動画・画像・音声のスキル

Read huge, dense, read-only text as rendered PNG pages instead of raw text — image tokens scale with pixels, not characters, so token-dense bulk (big files, vendored code, diffs, logs) costs ~60–75% less as an image. Use when you must skim or reason over thousands of lines you will NOT edit or byte-copy. Lossy on exact strings: never for files you'll Edit, secrets, hashes, or byte-exact values. Fable-class readers only.

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Converts webm/mp4 video files to optimized GIFs via ffmpeg with configurable quality settings. Use when post-processing recordings into shareable GIFs.

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Combines GIFs and videos into composite tutorials with vertical or grid layouts via ffmpeg. Use when assembling multi-part media into a single output.

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Use the faster-whisper package for CTranslate2-backed Whisper transcription, model selection, CPU/CUDA setup, audio utilities, VAD, timestamps, and conversion guidance.

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Routes official FlashVSR diffusion-based streaming video super-resolution setup, model preparation, and CUDA inference for v1 and v1.1.

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Guides TensorFlow Fast Style Transfer training, image stylization, and video stylization workflows from checkpoints, VGG/COCO assets, and script-oriented CLIs.

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Guides FastVideo video, image, and audio generation, config-first inference, serving, training, distillation, evaluation, and performance workflows.

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Use DreamCraft3D for image-conditioned 3D generation, staged optimization, texture boosting, export, and CUDA troubleshooting.

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Operate ECCV2022-RIFE video frame interpolation, benchmark evaluation, and training workflows from a source checkout.

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Use EasyOCR to detect and recognize text in images, configure model and language selection, load custom recognition bundles, and troubleshoot DBNet setup.

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Routes DreamOmni2 image generation, image editing, and Gradio demo workflows.

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Use and troubleshoot the Dream Textures Blender add-on for Stable Diffusion image generation, texture projection, render passes, model setup, and backend APIs.

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Use denoising-diffusion-pytorch for PyTorch DDPM/DDIM image diffusion, 1D sequence diffusion, conditioning and guidance, and advanced diffusion variants.

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Use deep-daze for CLIP-guided Siren image generation through the imagine CLI and Python APIs, with runtime inspection and troubleshooting.

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Use CLAM for weakly supervised computational pathology workflows on whole-slide images, from WSI patching through features, training, evaluation, and heatmaps.

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Operate ComfyUI-LTXVideo custom nodes for LTX-2 video, audio, IC-LoRA, prompt-conditioning, and advanced ComfyUI workflows.

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Use richzhang/colorization PyTorch colorizers for automatic image colorization, Python API calls, preprocessing/postprocessing, and runtime troubleshooting.

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Route BiRefNet image segmentation, matting, inference, configuration, training, evaluation, and model-export workflows.

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Use Augmentor for Pillow-based image augmentation pipelines, operation selection, mask-safe augmentation, array/generator workflows, and package-specific troubleshooting.

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Use audio-diffusion-pytorch for PyTorch waveform diffusion generators, text-conditioned audio generation, inpainting, upsampling, vocoding, and diffusion autoencoding.

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Routes AnyDoor zero-shot object-level image customization workflows.

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Use ANTsPy/antspyx for medical image IO, ANTsImage metadata, image operations, registration, segmentation, visualization, and learning helper workflows.

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Routes 3DDFA_V2 face-alignment setup, still-image demos, video tracking, and ONNX benchmarking workflows.

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Use when someone wants to launch a content brand from scratch on any platform. Triggers on "launch a channel", "start a YouTube channel", "build a podcast", "start a newsletter", "content brand", "creator launchpad", "build my audience", "start creating content", "grow on TikTok", "start a blog".

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