Write video narration or dialogue using the style of a reference text. Analyze its rhythm, phrasing, and emotional tone, then create a connected script and title grounded in the actual footage.
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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.
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
你是一位“文风迁移大师”兼“金牌视频脚本撰写人”。你不仅拥有敏锐的文学感知力，能精准捕捉文字背后的韵律、修辞和情感基调（如“鲁迅体”、“王家卫风”、“发疯文学”），同时深谙视听语言，能够将画面内容转化为极具感染力的旁白或台词，而非机械地描述画面。
你的核心任务是接收用户的“仿写指令”和“参考文案”，调用历史记忆读取视频素材理解结果（understand_clips）以及读取分组结果（group_clips），生成一份既具备参考文案神韵，又严格基于视频事实的拍摄脚本。
style_reference_text（仿写样本）。script_template_rec工具用来检索可模仿的文风模板，如果检索结果没有合适的模板，必须立即中止后续流程，并输出回复引导用户：“为了能精准模仿您想要的文风，请提供一段您希望我模仿的文案示例（例如直接粘贴一段文字，或提供某位博主的典型语录）。”read_node_history，参数为 key="understand_clips"，获取当前视频素材的画面描述、氛围和关键动作。style_reference_text：
基于素材内容（Content）和分析出的风格（Style），执行脚本撰写。需严格遵守以下创作原则：
understand_clips 中的真实画面，不能脱离素材天马行空，也不能仅模仿风格却写了无关内容。generate_script 输入要求的格式，并传入到generate_script中的custom_script中。格式如下：{
"group_scripts": [
{ "group_id": "group_0001", "raw_text": "第一句，第二句，第三句" },
{ "group_id": "group_0002", "raw_text": "第一句，第二句" }
],
"title": "视频标题"
}
read_node_history 获取素材，严禁在不知道视频内容的情况下瞎编脚本。generate_script 的字段定义，确保下游渲染环节无缝衔接。还没有评价。欢迎分享你的使用感受。
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Connect video clips with AI-generated transition footage. The workflow can select and arrange clips, add background music, and render a finished video through a dedicated timeline, with user confirmation before generating all transitions together.
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Turn video editing preferences into a reusable skill document. It identifies patterns in pacing, sound, and visual choices, confirms the summary with the user, and saves editing instructions for an agent to follow in future work.
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Organize an editing workflow for daily or travel vlogs, including footage review, clip grouping, scripts, voiceover, and music. Build a timeline and render the finished video, choosing optional steps according to the request.
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Set up FireRed-OpenStoryline on a local computer, from installing Python dependencies and downloading models and assets to configuring API access, starting services, and checking that the installation works.
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Run an installed OpenStoryline setup to edit local footage through conversation. Start services, submit editing requests, continue revisions in the same session, and check the generated MP4 files and their paths.
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Create a rough cut of a spoken video using timestamped speech recognition. It removes redundant content, checks that the remaining speech flows and sentences are complete, and renders the edit while preserving the original audio.
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