乐 / 配乐 / 纯音乐。通过可插拔 provider（阿里 DashScope / Suno 类第三方 API）文生音乐，异步提交→轮询→下载，产物可再裁剪/归一化或加到视频。当用户说“AI 音乐”“AI 配乐”“生成 BGM”“背景音乐”“原创音乐”“AI 作曲”“纯音乐”“给视频配乐”“做首曲子”时使用。与 tts-voiceover 的区别：tts-voiceover 生成人声口播/旁白，ai-music 生成背景音乐/配乐（无人声或带演唱）。
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多角色对话配音：按 cast 和逐行对白为不同角色分配音色与情绪，合成多声线音轨和带角色名字幕。 当用户说“多角色/双人/剧本/对话配音、多人对白、不同角色不同声音、有声剧配音”时使用。 单一公共音色用 tts-voiceover；克隆本人音色用 voice-clone；整部短剧制作由 short-drama 编排。
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内容复盘与爆款规律提炼。两种模式：(A) 单条复盘 — 分析一条已发布内容为什么爆/扑， 从 Hook、结构、选题、时间、平台适配等维度拆解原因；(B) 规律提炼 — 从多条内容中 提炼爆款共同特征、总结可复制的爆款公式。当用户说"这条为什么火了"、"为什么扑了"、 "复盘"、"分析数据"、"爆款规律"、"总结规律"、"爆款公式"、"内容复盘"、"什么规律"时触发。
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聚合中文行业媒体、垂类资讯和平台商业动态，按创作者赛道过滤，生成结构化情报简报与可执行选题。 当用户说“行业资讯/深度情报、最近行业动态、每日简报、选题情报、财经/科技/AI 动态”时使用。 本 SKILL 做日级深度资讯；分钟级实时热搜与快速二创选题用 skill-trending-topics。
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分析发布日志数据，从发布时间、标签效果、内容类型、粉丝增长四个维度归因内容表现，输出可执行的优化建议。 当用户说"发布数据分析""归因分析""什么时间发好""标签效果""内容表现分析""发布日志分析"时使用。 和 skill-social-performance-review 的区别：本 SKILL 从发布日志做四维归因，review 做跨平台月度组合复盘。
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小红书内容分析：搜索笔记、拉取互动数据、分析爆款规律、创作者画像、限流检测，支持 CLI 自动化操作。 当用户说"小红书数据分析""小红书爆款分析""笔记数据""小红书限流检测""小红书创作者画像""分析小红书账号"时使用。 发布与日常互动运营请用 skill-xhs-publisher。
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文字转语音配音：把文案/脚本合成为 AI 语音口播、旁白、朗读音频。**配了 VOICE_PROVIDER 默认走闭源云 TTS（CosyVoice2 等，有情感、像真人），edge 仅无 key 时兜底**（edge 偏机械/AI 味）；同步输出分句 SRT 字幕、mp3/wav/m4a。合成后可与 BGM 混音或加到视频作旁白。当用户说“配音”“文字转语音”“TTS”“AI 配音”“口播语音”“旁白”“朗读”“把这段文字读出来”“生成语音”“语音合成”时使用。
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整片视频产线（原片 → 包装级成片）：九步流程 + 八件质量门 + 两道人工确认门，产出成片与全套交付物。 当用户说"用视频产线做一支整片""把这条原片做成片""整片包装""走视频产线"时使用。 全程经独立接口驱动：每步可核验、门不过不交付。 与兄弟技能分界：本 SKILL 的**输入是已有的整条原片**，做的是重包装（分场/动效/字幕/调色 + 质量门）， 过程重、需两次人工点头；从一句话主题**无中生有**出片用 auto-short-video； 手上只有一组图片用…
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微信公众号文章自动创作与发布工具。给定参考文章、文字或文档，自动搜索整理全网相关信息、生成图文并茂的公众号文章，并发布到微信公众号草稿箱。特别强调反 AI 检测写作。 触发场景（沾边就用）：用户提到"公众号 / 微信文章 / 推文 / 公号 / 发文 / mp / 草稿箱 / 群发"，或要求把话题/文档/笔记写成公众号文章并发布到微信。
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通用 AI 生图：文生图 / 图生图 / 图像变体。当用户说 AI 生图、AI 画图、文生图、图生图、生成图片、生成配图、图像生成、AI 出图、AI 作图、换图、改图、图像编辑、给我画一张、生成一张图 时使用。支持 OpenAI 兼容 API 与 apimart 异步 API，用户自备 API key。
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AI 视频生成：文生视频 / 图生视频 / 数字人首帧驱动。通过可插拔 provider（通义万相 Wan / 火山 Seedance / 快手可灵 / OpenAI 兼容）异步生成视频，用户自备 API key。当用户说 AI 视频生成、文生视频、图生视频、AI 生成视频、AI 短视频、让图片动起来、数字人视频、生成一段视频 时使用。与 video-strategy（选型/策略）、video-editing（剪辑处理）、clipify（切片）区别：本 SKILL 是从 0 用 AI 生成新视频。
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音频降噪：去除录音中的背景噪声、电流声、风噪、嗡嗡声，基于 ffmpeg 滤镜链（afftdn/highpass/lowpass）。 当用户说"降噪""去噪""去杂音""消除背景噪声""电流声""风噪""录音有杂音""音频降噪"时使用。 和 audio-editing 的区别：audio-editing 做剪辑/转码/音量等通用音频操作（内置 denoise 兜底），本 SKILL 专做降噪调参。
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通用音频处理：音频剪辑/裁剪、格式转码（mp3/wav/m4a/aac）、音量归一化、从视频提取音轨、多段拼接、淡入淡出、变速（保音高）。当用户说“剪音频”“裁一段”“转成 mp3”“调音量/响度”“提取音轨/扒音频”“拼接音频”“淡入淡出”“加速/减速音频”“变速不变调”时使用。与 audio-denoise 的区别：audio-denoise 专做降噪，audio-editing 做除降噪外的通用音频操作（也内置 denoise 作为兜底）。
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音频可视化视频：把纯音频（播客片段、音乐、口播金句、电台）渲染成带动态波形/频谱的视频，配封面和标题，好发到抖音/B站/视频号等只收视频的平台。当用户说 音频可视化、音频转视频、播客做成视频、音频波形视频、音乐可视化、给音频配画面、声波视频、频谱视频、把音频发到视频平台、电台切片视频 时使用。基于 shared/scripts/audio_viz.py（ffmpeg showwaves/showcqt/showspectrum）。与 audio-mix 区别：那个输出音频，本 SKILL 输出视频；与…
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自动字幕 / 语音转字幕：把音频或视频里的语音识别成字幕文件（SRT/ASS/TXT/JSON），可选把字幕烧录进视频。当用户说自动字幕、语音转字幕、视频加字幕、上字幕、转录、听写、字幕文件、生成字幕、烧字幕时使用。
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批量处理：对一个目录里的一批图片/视频/音频统一套用同一操作——批量压缩、加水印、转格式、缩放、转比例、音量归一化等。当用户说 批量处理、批量压缩、批量加水印、批量转格式、一批图片/视频、给这个文件夹、全部转成、批量缩放、批量转竖版、整个目录 时使用。基于 shared/scripts/batch_process.py（委派 image_ops/video_ops/audio_ops）。与 image-editing/video-editing/audio-editing 区别：那些处理单文件，本 SKILL…
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音乐卡点视频 / 踩点视频：检测背景音乐的节拍，让图片或片段在节拍点上切换，配推进/白闪特效，做出燃系'卡点'短视频。当用户说 卡点视频、踩点视频、音乐卡点、节奏卡点、按音乐切换、鼓点视频、踩节奏、beat 卡点、图片卡点、卡点混剪 时使用。基于 shared/scripts/beatsync.py（librosa 节拍检测）。与 slideshow-video 区别：slideshow 每图固定时长、柔和转场，本 SKILL 切换点由音乐节拍决定、硬切踩点带特效。
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社媒卡片视觉设计系统：提供配色、中文字体层级、满画幅布局、品类骨架和死空白/密度质检，避免模板化 PPT 与廉价 AI 感。 当用户说“卡片难看、优化视觉、封面/海报设计、排版配色、卡片填不满、AI 味重”时使用；所有 card-*、poster-hero 等视觉产出应把它作为设计规范，而非最终渲染器。
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生成适合微博、知乎、公众号或 X/Twitter 分享的 16:9 横版金句卡和数据卡。当用户说“做金句卡、语录卡、数据卡、横版分享卡”时使用。小红书竖版知识卡用 card-xiaohongshu，竖版营销海报用 poster-hero。
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把已有卡片文案渲染为 1080×1440 小红书竖版知识卡片组，并按 card-design 选择视觉风格。当用户说“渲染/制作小红书卡片、知识卡、滑动卡片组”时使用。整套笔记策划与文案用 xhs-note-creator；横版金句卡用 card-quote。
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将数据可视化为图表。当用户需要生成柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图、桑基图、思维导图、流程图等图表时调用此技能，通过 curl 工具调用 AntV API 生成图表图片。产出静态图片 URL（25+ 类型）；要本地渲染的信息图/GIF 动画图表用 infographic，要 CSV/JSON→整页报告用 data-report
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从长视频中自动提取精彩片段，切成独立短视频，支持 16:9→9:16 竖版转制和逐字字幕烧录。 当用户说"视频切片""提取精彩片段""长视频切短""切成短视频""高光剪辑""逐字字幕""转竖版短视频"时使用。 和 video-highlights 的区别：clipify 专做英文口播找笑点+动态人脸 pan；video-highlights 更通用（中文/直播皆可），静态转竖版更稳。
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对比图/一图流：生成 A vs B 参数对比图、优劣势对比表、产品参数一图流。 用 HTML+CSS 渲染成可截图的视觉卡片，适合小红书/微博等平台分享。 使用时机：用户说"做个对比图"、"A vs B"、"参数对比"、"优劣对比"、 "一图流"、"对比表"、"哪个好"、"对比一下"。 和 chart-visualization 的区别：chart 做数据图表（柱状图/折线图），comparison-card 做对比表/一图流。 和 infographic 的区别：infographic…
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国内带货转化营销文案：提炼卖点并产出种草、信息流广告、活动促销、电商详情页或落地页的标题、正文和 CTA。 当用户说“写种草/广告/活动/促销/详情页/落地页文案、提炼卖点、广告语”时使用。 整套小红书笔记用 xhs-note-creator；涨粉互动内容用 social-content；严格套 PAS/AIDA 等框架用 post-formatter。
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把 CSV、Excel 或 JSON 数据生成包含 KPI、图表和洞察的完整可视化报告页。当用户说“数据报告、CSV/Excel 转报告、做 KPI 看板、生成可视化报告页”时使用。单张图表用 chart-visualization；信息图或 GIF 动画图表用 infographic。
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把 Markdown 文稿排版并转换为 HTML、可打印 PDF 或长图 PNG。当用户说“Markdown/MD 转 HTML/PDF/图片、文章导出长图、MD 排版/渲染”时使用。仅处理 Markdown；DOCX/PPT 不在范围内，层级大纲转脑图用 mindmap。
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README-Quelldatei: README.md
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