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概要と使いどころ
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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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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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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生成电商商品视觉方案：主图概念、场景图、详情页视觉方向和 AI 生图 Prompt。 当用户说"商品主图""详情页视觉""电商配图方案""商品场景图""带货视觉""产品视觉方向""详情页设计"时使用。 本 SKILL 出视觉方案+生图 Prompt（策划）；实际抠白底图用 remove-bg，实际生成图片用 ai-image-gen。
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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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音乐卡点视频 / 踩点视频：检测背景音乐的节拍，让图片或片段在节拍点上切换，配推进/白闪特效，做出燃系'卡点'短视频。当用户说 卡点视频、踩点视频、音乐卡点、节奏卡点、按音乐切换、鼓点视频、踩节奏、beat 卡点、图片卡点、卡点混剪 时使用。基于 shared/scripts/beatsync.py（librosa 节拍检测）。与 slideshow-video 区别：slideshow 每图固定时长、柔和转场，本 SKILL 切换点由音乐节拍决定、硬切踩点带特效。
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音频降噪：去除录音中的背景噪声、电流声、风噪、嗡嗡声，基于 ffmpeg 滤镜链（afftdn/highpass/lowpass）。 当用户说"降噪""去噪""去杂音""消除背景噪声""电流声""风噪""录音有杂音""音频降噪"时使用。 和 audio-editing 的区别：audio-editing 做剪辑/转码/音量等通用音频操作（内置 denoise 兜底），本 SKILL 专做降噪调参。
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图片增强 / 放大 / 变清晰：高质量放大（Lanczos 2x/4x）+ 去噪 + 锐化 + 自动对比度/饱和度，改善偏糊、偏暗、噪点多的图片。当用户说 图片放大、图片变清晰、提高清晰度、图片增强、去噪点、锐化、图片太糊了、放大到高清、提升画质、优化图片、图片调亮调色 时使用。基于 shared/scripts/img_enhance.py（Pillow+OpenCV）。注意：这是传统增强非 AI 超分，凭空生成细节请用 ai-image-gen 图生图。与 image-editing 区别：那个做缩放/裁切/水印等常规操作，本 SKILL 专做画质提升。
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创作者/品牌入驻：通过结构化访谈收集视觉风格、内容调性、受众画像和运营目标，生成完整的账号画像档案。 当用户说"账号入驻""建档案""新账号建立画像""品牌入驻""从零建号""完善账号信息""onboarding"时使用。 产出覆盖多维度的完整账号档案；只建声音画像用 skill-voice-builder，只建受众画像用 skill-audience-profiler。
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通用音频处理：音频剪辑/裁剪、格式转码（mp3/wav/m4a/aac）、音量归一化、从视频提取音轨、多段拼接、淡入淡出、变速（保音高）。当用户说“剪音频”“裁一段”“转成 mp3”“调音量/响度”“提取音轨/扒音频”“拼接音频”“淡入淡出”“加速/减速音频”“变速不变调”时使用。与 audio-denoise 的区别：audio-denoise 专做降噪，audio-editing 做除降噪外的通用音频操作（也内置 denoise 作为兜底）。
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一句话主题 → 成品短视频：自动串联 文案→配图/AI视频→配音→字幕→BGM→合成，把 Easel 制作层零件编排成一条'一键出片'流水线。**单条视频、口播/资讯向，画面默认逐句配图 + Ken Burns 缓动，需要动态时才逐段图生视频**。当用户说 一键生成视频、自动做短视频、主题生成视频、帮我做条视频、口播视频一条龙、自动出片、短视频一键生成 时使用。**有剧情/角色/对白/反转/多集的短剧改用 short-drama（每镜强制图生视频、不用静态图冒充）；只写脚本用 video-script；只生成单个片段用 ai-video-gen。**
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账号诊断/起号体检：读取已完善的画像 Profile + 近期内容数据，诊断垂直度、定位清晰度、限流降权信号、流量池阶段，给出病因→证据→处方式的起号意见与发布建议。当用户说账号诊断/起号体检/为什么没流量/是不是被限流了/账号定位诊断/起号建议/怎么起号时使用
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制作多集 AI 微短剧：建立剧集圣经和角色参考，完成分集剧本、逐镜 I2V、对白审计、配音字幕 BGM 与成片，保持跨镜跨集一致性。 当用户说“AI/横屏/竖屏/微短剧、拍短剧、分集剧本、连续剧情视频、做几集短剧”时使用。 单条非剧情视频用 auto-short-video；只写单条脚本用 video-script；只生成一个视频片段用 ai-video-gen。
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批量处理：对一个目录里的一批图片/视频/音频统一套用同一操作——批量压缩、加水印、转格式、缩放、转比例、音量归一化等。当用户说 批量处理、批量压缩、批量加水印、批量转格式、一批图片/视频、给这个文件夹、全部转成、批量缩放、批量转竖版、整个目录 时使用。基于 shared/scripts/batch_process.py（委派 image_ops/video_ops/audio_ops）。与 image-editing/video-editing/audio-editing 区别：那些处理单文件，本 SKILL 批量套用到整个目录。
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音频可视化视频：把纯音频（播客片段、音乐、口播金句、电台）渲染成带动态波形/频谱的视频，配封面和标题，好发到抖音/B站/视频号等只收视频的平台。当用户说 音频可视化、音频转视频、播客做成视频、音频波形视频、音乐可视化、给音频配画面、声波视频、频谱视频、把音频发到视频平台、电台切片视频 时使用。基于 shared/scripts/audio_viz.py（ffmpeg showwaves/showcqt/showspectrum）。与 audio-mix 区别：那个输出音频，本 SKILL 输出视频；与 slideshow-video 区别：那个用图片，本 SKILL 用音频驱动画面。
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从长视频中自动提取精彩片段，切成独立短视频，支持 16:9→9:16 竖版转制和逐字字幕烧录。 当用户说"视频切片""提取精彩片段""长视频切短""切成短视频""高光剪辑""逐字字幕""转竖版短视频"时使用。 和 video-highlights 的区别：clipify 专做英文口播找笑点+动态人脸 pan；video-highlights 更通用（中文/直播皆可），静态转竖版更稳。
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构建目标受众画像：分析粉丝人群特征、痛点需求、内容偏好和触达渠道，输出可执行的受众画像卡。 当用户说"受众画像""粉丝画像""我的用户是谁""目标人群""用户痛点""受众分析""谁在看我"时使用。 构建的是受众/粉丝画像，创作者自己的声音画像用 skill-voice-builder。
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通用 AI 生图：文生图 / 图生图 / 图像变体。当用户说 AI 生图、AI 画图、文生图、图生图、生成图片、生成配图、图像生成、AI 出图、AI 作图、换图、改图、图像编辑、给我画一张、生成一张图 时使用。支持 OpenAI 兼容 API 与 apimart 异步 API，用户自备 API key。
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音频混合 / 混音：把旁白口播 + 背景音乐 + 音效混成一轨，BGM 自动循环补足并可闪避（旁白说话时自动压低 BGM 保证人声清晰）。当用户说 混音、音频混合、旁白加背景音乐、配音加BGM、人声和音乐混一起、加音效、音频叠加、BGM 压低、闪避、ducking、把配音和bgm合起来 时使用。基于 shared/scripts/audio_mix.py。与 audio-editing concat 区别：concat 是前后顺序拼接，本 SKILL 是同时叠加混音；与 video-editing bgm 区别：那个给视频配乐，本 SKILL 输出纯音频。
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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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图片去背景 / 抠图 / 换背景：用 AI 语义分割把主体从背景抠出，输出透明 PNG，或直接换成纯色（电商白底）/ 新场景背景。无需绿幕。当用户说 去背景、抠图、抠图换背景、去掉背景、透明背景、白底图、换背景、抠人像、抠产品、扣图、KO图、商品白底 时使用。基于 shared/scripts/remove_bg.py（rembg u2net）。与 green-screen 区别：green-screen 处理绿幕视频，本 SKILL 处理任意图片；与 ecom-details-image 区别：那个出电商视觉方案，本 SKILL 只做抠图。
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表情包 / Meme 生成：给图片加经典上下大字（白字黑边）做梗图，或在图上/下加配文条做反应图（'当…的时候'格式）。中英文都支持，自动换行和字号自适应。当用户说 表情包、做表情包、meme、梗图、reaction 图、配图加字、给这张图加字、做个梗、反应图、当xx的时候 时使用。基于 shared/scripts/meme_ops.py（Pillow）。与 card-quote 区别：card-quote 做精致金句卡片，meme-generator 做梗图/表情包；与 image-editing watermark 区别：那个加水印，本 SKILL 加梗字。
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Use when the user wants to orchestrate defect image generation with NVIDIA Cosmos AnomalyGen (Cosmos-Predict2-derived) on OSMO for PCBA, metal surface, and glass inspection. The Day 0 path handles cold-start with USD-to-ROI, image-edit augmentation, and AnomalyGen to create initial PCBA datasets. The Day 1 path performs inference and labeling on real images. This skill helps with first-time asset setup, creation of finetuning checkpoints, and configuring deployment. Trigger keywords: defect image generation, dig workflow, dig pipeline, defect image detection workflow, aoi pipeline, aoi anomalygen, usd2roi anomalygen, day 0 pcba, day 1 pcba, day 1 real-photo alignment, day 1 manual roi, metal surface anomaly, glass defect, anomalygen finetune, setup_pcb, setup_metal, setup_glass, setup_pretrained, dig setup, dig datasets, dig pretrained checkpoint, dig image-edit endpoint, cosmos defect generation, cosmos-predict2 defect, cosmos-anomalygen, cosmos predict2 finetune.
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Run the PAIDF Orchestration Image Attribute Augmentation DAG on Kubernetes - person-crop clothing augmentation, attribute search, and augmented dataset generation. Select for requests about image attribute augmentation, person attribute search, person re-identification data, clothing augmentation, attribute captions, augmentation payloads, run status, or result retrieval. Runs environment setup first when controller readiness is unknown. Not for video or defect-image generation.
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