「脚本」の検索結果

用于搜索中文社交平台。脚本入口覆盖 B站视频、知乎问答和抖音视频；小红书、微博当前没有脚本入口，只能通过 browser-use / 公开网页兜底。

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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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Use when the user asks to "script this short video", "write a TikTok / Reels / Shorts script", "给这条抖音或视频号视频写脚本", or "fix the hook — viewers drop off in the first seconds"; produces timestamped beat-sheet scripts on the retention-gate model (0-2s hook / 2-5s confirmation / 5-15s payoff / loop-or-CTA) with per-scene script lines, on-screen text for muted viewing, asset keywords, and 9:16 format-param rows per platform norm card for TikTok, Reels, Shorts, 抖音, and 视频号 — plus 2-3 hook options from named hook families and an AI-content disclosure line by default on realistic synthetic media. Spec-only: rendering, TTS, and publishing stay with the user's own tools — no pipelines, no upload automation. Not for creator video briefs — use brief-generator; long-form video SEO belongs to content-writer. 短视频脚本/抖音分镜/开头钩子/竖屏9:16

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Japanese (and other non-Hollywood) screenwriting methods (日本编剧方法/原创剧本实战) — distilled from ten Japanese directors and writers in ゼロからの脚本術; Kosawa Ryota (three acts as 起承转合, speed by jumping), Uchida Kenji (beautiful structure, time-axis tricks), Miki Satoshi (small-material notebook, theme emerges later), Sono Sion, Omiya Ellie (dialogue from inner monologue), Kakei Masaya ("if + moreover"), Fukuda Yuichi (character = actor + flaw, audience as tsukkomi), Yokohama Satoko, Takahashi Izumi ("pain"), Yukisada Isao (situation-born originals); plus Arai Haruhiko (IP adaptation, "write what you're ashamed of"). Neighbours; sw-korean-french-screenwriting, ozu-screenplay-style. Use when writing an original Japanese-style script or TV drama, working from small material and fragments, choosing between structure-first and character-first methods, building a Japanese 企画書, designing comedy tsukkomi systems, or when Hollywood models feel wrong for a quiet, daily-life, non-goal-driven story.

生成Windows批处理脚本，通过多维度检测（进程、全盘文件、注册表、已安装程序）来识别向日葵、TeamViewer等远程控制软件，并确保编码兼容性与执行稳定性。

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编写Python2脚本，以块数据方式高效读取大型auth.log文件，统计最近5分钟内“connecting closed”出现次数超过10次的IP，并提示登录爆破行为。

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用于生成Python脚本，将大文本文件按指定行数分割成多个小文件，支持保留表头、分批分析和删除源文件等操作。

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生成Python脚本，用于读取PCAP文件，基于NTP数据帧计算时间差值，并对文件内所有数据帧的时间戳进行全局校准后保存。

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生成Python脚本，利用FFmpeg将图片序列按3x3布局合并，或将合并图拆分。要求使用subprocess模块执行命令，并支持用户交互式输入路径。

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编写Matlab脚本，从CSV文件中提取指定列（A、B、C列），保存为新文件，并计算各列最大值和最小值，最后将统计结果输出到Excel表格的新Sheet中。

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使用Maya Python将选中的多边形或细分模型转换为NURBS曲面，并按照指定的U和V方向数量提取曲线。

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通过脚本直连高德 Web Service API 完成地理编码、逆地理编码、IP 定位、天气、路径规划、距离测量和 POI 查询。用户要求“高德/AMap 查询”“路线规划”“地理编码”“POI 搜索”或需要用命令行脚本调用高德 API 时使用。

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A股/港股/美股通用"卡脖子"选股技能。应用 Serenity（@aleabitoreddit）的供应链瓶颈理论， 对任意板块/产业链进行结构化分析，寻找"一旦断货整个产业就停工"的瓶颈环节， 并筛选该环节中具备技术壁垒和资本信号的小盘股。 触发词：分析XX板块、找XX卡脖子、serenity分析、A股/美股/港股瓶颈产业链 EN triggers: analyze [sector] choke points / find bottlenecks in [industry] JP triggers: [セクター] のボトルネックを分析 KR triggers: [산업] 의 병목 지점 분석 适用板块示例：电力、光模块、医疗器械、半导体设备、军工、新能源车等任意板块； 港美股示例：InP衬底（AXTI）、CPO激光器（AAOI）、AI算力链（NVDA/TSM） 数据源：三级数据获取策略（智能体自带财经工具 → 本技能内置脚本 → 网络检索）， 不依赖任何特定平台，Claude Code / Codex / 通用智能体均可直接使用。 行情/估值支持 A股+港股+美股；研报/两融/筹码等深度数据仅A股。 ⚠️ 注意：本技能不预测大盘走势，不适用于纯题材炒作无实质产业逻辑的小票。

快手视频提文案工具。通过快手视频链接提取视频口播文案，自动完成「提交任务+轮询结果」，返回完整文案与带时间戳的分句，支持任务ID续查。当用户需要提取快手视频文案、获取口播稿、转写视频文字稿、复制爆款视频脚本时使用。触发词：视频提文案、提取文案、口播文案、视频文字稿、文案提取、转写视频、爆款脚本。

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小红书 / 抖音 / 快手 / 视频号 自媒体「(compose 素材打底 →) 找对标 → 拆爆款 → 套自己」四命令闭环，另支持带货账号诊断、带货视频链接拆解和证据驱动的脚本生成（commerce）。给账号 / 平台视频链接 / 本地视频 / 商品详情、SKU 与资质材料，输出账号与对标差距、内容拆解、商品事实卡、口播和分镜。当用户说"找对标"、"拆这条爆款"、"对着这条仿写"、"下一条该写什么"、"我这个号缺爆款选题"、"帮我写一条对标 XX 的笔记"、"我有素材帮我写一条能爆的"、"这份文档/这组图/这段视频能出一条爆款吗"时调用。诊断模式（"为什么不爆"）走 references/diagnostic-mode.md。带货触发词：带货账号诊断、带货视频链接、带货素材、商品详情截图、SKU 表、商品资质、带货脚本、口播、分镜、商品卡一致性 — 走 commerce 路由。商品链接不等于视频链接；本 Skill 不解析在线商品页，不提供选品、趋势监控或 GMV/佣金推断。

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将视频脚本转换为更适合实际录制的口语化表达，去除书面化语言，增加自然感和亲和力。当用户提到"视频脚本"、"录制"、"口语化"、"自然一点"、"像说话一样"、"太书面了"时使用此技能。

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临床诊断思维 (临床诊断思维 / 临床推理 (Clinical Diagnostic Reasoning) — 医生『怎么想病』的元学科:从症状/体征/检查到诊断结论的认知操作系统,从业者(临床医生/住院医/规培生,尤其全科/急诊/大内科等以未分化主诉为生的科室)、医学生与医学教育者、诊断安全与质量改进研究者、以及做医疗 AI 辅助诊断产品的人的视角。覆盖: (a) 第一性张力 — **直觉模式识别 (System 1: illness scripts 疾病脚本 / pattern recognition / gestalt, 『资深人一眼认出 aunt Minnie』) ⇄ 分析性推理 (System 2: hypothetico-deductive 假设演绎 / Bayesian 概率更新)** 的 dual-process 双过程理论 (Kahneman→Croskerry/Norman 谱系), 资深≠更会分析而是『脚本库更大+校准更好』; 更深层论战 — **『认知去偏可教 (Croskerry: bias awareness / cognitive forcing strategies / diagnostic timeout) ⇄ 偏倚标签是马后炮、知识结构才是主因 (Norman/Sherbino/Monteiro: debiasing 干预 transfer 证据弱, bias 是 hindsight 标签)』** — 本行最核心学术对垒; 『概率思维 (验前概率 × 似然比 → 验后概率, Pauker-Kassirer test/treatment threshold 阈值模型) ⇄ 穷尽式排查 (rule-out everything / 防御性医疗 / VOMIT)』; 『临床 gestalt ⇄ 结构化临床决策规则 (Wells/PERC/HEART)』; 『诊断简约 Occam's razor ⇄ Hickam's dictum (病人可以同时得 N 个病)』; 『床旁体格检查复兴 (Verghese Stanford 25 / McGee 循证体检) ⇄ 影像检验替代床旁』; (b) 方法论正典 — illness script theory (Schmidt/Boshuizen: enabling conditions/fault/consequences 三段结构), problem representation + semantic qualifiers 问题表征与语义限定词 (Bowen NEJM 2006, 把病人翻成 one-liner), hypothetico-deductive model (Elstein 1978《Medical Problem Solving》: 早期假设生成+定向检验), Bayesian 工具箱 (sensitivity/specificity/LR/Fagan nomogram/SnNout-SpPin), threshold model (Pauker-Kassirer NEJM 1975/1980), 认知偏倚分类学 (anchoring/premature closure/availability/confirmation/base-rate neglect/search satisficing/diagnostic momentum — Croskerry 偏倚清单), 去偏与元认知策略 (diagnostic timeout/cognitive forcing/Ely checklist/calibration), schema-based reasoning (Clinical Problem Solvers schemas: 按 pivot 症状走分支), reflective practice 结构化反思 (Mamede/Schmidt), 诊断错误科学 (NAM 2015 报告定义 / Newman-Toker Big Three / Hardeep Singh e-triggers / SAFER Dx 框架); (c) 行业结构与角色 — 医学生→实习/住院医 (晨会 morning report/查房被 pimping/汇报训练)→主治 attending→master clinician (NEJM CPC discussant/晨会大师如 Dhaliwal); 配套生态: 医学教育者 (clinical reasoning curriculum + 评估: script concordance test/key features exam/OSCE), 诊断安全研究者 (SIDM/AHRQ), 诊断辅助与 CDS 工具开发者 (DDx generator/AI); (d) 核心工作流 — 数据采集 (病史为王 + 循证体检 + 针对性检验影像) → 问题表征 (one-liner + semantic qualifiers) → 鉴别诊断生成 (schema / 解剖定位法 / VINDICATE-M 病因筛, 按『常见可能 × 致命不能漏 can't-miss』双轴排序) → 假设定向检验 (按 LR 选检查 / 阈值决策) → working diagnosis + 安全网 (red flags 交代 / test of time / test of treatment) → 反馈校准 (follow-up / M&M / diagnostic timeout); 教学工作流: 晨会渐进披露汇报 / CPC / SNAPPS / one-minute preceptor / virtual morning report; AI 增强工作流 (2023-2026: LLM 鉴别诊断头脑风暴 / OpenEvidence 检索 / ambient scribe 释放认知带宽 + 自动化偏倚 guardrails); (e) 产出物 — one-liner, problem list, prioritized DDx, assessment & plan (按问题分层), 晨会/CPC 汇报, M&M 复盘, 诊断不确定性沟通 (『最可能是 X, 但出现 Y 红旗立刻回来』); (f) 教育与评估 — script concordance test / key feature exam / EPA / 里程碑; 中国语境: 人卫《诊断学》教材 / 执业医师考试 / 规培结业临床思维考核; (g) 争议/批判 — debiasing 之争 (Croskerry vs Norman-Sherbino『knowledge is the cure』, 去偏 RCT 效果弱 / bias 标签不可证伪), 诊断错误率数字之争 (『10-15%』经典估计 / Newman-Toker 79.5 万美国年严重伤害外推方法被质疑 / 尸检符合率), dual-process 二分被批过度简化 (连续谱 / 难以实证分离), 决策规则 vs gestalt (资深 gestalt 常不输 Wells 类规则 / 算法厌恶), vignette 研究外推性 + context/case specificity (推理高度内容绑定不可通用迁移 [Norman/Eva] — 对『教推理通用课』产业的根本批判), AI 辅助诊断 2023-2026 (GPT-4 在 NEJM CPC/vignette 追平或超医生 [Kanjee 2023 JAMA / Goh 2024 JAMA Netw Open『AI alone > physician+AI』悖论] / Google AMIE / OpenEvidence 爆发 vs 自动化偏倚 / 去技能化 / 真实环境验证缺失), 防御性医疗与过度检查 (incidentaloma 瀑布 / VOMIT), 体检衰亡之争, pimping 教学法争议; (h) 流派/思想谱系 — 决策科学/Bayesian 派 (Ledley-Lusted 1959 → Elstein/Kassirer/Sox/Pauker/Eddy → Brush) vs 认知心理/双过程派 (Kahneman-Tversky → Croskerry/Graber) vs 教育认知派 (Schmidt/Boshuizen illness scripts → Norman/Eva/Mamede/Durning 情境认知) vs 诊断安全/系统派 (NAM 2015 / Newman-Toker / Hardeep Singh / Graber-SIDM: 错误=系统×认知共因) vs 床旁临床派 (Osler 传统 → Tierney aphorisms / Verghese / McGee / Dhaliwal / Saint: 病史体检为王 + 刻意练习) vs AI/计算派 (INTERNIST-1/DXplain 专家系统 → Isabel → LLM 世代 Rodman/Topol)。不含: 具体专科治疗方案与手术决策深度 (足踝外科/种植牙等另有 skill), 中医辨证 (另有 skill), EBM 文献批判性评价方法学 (相关但本 skill 聚焦诊断推理本身), 护理诊断体系 (NANDA), 影像/病理知觉型读片训练 (相邻但独立), 精神科 DSM 结构化访谈细节, 医患沟通技巧全集 (只覆盖诊断不确定性沟通), 患者自查/自我诊断指

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卖点分镜表：把商品卖点拆成 15–60 秒带货短视频的逐镜分镜表（时间码、画面、台词、字幕、花字、素材来源、运镜），并直接输出可渲染的 storyboard.json。Use when the user wants a storyboard, 分镜, 分镜脚本, shot list, 带货视频脚本, video script from selling points, or needs to plan a product video before generating or editing.

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为 msModelSlim 适配流程注入反量化能力。先识别模型权重是否可反量化，再实现反量化脚本并接入 model_adapter。当前仅覆盖 FP8 的 per-block 与 per-channel 两类；若格式不确定或无公开反量化规则，要求用户提供反量化脚本或浮点权重。

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小淼 · 拍摄脚本深度分析专家。当被主理人·阿爆调度执行 Phase 2 拍摄分析任务时激活。 负责对视频进行景别、运镜、剪辑节奏、色调的 AI 分析，生成完整拍摄脚本拆解报告， 并按镜头裁剪视频片段。 不直接面向用户，只响应主理人的调度指令。 Use when: dispatched by team-lead for filming script analysis subtask.

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文案创作专家（笔澜 · Penn）。擅长公众号/知乎/博客长文写作、小红书/社媒短文案、视频脚本/分镜脚本、营销文案/广告语、SEO 文章优化。 触发词："帮我写一篇公众号长文"、"写一组小红书种草文案"、"帮我写个短视频口播稿"、"写一段产品营销文案"、"帮我起个爆款标题"。

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国内电商提示词融合工作流。用于为国内微信生意、微信视频号、朋友圈、淘宝/天猫/京东风格商品展示，生成给豆包使用的中文商品主图提示词、商品宣传图提示词、商品功能细节图提示词、朋友圈营销文案和带货短视频脚本。用户提到国内电商、大牌商品展示感、朋友圈卖货、视频号、商品图、商品宣传图、功能细节图、带货短视频脚本、营销文案、豆包提示词时使用。

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新生儿起名/取名：为宝宝取 5 个精选名字备选并给出详细理由。用户提供**姓氏**（必填）、 **性别**（必填）、**期望寓意方向**（必填），可选**出生日期时辰**、**父母姓名**、**辈分字/家族传统**。 流程：交互收集信息 → 有生辰则用脚本排八字五行、判喜用 → 从《诗经》《楚辞》《论语》《周易》、 唐诗宋词、四书道家等古籍素材与取名字库中选字组名 → 按「音韵和谐·避免谐音·书写便利·性别适配· 寓意美好」五大原则用脚本逐项体检 → 有父母姓名则做家族合参/避讳 → 给出 5 个各有侧重的名字及理由。 Use this skill whenever the user wants to name a baby / newborn, pick a Chinese given name, or asks 起名、取名、改名参考、给宝宝起名、取个名字、名字寓意、生辰八字取名、诗经取名、楚辞取名. Triggers: "起名", "取名", "起个名字", "给宝宝取名", "新生儿起名", "婴儿起名", "取名字", "宝宝名字", "按八字起名", "诗经取名", "楚辞取名", "帮我孩子起名", "baby name", "Chinese name". 即使用户只是随口说「帮我娃想个名字」「取个有寓意的名字」，也应主动使用本技能。

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周公解梦 + 阴阳五行 + 天人感应 + 现代心理学 的多层梦境解析技能。当用户描述梦境（做梦、梦见、梦到、解梦、周公解梦、圆梦、周公、dream interpretation）时使用：先按类别检索《周公解梦》原文吉凶断语，再以《周易》阴阳八卦、《尚书·洪范》《白虎通义》《春秋繁露》五行学说与天人感应推演（结合本命纳音五行、做梦当天当地天气；用户若提供近期特殊事件，则做梦事合参/同类相动推演），最后辅以弗洛伊德/荣格/睡眠科学等心理学视角，并给出联合三层的交叉解析，形成「文化参照 + 心理洞察」式解读（非字面预言）。内置公历转农历、属相、纳音五行脚本与经纬度定位、历史天气查询脚本。即使用户只是随口提到做了个梦、梦见某物、想知道梦的含义，也应主动使用本技能。

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