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概要と使いどころ
根据用户的视频需求(场景、时长、音频、语言、平台限制、预算、是否需要本地部署/角色一致性等),从 16 个主流 AI 视频模型(12 商业 + 4 开源)中推荐最匹配的 1-3 个,并解释为什么。覆盖商业:Seedance 2.0、HappyHorse 1.0、Kling 3.0、Sora 2、Veo 3.1、**Gemini Omni**(2026-05 新)、Runway Gen-4.5/Aleph、Pika 2.5、Hailuo 02、Hunyuan Video 1.5、Wan 2.7、即梦 AI;开源:LTX-Video 0.9.7、Mochi 1、CogVideoX 5B、Higgsfield Soul。用于"用哪个 AI 视频模型好"、"Sora 还是 Kling"、"国内有什么模型"、"哪个免费"、"哪个支持中文"、"哪个能编辑已有视频"、"哪个能本地部署"、"哪个角色一致性最强"等触发场景。
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生成符合 Kling 3.0（可灵 3.0，快手）规则的视频提示词。三种写法自适应：4 部分基础公式（短视频）/ 5 层进阶公式（剧情+音频）/ 图生视频专用（只描述运动）。Kling 是 2026 年中文理解最强、原生音画同步、最长 2 分钟、支持角色定向发声、Motion Brush 的电影级模型。用于"用 Kling 生成视频"、"可灵 AI 提示词"、"中文视频生成"、"带原生音频的剧情视频"、"图生视频"、"角色对话视频"等触发场景。
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Wash sale detection under 2025 US crypto rules with 61-day window monitoring, disallowed loss tracking, and safe re-entry countdown
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Convert various file formats (PDF, Office documents, images, audio, web content, structured data) to Markdown optimized for LLM processing. Use when converting documents to markdown, extracting text from PDFs/Office files, transcribing audio, performing OCR on images, extracting YouTube transcripts, or processing batches of files. Supports 20+ formats including DOCX, XLSX, PPTX, PDF, HTML, EPUB, CSV, JSON, images with OCR, and audio with transcription.
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Access NIH Metabolomics Workbench via REST API (4,200+ studies). Query metabolites, RefMet nomenclature, MS/NMR data, m/z searches, study metadata, for metabolomics and biomarker discovery.
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Perform comprehensive exploratory data analysis on scientific data files across 200+ file formats. This skill should be used when analyzing any scientific data file to understand its structure, content, quality, and characteristics. Automatically detects file type and generates detailed markdown reports with format-specific analysis, quality metrics, and downstream analysis recommendations. Covers chemistry, bioinformatics, microscopy, spectroscopy, proteomics, metabolomics, and general scientific data formats.
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Access Human Metabolome Database (220K+ metabolites). Search by name/ID/structure, retrieve chemical properties, biomarker data, NMR/MS spectra, pathways, for metabolomics and identification.
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CLI/Python toolkit for rapid bioinformatics queries. Preferred for quick BLAST searches. Access to 20+ databases: gene info (Ensembl/UniProt), AlphaFold, ARCHS4, Enrichr, OpenTargets, COSMIC, genome downloads. For advanced BLAST/batch processing, use biopython. For multi-database integration, use bioservices.
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Access AlphaFold's 200M+ AI-predicted protein structures. Retrieve structures by UniProt ID, download PDB/mmCIF files, analyze confidence metrics (pLDDT, PAE), for drug discovery and structural biology.
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Use when reverse-engineering or detecting malware — static triage + capa/YARA-X, emulation/DBI/.NET unpacking, dynamic/fileless/Volatility 3 memory analysis, C2 config extraction (Cobalt Strike/CAPE), C2 traffic detection (JA4+, beaconing)
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Use when recalling prior techniques at recon/weaponize, or recording a confirmed finding at report — cross-engagement pattern memory ranked by impact
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Use when red-teaming an agentic AI / LLM application — indirect & zero-click prompt injection, MCP tool poisoning, persistent memory poisoning, excessive-agency tool abuse, multi-turn jailbreaks, PyRIT/Garak/Promptfoo harnesses
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Use when starting, planning, or running a multi-phase pentest or red-team engagement — to sequence the Cyber Kill Chain phases with quality gates instead of jumping straight to exploitation
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Use when creating or editing a skill in this offensive-claude repo — for the SKILL.md conventions (trigger descriptions, technique map, runnable scripts, OPSEC/detection, red-flags tables, flowchart rules)
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Use when gaining initial access to a target — phishing, payload delivery, HTML smuggling, ISO/IMG/MOTW bypass, supply-chain, credential stuffing, exposed-service exploitation
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Use when turning a memory-corruption bug into a working PoC — stack/ROP, glibc heap & FSOP, format strings, browser/JIT type confusion & UAF, Linux/Windows kernel LPE against ASLR/DEP/CFG/CET/V8-Sandbox
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Use when assessing cryptography — TLS/PKI auditing, RSA/ECC key attacks, ECDSA nonce lattice recovery, symmetric/AEAD misuse, JWT/JOSE forgery, hash cracking, post-quantum migration review
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Use when about to take any outward or offensive action (request, payload, persistence, lateral movement, exfil, or feeding captured traffic to the model) — to decide detection footprint, cleanup, and secret redaction first
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Use when starting any offensive-security engagement or task — establishes how to find and invoke the right skill before any action (including clarifying questions, recon, exploitation, or reporting)
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Use when writing position-independent shellcode or a loader — PEB walking, API hashing, null-byte avoidance, encoders, loaders, PE-to-shellcode conversion, cross-platform shellcode
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Use when writing security tooling, exploits, scanners, or C2 in Python/C/Go/Rust/ASM — systems & network programming, automation, cryptography implementation
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Use when attacking or auditing a CI/CD pipeline or software supply chain — pwn requests, poisoned pipeline execution, compromised/mutable-tag actions, dependency confusion, registry worms, runner backdoors, OIDC trust abuse, SLSA/provenance
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Use when responding to or forensically investigating an incident — triage acquisition (Velociraptor/KAPE), Volatility 3 memory forensics, Chainsaw/Hayabusa EVTX timelining, anti-forensics detection, cloud IR, ransomware/ESXi response
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Use when starting an engagement, before exploitation, or whenever the attack surface changes — build/validate the threat model and detect drift (new unreviewed surface) before advancing
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