Claude Skills by wwwzhouhui

专业的 Dify 工作流 DSL/YML 文件生成器，根据用户业务需求自动生成完整的 Dify 工作流配置文件，支持各种节点类型和复杂工作流逻辑

Automatically generate Excel reports from data sources including CSV, databases, or Python data structures. Supports data analysis reports, business reports, data export, and template-based report generation using pandas and openpyxl. Activate when users mention Excel, spreadsheet, report generation, data export, or business reporting.

Generate professional GitHub project README.md with standard structure including project intro, features, installation, usage, documentation, FAQ, contact info, donation, statistics, roadmap, and license. Auto-detects project type and tech stack.

获取 GitHub Trending 前五项目的 README 与摘要，并发送企业微信消息。适用于热门项目跟踪、技术趋势简报与团队分享。

使用jimeng-mcp-server进行AI图像和视频生成。当用户请求从文本生成图像、合成多张图片、从文本描述创建视频或为静态图像添加动画时使用此技能。支持四大核心能力：文生图、图像合成、文生视频、图生视频。需要jimeng-mcp-server在本地运行或通过SSE/HTTP访问。

根据主题和标题生成现代风格的公众号封面图，使用jimeng-mcp-server生成3D插画风格底图，叠加文字层生成HTML，并可选择性转换为高质量PNG/JPG图片

Seedance 2.0 专业分镜提示词生成 + 视频生成一体化工具。当用户想要创作分镜视频、使用 Seedance/即梦生成视频、需要专业分镜提示词并直接生成视频时调用。支持多图参考、分镜引导、API 调用生成视频、自动下载。

硅基流动（SiliconFlow）云服务平台文档。用于大语言模型 API 调用、图片生成、向量模型、在 Claude Code 中使用硅基流动、Chat Completions API、Stream 模式等。

专为Dify工作流案例分享设计的公众号文章生成器,遵循小灰灰公众号写作规范,自动生成包含前言、工作流制作、总结的完整Dify案例文章,配有详细的节点配置、插件安装步骤、代码示例,并支持自动生成图片上传到腾讯云COS图床

专为技术实战教程设计的公众号文章生成器,遵循小灰灰公众号写作规范,自动生成包含前言、项目介绍、部署实战、总结的完整技术文章,配有详细操作步骤、代码示例,并通过 Gemini-3-Pro-Image-Preview 模型生成配图上传至腾讯云COS图床

AI 教学媒体一体化技能包。在一个 skill 内串联 6 个子能力：通用生图执行层、技术长文智能插图、学科知识点竖版信息图、教学动图+配音教学视频、短视频 3:4 封面、长文章节解说视频。当用户需要给文章配图、做学科信息图、教学动图/视频、短视频封面、文章转解说视频，或希望从知识点/文章一路产出图文视频全套教学资产时使用。触发词包括：教学媒体、文章配图、技术长文插图、学科信息图、教学动图、教学视频、短视频封面、文章转视频、解说视频、知识卡片、配音讲解、3:4 封面。不要用于与教学/内容可视化无关的纯代码修改。

通用图像生成执行层,支持 MuleRun Nano Banana 2、APImart GPT Image 2、Atlas Cloud GPT Image 2 和 Agnes Image 2.1 Flash 四种生图 API。通过 --provider 切换。支持 generation(纯文本生图)和 edit(带参考图修图)两种模式,单张和批量执行。这是被其他 skill 调用的基础设施 skill,不直接面向终端用户。当其他 skill(如 ai-image-generator、tech-article-diagram)需要调 API 生图时,调用本 skill 的 scripts/generate.py。不要用于:提示词撰写、风格注入、业务校验——这些由调用方 skill 负责。

把一篇技术长文/论文解读自动做成章节式解说视频(1080p, 5-8 分钟)。双主题:warm(奶油底+珊瑚红+cozy-handdrawn 透明插图,亲和感)和 midnight(深蓝黑底+琥珀金+宋体标题+executive-tech 插图,AI 科技感),storyboard 一个 theme 字段切换。每章三种 layout 混排:illustration(左文右图+Ken Burns)/grid(卡片网格逐块入场)/statement(全屏大字)。管线:文章 → 分镜 storyboard.json(6-10 章) → 每章插图(复用 tech-article-diagram + ai-image-generator,warm 需去底) → Minimax / Edge 逐句 TTS(默认自定义克隆音色) → HyperFrames 数据驱动渲染成 MP4。当用户说"文章转视频""把这篇文章做成视频""解说视频""文章讲解视频""图文解说""article to video"或给一篇长文要做成带配音的视频时使用。不用于:单概念教学动图(走 edu-teaching-an...

将任意学科知识点转化为竖版教育信息图(9:16)。用户只需要输入一个知识点名称(如"声现象"、"勾股定理"、"光合作用"),Skill 自动完成:识别学科/年级/章节、拆解3-5个核心子概念、分配主题色系、为每个子概念生成具体插图描述、构建完整提示词并调用 ai-image-generator 生图。内置双层学科准确性检查:生图前按分学科清单自检提示词,生图后读回 PNG 视觉复核(文字/公式/图示),不通过自动重试,确保交付给学生的内容准确。内置物理(声/光/热/力/电/透镜/机械运动)、数学、化学、生物、语文、历史、英语等学科的插图指引。支持批量生成——"初二物理上学期全部章节"会逐章生成,每章不同色系,风格统一。触发词包括:做一张信息图、知识卡片、学科图解、物理信息图、化学信息图、做张知识图、画个知识卡片、把这个知识点做成图。不要用于动态交互演示(走交互演示 Skill)、文章封面图(走 mp-cover-generator)、手绘风文章配图(走 tech-article-diagram)。

把单个学科概念(中文/英文都行,如"声现象""杠杆原理""光合作用")自动做成动态教学内容。两种产出都由 HyperFrames 渲染、共用同一个 index.html(mode 变量切换):① 配音教学视频 — 分镜 + Minimax / Edge TTS 中文配音 + 字幕 + 完整 MP4(1080p, ~90s, 发视频号/给孩子看);② 无声循环动图 — 同一内容的紧凑无声版 MP4(1080p, ~32s, 循环, 公众号正文内嵌自动播放)。共用一份 7 段分镜和同一套主题配色(声/光/力/电/热/生物/化学/历史/数学各有色系),视频和动图风格完全统一。当用户提"教学视频""配音视频""教学动图""无声动图""循环视频""公众号内嵌动图""concept → animation"或给一个学科概念要做成动态内容时,使用本 skill。

根据视频口播文案,为视频号/抖音/小红书短视频生成 3:4 竖版封面图。当用户需要给短视频做封面、配缩略图、出竖版题图时使用。触发词包括:做视频封面、生成视频封面图、视频号封面、抖音封面、小红书视频封面、竖版封面、3:4 封面、短视频题图。即使用户只是说"帮我给这个视频做个封面"或"封面还没做",只要上下文涉及短视频发布,都应该触发。通过 ai-image-generator 的 edit 模式生成(默认 MuleRun Nano Banana 2, 也可切换 APImart/Atlas/Agnes),以主持人参考图为参考图,提供 11 种可选视觉风格(默认深色科技标题风),产出符合短视频平台爆款规律的竖版封面图。不要用于公众号宽幅题图(2.35:1)、朋友圈九宫格、头像、海报等非 3:4 短视频封面场景；本 skill 只处理 3:4 竖版短视频封面。

为技术长文自动识别插图位置,并生成 16:9 概念图/流程图/对比图/架构图。支持七种风格:手绘网格笔记本风(notebook)、专业扁平信息图(infographic)、现代高级科技商务风(executive-tech)、温暖手绘卡片风(cozy-handdrawn)、技术简笔画风(tech-doodle)、卡通信息图风(cartoon-infographic)和白板手绘风(whiteboard-sketch)。当用户需要给已经写好的文章配插图、加配图、排版优化、让长文不那么单调时使用。触发词包括:加插图、配图、加几张图、让文章更生动、排版优化、文章太单调了、给文章画几张手绘图、手绘示意图、信息图、商务风配图、科技商务风。skill 的核心价值在于"智能识别文章里哪些段落值得配图"——优先选抽象概念、流程循环、对比分类、架构组件这四类地方,不在每段机械配图。通过 ai-image-generator 生图执行层生成(默认 MuleRun Nano Banana 2, 也可切换 APImart/Atlas/Agnes),支持通过 --style 切换不同视觉风格。不要用于封面图(...

抓取 GitHub Trending 当前前 5 个开源项目，先把摘要字段翻译成中文，再生成低信息密度中文简报和 Wan 2.7 海报 prompt。支持 10 种视觉风格选择。Use when user asks for GitHub trending、Top 5、开源日报、中文热门项目海报、Wan 2.7 poster、今天有什么热门项目、热门开源、做个开源海报、trending 榜单、开源信息图。Default workflow: 3 步引导式流程。

使用 grok-imagine-image 模型，通过兼容 Grok2API / OpenAI 风格的接口（`/v1/images/generations`）生成图片。当用户要求用 Grok Imagine / grok-imagine-image 生成、绘制、创作图片时使用；或其他工作流需要本地脚本调用该生图模型时使用。当用户明确指定 Grok Imagine，或提供该 Grok2API 地址时，优先使用本技能，而不是通用生图工具。

深度解析链接/文档/代码，生成导师级教学笔记 + Wan 2.7 知识海报。 Use when user asks to: 学习、分析、解读、整理、吸收、读懂 任何文档或代码 Trigger keywords: 学习、分析、知识卡片、知识海报、解读文档、整理笔记、知识库、存入知识库 支持 PDF/Word/Markdown/代码/图片，自动真理锚定验证，国学内容自动水墨风格。 When user provides: URL链接、文件路径、代码文件、图片 → 生成知识卡片 When user says: "生成海报"、"知识海报" → 额外生成 Wan 2.7 信息图

根据用户的自然语言检索需求，生成合适的 Obsidian CLI 查询命令，执行查询，并将结果总结返回。用于用户想在 Obsidian 仓库中搜索笔记、查找上下文、筛选任务、标签、属性、反链、文件列表或结构化查询时，例如“帮我找最近的会议记录”“搜一下包含某关键词的笔记”“看看某篇笔记有哪些反向链接”。

Checking and provisioning the machine's environment for the video-agent-kit plugin — probing for ffmpeg/ffprobe that actually carry the encoders and filters we render with (libx264/aac/libmp3lame, libass, libfreetype), python packages (mcp, cv2, numpy, PIL, jieba, fontTools, scenedetect) in the interpreter Claude Code really uses, a CJK font whose cmap truly covers Chinese, and which speech channel is in play (under ZCode the official channel needs no local key) — then installing what is miss...

Global controller for video editing tasks. Use as the default entrypoint for any video edit request; it discovers materials, classifies the task, routes to specialized video-edit skills when available, and enforces the common file contract, timeline validation, preview rendering, QC, repair loop, and final report.

Specialized workflow for multi-material video assembly. Use after video-edit-agent classifies a task as combining, selecting, ordering, de-duplicating, or shaping multiple user-provided videos/audio/images into one coherent finished video, montage, recap, social-media cut, or story.

Consolidated narrated recap workflows for movie commentary, football/soccer match recaps, League of Legends esports recaps, and basketball/NBA/CBA full-game recaps. Use when video-edit-agent routes a full film, match, game replay, or broadcast into mode=movie-recap, mode=soccer-recap, mode=lol-recap, or mode=basketball-recap for Chinese narrated highlight/recap editing with deterministic recap MCP tools.

Consolidated single-source voiced-video workflows for speech condensing, talking-head subtitles, and end-to-end caption/edit orchestration. Use when video-edit-agent routes a single voiced video to mode=speech-condense, mode=talking-head-subtitles, or mode=video-pipeline.

使用 Wan2.7-image 生成公众号封面图、小红书封面图、种草图和海报改版视觉稿，并支持文生视频、静态图转丝滑动态视频、参考图 / 参考视频转视频，以及为视频自动补 Edge TTS 配音与字幕烧录。视频任务兼容 Wan 2.6 与 Wan 2.7 模型，可通过 config.yaml 默认配置或输入 JSON 的 model 字段覆盖。用于把标题、副标题、卖点、品牌色、结构化 JSON、参考图或参考视频转成真实图片或视频输出；当用户提到封面图、头图、配图、种草图、视觉稿、海报重排版、横版改竖版、文生视频、图片转视频、静态图转动态视频、参考图转视频、参考视频转视频、丝滑动态视频、视频配音、字幕烧录、Edge TTS 配音时，必须优先考虑这个技能。支持 Prompt 构建、场景选择、真实 Wan API 调用、PNG / MP4 文件输出与 prompt sidecar 保存。

Wan 2.7 创意方案生成器。根据用户提供的起点（具体物品、抽象概念或生活场景），生成至少 10 个具有明显差异化、画面感强且可直接用于 Wan 2.7 生图的创意方案。Use when user asks for 创意方案、生图创意、Wan 2.7 prompt创意、创意引擎、画面创意、灵感创意、海报创意、视觉创意、海报点子、设计灵感、给我点创意想法、帮我想想画面、十个创意。TRIGGER: 用户提供具体物品（如咖啡杯）、抽象概念（如高效能、放松）或生活场景（如灵感迸发）作为创意起点时。

微信公众号文章聚合器。通过 mptext.top API 批量获取指定公众号博主的最新文章列表，下载文章内容并解析为 Markdown/HTML/纯文本格式。支持按公众号名称或 fakeid 获取，预置 8 个热门 AI 技术公众号。适用场景：获取指定公众号最新文章、批量抓取多个博主内容、公众号文章聚合阅读、技术资讯采集。关键词：公众号文章获取、微信文章抓取、公众号聚合、文章采集、mptext API。

获取并解析微信公众号文章。从微信文章链接中提取标题、作者、公众号名称、正文内容、图片和元数据。当用户提供微信文章链接(mp.weixin.qq.com/s/...)并希望阅读、提取、下载或转换文章内容时使用。适用场景包括获取/下载微信文章、提取微信文章文字或元数据、将微信文章转换为Markdown、将微信文章连同图片保存到本地。关键词：微信公众号、文章获取、文章抓取、文章下载。

审查微信公众号文章内容并识别违规风险点。使用场景：当用户写完公众号文章后请求审查、检查是否违规、发布前合规检查、识别诱导分享/欺诈信息/营销推广/版权侵权等违规内容时触发此技能。