소스 정보
- 저장소
- crazynomad/skills
- 최근 소스 활동
- 2026년 3월 29일 00:48
- 감지된 SKILL.md 언어
- 다국어 혼합
- 스타
- 27
- 포크
- 7
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/crazynomad/skills --skill srt-title-generator명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
Generate images (Nano Banana Pro / Imagen) and videos (Veo 3.1) through Google Flow using the account's Ultra/Pro SUBSCRIPTION credits instead of the metered Gemini/Vertex API — no per-call API cost. Use when the user wants to create a thumbnail, cover, poster, b-roll clip, image, or short video with AI and wants to avoid API billing, or explicitly mentions Flow / gflow / Veo / Nano Banana via subscription. Wraps the gflow-cli tool; encodes this machine's Flow new-UI quirk (PREFER_CLASSIC) and credit-safe retry rules learned the hard way. NOT for the paid Gemini-API nano-banana-pro path (that costs money) — this is the subscription path.
Decide whether a task in the current project is worth running as an agent loop. Analyzes the repo for evidence first (tests/CI/bench scripts = available verifiers; issue+PR queues = recurring work; module boundaries), then interviews the user one question at a time on the genuine decisions, and returns one of three verdicts — don't loop (stay in the loop yourself), timer loop (/loop, /schedule), or goal loop (/goal) — with cited evidence and, when looping is warranted, a drafted four-part contract (goal / verification / boundary / stop) bound to real commands found in the repo. Recommending NO loop is a first-class outcome. Use when the user asks 值不值得 loop / should I loop this / 要不要上 /goal / 这个活能不能挂个循环自动跑, or wants to apply loop engineering to a project.
GitHub backlog governance manager-loop. Triage open issues (type + routing labels), complete thin descriptions, maintain a bounded ready queue (Todo ≤ 5) on a GitHub Projects board, and repair board drift (closed issue still "In Progress" etc.). Config-driven — reads .claude/backlog-manager.yaml from the target repo; runs an init flow to generate it if missing. DRY-RUN by default, pass "apply" to execute writes. Use for recurring backlog grooming / issue triage of any GitHub repo, standalone or driven by /loop. Requires gh CLI with repo + project scopes.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | srt-title-generator |
| description | Generate engaging, viral-potential video titles from SRT subtitle files |
Generate engaging, viral-potential video titles from SRT subtitle files.
A skill that analyzes SRT subtitle/transcript files and generates compelling video titles optimized for YouTube, Xiaohongshu (小红书), and other platforms. Uses AI to identify key hooks, emotional triggers, and viral elements from the content.
Use this skill when users:
| Platform | Max Length | Style |
|---|---|---|
| YouTube | 60 chars | Hook + Keywords, 数字/问句/大胆声明 |
| 小红书 | 20 chars | 简短爆点 + emoji |
| Bilibili | 80 chars | 详细 + B站风格 |
| 抖音 | 55 chars | 悬念 + 口语化 |
When generating titles, use this analysis framework:
<scratchpad>
1. 主题识别: 从字幕中提取核心主题和关键点
2. 钩子发现: 找出最吸引人的角度或故事
3. 点击欲望: 什么会让观众想要点击
4. 草拟标题: 列出 3-5 个候选标题
5. 最优选择: 根据以下标准选出最佳:
- 吸引眼球、制造好奇
- 简洁 (YouTube ≤60字符)
- 包含相关关键词
- 准确反映内容
- 使用情绪触发词
- 避免标题党
</scratchpad>
中文:
English:
Generate output in this structure:
## 分析过程
### 核心主题
[从字幕提取的1-2句主题总结]
### 关键钩子
- 钩子1: [描述]
- 钩子2: [描述]
### 目标受众
[谁会对这个内容感兴趣]
---
## 推荐标题
### YouTube (≤60字符)
1. **首选**: [标题]
2. **备选**: [标题]
3. **备选**: [标题]
### 小红书 (≤20字符)
1. [标题 + emoji]
2. [标题 + emoji]
### Bilibili (≤80字符)
1. [标题]
2. [标题]
---
## 标题解析
[解释为什么首选标题最有效]
本期节目我们将进行一个Vibe Coding的极限挑战
你将看到我们如何用两句大白话就让Claude徒手写出一个下载播客的Skills
YouTube:
小红书:
Bilibili:
When user provides an SRT file for title generation:
Read the SRT file:
cat "path/to/file.srt"
Extract text content (remove timestamps):
Analyze and generate using the prompt framework above
Present titles in the structured format
v1.0 (Current)