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muapi-youtube-thumbnail

muapi-youtube-thumbnail

github.com/samuraigpt营销与增长252.5k 次安装4 周前更新
代码仓库

关于 muapi-youtube-thumbnail

这是一个由 LLM 编排的技能,用于生成 YouTube 缩略图并提供文字叠加建议。它根据视频标题及可选的频道风格或主体描述,通过 muapi 生成图像。

主要功能

  1. 01生成 16:9 缩略图
  2. 02规划画面构图
  3. 03匹配频道风格
  4. 04建议叠加文字
  5. 05提供文字位置与字体建议

适用场景

  1. 01为新视频制作缩略图
  2. 02按频道风格调整图像
  3. 03规划后期文字排版

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/samuraigpt/generative-media-skills --skill muapi-youtube-thumbnail

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

详细介绍

YouTube 缩略图

设计一张高点击率的 YouTube 缩略图——运用醒目的图像、大胆的文字排版,并在需要时加入富有表现力的人脸或主体。

输入

名称类型必填默认值描述
titletext是—视频标题或主题(例如:“我在 24 小时内试用了 7 款 AI 工具——结果出乎意料”)。
channel_styletext否bold, high contrast, bright colors, clean design, YouTube tech aesthetic频道品牌风格(例如:“暗黑氛围游戏风”“明亮的教育风”“极简商务风”)。
subject_descriptiontext否—可选的人物或主体描述(例如:“一位穿着连帽衫、神情惊讶的年轻男子”)。

步骤

缩略图是影响 YouTube 点击率的首要因素。生成一张冲击力十足的 16:9 图片。

阶段 A — 规划构图

生成前,简要思考适合该主题的缩略图方案:

  • 情绪优先:如果合适,使用震惊或好奇的表情,再配上醒目文字,以提升点击率
  • 文字叠加:最多 3–5 个词,采用高对比度配色(暗底白字或黄字,反之亦可)
  • 对比度与饱和度:缩略图在网格中相互竞争,因此必须足够醒目
阶段 B — 生成缩略图
  1. 构建图像生成提示词:
    • 主体:如果提供了 {{subject_description}},则使用它;否则设计一个能生动呈现主题的物体或场景。
    • 氛围:根据 {{channel_style}} 确定。
    • 构图:采用三分法,将主体放在左侧或右侧,并留出空白区域放置文字。
    • 风格标签:{{channel_style}}, youtube thumbnail composition, ultra detailed, vibrant, high contrast, 16:9。
  2. 调用 muapi image generate(model=gpt-image-2-text-to-image, aspect_ratio=16:9)。
阶段 C — 文字叠加指导

生成后,返回以下内容:

  • 建议叠加文字:提供 3–5 个能呼应标题 {{title}} 的醒目词语。
  • 文字位置:说明文字在画布上的摆放位置(例如:“粗体黄色文字,右上方区域”)。
  • 字体建议:提供风格建议(例如:“Impact 风格的全大写字体,带黑色描边”)。

注意事项

  • 提示词中不要加入太多文字——图像模型的文字渲染不可靠。请指导用户在后期制作中添加文字(使用 Canva、Photoshop)。
  • 如果用户已在会话中提供频道图片或人脸照片,请使用 muapi image edit 将其融入图片。
  • 只有在用户提出要求时,才建议制作 A/B 版本。

触发关键词

youtube thumbnail、yt thumbnail、thumbnail、video thumbnail、youtube cover


执行 Agent 注意事项

  • 此配方由 LLM 编排:阅读各阶段的说明,向用户收集缺失的输入,然后调用 muapi CLI 命令。如果未设置 MUAPI_API_KEY,请先使用 muapi auth configure。
  • 如果模型 ID 尚无 CLI 别名,请通过 curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/<endpoint> -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" -H 'content-type: application/json' -d '{...}' 调用原始端点,并使用 muapi predict wait <request_id> 轮询。
  • 每次调用前,将 {{input_name}} 占位符替换为用户的实际输入。

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