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概要と使いどころ
GPU-accelerated data curation for LLM training. Supports text/image/video/audio. Features fuzzy deduplication (16× faster), quality filtering (30+ heuristics), semantic deduplication, PII redaction, NSFW detection. Scales across GPUs with RAPIDS. Use for preparing high-quality training datasets, cleaning web data, or deduplicating large corpora.
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Cross-platform creative quality audit covering ad copy, video, image, and format diversity across all platforms. Detects creative fatigue, evaluates platform-native compliance, and provides production priorities. Use when user says creative audit, ad creative, creative fatigue, ad copy, ad design, or creative review.
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Use when controlling NVIDIA Broadcast through MCP to apply effects, process local media, select devices, or change camera resolution, or when Broadcast is missing or too old to expose the gateway and the user wants it installed; not for Broadcast app settings outside the MCP gateway.
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窓際族物語の動画をクラウドを使わずフルローカルで生成するワークフロー（MiniMax H3 + ComfyUI）。ユーザーから「ローカルで動画作成して」「ローカルLLMで動画を作って」と指示されたとき、MiniMax H3での動画生成・修正を頼まれたときに必ず使用する。台本→Irodori-TTS/VOICEVOX音声→draw-things-cliキーフレーム一括生成→Qwen3-VL（Ollama）による画像検証→チャプター毎のH3動画生成→ffmpeg結合まで全工程をローカルで完結させる。
動画の全フレームをローカルで数値解析し、代表画像、未確認変化の補完、指定区間の画像列を取得してCodexで視覚分析する。動画レビューや内容確認で画像抽出が必要なときに使う。専用OCRや生成サービスを使わず、意味判断は画像を見て行う。
生成動画を元プロンプト・参照素材・用途と照合し、構図、形状、接触、動作の連続性、必要な文字を根拠付きでレビューする。生成結果の採用可否、破綻の診断、修正方針の判断に使う。内容要約や文字起こしだけの依頼には使わない。
記事LPのメディアをH3で動画化する際に、記事内の役割・素材・表現・尺を判断し、制作と採用候補のレビューを進める。単体リール広告には使わない。
Azure AI Content Understanding SDK for Python. Use for multimodal content extraction from documents, images, audio, and video.
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Premium pre-launch waitlist page template — dark charcoal canvas with subtle vignette, drifting portrait video-thumbnail cards, fade-up cascades, glass nav, live-updating join counter, single email form with success/error states. Built for creative-tool / AI / niche-SaaS invite-only launches with hushed exclusive tone, not loud growth-marketing.
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Produz vídeo curto — roteiro, storyboard, prompts por cena e geração via Runway quando há chave. Use quando o usuário disser "vídeo", "reels", "roteiro de vídeo", "Runway", "Higgsfield", "animação", "storyboard", "vídeo de IA". Runway gera de fato a partir de imagem; Higgsfield não tem API pública estável e segue manual. Vídeo é o item mais caro da stack.
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Escreve roteiros de vídeo e VSL — gancho, abertura, desenvolvimento, prova, CTA e fechamento, com marcação de tempo e indicação visual. Use quando o usuário disser "roteiro", "VSL", "script de vídeo", "vídeo de vendas", "reels", "roteiro para YouTube".
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Azure AI Content Understanding SDK for Python. Use for multimodal content extraction from documents, images, audio, and video.
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Trial protocol for teaching AI Matrx an expert's knowledge until the platform breaks, fixing it. Use when asked to run an expertise trial, distil a person/creator/recent video into a Masterwork, or test the capture product. NOT for a known-missing feature (use build-sub-feature).
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Automatically fetch YouTube transcripts, generate structured summaries, and send full transcripts to messaging platforms. Use when a request includes YouTube URLs and needs metadata, key insights, or downloadable transcripts.
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動画URLや保存済み動画から、字幕と映像を照合し、時刻付き出典・根拠画像・論点索引を持つ資料を作る。講義・対談・解説動画の資料化、製品UIや操作のキャプチャ付き調査に使う。字幕取得や文章要約だけならyoutube-transcript-researchを使う。
セミナー・講義・ウェビナー・研修・実演動画をローカルで文字起こしし、内容を分析して、必要なスライド画像や動画クリップ付きのHTML／Markdown資料を作る。動画から学習資料・実践ガイドを作りたい場合に使う。映像作品の再現設計やCanvas生成は対象外。
動画ファイルからキーフレームを抽出し、軽量モデルのサブエージェントで低コスト分析を実行します。UIバグ検出、画面遷移分析、動画内容の理解などに使用します。フル解析と比べてコストを2桁以上削減可能。
動画と音声の認識・理解・操作。認識 - ローカルファイル、URL、RTSP/ライブフィード、またはデスクトップのライブ録画からの取り込み; リアルタイムコンテキストと再生可能なストリームリンクを返す。理解 - フレームを抽出し、視覚的/意味的/時間的インデックスを構築し、タイムスタンプとオートクリップで瞬間を検索。操作 - トランスコードと正規化（コーデック、fps、解像度、アスペクト比）、タイムライン編集（字幕、テキスト/画像オーバーレイ、ブランディング、オーディオオーバーレイ、吹き替え、翻訳）、メディアアセット生成（画像、音声、動画）、ライブストリームまたはデスクトップキャプチャからのイベントのリアルタイムアラートの作成。
AI支援の動画編集ワークフロー。実際の映像のカット、構造化、拡張を対象とする。FFmpeg、Remotion、ElevenLabs、fal.aiを通じたrawキャプチャからの完全なパイプラインと、DescriptまたはCapCutでの最終仕上げをカバー。動画の編集、フッテージのカット、Vlogの作成、動画コンテンツの制作に使用。
Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).
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ALWAYS use this skill when user needs ANY API functionality (AI models, image generation, video, audio, text processing, etc.). Automatically search 302.AI's 1400+ APIs and generate integration code. Use proactively whenever APIs or AI capabilities are mentioned.
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Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.
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Azure AI Content Understanding SDK for Python. Use for multimodal content extraction from documents, images, audio, and video.
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AI music generation with ACE-Step 1.5 — background music, vocal tracks, covers, stem extraction, audio repainting, and continuation for video production. Use when generating music, soundtracks, jingles, or working with audio stems. Triggers include background music, soundtrack, jingle, music generation, stem extraction, cover, style transfer, repaint, continuation, or musical composition tasks.
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