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
Use after jetson-flash-image to run static BSP checks, on-target smoke/regression tests on a flashed DUT, or both. Not for build or flash steps. Triggers: validate bsp, on-target validation.
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Set up the BSP source workspace: Linux_for_Tegra overlay tracker, bsp_sources, Crosstool-NG toolchain. Use after jetson-init-image; not for fetching inputs.
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Use this skill when the user is invoking `doca_spcx_cc` (the host-side CLI under /opt/mellanox/doca/tools/) to load, parameterize, start, observe, or stop a Programmable Congestion Control (SPCX) algorithm on a BlueField with a DPA processor against a live RDMA / RoCE fabric, or picking SPCX vs the established `doca-pcc` surface. Trigger even when the user does not say "DOCA SPCX" or "doca_spcx_cc" — typical implicit phrasings include "I want to write a custom RTT-based CC algorithm for my RoCE fabric", "my SPCX session loaded but throughput / latency didn't change", "doca_pcc status shows Active but factory CC seems to still be in charge", "DOCA_PCC_PS_ERROR on start", "is the programmable-CC surface available on my install", or "DPA-side algorithm image won't load". Refuse and route elsewhere for DPA-side algorithm authoring detail, factory PCC firmware configuration, read-only PCC counter inspection, raw DPA cycle profiling, RDMA library programming, or general DOCA install — those belong to other skills.
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Build DeepStream GStreamer pipelines interactively. Use when the user asks about pipelines for video/image inference, detection, tracking, or streaming — including natural phrases like 'pipeline to infer on image', 'run inference on video', 'detect objects in stream', 'save inference output', 'deepstream pipeline', 'gst-launch pipeline', 'process video with detection', 'build a pipeline', or any request involving GStreamer/DeepStream elements (nvinfer, nvstreammux, nvtracker, etc.).
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Calibrates pre-recorded `cam_*.mp4` datasets through the AutoMagicCalib REST API. Use for user-supplied local MP4s; route live RTSP streams to `amc-run-rtsp-calibration`.
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视频片头 / 片尾：生成带标题、副标题、logo、关注引导的片头卡片和片尾卡片，并拼接到主视频（硬切或淡入淡出转场）。当用户说 片头、片尾、加片头片尾、开场卡片、结尾卡片、标题卡、关注引导页、订阅引导、视频开头加标题、结尾加点赞关注、intro、outro、片头动画 时使用。基于 shared/scripts/intro_outro.py 确定性 ffmpeg 封装。与 poster-hero 区别：poster-hero 出静态封面图，本 SKILL 出可拼接的视频卡片片段。
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把口播、讲座、直播或 Vlog 转录并改写成小红书笔记、公众号文章或知乎内容，同时抽帧配图。当用户说“视频转图文/文章/笔记、视频扒文案、口播转文章、视频内容复用”时使用。只生成字幕文件用 auto-subtitle；翻译已有字幕用 subtitle-translate。
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视频制作策略与工具选型：AI 视频生成模型对比、视频脚本结构设计、制作流程规划，覆盖产品演示/解说/社媒短视频场景。 当用户说"视频怎么做""视频选型""用什么工具做视频""视频制作流程""视频策略""视频系列规划"时使用。 和 video-script 的区别：video-strategy 做内容规划与工具选型，video-script 写具体某条视频的脚本。
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生成视频脚本，覆盖短视频（7-60秒）到中长视频（1-30分钟）全时长。 短视频：Hook 变体评分、分秒计时、字幕文案、封面方案。 中长视频：留存率优化、节奏中断点、前向钩子、章节结构。 适用于抖音、视频号、小红书视频、B站、YouTube 等平台。 当用户说"视频脚本"、"短视频脚本"、"抖音脚本"、"B站脚本"、 "视频号脚本"、"竖版视频"、"Reel 脚本"、"写个视频文案"时使用。 和 video-strategy 的区别：video-strategy 做视频内容规划和系列策划， video-script 写具体某一条视频的脚本。
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智能转换视频画幅，支持 9:16/16:9/1:1、模糊背景填充、焦点裁切和人脸居中裁切。当用户说“横竖版互转、改成 9:16、转竖屏、去黑边、适配平台尺寸、人脸居中裁”时使用。通用简单裁切用 video-editing；逐段动态人脸跟随切片用 clipify。
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视频章节 / 时间戳目录：给中长视频自动生成章节划分和时间戳目录，用于 B站分P/YouTube 章节/视频描述区，方便观众跳转、提升完播。当用户说 视频章节、章节目录、时间戳、分章节、视频目录、chapters、B站章节、YouTube 章节、给视频加时间点、看点目录、视频大纲时间戳 时使用。编排复用 asr.py（带时间轴转录），章节划分与命名由 LLM 完成。与 video-to-article 区别：那个把视频改写成成篇图文，本 SKILL 只出章节时间戳目录。
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用自然语言指令剪辑视频：裁剪、拼接、变速、跳切去静音、文字覆盖、横竖比转换、抽帧封面、转 GIF、压缩、加 BGM/水印，基于 ffmpeg。 当用户说"剪视频""裁剪视频""拼接视频""视频变速""去静音""视频加文字""视频转GIF""压缩视频""加BGM/水印"时使用。 本 SKILL 做单条视频的通用剪辑；智能画幅转换用 video-reframe，长视频切片用 clipify/video-highlights，从 0 生成用 ai-video-gen。
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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 slideshow-video；把长片**切成多条**短视频用 clipify 或 video-highlights。
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长视频 / 直播录像高光切片：从一条长视频里找出高光片段，切成多条独立短视频，可选转竖版 9:16 + 加字幕。找点两种方式——音频能量峰值（情绪高涨/欢呼/大声处）或转录后由内容判断挑金句段。当用户说 直播切片、高光切片、长视频切短、录像剪精华、切片、高光时刻、把直播剪成短视频、提取精彩片段、长视频找亮点 时使用。基于 shared/scripts/highlight_cut.py（librosa 能量分析）。与 clipify 区别：clipify 专做英文口播找笑点+动态人脸pan，本 SKILL 更通用（中文/直播皆可）、静态转竖版更稳。
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图片相册 → 视频：把一组图片做成带 Ken Burns 缓慢缩放、图间转场、背景音乐和逐图字幕的视频，自动适配平台画幅（竖版/方形/横版）。当用户说 图片转视频、图片做成视频、相册视频、照片视频、一组图生成视频、图片轮播视频、幻灯片视频、把这几张图做成短视频、图集成片、卡点图片视频 时使用。基于 shared/scripts/slideshow.py 确定性 ffmpeg 封装。与 auto-short-video 区别：auto-short-video 从一句话主题自动生成配图/配音成片，本 SKILL 用用户已有的图片直接拼成视频。
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针对任意主题生成多种 Hook（开头钩子）变体，用经过验证的互动公式抓住开头注意力，附字数校验。 当用户说"写钩子""开头怎么写""Hook""抓眼球的开头""标题钩子""前三秒""怎么开头"时使用。 本 SKILL 专攻可复用的开头钩子变体；成篇营销文案用 copywriting，视频分秒脚本用 video-script。
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人设一致性检查与品牌调性检查：对比内容与创作者画像的账号定位、内容赛道、形式、受众、 风格和偏好， 输出一致性评分和具体偏离点。当用户说"符合我的人设吗"、"一致性检查"、"风格对不对"、 "像我写的吗"、"品牌一致"、"调性检查"、"这是我的风格吗"、"人设偏了没"、 "语气对不对"、"品牌声音检查"时触发。 必须有 Profile 才能工作；无 Profile 时提示先创建。
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通过结构化访谈和写作样本分析，构建创作者个人声音画像（语气/用词/节奏/风格），确保后续内容风格一致。 当用户说"声音画像""我的写作风格""风格一致""建立人设语气""voice/tone""我的表达习惯""统一文风"时使用。 和 skill-audience-profiler 的区别：本 SKILL 建创作者自己的声音画像；audience-profiler 建目标受众/粉丝画像。
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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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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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管理账号画像全生命周期：创建空白画像、编辑六维字段、更新记忆、切换、导出和对比。 当用户说“新建/编辑/更新/切换/导出/对比画像、写进画像记忆”时使用。 首次从社媒数据生成画像用 skill-profile-builder；只提炼语言风格用 skill-voice-builder；品牌首次入驻引导用 skill-brand-onboarding。
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绿幕抠像 / 换背景 / 合成：把绿幕（或蓝幕/指定色）拍摄的前景人物抠出来，合成到新背景——图片、视频、纯色或前景自身模糊。当用户说 绿幕、抠像、抠图换背景、去绿幕、chromakey、绿幕合成、换背景、蓝幕、把绿幕背景换掉、人物抠出来、绿布 时使用。基于 shared/scripts/chromakey.py（ffmpeg chromakey + despill）。与 video-reframe 区别：reframe 只改画幅不换背景；与 ai-image-gen 区别：那个生成新图，本 SKILL 处理已拍的绿幕素材。
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通用图像处理加工：改尺寸/缩放、裁剪、补边适配平台尺寸、格式转换（png/jpg/webp）、 压缩到目标大小、加文字或图片水印、圆角、多图拼接、生成缩略图、读图片信息。 基于 image_ops.py 确定性处理。 使用时机：用户说"改尺寸"、"缩放图片"、"裁剪"、"压缩图片"、"加水印"、"转格式"、 "圆角"、"拼图/多图联排"、"缩略图"、"适配小红书/朋友圈尺寸"、"把图 pad 成 1:1"。 和 card-*（卡片类）的区别：card-* 是"HTML 设计→渲染出图"， image-editing 只加工已有图片，不负责视觉设计。
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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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