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概要と使いどころ
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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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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跨平台一键发布：一份内容适配并发布到多个平台（小红书/抖音/B站/公众号/快手/视频号/知乎）。 按各平台格式约束（字数/比例/标签/内容类型）适配内容，再逐个委派对应平台发布 SKILL。 当用户说"一键发布""同时发到多个平台""多平台发布""一稿多发""全平台发""发到抖音+小红书+B站" "分发到各平台"时使用。适配由 LLM 做，路由与约束检查由 scripts/publish_dispatch.py。
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字幕翻译 / 双语字幕：把已有字幕（SRT/VTT/ASS）翻译成目标语言，生成双语（原文+译文）或纯译文字幕，并可软挂载 / 硬烧录进视频。当用户说 字幕翻译、翻译字幕、双语字幕、中英字幕、给视频加翻译、SRT 翻译、字幕本地化、把字幕翻成中文/英文、字幕转双语 时使用。翻译由 LLM 完成，时间轴/格式/烧录由 shared/scripts/subtitle_ops.py 确定性处理。与 auto-subtitle 区别：auto-subtitle 是语音识别生成字幕，本 SKILL 是把已有字幕翻译成双语。
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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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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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思维导图：把 Markdown 大纲（标题层级 + 列表）渲染成可交互思维导图 HTML，可选导出 PNG。适合知识结构、内容框架、SWOT、脑图梳理。当用户说 思维导图、脑图、mindmap、知识导图、大纲图、把要点做成脑图、内容结构图、SWOT图、树状图 时使用。基于 shared/scripts/mindmap.py（markmap 自包含 HTML + Chromium 渲染 PNG）。与 chart-visualization/infographic 区别：那些做数据图表/信息图，本 SKILL 专做层级大纲思维导图。
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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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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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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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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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Use when the user asks about a US-listed company or the US market and wants sourced numbers, such as SEC filings and what a 10-K or 10-Q says, income statements and balance sheets, earnings call transcripts, insider or congressional trades, 13F institutional holders, short interest, stock prices, option chains, stock screens or macroeconomic indicators. Calls the Equibles MCP server.
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Token-efficient morning briefing. Pre-gathers all data via shell scripts, then presents a unified business dashboard with prioritized actions.
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Analyzes meeting transcripts and recordings to uncover behavioral patterns, communication insights, and actionable feedback. Identifies when you avoid conflict, use filler words, dominate conversations, or miss opportunities to listen. Perfect for professionals seeking to improve their communication and leadership skills.
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Official NVIDIA-authored guidance for PhysicsNeMo ShardTensor domain parallelism — integrate domain parallelism into training/inference scripts (new or existing) with DDP or FSDP2, write and register shard patches to enable new layers/ops, and bootstrap multi-GPU correctness tests. Use when working with ShardTensor, scatter_tensor, domain parallelism, sequence/spatial sharding, ring attention, DeviceMesh + DDP/FSDP2 hybrid parallelism, or physicsnemo.domain_parallel. Do NOT use for generic PyTorch DDP/FSDP setup without domain parallelism, picking a PhysicsNeMo model or example (use physicsnemo-discover), or non-distributed training questions.
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Convert single-node scripts to multi-node Slurm sbatch jobs and debug common multi-node failures. Covers srun-native vs uv run torch.distributed approaches, container setup, NCCL timeouts, OOM sizing for MoE models, and interactive allocation.
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Generate, validate, compare, or explain HSB HOLOLINK_def.svh macros. Do not use for FPGA_top.sv wrappers or packetizer-only derivation. Generation runs bundled Python scripts locally through shell commands and writes validated .svh output files after user-confirmed paths.
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Build deterministic forecast scripts with Earth2Studio (model, data source, IO, inference). Do NOT use for ensemble, diagnostics, data-only fetch, or install.
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Capture friction as methodology notes. Three modes — explicit description, contextual (review recent corrections), session mining (scan transcripts for patterns). Triggers on "/remember", "/remember [description]".
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Interactive knowledge graph analysis. Routes natural language questions to graph scripts, interprets results in domain vocabulary, and suggests concrete actions. Triggers on "/graph", "/graph health", "/graph triangles", "find synthesis opportunities", "graph analysis".
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Provides malware analysis and network traffic techniques for CTF challenges. Use when analyzing obfuscated scripts, malicious packages, custom crypto protocols, C2 traffic, PE/.NET binaries, RC4/AES encrypted communications, YARA rules, shellcode analysis, memory forensics for malware (Volatility malfind, process injection detection), anti-analysis techniques (VM/sandbox detection, timing evasion, API hashing, process injection, environment checks), or extracting malware configurations and indicators of compromise.
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