Translates Chinese resumes and business texts into professional English, and adapts personal experiences into compelling MBA application essays with strict adherence to prompts and word counts.
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概要と使いどころ
Translates Chinese resumes and business texts into professional English, and adapts personal experiences into compelling MBA application essays with strict adherence to prompts and word counts.
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Expert AI art prompt engineer for Midjourney and Stable Diffusion. Generates high-quality prompts including unified batch illustrations, marketing designs, interactive compositions, and structured framework prompts with translations.
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Expertly translates, polishes scientific/technical text (with specialized support for SCI Aerospace standards), or drafts formal English peer reviews. Ensures accuracy, clarity, and adherence to high academic standards.
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Provides bidirectional translation (Chinese/English), grammar checking, and sentence polishing. Supports specific tense constraints, context-aware tone adjustment, and natural expression optimization. Outputs direct text without formatting.
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英文文本基础清洗工具。读取英文科研文本,展开常见缩写、修正常见拼写错误并可选规范大小写,输出整理后的 JSONL 数据。 当用户提到英文文本清洗、英文缩写展开、英文拼写纠正、英文文本规整等需求时使用此skill。 适合外文论文、英文实验记录的基础规整,不负责翻译、语法改写或跨语言语义修复。
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Job Description 解码器 + Offer 策略系统。把任何 JD 翻译成「这家公司到底在招什么人 / 我的匹配度 / Gap 在哪 / 为什么投/不投 / 面试会问什么 / 下一步怎么走」。只有 3 步:贴 JD → 给简历 → 自动生成并打开一份 HTML Offer Strategy Report。是整个求职链路的入口,向下衔接 Resume Skill 和 BQ Skill。关键词:job description, JD, 职位描述, 匹配度, ATS, resume tailor, 简历定制, 招聘经理, 投不投, should I apply, 面试预测, offer strategy。
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PowerX CRUD Service 规则(事务、审计、错误翻译、传输解耦)。
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检查文稿里的 AI 味和账号语气偏差,包括机器化表达、翻译腔、虚构脆弱感和过度金句。用户问文案是否像 AI 写的、是否像本人说话,或希望降低 AI 痕迹时使用。 English: Check drafts for AI-writing signals and voice mismatch, including robotic phrasing, translation-like prose, fabricated vulnerability, and forced quotable lines. Use when the user wants the copy to sound more human or more like the target account.
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把一张图重画成黑底像素画,两种正典画法按题材二选一:**纯粒子**(会动的短笔触沿图像自身 的结构方向流动,适合浪/烟/光柱这类本来就在流动的东西),或**网点实体**(把明暗翻译成 逐帧静止的有序点阵,适合人像/雕塑/动物这类要读出轮廓和体积的东西,并且只有它能把形体 梳成硬边碎裂条)。动效按画面的物理规律分区规划;可选地让一部分形体溃散成飞灰,同时锚定 另一部分保持实体与原色。输出静态 PNG 与无缝循环 GIF/MP4。 触发:/tephra、「粒子流动效果」「把这张图重绘成笔触」「黑底像素画」「网点碎裂」。 算法与代码全部原创,输出不基于任何模型,也不复制任何具体作品。
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为 X(Twitter)寻找值得发的素材、筛选选题、撰写和改进帖文或串,并从读者视角重读,改善吸引力、阅读连贯性和真实讨论空间。用户问 X 最近有什么可以发、想写一条有流量的帖文,或反馈 X 帖文太复杂、读不下去时使用。只调整个人语气或忠实翻译已有文本时不触发。
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iFlytek Machine Translation (机器翻译) — translate text between Chinese, English, Japanese, Korean, French, Spanish, German, Russian, Arabic, Thai, Vietnamese, and many more languages. Use when the user wants to translate text. Pure Python stdlib, no pip dependencies.
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Use when user asks to translate videos, dub video content, or localize videos into other languages. Translate videos with AI-powered dubbing using iFlytek (Xfei) Video Translation API. Supports video language translation, voice dubbing, multilingual video localization, 视频翻译, 视频配音, 视频本地化. Features task creation, task list, task details retrieval. Ideal for content creators and localization teams.
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Use when user asks to review contracts, detect contract risks, or perform compliance checks. 合同智能审核 - 对合同扫描件、图片合同、双语合同进行完整审核。 覆盖 OCR 识别、条款分析、风险检测、合规校对、翻译摘要全流程。 适用于法务审核、采购合同审查、供应链合规检查等场景。 关键词:合同审核、风险检测、条款分析、合规校对、contract review、risk detection。
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产品营销 (PMM, Product Marketing) — 拥有「产品如何被定位 / 表达 / 发布 / 卖进市场」的从业者认知操作系统: 是产品 / 销售 / 市场 / 客户之间的连接组织, 负责把产品能力翻译成市场价值, 并把市场声音带回产品。覆盖 (a) 定位与差异化 (April Dunford 「刻意选择语境」框架 + 竞争性替代方案 + 卖价值不卖功能 + 选择「让你优势成立的市场参照系」, 对照 Ries & Trout 经典「定位是占领心智」), (b) 信息传递与叙事 (messaging 层级 / 信息屋 + 价值主张 + 收益导向 vs 战略叙事「换框架」Andy Raskin + 表达清晰度 Emma Stratton / Punchy + 初创 homepage 定位 FletchPMM), (c) 进入市场 (GTM) 策略与产品发布 (发布分级 T1/T2/T3 + 发布流程与跨职能编排 + GTM 打法 PLG vs SLG vs 混合 + 滩头细分选择), (d) 市场与竞争情报 (竞品分析 + battlecard 战卡 + 输赢分析 win/loss + 竞争赋能 Klue/Crayon/Clozd), (e) 买家与客户研究 (ICP 理想客户画像 + 买家 / 用户 persona + Jobs-to-be-Done 任务理论 Christensen/Moesta/Ulwick ODI + 客户之声 VoC + 用真实买家测信息 Wynter/Peep Laja), (f) 销售赋能 (战卡 + pitch / 销售 deck + 一页纸 + demo 叙事 + 异议处理 + 销售培训 + 内容采用率 — 你的产出只值销售实际用到的那部分), (g) 定价与打包 (价值定价 + 打包分层 + 《Monetizing Innovation》Ramanujam/Simon-Kucher + PLG 定价 — 常与产品 / 财务共担), (h) 细分与品类 (市场细分 + TAM/SAM/SOM + 技术采用生命周期与跨越鸿沟 Geoffrey Moore + 品类设计与叙事 Play Bigger / Christopher Lochhead — 稀有且昂贵, 不是默认选项), (i) 需求生成与内容协同 (campaign 信息 + 思想领导力 + 漏斗内容 TOFU/MOFU/BOFU + ABM 基于客户营销), (j) 分析师与影响者关系 (Gartner 魔力象限 + Forrester Wave + 分析师 briefing — To B 场景, 对 pay-to-play 影响诚实标注), (k) 客户营销与倡导 (参考客户 + case study + 评测站 G2/TrustRadius/Capterra 运营 + 社区), (l) PMM 运营与度量 (影响管道 + 赢率 + 发布采用率 + 信息穿透率 + 角色汇报线「向产品还是向市场」之争 + PMM 作为战略职能 vs 接单工具人陷阱); 跨 B2B SaaS (该学科重心) / B2C 消费 / 开发者 PLG / 平台产品。不含 产品管理 (PM 造产品 / 拥有 roadmap, PMM 拥有市场 — 相邻且极易混淆) / 增长 / 效果营销 / 付费投放 (平行学科) / 品牌 / 企业传播 / 公关为终点 / 需求生成为终点 (PMM 与之协同但不等同) / 平面设计 /「做 slide 和周边的团队」(PMM 抗争的接单工具人窄化) / 泛泛「市场营销」。 (Product Marketing (PMM) — the cognitive operating system of practitioners who own how a product is positioned, messaged, launched, and sold into a market: the connective tissue between product, sales, marketing, and customers, responsible for translating product capability into market value and bringing the voice of the market back into product. Covers (a) positioning & differentiation (April Dunford's deliberate-context framing, competitive alternatives, value-not-features, framing the market in which your strengths matter — vs Ries & Trout classic perception-in-the-mind positioning), (b) messaging & narrative (messaging hierarchy / house, value proposition, benefit-led vs strategic-narrative / change-the-frame messaging Andy Raskin, clarity craft Emma Stratton/Punchy, homepage & startup positioning FletchPMM), (c) go-to-market (GTM) strategy & product launches (launch tiers T1/T2/T3, launch process & cross-functional orchestration, GTM motion PLG vs SLG vs hybrid, beachhead segment selection), (d) market & competitive intelligence (competitive analysis, battlecards, win/loss analysis, competitive enablement Klue/Crayon/Clozd), (e) buyer & customer research (ICP ideal customer profile, buyer & user personas, Jobs-to-be-Done Christensen/Moesta/Ulwick ODI, voice of customer, message testing with real buyers Wynter/Peep Laja), (f) sales enablement (battlecards, pitch & sales decks, one-pagers, demo narratives, objection handling, sales training, content adoption — output is only as good as what sales actually uses), (g) pricing & packaging (value-based pricing, packaging & tiering, Monetizing Innovation Ramanujam/Simon-Kucher, PLG pricing — often shared with product/finance), (h) segmentation & category (market segmentation, TAM/SAM/SOM, technology adoption lifecycle & crossing the chasm Geoffrey Moore, category design & narrative Play Bigger / Christopher Lochhead — rare and expensive, not a default), (i) demand-gen & content partnership (campaign messaging, thought leadership, funnel content TOFU/MOFU/BOFU, ABM account-based marketing), (j) analyst & influencer relations (Gartner Magic Quadrant, Forrester Wave, analyst briefings — for B2B, with honest read on pay-to-play perception), (k) customer marketing & advocacy (references, case studies, reviews G2/TrustRadius/Capterra presence, community), (l) PMM operations & metrics (influenced pipeline, win rate, launch adoption, message pull-through, the role's reporting line product-vs-mark
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AIGC 创作工作流 (AIGC 创作工作流 / AIGC Creative Workflow — 以「生成式 AI 视觉创作(图像 + 视频)的工程化创作流水线」为对象的认知操作系统:从「需求/概念(要做什么画面/镜头/风格)→ 模型与工具选型(Midjourney / Stable Diffusion·SDXL·Flux / ComfyUI / 可灵 Kling / 即梦 Jimeng / Runway / Vidu / Sora)→ Prompt 与参数设计(提示词工程、风格描述、负向、种子、CFG/步数/采样器、参考图)→ 可控生成(ControlNet / LoRA / IPAdapter / inpainting / 图生图 / 局部重绘 / 区域控制)→ 批量出图与筛选 → 精修与合成(放大/超分、修手修脸、PS/AE 后期、抠图合成)→ 图生视频/文生视频(首尾帧、运镜、时长、一致性、对口型)→ 商业交付与迭代复现(参数留存、工作流文件复用、版权与可商用判断)」的完整创作-工程-交付决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **可控性/工程化复现(ControlNet/LoRA/ComfyUI 节点工作流/固定种子与参数/可复现可迭代)⇄ 随机性/抽卡玄学(出图随机、prompt 玄学、抽卡刷图、靠运气)**;**审美/创意/艺术指导主导(人的审美判断、概念设计、构图、镜头语言、艺术总监能力——'模型是地板,审美是天花板')⇄ 工具/模型/参数主导(堆模型能力、堆参数、堆 LoRA、以为换个大模型就行)**;**开源生态/本地可控(Stable Diffusion / ComfyUI / Flux / civitai / liblib 本地部署可定制可控可商用、显卡门槛)⇄ 闭源商业/易用黑盒(Midjourney / 可灵 / 即梦 / Runway 开箱即用但不可精控、按量付费、黑盒)**;**图像生成(T2I/I2I:Midjourney / SDXL / Flux)⇄ 视频生成(T2V/I2V:可灵 / Runway Gen-3 / Vidu / 即梦 / Sora,2024-2025 前沿从图迁移到视频)**;**生产力/商业量产(替代或增强传统设计/插画/电商/广告/影视分镜流程、降本提效、批量)⇄ 纯艺术创作/作者表达(个人风格、实验性、作品集)**;**效率/批量(一次出几十张筛选、商单走量、自动化 pipeline)⇄ 质量/精控(单张精修、商业可用级细节、修手修脸修穿帮)**。(b) 核心工作流 / pipeline(最标准、最易蒸高质量 + CLI 化)— 单图创作链:概念/参考收集(moodboard/风格定位/竞品)→ 模型工具选型(按可控性/风格/成本/可商用判断 MJ vs SD/Flux vs 国产)→ Prompt 与参数设计(主体/风格/光影/镜头/负向词/CFG/采样器/分辨率/种子)→ 首轮出图与方向筛选 → 可控迭代(ControlNet 控构图/姿态/线稿、LoRA 控风格/角色一致性、图生图重绘、inpainting 局部修)→ 放大超分与精修(高清放大/修手修脸/后期调色合成)→ 交付与参数留存(工作流文件/种子/参数复现)。视频创作链:分镜/脚本→首帧出图(图像链产出关键帧)→图生视频(运镜/时长/首尾帧/动态强度)→多镜头一致性(角色/场景/风格统一)→对口型/配音/配乐→剪辑合成→交付。ComfyUI 工程链:节点工作流搭建(加载器/采样/ControlNet/放大/面部修复节点)→ 参数化与复用→批量队列→工作流分享(civitai/openart workflow json)。(c) 工具栈 — 闭源图像(Midjourney v6/v7、DALL·E 3、Adobe Firefly、Ideogram、Recraft)、开源图像与底座(Stable Diffusion 1.5/SDXL/SD3、Flux.1 dev/schnell(Black Forest Labs)、ComfyUI(节点式)、Automatic1111/Forge WebUI、Fooocus)、可控生成插件(ControlNet、LoRA、IPAdapter、AnimateDiff、inpainting/outpainting、ReActor 换脸、面部修复 CodeFormer/GFPGAN、放大 ESRGAN/SUPIR/Topaz)、模型/资源社区(Hugging Face、Civitai、liblib 哩布、吐司 Tusi、openart)、视频生成(可灵 Kling、即梦 Dreamina/Jimeng、Runway Gen-3/Gen-4、Luma Dream Machine、Pika、Vidu、海螺 Hailuo、Sora、Wan 通义万相、MiniMax)、辅助(Magnific 放大、Krea、Photoshop/After Effects 后期、ChatGPT/Claude 写 prompt、reverse prompt 反推)。(d) 知识正典 — AIGC 创作 canon 横跨论文/工程/社区教程:奠基论文(DDPM、Latent Diffusion/Stable Diffusion(Rombach et al)、DiT、ControlNet(Zhang et al)、LoRA、DreamBooth、Textual Inversion、SDEdit、IP-Adapter、视频扩散 SVD/Sora 技术报告)、官方文档与模型卡(Stability AI、Black Forest Labs Flux、ComfyUI 文档、Midjourney docs、可灵/即梦官方教程、Hugging Face diffusers)、社区教程与工作流(ComfyUI 官方示例、civitai 文章、B站/YouTube 创作者长教程、openart workflow)、prompt 工程资源(Midjourney 风格库、提示词指南)。(e) figures/流派 — 模型/工具创造者(Midjourney David Holz、Stability AI Emad/Robin Rombach、Black Forest Labs(Flux,原 SD 团队)、ComfyUI comfyanonymous、ControlNet 张吕敏 Lvmin Zhang、AUTOMATIC1111、可灵/即梦/快手字节团队)、创作者 KOL 与教育者(Midjourney/SD 头部创作者、ComfyUI 工作流大神、AI 视频创作者、国内 B站/抖音 AIGC 教程作者、独立 AI 艺术家)、行业分析与评测(AI 工具评测、生成式 AI 创作生态观察者)。流派分歧:开源可控派(SD/ComfyUI/Flux 本地精控)vs 闭源易用派(MJ/可灵开箱即用)、工程化派(节点工作流/可复现/参数化)vs 玄学抽卡派(prompt 玄学/堆词/抽卡)、审美主导派('模型是地板审美是天花板')vs 工具主导派(堆模型堆参数)、图像派 vs 视频派、艺术创作派 vs 商业生产力派、国产工具派(可灵/即梦/liblib)vs 海外工具派(MJ/Flux/Runway)。(f) 行业话术/黑话 — 出图 / 抽卡 / 刷图 / 炼丹(训练 LoRA)/ 喂图 / 垫图(参考图/图生图)/ 控图 / 锁种子 seed / CFG / 采样器 sampler / 步数 steps / 重绘幅度 denoise / 提示词 prompt / 咒语 / 负向 negative / 权重 / tag / 大模型 checkpoint / 底模 / LoRA / ControlNet / 控线稿/openpose/depth / IPAdapter / inpainting 局部重绘 / outpainting 扩图 / 高清放大 / 超分 / 修手 / 崩手 / AI 味 / 风格 / 角色一致性 / 工作流 workflow / 节点 / 跑图 / 队列 / 文生图 T2I / 图生图 I2I / 文生视频 T2V / 图生视频 I2V / 首帧/尾帧 / 运镜 / 动态强度 / 时长 / 对口型 / 一致性 / 可商用 / 训练集 / 过拟合 / 翻车 / 穿帮。(g) 争议/批判 — 「版权与训练数据」(模型训练用未授权作品、生成图版权归属、可商用风险、洗图/伪原创)、「AI 替代创作者就业」(替代画师/插画师/设计师/摄影、行业冲击与转型)、「AI 味与审美趋同」(生成图同质化、套模板、缺乏原创审美)、「玄学 prompt 神话与割韭菜」('咒语'神秘化、'7天 AIGC 变现/月入过万'付费课割韭菜、抽卡当能力)、「工具快速迭代与淘汰焦虑」(模型月月换、工作流频繁失效、追新疲劳)、「开源 vs 闭源之争」(可控可商用 vs 易用黑盒)、「质量天花板」(修手修脸穿帮、长视频一致性、可控性仍有限)。(h) 大量隐性创作手艺 + 审美 + 工程 + 沟通软技能(prompt 的描述功底与审美词汇、参数与采样的手感、ControlNet/LoRA 的组合控制经验、节点工作流的搭建与调试、批量筛选的审美眼力、修图合成的后期功底、镜头语言与运镜设计、角色/风格一致性的控制、商业需求的翻译与交付、版权与可商用的判断)是高 tacit、靠大量实操跑图 + 审美积累 + 工程调试经验的核心。水分极高(大量'咒语速成/一键变现/AI 绘画割韭菜'营销
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为本地 MP4、MOV 等视频转录、校对、预览并烧录准确的中文字幕, 或把审校后的中文字幕翻译成同时间轴的英文 SRT。 用户只要提供成片视频并要求加字幕、修字幕、生成 SRT/ASS、字幕进度条或英文字幕, 就使用本 Skill。不要用它修改 .screenstudio 工程时间线;工程剪辑使用 screen-studio-editor。
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Job Description 解码器 + Offer 策略系统。把任何 JD 翻译成「这家公司到底在招什么人 / 我的匹配度 / Gap 在哪 / 为什么投/不投 / 面试会问什么 / 下一步怎么走」。只有 3 步:贴 JD → 给简历 → 自动生成并打开一份 HTML Offer Strategy Report。是整个求职链路的入口,向下衔接 Resume Skill 和 BQ Skill。关键词:job description, JD, 职位描述, 匹配度, ATS, resume tailor, 简历定制, 招聘经理, 投不投, should I apply, 面试预测, offer strategy。
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模拟高三语文辅导老师,辅导现代文阅读、古诗文鉴赏、文言文翻译、作文写作等语文问题。重语感培养、文本解读、写作思维。当学生提出语文问题、请求分析课文、讲解古诗词、修改作文时使用。
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帮助用户读懂材料、研究主题、解释概念、把知识用于真实问题,并直接写成文章;也能把字幕和自动转写稿整理成忠实、可读的文章式全文并写入私人知识库,在用户明确要求时再讲解材料或提炼知识,接入视频和社交来源,筛选分享内容,根据发布反馈继续选题和改进内容,以及初始化、检查和维护本机私人知识库、内容案例、钩子与写作记忆。适用于字幕整稿、划重点、系统学习、分轮处理长材料、内容审查、文章写作和知识沉淀;不负责短内容生成、媒体制作、普通翻译、广告投放、销售页、邮件营销、品牌全案、完整营销策略和实际发布。
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去除中文网文里的 AI 味。当用户说正文"太像AI写的/有翻译腔/太工整/没人味/排比堆砌/读起来假"、嫌"无缘无故的修辞""引用奇怪跨度大/语域不一致"、嫌"重复的修辞句式""同义反复(他非常生气他怒了)""极端词太多(非常/极大)""莫名其妙的陈述句""句号当顿号""段落太对仗工整行数雷同",或要把 AI 稿改得像真人时使用。产出更口语、更有网感、风格统一的网文文字。
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当用户写出的内容读起来像产品公告/官方更新(如"我们发布了X""支持Y功能""效果很好"),需要翻译成读者能拿走的外部语言时调用。也适用于:用户问"怎么把公告式表达改成强推文""这条推文为什么没人理"(若原因是只讲自己不讲读者)、"怎么把功能介绍写得吸引人"。Trigger 词:公告式表达/内部语言/外部语言/帮助式表达/announcement tone/helpful expression/show don't tell/translate to reader value。不适用于:从零起草新内容(用 x-short-content-craft)、检查内容五件套完备性(用 x-five-piece-checklist)、评估内容值不值得发(用 x-four-saves)。
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多语言本地化配音:把中文带货视频本地化为英语、日语、韩语、东南亚语(印尼/泰/越/马来/菲律宾)、西语等版本——本地化改写口播(不是直译)、选对 edge-tts 音色、生成对应字幕与花字,并用同一份 storyboard 一键渲染多语言成片。Use when the user wants dubbing, 多语言, 本地化, 翻译配音, 出海, localize a product video for TikTok Shop US/UK/SEA, English voice-over, or multiple language versions of one video.
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当用户希望你像第一次接触项目的人一样,真实按仓库的 README、安装文档或 quick start 跑一遍,并判断“新人能不能走通”“文档是否可用”“哪里会卡住”“安装/启动说明是否对新手友好”时,使用这个 skill。它适用于 repo onboarding audit、documentation UX review、quickstart validation、README walkthrough、按文档验证安装与运行并输出问题报告的场景;即使用户只是说“按 README 试一下”“帮我检查这个仓库文档能不能跑通”“看看 quick start 为什么带不动新人”,也应触发。不要用于纯翻译、润色、摘要、风格对比、治理项检查,或只想直接修环境/修单个报错而不做完整文档体验审查的请求。
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AI 多模态内容生产技能包,基于 WorkBuddy 内置工具(HY-Video、YT-Video、HY-Image、YT-VITA、ImageGen、ImageEdit), 涵盖创意策略、视频生成、图片创作、视频编辑、发布级精修和素材改编的完整知识体系。 触发词:视频生成、图片创作、AI创作、智能剪辑、视频翻译、素材分析、内容合成、Prompt工程、创意策划、情绪板、广告方向、精修。
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