mcpField
G
generate-youtube-thumbnail

generate-youtube-thumbnail

github.com/krusemediallc营销与增长1.6k218 次安装1 周前更新
代码仓库

关于 generate-youtube-thumbnail

这项技能提供通过 Arcads 的 Nano Banana 2 图像端点生成 YouTube 缩略图的工作流,适用于制作缩略图及多个变体。内容包括参考图准备、提示词公式、批量生成和结果评估。

主要功能

  1. 01收集需求并选择公式
  2. 02准备并检查参考图
  3. 03提示词编写指南
  4. 04批量生成与失败重试
  5. 05评估并排序缩略图

适用场景

  1. 01为视频制作缩略图
  2. 02生成缩略图 A/B 版本
  3. 03依据参考图重现视觉风格
  4. 04制作包含人物或品牌的缩略图

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/krusemediallc/arcads-claude-code --skill generate-youtube-thumbnail

安装后在 Claude Code 中输入/generate-youtube-thumbnail确认已加载。

附带文件scripts/generate-batch.sh

详细介绍

生成 YouTube 缩略图

一套可重复使用的工作流,通过 Arcads 的 Nano Banana 2 图像端点创建 YouTube 缩略图,确保人物肖像相似度,并采用经过验证的点击率公式。

何时使用此技能

遇到以下表达时触发:

  • “帮我做一张 YouTube 缩略图”
  • “为这段视频创建一张缩略图”
  • “我需要多个缩略图版本/A/B 测试”
  • “用我的脸重做这张缩略图”
  • “生成 10 个缩略图创意”
  • “缩略图中包含[我/我的产品/我的品牌]”

阅读顺序

  1. 此文件 — 工作流、决策树、批量生成
  2. shared/skills/generate-youtube-thumbnail/prompting/guide.md — 肖像相似度调整、表情速查表、提示词结构(适用于本作品集中的所有生成式 AI API)
  3. shared/skills/generate-youtube-thumbnail/prompting/formulas.md — 5 个经过验证的缩略图公式及模板(共享)
  4. scripts/generate-batch.sh — Arcads 专用批量脚本(预签名上传 + S3 PUT 流程)

先决条件

  • .env 中包含 ARCADS_BASIC_AUTH 和 ARCADS_API_KEY
  • 一个 productId(默认为 MASTER_CONTEXT.md 中的“My workspace”产品)
  • 磁盘上的参考图像(不要粘贴到聊天中——聊天中粘贴的图像无法供 API 访问):
    • face/ — 主体的 5 张以上照片(头像照 + 3/4 角度照 + 特写照 + 表情照)
    • logos/ — 品牌徽标文件(橙色 Claude Code 爆炸星形、黑色 Arcads A 等)
    • products/ — 清晰的产品图
    • examples/ — 真实广告截图、对比素材
    • style/ — 用户希望在视觉风格上仿照的缩略图示例

如果缺少参考图,或用户在聊天中粘贴图像而不是保存到磁盘,请停止并让用户将实际文件放入项目文件夹(例如 references/youtube thumbnail/)。聊天中粘贴 ≠ 磁盘上的文件。

工作流

1. 收集需求(按顺序)

询问用户缺少的背景信息,但只询问实际需要的内容:

  1. 创意 — 视频的主题是什么?单个创意、A/B 版本,还是复刻现有的缩略图风格?
  2. 主体 — 缩略图中会出现谁(用户本人、AI 角色,还是不出现人物)?
  3. 品牌素材 — 应出现哪些徽标/产品/品牌颜色?
  4. 文字 — 标题文字应写什么?文字会直接生成在图中,还是后期添加(Canva/Photoshop)?
  5. 对比素材 — 对于“真实 vs AI”缩略图,真实广告和 AI 生成的广告分别是什么?
2. 确认磁盘上存在参考图
ls "references/youtube thumbnail/"

如果缺少参考图,请让用户提供。品牌专属项目(徽标、品牌产品、品牌服饰)不要仅根据文字描述继续制作——生成的会是与品牌不符的通用 AI 近似图。背景、表情和服装可以使用通用描述。

3. 估算成本并确认

开始生成前,务必提供估算费用:

“预计费用:N 个版本 × 24 个积分 = X 个积分。如果你想先在 Arcads 平台确认准确价格,请告诉我。”

4. 选择公式

参见 shared/skills/generate-youtube-thumbnail/prompting/formulas.md 中的 5 个经过验证的公式。根据用户意图选择:

用户表示……使用公式
“只要我和我的品牌”/“品牌宣传缩略图”和平手势/品牌宣传
“真实 vs AI”/“比较”/“之前/之后”真实 vs AI 对比
“展示流程”/“带终端”终端流程
“惊讶的脸”/“震惊反应”震惊反应
“替换”/“替代方案”/“换掉”前后对比分割
5. 撰写提示词

遵循 shared/skills/generate-youtube-thumbnail/prompting/guide.md 中的模板:

YouTube thumbnail, 16:9 landscape.
[SUBJECT — likeness block + clothing + framing + "no hands" if applicable]
Expression: [specific expression from expressions cheat sheet]
[LEFT visual element + reference]
[RIGHT visual element + reference]
Across the top in massive bold yellow block letters with thick black outline reads [TITLE].
Background: [color + glow]
Style: [aesthetic notes]
Avoid: distorted face, extra fingers, hands visible, blurry logos, generic face

当主体是真人时,务必包含 CRITICAL CHARACTER LIKENESS 区块。请参阅 shared/skills/generate-youtube-thumbnail/prompting/guide.md。

6. 生成(使用批处理脚本)

将 scripts/generate-batch.sh 复制为新的带版本号脚本(scripts/generate-thumbnails-vN.sh),并修改:

  1. 使用你的参考文件路径更新 REF_BASE 和 COMMON_REFS 数组
  2. 将 PROMPTS 数组中的条目替换为你撰写的提示词
  3. 运行 bash scripts/generate-thumbnails-vN.sh > output/run.log 2>&1 &
  4. 使用 tail -F output/run.log | grep -E "DONE|FAILED|Asset" 监控

该脚本会处理:

  • 图像放大(使用 Lanczos 将最长边放大至 1080px,并转换为 RGB JPEG)
  • 预签名上传 + S3 PUT
  • 每次生成都重新上传(至关重要——重复使用 filePaths 会导致 500 错误)
  • 并行启动(10 个任务同时运行,约 1.5 分钟完成)
  • 失败重试
  • 资源轮询和下载
7. 审核并展示

所有生成任务完成后,使用 Read 工具读取每张缩略图,并展示:

  • 对每张缩略图给出简短评价(相似度、可读性、情绪感染力)
  • 按点击率(CTR)潜力列出排名前 3 的选择
  • 说明具体的选择理由(表情、色彩对比、采用的公式)
  • 提供后续优化选项(不同的表情、背景颜色、文案变体)
8. 必须披露的信息
  • 费用总额始终标注为估算值,并告知用户在 Arcads 中确认确切价格
  • **费用数据:**Nano Banana 2 每次图像生成需要 24 个 credits(2026 年 4 月后采用 800x 积分倍率)
  • **生成时间:**通常约 30–60 秒
  • **并行预算:**10 个任务并行,约 1.5–2 分钟完成

特殊情况与注意事项

每张参考图实际上只能上传一次

在多个生成调用中重复使用同一个已上传的 filePath 会导致 HTTP 500 UNKNOWN_ERROR。**每次生成都务必重新上传参考图。**批处理脚本会在每次调用 generate_one() 时通过 upload_all_fresh() 自动处理。

必须预处理图像

最长边小于 1080px 的图像会返回 422 — The provided image is too small.。此技能的 prepare_image() 函数会:

  1. 打开图像
  2. 转换为 RGB(移除可能导致某些端点出错的 alpha 通道)
  3. 如有需要,使用 Lanczos 重采样将最长边放大至 1080px
  4. 以 JPEG 质量 92 保存
referenceImages 是由普通字符串组成的数组

不是对象。发送 [{filePath: "..."}] 会返回 400 — each value in referenceImages must be a string。应改为发送 ["external-api-temp-uploads/abc.jpg", ...]。

在聊天中粘贴的图像不是文件

如果用户直接在聊天中粘贴图像,你无法将其传给 API。请让用户将实际文件保存到项目文件夹中。

参考图不足会导致相似度偏移

只有 1–2 张面部参考图时,AI 往往会将人物泛化为“戴眼镜的普通胡子男”。提供来自不同角度的 5 张或更多面部参考图,才能准确还原特定人物。制作人物相关内容时,务必使用 5 张或更多面部参考图。

macOS bash 3.2

macOS 默认的 bash 不支持 declare -A(关联数组)。批处理脚本改用索引数组和临时文件。

过期的预签名 URL

预签名 URL 会在 expiresIn 时间窗口(约 10 分钟)后过期。不要在长时间运行的任务中重复使用 URL,应重新上传。

品牌专属物品需要实际参考文件

仅用文字描述品牌专属物品(徽标、品牌服饰、定制商品),生成结果只会是大致相似的仿制品。只根据文字生成的 Mr. Paid Social 帽子会显示为“MR PAID SOCIAL”,但补丁上的字体不会与真实产品相符。要精确还原品牌细节,请将实际品牌素材保存到磁盘,并作为参考图传入。

成本参考

操作点数备注
Nano Banana 2 图像(1 次生成)24乘数在 800x 后应用
6 个变体批次144通常用于初步探索
10 个变体批次240通常用于改进
20 个变体批次480通常用于广泛探索概念

始终注明这是估算值,并在 Arcads 平台上确认确切费用。

另请参阅

评论

支持 Markdown