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短视频发布策略生成器

Try it

根据IP背景和视频文案,为短视频生成一套完整的发布策略,包括发布时间、话题标签、封面文案和发布标题,并能将文案合成为封面图。

What it does

这是一个包含两个步骤的组合技能,旨在为短视频提供从策略到视觉呈现的完整发布方案。

The skill document

Video Publisher Pro Skill

这是一个包含两个步骤的组合技能,旨在为短视频提供从策略到视觉呈现的完整发布方案。


流程

  1. 第一步:策略生成 (逻辑技能)
    • 通过分析IP背景、周计划、视频文案和定位,生成专业的发布策略,包括发布时间、话题标签、封面文案和发布标题。
  2. 第二步:封面生成 (脚本技能)
    • 将第一步产出的封面文案,通过AI图像生成模型,添加到用户指定的背景图片上,生成最终的视频封面。

第一步:策略生成

核心功能

通过深度分析用户提供的多维度信息,自动化地生成一套包含四大核心模块的发布建议。

使用方法 (重要)

这是一个纯粹的逻辑技能,其核心是通过一个精心设计的Prompt来调用AI自身的语言模型能力。

AI不应尝试执行任何外部脚本来完成此步骤。

正确的流程是:

  1. 读取 prompt_template.txt 文件的内容。
  2. 将用户提供的四类信息填充到模板中。
  3. 将填充完毕的完整Prompt作为输入,调用语言模型,生成最终的策略报告。

所需信息

  1. 客户背景信息: IP定位、核心价值观、目标用户画像等。
  2. 本周计划或战略目标: 视频在整体策略中的位置和作用。
  3. 视频文案: 完整的视频文案内容。
  4. 视频定位: 视频的发布序列和核心目的(如:人设定位、干货教学等)。

第二步:封面生成

核心功能

使用 generate_cover_image.py 脚本,将文字标题智能地添加到背景图上。该技能现在内置一个自动判断机制,以确保输出结果的稳定性和可预测性。

核心工作流 (必须严格遵守)

1. 前置分析与模式选择 (AI视觉判断)

在执行任何生成操作前,必须先对用户提供的背景图进行AI视觉分析,判断其属于以下哪种模式:

  • 版式复刻模式 (Replication Mode):

    • 触发条件: 图片上已存在清晰的、可作为参考的文字版式。
    • 核心目标: 只修改文字内容,不改变版式和风格。
  • 智能融合模式 (Fusion Mode):

    • 触发条件: 图片上无明显文字,是一张干净的背景图。
    • 核心目标: 在不破坏画面的前提下,创作出与图片风格和谐的文字设计。

2. 根据模式调用相应指令

版式复刻模式 (Replication Mode)

当判断为“版式复刻”时,必须读取 replication_prompt.txt 文件的内容作为指令。

  • 指令核心:

    1. 识别并锁定 原图中所有文字区块。
    2. 分析 每个区块的精确位置、字体、颜色和风格。
    3. 移除 旧文字。
    4. 将新文案按顺序填充回各自原来的位置和样式中。
    5. 输出图片。
  • 最终效果: 实现对原始版式的精确“像素级”复刻,确保高效和稳定。

智能融合模式 (Fusion Mode)

当判断为“智能融合”时,必须读取 fusion_prompt.txt 文件的内容作为指令。

  • 指令核心:

    1. 分析 图片的构图、视觉焦点和色彩氛围。
    2. 设计 与图片风格协调的文字样式(字体、颜色)。
    3. 最佳位置(不遮挡主体)放置文案。
    4. 输出图片。
  • 最终效果: 生成兼具设计感和信息清晰度的优质封面。

PowerShell 执行模板

# 1. 判断模式 (AI逻辑判断)
# $mode = "Replication" or "Fusion"

# 2. 根据模式选择Prompt文件路径
$prompt_file_path = if ($mode -eq "Replication") { "C:\\...\\replication_prompt.txt" } else { "C:\\...\\fusion_prompt.txt" }

# 3. 读取并填充Prompt
$prompt_template = Get-Content -Path $prompt_file_path -Raw
$final_prompt = $prompt_template -replace '\{text_to_add\}', $text_to_add

# 4. 执行Python脚本
& "F:\\python 3.10\\python.exe" "C:\\...\\generate_cover_image.py" --image $image_path --text $text_to_add --output $output_path --prompt $final_prompt

此升级旨在将该技能从一个简单的工具,转变为一个可靠、智能的自动化解决方案,杜绝“创意抽卡”,确保交付结果的确定性。

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