「video」の検索結果

使用 video_generate.py 脚本生成视频，需要提供文件名和 prompt，可选提供首帧图片（URL或本地路径）。

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Drive an engine app headlessly in a pty, record a video of the whole verification, and open a summary page (video + timeline + checks) with pixel open.

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World-class computer vision skill for image/video processing, object detection, segmentation, and visual AI systems. Expertise in PyTorch, OpenCV, YOLO, SAM, diffusion models, and vision transformers. Includes 3D vision, video analysis, real-time processing, and production deployment. Use when building vision AI systems, implementing object detection, training custom vision models, or optimizing inference pipelines.

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Use when converting academic papers into dissemination assets such as Paper2Web websites, Paper2Video video abstracts, or Paper2Poster conference posters from LaTeX or PDF sources.

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Discover Atlas Cloud image and video models, inspect their live schemas, and submit one confirmed media generation request with bounded GET polling. Use when integrating Atlas Cloud media APIs or generating images and videos without hard-coding stale model parameters.

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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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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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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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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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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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Prepare and run PAIDF Cosmos Predict video generation for DEFT media samples.

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NVIDIA DeepStream SDK development with Python pyservicemaker API. Use when building video analytics pipelines, GStreamer-based video processing, TensorRT inference integration, object detection/tracking, or Kafka/message broker integration.

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【CAPABILITY SKILL】基于用户提供的参考文案样本，对视频素材内容进行深度文风仿写，生成风格化脚本。Based on user-provided reference text samples, the video material is deeply rewritten in terms of writing style to generate a stylized script.

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Turns an answer into a one-page visual HTML explainer: the model writes a short Markdown draft and the bundled CLI builds one page. Use it proactively and liberally, without being asked, whenever a page would help the reader more than plain text, even if plain text would also work: any explanation of how something works or how parts relate (flow, request path, architecture, code or folder structure, state machine, lifecycle, history); any comparison, trade-off or decision with pros and cons; any diagnosis, review or investigation, especially with several causes or findings to rank; any answer with a table, a numbered or ranked list, steps, branches or several sections; or when the user says "I don't get it / draw it / explain visually / 讲讲原理 / 没看懂 / 画个图". When in doubt, use it: a page is quick and cheap to make. Also for explainer videos ("make a video", "做个视频") and for changing its settings. Skip only for small talk, a trivial one-line answer, or when the user asks for plain text.

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[omh] Audio, video, or screenshot to process: user-sent media - audio, video, YouTube links, screenshots, receipts, OCR, meeting recordings, transcripts, timestamps, and clip summaries, gated for source, permission, and hallucination risk. Use when the user says: media-input-operator, media input operator, media input, audio transcription, audio transcript, transcribe audio, transcribe this audio, meeting recording.

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Azure AI Content Understanding SDK for Python. Use for multimodal content extraction from documents, images, audio, and video. Triggers: "azure-ai-contentunderstanding", "ContentUnderstandingClient", "multimodal analysis", "document extraction", "video analysis", "audio transcription".

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VLM evaluation suite for video anomaly detection in smart home camera footage

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Create Ian Xiaohei-style HTML/SVG motion illustrations for Chinese articles, scripts, storyboard scenes, workflow explanations, concept metaphors, and short video visual aids. Use when the user asks for 小黑 SVG、漫画感 HTML、分层 SVG 动效、把小黑生图做成 HTML/SVG、可编辑矢量动效、口播流程动画、手绘漫画动效、正文配图动画, or wants a Xiaohei illustration style adapted into controllable HTML/SVG/GSAP output instead of raster image generation.

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整理、脱敏并上报 chengfeng-videocut 的 GitHub Bug。用户说上报 Bug、反馈剪口播问题、提交 GitHub Issue、这个问题告诉开发者，或要求继续提交已预览的 Bug 草稿时使用。不要用于功能建议、普通排错、代码提交或未获用户确认的自动上报。

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Use when the user asks to "amplify influencer content with paid media", "set up whitelisting or Spark Ads", "decide which posts to boost", "repurpose influencer content", "turn one video into multiple ads", or "build a UGC asset library"; produces (paid mode) a content-selection scorecard, a paid amplification strategy (whitelisting/boosting/dark posts), audience targeting, and a budget+optimization plan, or (repurpose mode) a rights-tracked content inventory, a 1-video-to-10+-asset repurposing map, per-format transformation specs, and a 30-day distribution plan. Not for gating whether a deliverable is publishable or FTC-compliant — use creator-content-auditor; not for the always-on brand posting calendar — use social-calendar-builder; not for drafting a net-new idea into platform-native packages — use social-creative-builder. 复用达人内容 / 内容放量.

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AI shader generator for WebGL video effects, transitions, masks, and color grading (LUT / 调色 / 电影感 / film look). Use when the user wants a video effect (滤镜 / 特效), a transition (转场 / crossfade / wipe / cube / 3d), a mask (蒙版 / 遮罩 / reveal), a zoom / push-in (推近 / 推镜头), or a color grade — try the built-in effects (zoom, builtin LUTs) before generating a new shader.

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Create finished explainer videos from a topic, script, outline, voiceover, product logic, data, technical concept, course material, or reference assets. Use when the user wants narration, motion graphics, stock footage, generated visuals, or mixed visuals to explain an idea.

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Use when a video/audio task needs OpenChatCut transcription, captions, subtitles, subtitle styling, transcript search, transcript readiness checks, or enabling captions, including local or attached videos where the user asks to add captions/subtitles, transcribe, create bilingual subtitles, clean talking-head speech, remove filler words, or trim pauses.

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Direct and produce a short film made entirely in code, in one of the styles of the Lemo-Opuscar library (e.g. Impasto Oil Painting 油画厚涂, Watercolor Brush 水彩笔刷, Chinese Ink Wash 中国水墨, Ukiyo-e 浮世绘, Whiteboard Explainer 白板讲解). Use when the user asks for a video, film, short, promo, explainer or animation (视频、短片、动画、宣传片) in a named style; when they want a film made about their own topic and haven't chosen a style (help them choose); or when they ask which film styles there are. Not for editing or converting existing video files.

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