Skills
收录 97,222 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引,复制一行命令即可安装。
创意与媒体
直接从主题、提示词或大纲构建销售培训视频,无需录制。设定一个用户确认的明确学习目标("after this video, a rep should be able to X"),为记忆留存而组织脚本(与配额和成交挂钩的开场钩子、映射到真实销售场景的核心内容、明确的回顾收尾),并几乎完全用动效图形构建。当用户说 "make a training video on how to handle pricing objections"、"build a sales training video from this outline"、"train the team on our new positioning, no recording available",或要求把某个主题转化为面向销售代表的入职或赋能内容时使用。
FFmpeg filter_complex 语法、多输入/输出管道与合成模式完整指南。请在以下情况主动激活:(1) filter_complex 语法问题,(2) 多输入视频合成(PiP、网格、叠加),(3) 视频转场(xfade、淡入淡出、划像),(4) 音频混合(amix、amerge),(5) 流拆分与路由,(6) 命名流标签,(7) 复杂 filtergraph,(8) GPU + CPU 混合滤镜链,(9) ABR 编码阶梯,(10) 文字与水印叠加。提供:语法参考、合成模式、音频混合示例、转场效果、GPU 加速 filtergraph、调试技巧。
通过当前安装的 Media.io CLI 生成图片和视频。用于文生图、图生图、文生视频、图生视频、参考图生视频以及已发布的工作流。从随附的静态目录(`references/model-catalog.md`)中选择模型,该目录由生产注册表生成;仅当出现发现防护中列出的触发条件时,才回退到 `mediaio model list`。逐字节复制每个 `job_type`——有些包含字面空格,而显示名称往往与标识符不一致。只有在参数已被独立验证时才能使用特效,因为当前 CLI 暴露了 `effect list` 但没有 `effect get`。提交前务必用 `model get` 确认参数 schema。提交会消耗用户的额度,但除非被询问,CLI 不会主动说明金额;用 `--show-credit` 显示费用,并先获得明确批准,仅在用户对成本敏感或提到额度、价格或余额时。当余额不足,或用户想要其任务历史或上传的文件时,转交 `mediaio link get` 打印的产品页链接——绝不要自行编写或编辑 media.io URL。使用人类可读的发现输出,生成前先上传本地文件,用 `generate create` 提交,用单独的 `generate wait` 命令等待,并用 `generate download` 获取结果文件,而不是复现带签名的结果 URL。在会对本地命令网络访问进行沙箱限制的主机上,首次联网的 `mediaio` 或 `curl` Shell/Bash 工具调用必须在进程启动前请求主机批准。绝不要通过在默认沙箱中运行它来探测网络可用性。
在 RunComfy 上使用 Google Nano Banana 2(Gemini 系列的 Flash 档文生图模型)生成图像,并整合模型文档中记录的提示词模式,使技能比直接使用同一模型进行简单提示获得更出色的输出。介绍 Nano Banana 2 的优势(快速迭代、图像内文字渲染、构图可预测、可选用网页信息作为上下文)、不同分辨率档位的定价、安全容忍度调节,以及何时改用 Nano Banana Pro、GPT Image 2、Flux 2 或 Seedream。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run google/nano-banana-2/text-to-image`。在出现“nano banana”“nano-banana-2”“nano banana 2”“google image gen”“gemini image”等表达,或明确要求使用此模型生成图像时触发
视频处理流水线的 FFmpeg + OpenCV + Python 完整集成指南。主动在以下情况激活:(1) FFmpeg 向 OpenCV 传递帧,(2) cv2.VideoCapture 与 ffmpeg 子进程,(3) BGR/RGB 颜色格式转换的坑,(4) 帧维度顺序 img[y,x] 与 img[x,y],(5) ffmpegcv 的 GPU 加速视频 I/O,(6) VidGear 多线程流式处理,(7) 面向 ML 的 Decord 批量视频加载,(8) PyAV 帧级处理,(9) 配合视频滤镜保留音频流,(10) 内存高效的帧生成器,(11) OpenCV + FFmpeg + Modal 并行处理,(12) 在 FFmpeg 与 OpenCV 之间通过管道传输帧。提供:颜色格式转换模式、坐标系陷阱、库选型指南、内存管理、子进程管道模式、cv2.VideoCapture 的 GPU 加速替代方案。确保:FFmpeg 与 OpenCV 之间正确集成,不出现颜色/坐标 bug。另见:ffmpeg-python-integration-reference,用于类型安全的参数映射。
当用户询问游戏机制、核心循环、平衡、成长、经济设计、奖励系统、新手引导、游戏手感、系统设计或 GDD 撰写时调用。触发语:“mechanics”“core loop”“balance”“progression”“reward”“onboarding”“game feel”“systems design”“GDD”。请勿用于创意愿景(改用 game-creative-director)或经济变现(改用 game-economy-designer)。属于 AlterLab GameForge 合集。
将支持 Agent 的工单解决录屏(例如他们引导客户修复问题的屏幕共享)转变为干净、可复用的操作方法视频,让未来遇到同样问题的任何客户都能观看。去除客户姓名、账户特定的屏幕数据、工单编号和闲聊内容,然后围绕普遍的问题与解决方案而非某个客户的具体案例重新组织叙述。当用户说 "turn this ticket resolution into a how-to video"、"make this support recording reusable for other customers"、"generalize this screen-share into a customer-facing clip" 或 "turn this ticket recording into a help video" 时使用。
根据高频重复支持工单主题列表批量制作短小、以自助解决为导向的操作方法视频:每个主题一个聚焦视频,每个视频都基于该主题实际存在的素材(真实的解决录屏、书面描述或应要求提供的步骤)构建。旨在通过让客户在再次提交工单之前自行解决,降低重复工单量。当用户说 "make how-to videos for our top 10 recurring tickets"、"batch-produce deflection videos from this list of common issues"、"turn these frequent support topics into videos",或交出一份重复工单主题列表并要求为每个主题制作视频时使用。
制作 Presenton 式"魔法 UI"风格的暗色电影感 SaaS/产品动效视频:黑色星空舞台、底部紫色光晕、大型动态字体、青色到洋红色的 CTA 按钮、提示词卡片、浮动 UI 模板、集成徽章、模型光环、导出对象、速度模糊过渡,以及简短的产品能力叙事。当用户要求"这种风格"、"同款风格"、暗色 SaaS 宣传、AI 产品演示、魔法 UI 产品视频,或受参考视频启发的风格级创作时使用。不要用于像素级或逐帧精确复刻;此类需求请先使用 reference-video-replica-qc。
FFmpeg 与 ASS/SSA 动画时间单位、最佳时长与最佳实践的决定性参考。请在以下情况主动激活:(1) 动画时间问题,(2) ASS 字幕时间,(3) 卡拉 OK 时间标签,(4) 字幕持续时间计算,(5) 转场时长选择,(6) 淡入淡出/缩放时间,(7) 帧率考量,(8) 平台特定时间(TikTok/Shorts/Reels),(9) 可读性公式,(10) 音视频同步容差。提供:完整的时间单位参考表、最佳时长指南、基于心理学的时间建议、字幕可读性公式,以及平台特定的时间配置。
用于自动化和广播工作流的完整 FFmpeg 视频分析与质量控制滤镜。请在以下情况主动激活:(1) 检测黑帧 (blackdetect, blackframe),(2) 查找模糊/冻结帧 (blurdetect, freezedetect),(3) 自动裁剪检测 (cropdetect),(4) 场景变化检测 (scdet),(5) 隔行扫描检测 (idet),(6) 质量指标 (PSNR, SSIM, VMAF),(7) 信号分析 (signalstats),(8) 帧信息记录 (showinfo),(9) QC 自动化脚本,(10) 广播合规检查。提供:检测滤镜、质量指标、分析命令、自动化模式。
在 RunComfy 上使用 OpenAI GPT Image 2(ChatGPT Images 2.0)生成和编辑图像。介绍 GPT Image 2 的优势(嵌入文本、徽标、多语言排版、指令精准度)、3 种固定尺寸、保留内容的编辑措辞,以及何时应改用同系列模型(Flux 2 / Nano Banana Pro / Seedream)。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run openai/gpt-image-2/text-to-image` 或 `/edit`。当出现“gpt image 2”“gpt-image-2”“ChatGPT Images 2”“image 2”,或明确要求使用此模型生成或编辑图像时触发。
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
