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为口播视频添加字幕。一个目录（CATALOG.md）包含 36 种视觉风格，由两套引擎支持：column-flow（将字幕合成到场景中——遮罩遮挡 + mix-blend；cream/ink/editorial/keynote/documentary/loud/neon/glitch/chrome/velocity）和 themed constitutions（anchor/ordnance/terminal/neonsign/stardust/stomp/scoreboard/transit/vhs/arcade/dossier/laser/thunder/hologram/biolume/aurora/spectrum/papercut/popup/chalkboard/graffiti/brush/inkwater/ransom/lastpage/nightcity——例如字形解码高潮、逐笔书写的霓虹招牌，或安静的 `anchor` 轨道默认样式）。按风格路由，绝不按模式路由。用户提到“字幕”“嵌入式/电影感字幕”“VFX 字幕”“炸/特效/酷炫字幕”、某个命名风格，或要求顶级动态图形时触发。对于大多数口播内容，逐字嵌入字幕并不合适——`anchor` 是逐字呈现的默认选项。全程在本地运行（自行转录并抠出主体，无需 API 密钥）。需要 hyperframes 和单主体片段（多镜头片段会按镜头拆分）。
与用户在 Studio 中协作处理 HyperFrames 项目时使用：首先判断对方是否确实要求修改（问题、初步想法和“不要更改任何内容”应得到答复和计划，而不是直接编辑）；制作新影片时，参考 HyperFrames 发布影片所采用的计划、分镜和构建顺序；并说明如何安排时间线以便清晰呈现（一个字幕轨道、每条轨道一种元素类型、每个场景均为子合成），以及字幕和关键内容可以放置的位置（安全区域）。不要用于指导单项编辑操作（分割、修剪、变速、音量、复制、替换）；相关内容见 `/hyperframes-core` 中的 `creator-editing-recipes.md`。
根据工作负载描述架构和配置企业 Azure 基础设施。面向云架构师和平台工程师，用于规划网络、身份、安全、合规性和多资源拓扑与 WAF 对齐。直接生成 Bicep 或 Terraform（不含 azd）。何时使用："规划 Azure 基础设施"、"架构 Azure 登陆区"、"设计中枢-分支网络"、"规划多区域灾难恢复拓扑"、"设置 VNet、防火墙和专用终结点"、"订阅范围 Bicep 部署"、"VM 工作负载的 Azure 备份"。优先为应用程序为中心的工作流使用 azure-prepare。
帮助用户找到合适的 Azure RBAC 角色以实现最少权限访问，然后生成 CLI 命令和 Bicep 代码来分配该角色。还提供有关授予角色所需权限的指导。WHEN: bicep for role assignment、what role should I assign、least privilege role、RBAC role for、role to read blobs、role for managed identity、custom role definition、assign role to identity、what role do I need to grant access、permissions to assign roles。
在 RunComfy 上编辑现有视频——此技能是智能路由器，可根据用户意图匹配 RunComfy 目录中的合适编辑模型。它会选择 Wan 2.7 Edit-Video（通用风格重塑／背景替换／包装替换，并保留身份与动作）、Kling 2.6 Pro Motion Control（将参考视频中的精确动作迁移到目标角色），或 Lucy Edit Restyle（轻量、身份稳定的风格重塑／服装替换）。整合各模型文档中的提示词模式，让技能获得更精准的编辑效果，避免把迭代浪费在错误的模型上。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run <vendor>/<model>/<endpoint>`。当用户提到“视频编辑”“编辑视频”“重塑视频风格”“替换视频背景”“动作控制”“视频换装”，或明确要求转换视频时触发。
在 RunComfy 上为任意静态图像制作动画——此技能是一个智能路由器，可根据用户意图在 RunComfy 目录中匹配合适的图生视频模型。一般动画选择 HappyHorse 1.0 I2V（Arena 排名第 1、原生音频、身份保持）；自定义旁白口型同步选择带有 `audio_url` 的 Wan 2.7；基于图像、参考视频和参考音频进行多模态动画制作则选择 Seedance 2.0 Pro。整合每个模型文档中记录的提示词模式，让调用方无需在错误模型上反复尝试，也能获得更出色的输出。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run <vendor>/<model>/image-to-video`（或对应的端点变体）。在出现“image to video”“image-to-video”“i2v”“animate image”“make this move”等表达，或明确要求将静态图像转换为视频时触发
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
在 RunComfy 上编辑图像——此技能是一个智能路由器，可根据用户意图在 RunComfy 目录中匹配合适的图像编辑模型。可选择 Nano Banana Edit（默认保留身份，最多批量处理 20 张）、OpenAI GPT Image 2 Edit（图像内文字多语言改写、多参考图合成、精准布局）、Flux Kontext Pro（单参考图高保真局部编辑）或 Z-Image Turbo Inpaint（由蒙版驱动的精准区域编辑）。整合每个模型文档中记录的提示词模式，让技能无需在错误模型上反复尝试，也能获得更出色的编辑效果。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run <vendor>/<model>/edit`。在出现“image edit”“edit image”“image-to-image”“i2i”“swap background”“remove object”“rewrite headline”等表达，或明确要求编辑单张或批量图像时触发
在 RunComfy 上使用 Google Nano Banana 2（图生图编辑端点）编辑图像。介绍 Nano Banana Edit 的优势（保留主体身份、更换背景、使用空间描述进行局部编辑、最多输入 20 张图像进行批量编辑）、参数结构，以及何时改用 GPT Image 2 edit、Flux Kontext 或 Nano Banana 2 t2i。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run google/nano-banana-2/edit`。在出现“nano banana edit”“edit with nano banana”“image edit nano banana”等表达，或明确要求使用此模型编辑图像时触发
在 RunComfy 上使用 Flux 1 Kontext Pro（Black Forest Labs 的精准局部图像编辑模型）编辑图像，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 Flux Kontext 的优势（基于单张参考图进行精准局部编辑、提示词控制力强、输出始终保持高保真）、参数结构（单张图像 + 提示词），以及何时改用 Nano Banana Edit、GPT Image 2 edit 或 Flux 2 Klein。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run blackforestlabs/flux-1-kontext/pro/edit`。在出现“flux kontext”“flux-kontext”“flux 1 kontext”“kontext”“BFL kontext”等表达，或明确要求使用此模型编辑图像时触发
在 RunComfy 上使用 Wan 2.7（Wan-AI 的旗舰动作模型）生成文生视频。介绍 Wan 2.7 的优势（多参考图条件控制、通过 `audio_url` 实现音频驱动的口型同步、更流畅的转场、提示词扩展）、时长／分辨率／宽高比参数结构，以及何时改用 HappyHorse 1.0、Seedance 2.0、Kling 或 LTX 2。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run wan-ai/wan-2-7/text-to-video`。在出现“wan”“wan 2.7”“wan-2-7”“wan video”等表达，或明确要求使用此模型生成视频时触发
在 RunComfy 上使用 ByteDance Seedance 2.0 Pro 生成电影感短视频。介绍 Seedance 2.0 Pro 的优势（多模态参考输入——最多 9 张图像、3 段视频、3 段音频；生成过程中同步音频并实现自然口型同步；电影感动作优化）、4–15 秒的时长参数，以及何时改用 HappyHorse 1.0、Wan 2.7 或 Kling。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run bytedance/seedance-v2/pro`。在出现“seedance”“seedance 2”“seedance v2”“seedance pro”“bytedance video”等表达，或明确要求使用此模型生成视频时触发
在 RunComfy 上使用 OpenAI GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0 的 `/edit` 端点）编辑图像，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 GPT Image Edit 的优势（用于保留内容的描述、多语言图像内文字编辑、最多使用 10 张参考图、布局和排版精准度）、参数结构，以及何时改用 Nano Banana Edit、Flux Kontext 或 GPT Image 2 t2i。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run openai/gpt-image-2/edit`。在出现“gpt image edit”“gpt-image-edit”“chatgpt image edit”“edit with gpt image 2”等表达，或明确要求使用此模型编辑图像时触发
在 RunComfy 上使用 HappyHorse 1.0 生成文生视频。介绍 HappyHorse 1.0 的优势（Artificial Analysis Video Arena 排名第 1、原生 1080p 并在生成过程中同步音频、多镜头角色一致性、支持 6 种语言的提示词）、时长／宽高比／分辨率参数结构，以及何时改用 Wan 2.7、Seedance 2 或 LTX 2。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video`。在出现“happyhorse”“happy horse”“happyhorse 1.0”“happyhorse video”等表达，或明确要求使用此模型生成视频时触发
在 RunComfy 上使用 Flux 2 Klein（Black Forest Labs 对 Flux 2 蒸馏得到的快速变体）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 Flux 2 Klein 的优势（亚秒级延迟、多参考图品牌风格、主体优先的声明式提示词）、步数策略（快速迭代用 4–8 步，精修约用 25 步）、9B 与 4B 变体的权衡，以及何时改用 Flux 2 Pro、Seedream 5 或 GPT Image 2。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image`（或 `/4b/`）。在出现“flux 2 klein”“flux-2-klein”“flux klein”“BFL flux 2”等表达，或明确要求使用此模型生成图像时触发
规划、创建和配置生产就绪的 Azure Kubernetes Service (AKS) 集群。涵盖 Day-0 检查清单、SKU 选择（自动 vs 标准）、网络选项（私有 API 服务器、Azure CNI Overlay、出站配置）、安全性和运维（自动扩展、升级策略、成本分析）。场景：创建 AKS 环境、预置 AKS、启用 AKS 可观测性、设计 AKS 网络、选择 AKS SKU、保护 AKS、优化 AKS、AKS 竞价节点、AKS 集群自动扩展器、AKS Pod 大小调整、Pod 大小调整、AKS Pod 超配置、Pod 资源请求和限制、Vertical Pod Autoscaler、VPA 建议。
通过 inference.sh CLI 使用 GPT-Image-2、FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reve 和 50 多种模型生成 AI 图像。模型：GPT-Image-2、FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA、Gemini 3 Pro Image、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、ImagineArt。功能：文本生成图像、图像生成图像、图像修补、LoRA、图像编辑、超分辨率、文本渲染。用途：AI 艺术、产品模型图、概念艺术、社交媒体图形、营销视觉素材、插画。触发词：flux、image generation、ai image、text to image、stable diffusion、generate image、ai art、midjourney alternative、dall-e alternative、text2img、t2i、image generator、ai picture、create image with ai、generative ai、ai illustration、grok image、gemini image、gpt image、openai image、chatgpt image
通过 inference.sh CLI 自动执行 Twitter/X 发帖、互动和用户管理。应用：x/post-tweet、x/post-create（含媒体）、x/post-like、x/post-retweet、x/dm-send、x/user-follow。功能：发布推文、安排内容发布、点赞、转发、发送私信、关注用户、获取个人资料。用途：社交媒体自动化、内容排期、互动机器人、受众增长、X API。触发词：twitter api、x api、tweet automation、post to twitter、twitter bot、social media automation、x automation、tweet scheduler、twitter integration、post tweet、twitter post、x post、send tweet
通过 inference.sh CLI 创建 AI 虚拟形象和口播视频。推荐：P-Video-Avatar（速度最快、价格最低、内置 TTS）。还包括：OmniHuman、Fabric、PixVerse。音频：Inworld TTS-2（支持 100 多种语言，可调节角色情绪）、ElevenLabs、Kokoro。功能：音频驱动的虚拟形象、文本生成虚拟形象、口型同步视频、口播视频生成、虚拟主持人、UGC 内容。用途：AI 主持人、解说视频、虚拟网红、配音、营销视频、UGC 广告、游戏虚拟形象、NPC 对话。触发词：ai avatar、talking head、lipsync、avatar video、virtual presenter、ai spokesperson、audio driven video、heygen alternative、synthesia alternative、talking avatar、lip sync、video avatar、ai presenter、digital human、ugc、ugc video、ugc ad、avatar ugc
通过 inference.sh CLI 使用 Google Veo、Seedance 2.0、HappyHorse、Wan、Grok 和 40 多种模型生成 AI 视频。模型：Veo 3.1、Veo 3、Seedance 2.0、HappyHorse 1.0、Wan 2.5、Grok Imagine Video、OmniHuman、Fabric、HunyuanVideo。功能：文本生成视频、图像生成视频、参考内容生成视频、视频编辑、口型同步、虚拟形象动画、视频超分辨率、拟音。用途：社交媒体视频、营销内容、解说视频、产品演示、AI 虚拟形象。触发词：video generation、ai video、text to video、image to video、veo、animate image、video from image、ai animation、video generator、generate video、t2v、i2v、ai video maker、create video with ai、runway alternative、pika alternative、sora alternative、kling alternative、seedance、happyhorse
飞书幻灯片：创建和编辑幻灯片。创建演示文稿、读取幻灯片内容、管理幻灯片页面（创建、删除、读取、局部替换）。当用户需要创建或编辑幻灯片、读取或修改单个页面时使用。当用户给出 doubao.com 的 /slides/ URL/token 时，也应直接使用本 skill，不要因为域名不是飞书而回退到 WebFetch；路由依据是 URL 路径模式和 token，而不是域名。不负责：云文档内容编辑（走 lark-doc）、云文档里的独立画板对象（走 lark-whiteboard，注意 slide 内嵌的流程图/架构图仍属本 skill）、上传或下载普通文件（走 lark-drive）。
面向 Web 和移动端的 UI/UX 设计智能工具。包含 50 多种风格、161 种调色板、57 种字体搭配、161 种产品类型、99 条 UX 指南，以及适用于 10 种技术栈（React、Next.js、Vue、Svelte、SwiftUI、React Native、Flutter、Tailwind、shadcn/ui 和 HTML/CSS）的 25 种图表类型。操作：规划、构建、创建、设计、实现、审查、修复、改进、优化、增强、重构和检查 UI/UX 代码。项目：网站、落地页、仪表盘、管理面板、电子商务、SaaS、作品集、博客和移动应用。元素：按钮、模态框、导航栏、侧边栏、卡片、表格、表单和图表。风格：玻璃拟态、黏土拟态、极简主义、粗野主义、新拟态、便当网格、深色模式、响应式、拟物化和扁平设计。主题：色彩系统、无障碍、动画、布局、排版、字体搭配、间距、交互状态、阴影和渐变。集成：shadcn/ui MCP，用于组件搜索和示例。
在 RunComfy 上生成 Kling 3.0 视频。Kling 3.0（也称 Kling V3.0）是 Kuaishou Technology 的第三代多镜头视频模型，支持原生音频同步，并能在不同镜头间保持角色身份一致。此技能涵盖 Kling 3.0 的全部六个端点，包括三种渲染档位（Standard、Pro、4K）和两种模式（文生视频、图生视频）。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run kling/kling-3.0/<tier>/<mode>`。在出现“kling”“kling 3.0”“kling v3”“kling pro”“kling 4k”“kling text to video”“kling image to video”等表达，或明确要求使用 Kling 3.0 生成视频或制作动画时触发
Build, deploy, and modify GitHub Copilot SDK apps on Azure. MANDATORY when codebase contains @github/copilot-sdk or CopilotClient in package.json. PREFER OVER azure-prepare when copilot-sdk markers detected. WHEN: copilot SDK, @github/copilot-sdk, copilot-powered app, build copilot app, prepare copilot app, add feature to copilot app, modify copilot app, BYOM, bring your own model, CopilotClient, createSession, sendAndWait, azd init copilot. DO NOT USE FOR: deploying already-prepared copilot-sdk apps (use azure-deploy), general web apps without copilot SDK (use azure-prepare), Copilot Extensions, Foundry agents (use microsoft-foundry).
通过 inference.sh CLI 使用 GPT-Image-2、FLUX、Gemini、Grok、Seedream、Reve 和 50 多种模型生成 AI 图像。模型：GPT-Image-2、FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA、Gemini 3 Pro Image、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、ImagineArt。功能：文本生成图像、图像生成图像、图像修补、LoRA、图像编辑、超分辨率、文本渲染。用途：AI 艺术、产品模型图、概念艺术、社交媒体图形、营销视觉素材、插画。触发词：flux、image generation、ai image、text to image、stable diffusion、generate image、ai art、midjourney alternative、dall-e alternative、text2img、t2i、image generator、ai picture、create image with ai、generative ai、ai illustration、grok image、gemini image、gpt image、openai image、chatgpt image
通过 inference.sh CLI 创建 AI 虚拟形象和口播视频。推荐：P-Video-Avatar（速度最快、价格最低、内置 TTS）。还包括：OmniHuman、Fabric、PixVerse。音频：Inworld TTS-2（支持 100 多种语言，可调节角色情绪）、ElevenLabs、Kokoro。功能：音频驱动的虚拟形象、文本生成虚拟形象、口型同步视频、口播视频生成、虚拟主持人、UGC 内容。用途：AI 主持人、解说视频、虚拟网红、配音、营销视频、UGC 广告、游戏虚拟形象、NPC 对话。触发词：ai avatar、talking head、lipsync、avatar video、virtual presenter、ai spokesperson、audio driven video、heygen alternative、synthesia alternative、talking avatar、lip sync、video avatar、ai presenter、digital human、ugc、ugc video、ugc ad、avatar ugc
通过 inference.sh CLI 使用 Google Veo、Seedance 2.0、HappyHorse、Wan、Grok 和 40 多种模型生成 AI 视频。模型：Veo 3.1、Veo 3、Seedance 2.0、HappyHorse 1.0、Wan 2.5、Grok Imagine Video、OmniHuman、Fabric、HunyuanVideo。功能：文本生成视频、图像生成视频、参考内容生成视频、视频编辑、口型同步、虚拟形象动画、视频超分辨率、拟音。用途：社交媒体视频、营销内容、解说视频、产品演示、AI 虚拟形象。触发词：video generation、ai video、text to video、image to video、veo、animate image、video from image、ai animation、video generator、generate video、t2v、i2v、ai video maker、create video with ai、runway alternative、pika alternative、sora alternative、kling alternative、seedance、happyhorse
通过 inference.sh CLI 自动执行 Twitter/X 发帖、互动和用户管理。应用：x/post-tweet、x/post-create（含媒体）、x/post-like、x/post-retweet、x/dm-send、x/user-follow。功能：发布推文、安排内容发布、点赞、转发、发送私信、关注用户、获取个人资料。用途：社交媒体自动化、内容排期、互动机器人、受众增长、X API。触发词：twitter api、x api、tweet automation、post to twitter、twitter bot、social media automation、x automation、tweet scheduler、twitter integration、post tweet、twitter post、x post、send tweet
在 RunComfy 上为任意静态图像制作动画——此技能是一个智能路由器，可根据用户意图在 RunComfy 目录中匹配合适的图生视频模型。一般动画选择 HappyHorse 1.0 I2V（Arena 排名第 1、原生音频、身份保持）；自定义旁白口型同步选择带有 `audio_url` 的 Wan 2.7；基于图像、参考视频和参考音频进行多模态动画制作则选择 Seedance 2.0 Pro。整合每个模型文档中记录的提示词模式，让调用方无需在错误模型上反复尝试，也能获得更出色的输出。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run <vendor>/<model>/image-to-video`（或对应的端点变体）。在出现“image to video”“image-to-video”“i2v”“animate image”“make this move”等表达，或明确要求将静态图像转换为视频时触发
在 RunComfy 上编辑现有视频——此技能是智能路由器，可根据用户意图匹配 RunComfy 目录中的合适编辑模型。它会选择 Wan 2.7 Edit-Video（通用风格重塑／背景替换／包装替换，并保留身份与动作）、Kling 2.6 Pro Motion Control（将参考视频中的精确动作迁移到目标角色），或 Lucy Edit Restyle（轻量、身份稳定的风格重塑／服装替换）。整合各模型文档中的提示词模式，让技能获得更精准的编辑效果，避免把迭代浪费在错误的模型上。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run <vendor>/<model>/<endpoint>`。当用户提到“视频编辑”“编辑视频”“重塑视频风格”“替换视频背景”“动作控制”“视频换装”，或明确要求转换视频时触发。
RunComfy 上的 Codex Pet 生成器。根据单张参考图生成兼容 Codex 的 Codex Pet spritesheet.webp 和 pet.json，将其放入 `${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/pets/<name>/`，Codex 就会将其作为自定义 Codex Pet，与内置的 8 种宠物并列显示。此技能会生成 Codex 所需的精确 Codex Pet 图集（1536x1872 PNG/WebP、8 列 x 9 行、192x208 单元格、9 种动画状态——idle、running-right、running-left、waving、jumping、failed、waiting、running、review）。它通过本地 RunComfy CLI，仅调用一次 OpenAI GPT Image 2 edit：`runcomfy run openai/gpt-image-2/edit`，生成标准 Codex Pet 姿势，然后使用 ImageMagick 微变换以编程方式组装全部 9 行动画——无需 Codex Pro、无需 `$imagegen`，也无需 OPENAI_API_KEY，只需 RUNCOMFY_TOKEN。适用于“codex pet”“create codex pet”“make codex pet”“hatch codex pet”“/hatch image”“desktop pet codex”“codex pets”“spritesheet.webp”，或任何明确要求为 OpenAI Codex 制作自定义宠物的请求。
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。