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币安广场合约投机雷达 v5:以最近24小时专业交易帖为主要证据,回源核验帖子, 联合币安公共合约行情、4周期K线、布林带、ATR、量能和RR,生成可审计的本地影子报告。 触发词:币安广场、扫描币安、binance square、合约机会、交易信号雷达、4小时雷达
BTC 5分钟K线实时方向预测。v5.9对抗式审查重构: 13因子收敛到3个有证据信号(half_body延续+volume放量+meanrev回归, 11个47-49%硬币因子清零) + 三层独立信息过滤(多周期4h/1h/15m趋势 + 跨资产ETH/SOL广度 + 真订单流OFI) + 移除bull×0.92惩罚/Platt置信度门控。半K线策略第2分钟执行。黑天鹅防护: ATR spike+FNG<25。Binance端点双向故障切换。
BB 双向套利策略:加密合约 10x 杠杆布林带均值回归。布林带收窄=横盘→在下轨买、上轨卖;三重过滤器(1h趋势/RSI/BB甜区)确认碗平放,轨对轨止盈(RR 2:1~4:1)。含实时WebSocket模拟盘(paper)、历史回测(simulate/backtest_daily)、币安永续实盘CLI(trade_exec)。触发:'bb套利'、'布林带'、'bollinger'、'横盘策略'、'NEAR'、'回测'、'模拟盘'、'paper trading'。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | virtual-singer-mv-script |
| description | Virtual singer MV script generator — audio analysis to video storyboard pipeline |
为虚拟歌手生成完整的 MV 分镜剧本 — 从歌词/音频到可执行的视频制作蓝图
| 方式 | 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 音频文件 | audio | ✅ | MP3/WAV/M4A 文件路径(推荐,精准同步) |
| 纯歌词 | lyrics | ✅ | 歌词文本 |
| 角色卡 | character_card | ❌ | 歌手角色卡路径(默认:Chloe) |
| 风格 | style | ❌ | cinematic / ethereal / anime / realistic |
| 场景数 | scenes | ❌ | 默认 9 |
推荐方式:python3 scripts/audio-analyzer.py <audio_file> -s 9 -v
→ 自动分析时长、BPM、能量曲线,生成精准时间线
音频文件 / 歌词文本
│
▼
┌─────────────────────────────────┐
│ 0. 音频分析 (audio-analyzer) │ ← 新增第一步
│ - mutagen 读取真实时长 │
│ - librosa BPM 检测 │
│ - 能量曲线 → 场景时间节点 │
│ - 输出: scene_timeline.json │
└──────────────┬──────────────────┘
│ (无音频时跳过,用歌词估算)
▼
┌─────────────────────────────┐
│ 1. 歌词解析 (lyrics-parser) │
│ - 结构识别 (Verse/Chorus/Bridge) │
│ - 情绪曲线计算 (0-10) │
│ - 时间轴对齐(精确到秒) │
└──────────┬──────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────┐
│ 2. 场景分配 (scene-assigner) │
│ - 情绪→场景类型映射 │
│ - Chloe 专属场景库 │
│ - 运镜设计 │
│ - 首尾帧衔接设计 │
│ - 音频同步校正 │
└──────────┬──────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────┐
│ 3. 模型选择 (model-selector) │
│ - 场景复杂度评估 │
│ - 视频生成模型推荐 │
│ - 参数配置 │
└──────────┬──────────────────┘
│
▼
完整 MV 分镜剧本 (JSON + MD)
python3 ~/clawd/skills/virtual-singer-mv-script/scripts/audio-analyzer.py \
/path/to/song.mp3 \
-s 9 -v -o /tmp/song_analysis.json
输出:时长、BPM、9个场景的精准起止时间
cd ~/clawd/skills/virtual-singer-mv-script
# 有音频 → 精准模式
python3 scripts/audio-analyzer.py "/path/to/song.mp3" -s 9
python3 scripts/lyrics-parser.py --lyrics "..." --bpm 88
python3 scripts/scene-assigner.py --parsed /tmp/lyrics_parsed.json \
--timeline /tmp/song_analysis.json
python3 scripts/merge-output.py \
--lyrics /tmp/lyrics_parsed.json \
--scenes /tmp/scenes_assigned.json \
--output mv_script.json
| 段落 | 时长占比 | 情绪策略 |
|---|---|---|
| 前奏 (0-10%) | 10% | 平静 3.0 |
| 主歌1 (10-25%) | 15% | 渐升 4.5 |
| 过渡 (25-40%) | 15% | 铺垫 6.0 |
| 副歌1 (40-55%) | 15% | 爆发 8.0 |
| 副歌2 (55-70%) | 15% | 维持 8.5 |
| 高潮 (70-82%) | 12% | 巅峰 9.0 |
| 桥段 (82-92%) | 10% | 承接 8.5 |
| 终极 (92-98%) | 6% | 最高 10.0 |
| 尾声 (98-100%) | 2% | 消散 2.0 |
关键原则:所有场景时长基于真实音频时长计算,不可用固定值估算
帧命名:scene{NN}_{first|last}.png
scene01_first.png — Scene 1 首帧scene01_last.png — Scene 1 尾帧必须元素(每帧 prompt 必须包含):
A beautiful young East Asian woman, long black wavy hair,
pink cherry blossom hair clip, white lace dress,
holding cherry blossom branch near her lips singing, fair skin
| 场景类型 | 推荐模型 | 原因 |
|---|---|---|
| 静态人物+自然光 | kling-1.6 | 性价比高,静态稳定 |
| 动态运镜+人物 | kling-2 | 运镜理解强 |
| 360°旋转/复杂特效 | veo-3.1 | 粒子/旋转效果最佳 |
| 长镜头+叙事 | sora-2 | 长时一致性 |
| 国风/舞蹈 | seedance-3.0 | 东方美学流畅 |