通用 AI 生图:文生图 / 图生图 / 图像变体。当用户说 AI 生图、AI 画图、文生图、图生图、生成图片、生成配图、图像生成、AI 出图、AI 作图、换图、改图、图像编辑、给我画一张、生成一张图 时使用。支持 OpenAI 兼容 API 与 apimart 异步 API,用户自备 API key。
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小红书内容总入口:生成标题、正文、caption、hashtags,以及 3-9 张图文卡片或短视频分镜,覆盖素材分析、卖点评估、去 AI 味和质检。当用户说“写/做小红书笔记、小红书图文/种草/文案、出一套卡片、小红书视频”时使用。
整套笔记用本 SKILL;仅渲染卡片用 card-xiaohongshu;其他平台的通用文案用 social-content。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
把一个主题 + 可选素材,生成图文卡片组或短视频分镜脚本,按规范输出到 outputs/。
小红书读者看的不是长文,是卡片组或短视频。长文原稿只是中间产物。
详细方法论:references/xiaohongshu-viral-methodology.md
按顺序执行,不要跳步。
如果用户提供了素材,先用脚本生成清单:
python3 skills/builtin/xhs-note-creator/scripts/analyze_material.py <path>... \
--out <work-dir>/reference/materials.json \
--frames-dir <work-dir>/reference/frames
素材价值排序:对比图 > 功能演示 > 数据图表 > 品牌素材
按 references/reference-search.md 执行,核心数据 ≥2 个来源交叉验证。
从 H2 开始(不写 H1),写完先给用户确认再继续。
去 AI 感规则统一走 text-polisher 权威源,不在本 SKILL 维护副本:
../text-polisher/references/zh-ai-markers.md../text-polisher/references/phrases-to-remove.md../text-polisher/references/structures-to-avoid.md按其五层原则完整扫描重写,质量评分满分 50。
卡片视觉一律走 card-design 高质量管线,别用糙 t2i / 大 emoji 素人卡。 按有无真实照片分两条渲染路径(策略写入 meta.json,枚举与 references/meta-schema.md 一致):
| 策略 | 适用 | 渲染路径 |
|---|---|---|
html_card | 纯文字卡 / 概念卡 / 数据卡(默认、最常用) | 走 card-xiaohongshu:读 card-design 选风格锁 spec → 写 HTML → render_card.py 出图 → card_audit.py 硬门禁 |
text_on_photo | 有真实照片 + 钩子文字(真实素材最佳) | Pillow scripts/text_on_image.py(小红书真实素材路径,保留) |
collage | 有 2-4 张互补照片 | Pillow scripts/collage_3x4.py |
纯文字/概念/数据卡不再走用户自备 t2i——统一由 card-xiaohongshu 渲染,保证视觉质量;只有「真实照片卡」才走 Pillow 路径。
标题:从公共源 skills/shared/references/hook-title-formulas.md 选标题公式(痛点+方案 / 提问式 / 发现式 / 热点词 / 身份共鸣等),产 2-3 个备选。
caption:100-300 字,hook 开头 → 关键信息 → CTA,闺蜜语气 + 少量 emoji(点缀节奏,不当图标)
hashtags:5-8 个,4 核心(热点词 + 核心功能 + 差异化 + 目标人群)+ 4 辅助(场景 + 品类)
outputs/主题名/{YYYY-MM-DD}/{短标题}_{时间戳}/
├── {完整标题}.md # 长文原稿
├── meta.json # 元数据(卡片/分镜/caption/hashtags)
├── images/ # 最终卡图 / 封面
└── reference/ # materials.json / 搜索结果
目录名走脚本标准化:python3 skills/builtin/xhs-note-creator/scripts/normalize_slug.py "标题" --with-ts
① 文本/结构门(标题/caption/hashtag/卡片字数与结构):
python3 skills/builtin/xhs-note-creator/scripts/validate_meta.py outputs/主题名/meta.json
② 视觉门(仅 html_card 路径,渲染后跑;死空白/密度硬门禁):
python skills/builtin/card-design/scripts/card_audit.py audit -f "outputs/主题名/card_*.png"
任一非 0 退出 → 修改后重跑,直到通过。不交付未校验的产物。
meta.json.title.md 里留 【插入图片】 占位符normalize_slug.pyhtml_card 路径渲染卡片,走 card-xiaohongshu;首次 pip install playwright && playwright install chromium)references/xiaohongshu-viral-methodology.md — 文案/卖点/标题/情绪方法论(视觉部分已交 card-design)../text-polisher/references/zh-ai-markers.md(权威源,含小红书特化)skills/shared/references/hook-title-formulas.md(公共源)references/material-intake.md — 素材处理流程references/image-sourcing.md — 图片来源处理references/meta-schema.md — 元数据字段定义references/output-spec.md — 输出目录规范まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
通用 AI 生图:文生图 / 图生图 / 图像变体。当用户说 AI 生图、AI 画图、文生图、图生图、生成图片、生成配图、图像生成、AI 出图、AI 作图、换图、改图、图像编辑、给我画一张、生成一张图 时使用。支持 OpenAI 兼容 API 与 apimart 异步 API,用户自备 API key。
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AI 音乐 / BGM 生成:给短视频、社媒内容生成原创背景音乐 / 配乐 / 纯音乐。通过可插拔 provider(阿里 DashScope / Suno 类第三方 API)文生音乐,异步提交→轮询→下载,产物可再裁剪/归一化或加到视频。当用户说“AI 音乐”“AI 配乐”“生成 BGM”“背景音乐”“原创音乐”“AI 作曲”“纯音乐”“给视频配乐”“做首曲子”时使用。与 tts-voiceover 的区别:tts-voiceover 生成人声口播/旁白,ai-music 生成背景音乐/配乐(无人声或带演唱)。
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AI 视频生成:文生视频 / 图生视频 / 数字人首帧驱动。通过可插拔 provider(通义万相 Wan / 火山 Seedance / 快手可灵 / OpenAI 兼容)异步生成视频,用户自备 API key。当用户说 AI 视频生成、文生视频、图生视频、AI 生成视频、AI 短视频、让图片动起来、数字人视频、生成一段视频 时使用。与 video-strategy(选型/策略)、video-editing(剪辑处理)、clipify(切片)区别:本 SKILL 是从 0 用 AI 生成新视频。
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outputs/ 目录下的产物管理:按日期/平台/类型归档、打标签、搜索历史内容、生成素材清单。 当用户说"整理素材"、"归档"、"找之前的内容"、"搜索历史"、"素材管理"、 "outputs 整理"、"之前做的"时使用。 与其他 produce 层 SKILL 的区别:produce 层负责生成内容, asset-manager 负责生成后的产物管理(归档、检索、标签)。
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音频降噪:去除录音中的背景噪声、电流声、风噪、嗡嗡声,基于 ffmpeg 滤镜链(afftdn/highpass/lowpass)。 当用户说"降噪""去噪""去杂音""消除背景噪声""电流声""风噪""录音有杂音""音频降噪"时使用。 和 audio-editing 的区别:audio-editing 做剪辑/转码/音量等通用音频操作(内置 denoise 兜底),本 SKILL 专做降噪调参。
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通用音频处理:音频剪辑/裁剪、格式转码(mp3/wav/m4a/aac)、音量归一化、从视频提取音轨、多段拼接、淡入淡出、变速(保音高)。当用户说“剪音频”“裁一段”“转成 mp3”“调音量/响度”“提取音轨/扒音频”“拼接音频”“淡入淡出”“加速/减速音频”“变速不变调”时使用。与 audio-denoise 的区别:audio-denoise 专做降噪,audio-editing 做除降噪外的通用音频操作(也内置 denoise 作为兜底)。
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