每个场景都是一条能照着跑通的路径:用哪些 skill、怎么装、怎么提示、会踩什么坑。
按场景挑一个开始
给 AI 接内部系统,最常见的错误是**把数据库/schema/API 直接暴露成一堆工具**。结果是工具几十个、模型选不对、一调用就出错。正确做法是围绕「人会让 AI 做的那几件事」设计工具,一件事一个工具。
让 AI "读一下这个 PDF" 是最容易翻车的请求。原因有两个:**上下文装不下**,以及**它会把没读到的部分脑补出来**。可靠的做法是先抽取、再分段、最后才提问,并且每一条结论都带上页码。
heygen-com/hyperframes/.agents/skills/captions-overlay
内嵌字幕工作流的叠加准则——字幕 MODEL(drop、rail、embed)以及字幕是合成在影片之上的 OVERLAY,而非为避让它而把内容上移预留的底部条带。在为对谈头部或发布视频添加字幕与副标题、判断某短语应 drop、沿逐字 rail 行进,或提升为稀缺的嵌入式高潮,在承载字幕的构图布局时(勿预留避让带),或在字幕下将构图定位于真实画面中心时使用。引用 embedded-captions 的 rail+embed 模型与 product-launch-video 场景 agent 的约束 #13(字幕叠加,废弃避让带)。叠加于 embedded-captions 之上。
heygen-com/hyperframes/skills/media-use
Agent Media OS,HyperFrames 项目中满足一切媒体需求的单一技能。将 BGM、SFX、图片、图标、品牌 logo、人声、调色或 LUT 解析为冻结的本地文件或可粘贴的块加台账记录(一个动词 resolve);当目录缺失时用 TTS、音乐或图像模型生成;通过一个共享音频引擎产出配音、转录、字幕与背景移除;对媒体做操作(裁剪、重新构图、转换);并在项目间复用资产。也用于模糊反馈:真实素材显得暗、平、无聊,应具复古、摄像机、印刷、ASCII 质感,需要隐私,或需要媒体揭示。
get-convex/agent-skills/skills/convex-explain-app
解读现有 Convex 应用——数据模型与关系、公开与内部函数、认证/所有权模型、组件、请求到数据流——从 schema 与函数面读取。只读。
mattpocock/skills/skills/engineering/domain-modeling
构建并打磨项目的领域模型。用于讨论代码库术语、编写或编辑 CONTEXT.md,或记录或编辑 ADR 时。
mattpocock/skills/skills/engineering/prototype
构建一次性原型以回答设计问题。当用户想 sanity-check 某个状态模型或逻辑是否合理,或探索 UI 长什么样时使用。
affaan-m/ECC/skills/videodb
对视频与音频做到「看得见、听得懂、能处理」:从本地文件、URL、RTSP 直播或桌面录制采集;抽帧建索引并按时刻检索;转码归一化与时间线编辑(字幕、贴图等)。
affaan-m/ECC/skills/finance-billing-ops
以证据为先核对收入、定价、退款、团队计费与计费模型。适合要销售快照、价格对比、重复扣费排查,或需要代码层面的计费事实时。