動画編集、サムネイル、マンガ、音声（3,112 件）
概要と使いどころ
ImageMagick CLIを使用した画像処理の専門家スキル。フォーマット変換、リサイズ、トリミング、回転、フィルタ適用、アニメーションGIF作成、PDF処理、バッチ処理を支援。Use when processing images via CLI, converting formats, resizing, cropping, applying filters, creating animations, or batch processing images.
YouTube動画の文字起こしから約5,000字のTips向けノウハウ記事を作成しoutput/に保存する。「Tips記事にして」「/tips-post」で起動。
YouTube動画の文字起こし・台本からX(Twitter)投稿文を生成してoutput/に保存する。「X投稿を作って」「/x-post」で起動。
Write openFrameworks prototypes into the lab — real C++ (ofApp.h, ofApp.cpp, main.cpp) that builds into an app with the projectGenerator and make. Use for native/desktop sketches, performance-sensitive work, OpenGL, audio input, sensors, anything that has to be an application rather than a page.
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Inspect a reference (web URL, image, PDF, screenshot) and propose a candidate Style for the workspace. Use when the user says "save this style", "guarda este estilo", or shares a reference and wants to reapply it later.
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Procedimiento estructurado de 6 pasos para mejorar, renovar o reconstruir pipelines existentes, carpetas de proyectos individuales, estructuras de documentación o stacks de software. Direccionable como "pipeline optimizer" (para pipelines temáticos completos, p. ej. de software, investigación o desarrollo de videojuegos) o "project-folder optimizer" (para carpetas de proyectos individuales dentro de un pipeline, p. ej. una herramienta de software o proyecto de artículo académico). Se activa ante tareas como "mejorar pipeline X", "optimizar el stack", "reconstruir Y", "renovación", "refactorización de pipeline", "limpiar carpeta de proyecto", "mejorar estructura de carpetas", "unificar convenciones", "consolidación de documentación", "integrar en sistema existente" o cualquier intervención sustancial en estructuras establecidas. Proporciona análisis del estado actual, aclaración del propósito, boceto del estado ideal, plan de brechas, identificación empírica de puntos de dolor y reevaluación con subagentes limpios. Previene estándares paralelos, duplicación y rupturas en el pipeline.
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Fetch video transcripts (subtitles) and metadata from online video sources and output them as Markdown, JSON, or plain text. Currently supported: YouTube. Prefers manually created subtitles, falls back to auto-generated ones.
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Transcribes audio/video files to text. Uses Whisper (openai-whisper) or Vosk (offline) as optional backend — both are detected via presence check. Without backend: placeholder mode with dummy output (dry-run).
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Reviews the text and structure of a document, slide deck or web page against the accessibility rules the user supplies, or a default set covering heading structure, image alternative text, colour used as the only cue, link text, reading order, tables and language, and returns numbered findings with location, rule, severity and a ready-to-apply fix for the author, plus proposed alt text and a list of checks that need a tool or a person. Use when the user asks to "check this document for accessibility", "review the alt text in this deck", "is this page accessible", "run an accessibility check on these slides", "find accessibility issues before I publish" or "check my headings and link text". Do not use for brand or template compliance of slides, use branded-deck-builder instead. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.
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Reads a process flow diagram (image, PDF or native export) with its job header and returns a provenance-tagged extraction register: equipment, streams, tags, connectivity, instruments already shown, notes and legends, connectivity findings and an explicit UNKNOWN list, then holds at gate G1. Extracts and records only; never enriches, tags or proposes. Use when the user asks to "start a PFD to P&ID job", "read in the attached PFD", "extract the equipment and streams from this PFD" or "read this PFD into a register". Do not use for checking the model, use process-model-check instead; do not use to propose lines, instruments or tags, use piping-enrichment or instrumentation-and-control-enrichment after gate G2. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.
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Drive ffmpeg through the media_run tool as an argv array - remux instead of re-encode, map streams explicitly, trim at keyframes, scale and crop, extract audio and frames, and build GIFs, contact sheets and concatenations. Covers the flags this pack injects, reading a failure from its exit code and last log lines, and the version-dependent spellings to hedge.
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The SuperCollider language itself - function blocks and argument syntax, UGen rate methods (.ar/.kr/.ir), multi-channel expansion, var scoping, ~environment variables, the class library's shape, and the error messages that mean a specific mistake. Written for an agent that knows audio DSP but not this language.
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Best practices for Remotion - Video creation in React
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Interactive English conversation practice partner for Japanese learners. Use this skill whenever the user wants to practice speaking English, role-play a real-life situation (hotel check-in, restaurant, airport, business meeting, technical discussion, code review, job interview, daily small talk, etc.), discuss a technical article in English, or asks how to phrase something naturally in English. Trigger on requests like 'let's practice English', 'I want to talk in English', 'role play', 'pretend you are a ___', 'discuss this article in English', 'how do I say X in English'. 英会話練習・ロールプレイ・英語表現の質問のためのスキル。「英会話したい」「英語で話そう」「ロールプレイ」「ホテルのチェックイン練習」「この記事について英語で話したい」「xxって英語でどう言う？」などのリクエストで起動する。ユーザーは音声入力で会話する想定。会話前に想定問答・頻出表現・単語を提示し、会話を開始、最後に添削まで行う。
Mermaidレンダリングエージェント - Mermaid図をPNG/SVG/PDF画像に変換。/render-mermaid [対象パス] で呼び出し。
Transform a supplied photo into an editorial collage where a realistic foreground gradually continues as fine drawing and light pigment on paper. Use for 实景渐绘拼贴、摄影与建筑线描融合、photo-to-sketch travel posters. Keeps a photographic anchor rather than converting the whole image into an illustration.
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- End-to-end workflow to establish where and when a photo or video was captured and whether it is authentic — evidentiary handling, metadata extraction, reverse image search for provenance, visual geolocation, chronolocation from shadows, and manipulation… Use when asked to verify where an image was taken, confirm or refute a claimed location or date, or authenticate media before relying on it
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Публикует готовый контент на личный YouTube-канал Антона [аккаунт]: вычерпывает новое из NotebookLM и очереди, рендерит аудио в видео, пишет описание с фрагментом расшифровки для SEO и авторским блоком Антона, грузит и читает статус обратно. Триггеры: /youtube-publish, /yt, выложи на ютуб, залей на youtube, что ждёт выгрузки. НЕ /teach-podcast и не /notebooklm — те ПРОИЗВОДЯТ, этот ПУБЛИКУЕТ.
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Учебные аудиоподкасты для Антона в NotebookLM: выбирает, чему учить (труба собеседований, дыры сверки), пишет пакет и промпт ведущим, генерирует аудио RU+EN через CLI notebooklm, кладёт в волт, ведёт учебный план и YouTube-очередь. Триггеры: /teach-podcast, /teach, сделай подкаст, обучи меня, подкаст в машину, что мне послушать. НЕ /notebooklm (общий слой артефактов).
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Drive NotebookLM over a programmatic CLI with no browser: turn a vault slice into an audio overview, study guide or mind map, and fold the artifacts back into the vault. Browser automation is the fallback if CLI auth breaks. Triggers: "/notebooklm", "make an audio digest of <topic>", "podcast from the vault".
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- Start-here router and tradecraft baseline for any investigation into a person, company, domain, image or selector.
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- Reverse image search across Yandex, Google Lens, Bing Visual Search, TinEye and Baidu to find where a picture came from and who published… Use when reverse image searching, identifying a photo, face, logo, product, uniform or building, tracing a profile picture or avatar, finding the oldest copy of an image, checking whether a photo is stock or a repost, or reverse-searching a video by keyframes
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- Geolocate and chronolocate a photo or video from visual evidence alone — plate and phone number formats, road markings, utility poles, bollards, signage typefaces, architecture and vegetation for… Use when asked where or when a picture was taken, to verify a claimed location without GPS or EXIF, or to match a scene against Google Earth, Street View, Yandex Panoramas, Mapillary or KartaView
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Nano Banana 2（Google Gemini gemini-3.1-flash-image-preview）を使って画像を生成するスキル。「画像を生成して」「〇〇のイラストを作って」「Nano Bananaで画像を作って」「グラレコ風の画像を生成して」などのリクエストで使用する。プロンプトを受け取りpythonスクリプトを実行、タイムスタンプ付きPNGを images/generated/ に出力する。