「视频」の検索結果

生成符合 HappyHorse 1.0 严格规则的紧凑提示词（30-55 词），主体先行 + 明确镜头技术 + 音频激活路径（with X audible / speaking English at natural pace）。可选加入"8s 时序节拍"结构。用于"用 HappyHorse 生成视频"、"做个 3-15 秒短片"、"要原生带音频的视频"、"ASMR 视频提示词"等触发场景。

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制作、修改和验收中文手绘知识讲解视频，交付配音、字幕、时间轴、可编辑工程和真实 MP4。支持两条不可混淆的制作路线：同一画布持续落墨的逐笔故事动画，以及用 SVG/HTML/GSAP 编排流程卡片、关系图和知识图形的程序动画。逐笔路线可选择自然肤色 Q 版人物、小黑风格或其他手绘风格，并可采用单场景、多幕故事、左右双语义岛等画面结构。用户说“边讲边画”“一笔一笔画出来”“白板手绘”“先画左边再画右边”“知识讲解动画”或希望把文稿、SRT、人物故事做成手绘视频时使用。也支持只输出生图/图生视频提示词。不用于写实数字人或假装已经完成无法验证的成片。

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生成小红书和 B 站 AI 工具实操视频封面，支持脚本模式与 Agent 自主模式、真实视频证据、三画幅输出和可选创作者头像。仅在用户明确提到 oil-cover、$oil-cover、使用 oil-cover 或指定本 Skill 时触发；普通封面、首图、视频封面请求不要自动触发。

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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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DyNote: systematically and efficiently extract raw Douyin/DY video data and analyze videos, comments, accounts, hashtags, and short-video scenes into evidence-graded learning notes, summaries, research briefs, scripts, and knowledge-base material. Use when the user asks to 抓取/提取/整理 抖音视频字幕、视频文案、ASR 转写、Qwen3-ASR 中文转写、原始材料归档、学习笔记、analysis plan、note budget、避免返工、复用已有素材、评论洞察、账号分析、赛道/话题研究、竞品拆解、电商/本地生活视频分析、事实核查、自动搜索素材, save Douyin content as Markdown/TXT, or use subtitle/local ASR as the factual spine with logged-in Douyin Web built-in AI / Doubao fallback as visual or quick-reading supplements.

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DyNote: systematically and efficiently extract raw Douyin/DY video data and analyze videos, comments, accounts, hashtags, and short-video scenes into evidence-graded learning notes, summaries, research briefs, scripts, and knowledge-base material. Use when the user asks to 抓取/提取/整理 抖音视频字幕、视频文案、ASR 转写、Qwen3-ASR 中文转写、原始材料归档、学习笔记、analysis plan、note budget、避免返工、复用已有素材、评论洞察、账号分析、赛道/话题研究、竞品拆解、电商/本地生活视频分析、事实核查、自动搜索素材, save Douyin content as Markdown/TXT, or use subtitle/local ASR as the factual spine with logged-in Douyin Web built-in AI / Doubao fallback as visual or quick-reading supplements.

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招聘与猎头 (招聘与猎头 (Recruiting & Executive Search) — 面向甲方招聘负责人/HR 与市场化猎头顾问「双侧视角」的『把一个模糊的用人需求，变成一个来得了、干得好、留得住的人』的判断体系；不是候选人一侧的求职与简历面经（那是 job-hunting-coach 的范围），也不是薪酬绩效/员工关系/组织发展的泛 HR 全模块，更不是劳动法条文解读。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行的核心世界观分歧：**需求诊断优先 ⇄ 快速供给优先**（用人经理提来的岗位需求几乎总是一张愿望清单，资深招聘先开 intake 会把『必须有』与『最好有』拆开、把画像逼成可证伪的成功标准；但按成单计酬的猎头把诊断时间压不进单价里，于是行业里同时存在『先诊断再搜寻』和『先扔简历再说』两种作业习惯）；**结构化面试 ⇄ 看人的直觉**（工业与组织心理学近一个世纪的效度元分析一致指向：结构化面试、工作样本、认知能力测验的预测效度明显高于非结构化面谈与经验年限，但一线用人经理绝大多数仍相信自己聊两句就能看准人——这是本行最大的知行落差，也是所有循证招聘流派的出发点；顺带一提，业内长期奉为圭臬的 Schmidt-Hunter 效度排序近年被重新校正，工作样本的效度被下调，这场修正本身就是本行必须如实呈现的争议）；**能力素质 ⇄ 文化匹配**（culture fit 既是最常被写在拒信里的理由，也是被批评得最凶的偏见外壳，Google 一派主张改口叫 culture add，看的是这个人补上了团队缺的东西，而不是像不像我们）；**主动寻访 sourcing ⇄ 被动投递漏斗**（高端与稀缺技能岗只有 outbound 人才地图一条路；量大岗位靠渠道效率、转化率与自动化，两条路的技能树几乎不重叠）；**人才地图是资产 ⇄ 人才地图是浪费**（保留制猎头把 mapping 当交付物的一部分，成功付费猎头认为地图做完单子已经黄了）；**保留制 retained ⇄ 成功付费 contingency**（按阶段预付、独家、深度地图 vs 多家赛马、入职才收钱、速度压倒深度；两种商业模式塑造出两种截然不同的作业节奏、候选人对待方式与职业道德边界，比如 off-limits 不挖回自己安置过的人）；**内部招聘团队 ⇄ 外部猎头与 RPO**（成本、速度、知识沉淀、雇主品牌归属谁的长期争论；embedded recruiter 是近年的折中）；**候选人体验 ⇄ 筛选效率**（漏斗越严体验越差，被拒者也是客户与口碑）；**AI 筛选的效率 ⇄ 合规与偏见**（简历解析、AI 面试评分、自动排序已在大规模使用，同时被监管盯上：纽约市 Local Law 144 要求自动化决策工具做偏见审计并公示、欧盟 AI 法案把招聘划为高风险场景、伊利诺伊州对 AI 视频面试单独立法；业内既离不开它，也在诉讼与审计里学做记录）；**offer 谈判的锚定 ⇄ 薪酬透明**（多地薪酬区间披露立法把谈判起点从『你现在多少』改成『这个岗位值多少』，问薪酬历史在不少法域已被禁止）；**counter-offer 该不该接**（猎头几乎一致反对，认为留下来的人多数一年内还是会走，但这条业内定论的证据基础本身也在被质疑）；**入职后早期流失算谁的**（保证期与退款条款把这场争论直接写进了合同）。(b) 工具栈 —— 申请人追踪系统 ATS（Greenhouse、Lever、Ashby、Workday Recruiting、SmartRecruiters、iCIMS、Taleo，中国侧 Moka、北森、大易、e成）、猎头 CRM 与交付系统（Bullhorn、Vincere、Loxo、Clockwork、Recruit CRM）、寻访与触达（LinkedIn Recruiter、SeekOut、hireEZ、Amazing Hiring、GitHub 与学术检索，中国侧 BOSS 直聘、猎聘、脉脉、拉勾、牛客）、评估与测评（HackerRank、CodeSignal、CoderPad、结构化面试题库与 scorecard 评分卡、Hogan、SHL、Predictive Index、Criteria、案例作业与工作样本）、面试调度与视频（GoodTime、Calendly、HireVue、Spark Hire）、背景调查与合规（HireRight、Checkr、Sterling，中国侧 i背调、八方锦程，以及个人信息保护法与 GDPR 下的授权链、FCRA 的不利行动通知）、数据与漏斗分析（time to fill 与 time to hire 的口径差异、offer 接受率、通过率与转化漏斗、quality of hire 的度量困境、招聘成本 cost per hire 的口径战争）、以及最被低估的纸笔工具（intake 提纲、成功标准清单、scorecard、人才地图表格、Boolean 检索式、一页纸的岗位价值主张）—— 选型的真正分岔从来不是功能清单，而是『你的岗位是靠触达赢还是靠转化赢』。(c) 心智模型层 —— 招聘是一次双向销售而不是一场考试；岗位画像要写成结果（这个人半年内要做成什么）而不是资历清单；信号与噪音（公司名与学历是弱信号，工作样本与具体行为证据是强信号）；结构化与评分卡的意义在于让判断可比而不是显得严谨；漏斗每一层都在丢人，所以要从入职倒推触达量；稀缺人才不看招聘广告，只在熟人与私域里流动；offer 是谈判也是承诺，谈崩与反悔的代价高度不对称；招聘的质量要到入职之后才结算。(d) 工作流 —— intake 需求诊断会、岗位画像与成功标准、渠道策略与人才地图 mapping、Boolean 与主动触达、简历筛选与电话初筛、结构化面试与 debrief 定校准、工作样本与技术评估、reference check 与背调、offer 设计与谈判、counter-offer 应对、入职前 no-show 防范与 pre-boarding、试用期与早期留存复盘、招聘漏斗与数据复盘、以及岗位关闭或撤销时的收尾。(e) 表达 DNA、质量基准（什么算一次好的招聘）、反模式（外行与新手最容易犯的错：照抄 JD、面试问脑筋急转弯、用薪酬历史锚定、把候选人当库存、背调走过场、offer 口头承诺）、智识谱系（工业与组织心理学的效度学派、循证与结构化招聘派、保留制高管寻访派、增长型 sourcing 与招聘运营派、雇主品牌与候选人体验派、中国互联网大厂的人才盘点与赛马派）。) Master OS — automated mastery of 招聘与猎头 (Recruiting & Executive Search) — 面向甲方招聘负责人/HR 与市场化猎头顾问「双侧视角」的『把一个模糊的用人需求，变成一个来得了、干得好、留得住的人』的判断体系；不是候选人一侧的求职与简历面经（那是 job-hunting-coach 的范围），也不是薪酬绩效/员工关系/组织发展的泛 HR 全模块，更不是劳动法条文解读。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行的核心世界观分歧：**需求诊断优先 ⇄ 快速供给优先**（用人经理提来的岗位需求几乎总是一张愿望清单，资深招聘先开 intake 会把『必须有』与『最好有』拆开、把画像逼成可证伪的成功标准；但按成单计酬的猎头把诊断时间压不进单价里，于是行业里同时存在『先诊断再搜寻』和『先扔简历再说』两种作业习惯）；**结构化面试 ⇄ 看人的直觉**（工业与组织心理学近一个世纪的效度元分析一致指向：结构化面试、工作样本、认知能力测验的预测效度明显高于非结构化面谈与经验年限，但一线用人经理绝大多数仍相信自己聊两句就能看准人——这是本行最大的知行落差，也是所有循证招聘流派的出发点；顺带一提，业内长期奉为圭臬的 Schmidt-Hunter 效度排序近年被重新校正，工作样本的效度被下调，这场修正本身就是本行必须如实呈现的争议）；**能力素质 ⇄ 文化匹配**（culture fit 既是最常被写在拒信里的理由，也是被批评得最凶的偏见外壳，Google 一派主张改口叫 culture add，看的是这个人补上了团队缺的东西，而不是像不像我们）；**主动寻访 sourcing ⇄ 被动投递漏斗**（高端与稀缺技能岗只有 outbound 人才地图一条路；量大岗位靠渠道效率、转化率与自动化，两条路的技能树几乎不重叠）；**人才地图是资产 ⇄ 人才地图是浪费**（保留制猎头把 mapping 当交付物的一部分，成功付费猎头认为地图做完单子已经黄了）；**保留制 retained ⇄ 成功付费 contingency**（按阶段预付、独家、深度地图 vs 多家赛马、入职才收钱、速度压倒深度；两种商业模式塑造出两种截然不同的作业节奏、候选人对待方式与职业道德边界，比如 off-limits 不挖回自己安置过的人）；**内部招聘团队 ⇄ 外部猎头与 RPO**（成本、速度、知识沉淀、雇主品牌归属谁的长期争论；embedded recruiter 是近年的折中）；**候选人体验 ⇄ 筛选效率**（漏斗越严体验越差，被拒者也是客户与口碑）；**AI 筛选的效率 ⇄ 合规与偏见**（简历解析、AI 面试评分、自动排序已在大规模使用，同时被监管盯上：纽约市 Local Law 144 要求自动化决策工具做偏见审计并公示、欧盟 AI 法案把招聘划为高风险场景、伊利诺伊州对 AI 视频面试单独立法；业内既离不开它，也在诉讼与审计里学做记录）；**offer 谈判的锚定 ⇄ 薪酬透明**（多地

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小红书 AI 自媒体博主 (小红书 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在小红书做『AI 赛道』内容的自媒体博主，重点是**怎么写文案、怎么制作内容**。覆盖: (a) AI 赛道选题 — AI 工具测评 / AI 绘画 / AI 教程与 prompt / AI 副业变现 / AI 资讯解读 / AI 效率，按小红书用户(偏年轻女性 + 泛知识)重构选题; (b) 文案与内容结构(核心) — 封面(第一眼/大字报/对比图)、标题(数字/痛点/好奇缺口/关键词前置)、正文(钩子开头/分点/口语化/emoji/利他价值)、标签与 SEO 关键词、CTA 与互动引导、人设 voice; (c) 内容制作工作流 — 选题(对标爆款/找选题)→标题封面→脚本或正文→制作(图文/口播/录屏/数字人)→标签发布→数据复盘迭代; (d) AI 工具用于内容生产 — 文案(豆包/Kimi/DeepSeek/GPT)、生图(即梦/MJ/可图)、口播数字人、剪辑(剪映)、封面(Canva/创可贴)、选题与 SEO(新红/千瓜/灰豚); (e) 平台机制与起号 — 推荐算法(收藏率/互动率/完播/搜索)、薯条投放、违禁词/限流/避坑、起号与涨粉、垂直度; (f) 变现(次要) — 蒲公英广告 / 知识付费 / 引流私域 / AI 工具带货。学派分歧: 图文 vs 短视频、干货教程 vs 测评种草 vs 资讯搬运、真人出镜 vs 数字人/无人起号、原创 vs 搬运洗稿、AI 全自动批量 vs AI 辅助精做。不含: 通用小红书运营(已有 xiaohongshu-ops skill, 本 skill 聚焦 AI 赛道 + 文案/内容生产)、电商带货全流程、其他平台、AI 工具本身的技术原理。) Master OS — automated mastery of 小红书 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在小红书做『AI 赛道』内容的自媒体博主，重点是**怎么写文案、怎么制作内容**。覆盖: (a) AI 赛道选题 — AI 工具测评 / AI 绘画 / AI 教程与 prompt / AI 副业变现 / AI 资讯解读 / AI 效率，按小红书用户(偏年轻女性 + 泛知识)重构选题; (b) 文案与内容结构(核心) — 封面(第一眼/大字报/对比图)、标题(数字/痛点/好奇缺口/关键词前置)、正文(钩子开头/分点/口语化/emoji/利他价值)、标签与 SEO 关键词、CTA 与互动引导、人设 voice; (c) 内容制作工作流 — 选题(对标爆款/找选题)→标题封面→脚本或正文→制作(图文/口播/录屏/数字人)→标签发布→数据复盘迭代; (d) AI 工具用于内容生产 — 文案(豆包/Kimi/DeepSeek/GPT)、生图(即梦/MJ/可图)、口播数字人、剪辑(剪映)、封面(Canva/创可贴)、选题与 SEO(新红/千瓜/灰豚); (e) 平台机制与起号 — 推荐算法(收藏率/互动率/完播/搜索)、薯条投放、违禁词/限流/避坑、起号与涨粉、垂直度; (f) 变现(次要) — 蒲公英广告 / 知识付费 / 引流私域 / AI 工具带货。学派分歧: 图文 vs 短视频、干货教程 vs 测评种草 vs 资讯搬运、真人出镜 vs 数字人/无人起号、原创 vs 搬运洗稿、AI 全自动批量 vs AI 辅助精做。不含: 通用小红书运营(已有 xiaohongshu-ops skill, 本 skill 聚焦 AI 赛道 + 文案/内容生产)、电商带货全流程、其他平台、AI 工具本身的技术原理。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on 小红书 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在小红书做『AI 赛道』内容的自媒体博主，重点是**怎么写文案、怎么制作内容**。覆盖: (a) AI 赛道选题 — AI 工具测评 / AI 绘画 / AI 教程与 prompt / AI 副业变现 / AI 资讯解读 / AI 效率，按小红书用户(偏年轻女性 + 泛知识)重构选题; (b) 文案与内容结构(核心) — 封面(第一眼/大字报/对比图)、标题(数字/痛点/好奇缺口/关键词前置)、正文(钩子开头/分点/口语化/emoji/利他价值)、标签与 SEO 关键词、CTA 与互动引导、人设 voice; (c) 内容制作工作流 — 选题(对标爆款/找选题)→标题封面→脚本或正文→制作(图文/口播/录屏/数字人)→标签发布→数据复盘迭代; (d) AI 工具用于内容生产 — 文案(豆包/Kimi/DeepSeek/GPT)、生图(即梦/MJ/可图)、口播数字人、剪辑(剪映)、封面(Canva/创可贴)、选题与 SEO(新红/千瓜/灰豚); (e) 平台机制与起号 — 推荐算法(收藏率/互动率/完播/搜索)、薯条投放、违禁词/限流/避坑、起号与涨粉、垂直度; (f) 变现(次要) — 蒲公英广告 / 知识付费 / 引流私域 / AI 工具带货。学派分歧: 图文 vs 短视频、干货教程 vs 测评种草 vs 资讯搬运、真人出镜 vs 数字人/无人起号、原创 vs 搬运洗稿、AI 全自动批量 vs AI 辅助精做。不含: 通用小红书运营(已有 xiaohongshu-ops skill, 本 skill 聚焦 AI 赛道 + 文案/内容生产)、电商带货全流程、其他平台、AI 工具本身的技术原理。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「小红书 ai 博主」「小红书 ai 自媒体」「小红书 ai 赛道」「小红书爆款文案」「小红书 ai 教程」

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Use when the user wants a 王建硕-style WeChat article (article.md) turned into a narrated short MP4 video — TTS voiceover via 火山引擎 Volcano TTS, HyperFrames CSS/GSAP animation per scene, subtle SFX, abstract watercolor background, full pipeline rendering to 1080×1920 portrait MP4 (30-90s). Triggers — "把这篇文章做成视频", "做一个解说视频", "讲解视频", "/wjs-converting-text-to-video".

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生成短视频脚本和分镜。输入产品/主题描述、目标受众、时长，输出完整脚本+分镜结构（JSON/YAML）。支持多种模板：痛点-解决、反转剧情、before-after。触发词：视频脚本、短视频文案、分镜、storyboard、video script。

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视频与播客文字提取：下载音视频后调用夸克网盘 Skill 云端取稿，再由模型轻校对。 支持单条和批次、已上传网盘文件、持久对应关系与中断恢复。用于“逐字稿、转文字、提取文案” 或附音视频链接的提取请求。默认不运行本地 ASR；不承诺说话人分离、句级时间轴或 SRT。

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产品宣传片制作总控 skill pack。用于从产品说明、官网、应用截图或 GitHub 仓库制作 60-90 秒宣传视频，按阶段完成 brief、storyboard、素材、HyperFrames 剪辑、BGM 设计和交付。当用户要做宣传片、产品视频、项目介绍视频、launch video、开源项目 promo、BGM 卡点或真实软件界面宣传片时使用。

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在鲲鹏中分析用户给出的视频、拉片或规划视频复刻；定位词句与动作对应的画面变化，拆解可复用结构和需要替换的内容。使用现有视频理解与时间线工具。

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电影镜头复刻分镜生成器。核心流程：原片关键帧 → 线稿草图 → 草图+人物参考 → 电影感分镜成片。 使用场景： - 视频风格复刻（换角色换服装但保留原片构图和光影） - 电影/视频片段批量拆解分镜并重新生成 - 需要精确控制AI生图的构图和光影 关键词：分镜、storyboard、视频复刻、线稿草图、电影感分镜

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飞书妙记：妙记相关基本功能。1.查询妙记列表（按关键词/所有者/参与者/时间范围）；2.获取妙记基础信息（标题、封面、时长 等）；3.下载妙记音视频文件；4.获取妙记相关 AI 产物（总结、待办、章节）；5.上传音视频生成妙记，也支持将本地音视频文件转成纪要、逐字稿、文字稿、撰写文字等产物。遇到这类请求时，应优先使用本 skill，而不是尝试 `ffmpeg`、`whisper` 等本地转写命令。飞书妙记 URL 格式: http(s)://<host>/minutes/<minute-token>

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TikTok Shop / 抖音 / 视频号 / 小红书 / 淘宝主图视频 / Amazon 规格导出：把一条母版视频一键转成各平台推荐画幅与编码（9:16、3:4、1:1、16:9，模糊填充或智能裁切），输出规格报告，并可叠加 UI 安全区预览。Use when the user asks for export settings, 导出规格, 尺寸, 分辨率, 画幅, 上传要求, re-encode for TikTok Shop / Douyin / WeChat Channels / Xiaohongshu / Taobao / Amazon, or safe zones.

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多模型镜头提示词适配：把一份分镜表改写成适合不同视频生成模型的提示词（中/英、首帧/首尾帧/纯文生视频、运镜词表、负面约束），模型中立、不编造价格或参数。Use when the user wants the same shot list adapted for Seedance, 可灵 Kling, Veo, Runway, Hailuo/海螺, Wan/通义万相, Sora, Pika or 'any video model', asks 怎么写视频提示词, camera movement terms, or a model returns deformed products.

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ffmpeg 自动拼接成片：一条命令把 storyboard.json（商品图/视频片段 + 口播稿）渲染成带配音、字幕花字、转场、BGM 自动闪避、响度标准化的 9:16 MP4，纯本地运行。Use when the user wants to assemble/edit/render a product video, 自动剪辑, 一键成片, 拼接视频, 图片转视频, Ken Burns, add BGM/subtitles/voice-over with ffmpeg, or batch-produce short videos without an editor.

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短剧漫剧导演 — 一键把剧本/小说段落转成九宫格分镜 + 15 秒漫剧视频。接入 Atlas Cloud 的 GPT Image 2（九宫格漫剧页）和 Seedance 2.0 I2V（15s 动画），一个 API key 打通全流程。触发词：短剧、漫剧、剧本转视频、小说转视频、分镜生成、九宫格、storyboard、comic drama、漫画页、AI 短剧制作、GPT Image 2 + Seedance。

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小凯 · 抖音视频提取工程师。当被主理人·阿爆调度执行 Phase 1 视频获取任务时激活。 负责接收抖音链接，通过三层降级策略获取无水印视频，提取音频并通过硅基流动 语音识别获取完整口播文案。 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 video extraction subtask.

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飞书妙记：妙记相关基本功能。1.查询妙记列表（按关键词/所有者/参与者/时间范围）；2.获取妙记基础信息（标题、封面、时长 等）；3.下载妙记音视频文件；4.获取妙记相关 AI 产物（总结、待办、章节）；5.上传音视频生成妙记，也支持将本地音视频文件转成纪要、逐字稿、文字稿、撰写文字等产物；6.更新妙记标题（重命名妙记）；7.替换妙记逐字稿中的说话人。遇到这类请求时，应优先使用本 skill。飞书妙记 URL 格式: http(s)://<host>/minutes/<minute-token>

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使用Python从视频中平均截取9帧画面，并将它们合并成一张图片。

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提供使用 C# 读取视频文件时长并将其格式化为指定位数（如7位数字符串）的代码方案。支持多种库（如FFmpeg、DirectShow.NET、WMPLib、FFmpeg.AutoGen）或命令行调用方式。

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为“非正式发布会”官方模板设计或修改全屏视频内的中英双语花字，包括渐变材质字、 流光、关键词动效、造型标签与实片排版。仅在选用该模板或用户明确要求该模板的 字幕风格时使用；不改变普通字幕的默认样式，不负责生成底层视频或配乐。

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