傻猫网络日志 Samool's blog - 二十年老博客 - SKILL
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items: 软件系统构架师skill codex版
items: 一文读懂 Agent Skills：原理、机制、架构、代码与 AI 工程化落地全解析
items: 一文看懂 Agent Skills 运行全流程
items: 5大热门Skill精选推荐
items: 一万字Codex保姆级教程：小白从安装到跑通项目
items: 一个神级 SKILL，让 Claude 秒变 AI 视频提示词大师

软件系统构架师skill codex版
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date: 2026-06-25T16:05:40+08:00
description: name: software-system-architectdescription: 以资深软件/系统架构师和数据库架构师的视角分析软件需求，将需求拆分为业务领域、功能模块、详细功能设计、数据/接口/安全/运维架构，并输出名为“系统构架设计.md”或“项目名称系统构架设计.md”的中文 Markdown 架构设计文档。适用于用户提供产品构想、业务需求、RFP/需求文档、遗留系统说明、电信 BOSS 需求，或提出软件系统构架、架构设计、模块拆解、功能设计、系统设计文档、系统构架设计.md 等需求的场景。软件系统构架师概述使用此技能将用户提供的软件需求整理为可复用的中文架构设计文档。你应以资深软件工程师、系统架构师、数据库架构师的身份开展工作；在相关场景下，还应具备电信 BOSS/BSS/OSS 架构师的专业视角。默认交付物：在当前工作区创建名为 系统构架设计.md 的 Markdown 文件。如果项目或系统名称明确，则命名为 <项目名称>系统构架设计.md。除非用户明确要求，否则不要修改原始需求文件。工作流程从用户消息、附件、所引用的本地文件或代码仓库文档中收集原始需求。在开始设计前，应先阅读可用的需求材料。使用业务语言重构需求，包括：业务目标、目标用户、核心场景、范围边界、上下游系统、约束条件和成功标准。识别缺失的关键信息。在合理情况下，可基于明确说明的假设继续设计；只有当缺少澄清会使设计产生重大风险或无法继续时，才向用户提问。优先按照稳定的业务能力拆分系统，而不是按照界面页面拆分。模块划分应综合考虑领域边界、生命周期归属、数据归属、事务一致性、集成边界和运维责任。将每个模块设计到详细功能层级，包括：模块职责、功能、流程、数据对象、API/事件、权限、校验、异常、依赖关系和验收标准。完成交叉领域架构设计，包括：数据架构、集成架构、安全与授权、审计、可观测性、部署、性能、可用性、迁移和分阶段交付。编写 Markdown 文档，确认文件已经生成，并报告其绝对路径。设计启发式原则优先采用边界清晰的限界上下文和业务能力模块，而不是模糊的技术分层。明确模块归属：每个重要数据对象和业务流程都应由一个主要模块负责。当命令流程、查询/报表流程、后台任务、集成适配器和审计轨迹在扩展性或可靠性要求上不同时，应分别设计。对复杂流程，应提供状态机或 Mermaid 流程图。对分布式系统或集成密集型系统，应明确说明幂等、重试、补偿、消息顺序、超时处理和对账机制。数据库设计应提供概念实体和关键数据表建议；除非用户明确要求，否则不要过度细化到 DDL 层级。对企业级系统，应包含角色/权限边界、审批流程、审计日志、配置管理和运维支持设计。对电信 BOSS/BSS/OSS 场景，应视需求考虑客户、账户、用户、产品、销售品、订单、资源、开通、计费、支付、工单、渠道和结算等维度。当需求涉及这些能力时，应明确区分 CRM、订单中心、产品目录、资源中心、计费/账务、开通、工作流和集成等职责。输出规则除非用户要求使用其他语言，否则使用中文编写。表述应明确、具体，避免使用适用于任何系统的泛化描述。使用表格呈现模块清单、接口清单、数据实体、非功能需求和实施阶段。将假设明确标注为 设计假设。将未决问题明确标注为 待确认问题；不要将不确定性隐藏在普通叙述中。文档应包含足够细节，使开发团队能够据此进行任务拆解、接口规划和数据库规划。不要编写营销式方案，应输出工程设计文档。文档模板除非用户提供了更严格的模板，否则使用以下结构：# <项目/系统名称>系统构架设计 ## 1. 文档说明 | 项目 | 内容 | | --- | --- | | 文档名称 | <项目/系统名称>系统构架设计 | | 需求来源 | <用户描述/需求文件/仓库路径> | | 设计角色 | 软件系统构架师 | | 版本 | v1.0 | | 日期 | <YYYY-MM-DD> | ## 2. 需求理解 ### 2.1 业务背景 ### 2.2 建设目标 ### 2.3 用户角色与使用场景 ### 2.4 业务范围 ### 2.5 非业务范围 ### 2.6 关键约束 ### 2.7 设计假设 ## 3. 总体架构设计 ### 3.1 架构目标 ### 3.2 架构原则 ### 3.3 逻辑架构 ### 3.4 应用架构 ### 3.5 数据架构概览 ### 3.6 集成架构概览 ### 3.7 部署架构概览 ## 4. 功能模块划分 | 模块 | 业务职责 | 核心功能 | 主要数据 | 对外接口/事件 | 依赖模块 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | ## 5. 详细功能设计 ### 5.x <模块名称> #### 5.x.1 设计目标 #### 5.x.2 功能清…

一文读懂 Agent Skills：原理、机制、架构、代码与 AI 工程化落地全解析
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date: 2026-06-13T10:08:00+08:00
description: AI摘要 本文全面解析了Agent Skills的概念、原理、架构和代码实现，以及AI工程化落地的策略。Agent Skills是一系列可被Agent在运行时发现、理解、调用和组合的能力模块，旨在解决AI助手在执行任务时缺乏稳定、可复用的能力链的问题。文章通过比较Skill和Prompt的区别，强调了Skill在发现性、执行性和复用性方面的优势。同时，文章还讨论了Agent Skills在工程架构中解决的三个痛点，包括巨型提示词灾难、执行能力和专业知识脱节以及企业级可靠性缺失。文章详细介绍了Agent如何决定调用哪个Skill的决策流程，以及Skill的结构和代码实现，包括使用OpenAI SDK和LangChain框架的示例。最后，文章讨论了Skills、Function Calling和MCP之间的边界，并分享了生产环境中常见的问题和解决方案。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 一文读懂 Agent Skills：原理、机制、架构、代码与 AI 工程化落地全解析作者：多模态智能体发布时间：2026年6月9日 08:21原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hWtN3cPszsVKJd94tSQM7A你有没有遇到过这种情况：写了一个函数，需要补充单元测试。你打开 AI 助手，发了一句话过去。AI 给了你几个测试用例。但你看了一眼，发现边界条件根本没有覆盖，Jest 框架也没用，覆盖率更是没有任何说明。你只好重新发一条："要用 Jest 框架，要覆盖边界情况，要生成覆盖率报告……"下周同样的事情再发生一次，你又要从头解释一遍。或者这个场景：团队里积累了几十个 Markdown 文档，格式乱、目录缺、链接死。你告诉 AI "帮我整理一下这些文档"，AI 只是改了改标题格式，其他什么都没动。你想要的是统一格式、提取关键信息、生成目录、验证链接——这些它压根不知道。问题不是 AI 不聪明。问题是：它没有一套稳定的、可复用的能力链来完成这类任务。每次都要重新解释，每次执行结果都不一样，每次都是一次性的。这才是真正的痛点。Agent Skills 要解决的，就是这个问题。 什么是 Agent Skills 先给一个干净的定义： Skill 是一个可被 Agent 在运行时发现、理解、调用和组合的能力模块。 这句话里有四个动词——发现、理解、调用、组合——缺少任何一个，它都不能叫 Skill。用一个生活场景来理解：你手机里装了几十个 App。当你想导航的时候，不需要自己写路线规划算法，直接打开地图 App 就好。App 帮你把"导航这件事"封装好了——如何定位、如何规划、如何播报，全在里面。Agent Skills 的逻辑完全一样。Agent 是那部手机，负责理解你的意图并调度能力Skill 是那个 App，给 Agent 增加一项可调用的能力生态 是应用商店，让能力被发现、安装和管理再讲一个更贴近工程场景的类比是：你刚入职一家公司。你智商很高，学东西快，但完全不懂这家公司的业务。老板让你"处理一下这批退款并生成财务报告"。如果没有任何参考资料，你大概率会做错。但如果书架上有一本《退款处理与财务报告生成 SOP》，你只需要按照手册里的步骤，用公司的工具（电脑、系统账号）一步步执行，结果就会是对的。这本手册，就是 Skill。它给 Agent 发的不是命令，而是一张图书馆借阅证——不是强迫它背下整个图书馆，而是让它在需要的时候去查。 Skill 和 Prompt 有什么本质区别 很多人第一反应是：Skill 不就是一个很长的 Prompt 吗？写详细点，不就行了？不一样，差别很大。我们从三个维度来看：发现性Prompt 需要用户主动提供。你每次要用，就得自己把 Prompt 粘贴进去。Skill 不一样，Agent 可以根据你的任务描述，自动匹配到合适的 Skill，你不需要知道它叫什么名字。执行性Prompt 本质上是"告诉 AI 做什么"，但执行过程是 AI 自由发挥的。Skill 内部有结构化的 Workflow，每一步要做什么、怎么做、不能做什么，全都有明确规定。复用性Prompt 是一次性的，散落在对话历史里，下次遇到同样的任务，你还得从头写。Skill 是独立的模块，一次定义，到处复用，还能持续迭代优化。举个具体例子：用 Prompt 的方式补充单元测试，你需要写…

一文看懂 Agent Skills 运行全流程
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date: 2026-06-13T08:15:00+08:00
description: AI摘要 本文详细解析了AI助手Agent Skills的运行全流程，从用户请求到结果返回共16步，分为任务接收、技能发现、技能执行和结果回传四个阶段。文章通过泳道图展示了7个角色和5个层次的协作过程，强调了职责边界清晰、Agent与工具解耦以及工具链支撑复杂任务的重要性。最后，提出了几个技术问题供读者思考，以深入理解Agent体系的工程逻辑。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 一文看懂 Agent Skills 运行全流程：从用户请求到结果返回的 16 步拆解作者：多模态智能体发布时间：2026年6月12日 07:30原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hz82vgn5n6Y8E4VSqCQKIQ你有没有想过，当你对着一个 AI 助手说"帮我分析上个月各区域的销售数据，生成一份经营报告"，它背后到底在做什么？直觉上，可能会觉得这无非就是模型接收了你的话，然后吐出一段文字。但如果这件事真的是这样完成的，那你拿到的报告大概率是一堆凭空捏造的数字。事实上，一个真正能干活的 Agent，背后跑的是一套完整的调度链路。这篇文章就从下面这张泳道图出发，把这条链路从头到尾拆清楚。 ︱一、先看全局：7 个角色，分 5 层 读泳道图有个窍门：先别急着看箭头，先看"泳道"本身——每一列代表一个角色，每个角色只做自己这一列里的事。这张图里一共有 7 个角色，从左到右排开，但它们并不是平等的。按职责层次来看，可以分成 5 层：交互决策层：用户 + Agent用户是任务的发起方，不关心背后用了什么技能，只关心最后拿到的结果。Agent 是决策中枢，负责理解意图，判断这件事能不能自己解决，解决不了的就往下传。路由调度层：Skill Router这是整张图里参与步骤最多的模块——从第②步开始介入，一直到第⑮步才完成使命。它的核心职责只有一件事：找到合适的技能，并把任务交出去。注册发现层：Skill Registry看图会发现，Skill Registry 只出现在第④⑤两步，进来、出去，干净利落。它的角色很像一本"技能目录"，被查的时候出现，查完就退场。很多文章会把它描述成一个复杂的管理系统，但从执行链路来看，它的职责其实非常单一。执行管理层：Skill Center技能找到了之后，真正负责把任务跑起来的是 Skill Center。它负责加载能力体、下发任务、汇总结果，是链路里的执行调度者。能力承载层 + 底层执行层：能力体 + 工具/引擎能力体是具体业务逻辑的载体，比如数据分析、文档总结、报告生成等等。而工具/引擎是更底层的资源，比如数据库、代码执行器、搜索接口。能力体调用工具，工具真正干活。有了这个分层概念，再回头看泳道图，箭头的流向会清晰很多。 ︱二、16 步流程，分 4 个阶段来看 图里的 16 个步骤乍看密密麻麻，但如果按流程阶段分组，结构马上就清楚了。 第一阶段：任务接收（步骤①②） ① 用户发送消息 → Agent这一步没什么好说的，就是用户输入了一个请求。值得注意的是，用户输入的往往是自然语言，比如"帮我生成一份报告"，这背后隐含了大量模糊性——分析哪些数据？什么维度？什么格式？② Agent 接收请求，并向 Skill Router 发起技能请求这一步才是真正有意思的地方。Agent 在这里需要做一个判断：这件事我自己能搞定吗？如果是"明天天气怎么样"这类简单问题，Agent 大概率直接回答，不会触发后面那 14 步。但如果是"分析数据并生成报告"，Agent 判断出这需要外部能力，于是才会把请求转发给 Skill Router。这个判断逻辑，是 Agent 系统能不能用好的关键之一。 第二阶段：技能发现（步骤③④⑤⑥） ③ Skill Router 向 Skill Registry 发起查询Skill Router 接手请求后，先要解决的问题是：现在系统里有哪些技能可以用？于是它向 Skill Registry 发起查询请求。这里要注意，③是 Skill Router 发出的查询动作，而④是 Skill Registry 内部的处理动作——两者是不同主体的行为，不能混在一起说。④ Skill Registry 查询内部技能注册表Skill Registry 里存的是每个技能的元信息：名称、适用场景、输入输出参数、版本、权限等等。收到查询请求后，它在自己的注册表里比对…

5大热门Skill精选推荐
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date: 2026-05-28T08:19:37+08:00
description: AI摘要 本文推荐了五个热门的Skill，包括自我进化能力的self-improving-agent、Skill生态入口型能力的find-skills、多源内容总结工具summarize、浏览器自动化代表agent-browser和Skill安全审查刚需代表skill-vetter。这些Skill在开发调试、团队协作、内容工作流、自动化测试和安全审查等方面具有广泛的应用。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 1、self-improving-agent：Agent 自我进化能力代表推荐理由：基础能力强、复用门槛低，可记录错误、吸收反馈、沉淀长期经验。 使用方法：启用后，Agent 会在失败、纠正或发现知识缺口时自动记录，如 LEARNINGS.md、ERRORS.md。 场景：开发调试中，若因依赖版本、脚本路径或 API 参数错误失败，会记录原因和修正方式，下次可先读取经验，减少重复犯错。 2、find-skills：Skill 生态入口型能力推荐理由：“找 Skill、装 Skill、扩展 Agent 能力”的入口，具备高频属性。 使用方法：用户提出需求后，Agent 判断领域，通过 npx skills find pr review 等命令搜索候选 Skill，并给出安装建议。 场景：研发团队想强化前端测试，却不确定选 Playwright、E2E还是代码审查类 Skill。find-skills 可将模糊需求转成关键词，输出候选清单。 3、summarize：多源内容总结工具推荐理由：summarize 支持网页、文件、PDF、图片、音视频、YouTube、播客等输入，是内容工作流底座。 使用方法：可用 summarize "网址" 总结网页，summarize "YouTube 链接" 总结视频；只抽取内容可用 --extract。 场景：市场团队需快速消化报告和竞品视频时，Agent 可处理 PDF、网页等，输出统一摘要和关键观点。 4、agent-browser：浏览器自动化代表推荐理由：让 Agent 从“回答问题”升级为“操作网页”，是自动化、测试、表单填写、网页数据抽取等场景的基础组件。 使用方法：安装 CLI 后，Agent 可基于网页快照识别元素，执行打开页面、点击、输入、提交、截图、抽取内容等动作。 场景：运营团队每天需登录多个后台查看订单、广告、库存或线索数据。agent-browser 可自动进入页面、填写筛选条件并提取结果。 5、skill-vetter：Skill 安全审查刚需代表推荐理由：安全类 Skill 数量少但下载量高，说明用户安装第三方 Skill 时关注权限、脚本和外部连接风险。 使用方法：安装陌生 Skill 前，让 Agent 读取其 SKILL.md 或仓库内容，检查作者、权限、curl、wget、混淆字符串、敏感目录读取等风险。 场景：用户想安装“加密货币自动交易”类 Skill，但其要求网络访问和 shell 执行权限。skill-vetter 可先输出安全审查报告，提示密钥读取、未知域名、远程脚本等风险。AlphaMoat ｜ 用数据寻找长期复利🌐 AlphaMoat.ai📧 sales@alphamoat.ai

一万字Codex保姆级教程：小白从安装到跑通项目
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date: 2026-05-24T13:09:00+08:00
description: AI摘要 这篇文章是一份详尽的Codex新手教程，旨在帮助初学者从安装到运行项目。文章首先强调了Codex不仅仅是一个聊天工具，而是一个能够直接操作项目文件的工作助手。接着，作者详细介绍了Codex的不同使用方式，并建议新手从Codex App开始。文章还提供了关于安装、基础设置、项目文件夹创建和配置的指导，包括如何编写README.md、AGENTS.md和CONTEXT.md文件。此外，还讨论了插件、Skills和MCP的理解和使用，以及如何在VS Code中使用Codex。最后，文章通过一个AI工具资料整理项目的实例，展示了如何跑通第一个真实项目，并提供了一个启动检查清单，以确保新手能够顺利开始使用Codex。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 1.1万字 Codex保姆级教程：小白从安装到跑通项目作者：AI778发布时间：2026年5月16日 21:24https://mp.weixin.qq.com/s/DuIOd6qLH8_4_3iP9XKXwg最近我发现Claude+deepseek还是差点意思，就转到codex体验一下顶级模型。但是，习惯了终端中使用Claude code之后，打开codex之后，我竟然不知道怎么用！相信很多朋友跟我一样，第一次打开 Codex，第一反应不是“哇，好强”，而是：这东西到底从哪开始用？它看起来像一个聊天软件，但又能读文件、改项目、开浏览器、装插件、跑命令、接 MCP。软件界面的左边是一堆入口，中间是对话，右边还会弹出文件、网页、预览、代码变化。如果你是小白，很容易犯一个错误：什么都没配置好，就直接让它干活。最后不是文件乱飞，就是不知道产物放哪（我整理乱糟糟的文件，头都大了！大家一定注意一些）；不是插件装了一堆不会用，就是项目里没有任何规则，Codex 每次都要重新理解你。所以这篇教程，只讲新手第一次真正上手时最需要配置的东西。我们只解决一个问题：一个 Windows 小白，怎么把 Codex 从“能聊天”，配置到“真的能做项目”。看完这篇，你至少应该能完成三件事：知道 Codex 可以在哪些地方用。在 Windows 上建立一个适合 Codex 工作的项目文件夹。配好基础规则、插件、Skills，并跑通一个真实项目。先说结论：新手第一次用 Codex，最该先配置的不是模型，而是项目文件夹。一、先别急着提问：Codex 不是普通聊天框如果你只把 Codex 当成 ChatGPT 的另一个入口，那它确实就是一个聊天框。但 Codex 真正厉害的地方，不是“回答问题”，而是“直接进入项目文件，扮演你的工作助手帮你做事”。它可以做这些事：读取你指定的本地文件。修改项目里的文档和代码。运行终端命令。打开网页查资料。通过插件处理文档、表格、PPT。用 Skills 按固定流程完成任务。通过 MCP 连接外部工具。在 IDE 或云端继续处理项目。这也是为什么新手会懵。普通聊天工具不会随便碰你的本地文件，但 Codex 会。普通聊天工具通常只给你答案，但 Codex 可能会真的帮你新建文件、改文件、生成项目、跑脚本。能力越强，越需要边界。所以小白要先建立一个最重要的意识：不要一上来就问“Codex 能做什么”，先问“我准备让它在哪个项目里做事”。项目位置选错了，后面全乱。二、Codex 到底能在哪些地方用截至 2026-05-16，OpenAI 官方资料里提到，Codex 可以在多个入口使用，比如 App、CLI、Web/Cloud、IDE extension 等。具体入口和按钮名称会更新，你以自己当前看到的界面为准。小白先看这张表就够了：使用方式解释适合谁小白建议Codex App装在电脑上的 Codex 工作台想管理本地项目的人主推，从这里开始Codex Web / Cloud在网页或云端委托任务想让任务离开本地持续跑的人后面再学Codex CLI命令行里的 Codex会终端的人小白先不用IDE / VS Code 扩展在代码编辑器里用 Codex写代码、改网页、改项目的人有项目后再用GitHub 里的 Codex在代码仓库里委托任务管 GitHub 仓库的人后期再学这篇文章只重点讲一条路线：Windows 上用 Codex App，把项目真正跑起来。为什么不一上来讲 CLI、GitHub、云端？因为小白最先要解决的不是“入口不够多”，而是“我到底该把文…

一个神级 SKILL，让 Claude 秒变 AI 视频提示词大师
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date: 2026-02-19T04:33:39+08:00
description: AI摘要 松果大佬@songguoxiansen开发了一个神级Skill，将Claude Code变成了AI视频提示词大师，专门为字节的Seedance 2.0写提示词。这个Skill通过一个Markdown文件实现，零代码、零服务器、零成本。用户只需描述视频创意，Claude会确认参数并生成2-3个版本的提示词，然后用户可以选择一个版本用于Seedance 2.0。这个Skill大大降低了使用Seedance 2.0的门槛，可以用于电商产品视频、短剧/故事视频、知识科普视频、MV/音乐视频和仙侠/动画等多种场景。项目开源地址为：https://github.com/songguoxs/seedance-prompt-skill。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 卧了个槽，又搞到一个神级 Skill！！！松果大佬@songguoxiansen把 Claude Code 变成了 AI 视频提示词大师，专门给字节的 Seedance 2.0 写提示词！你知道现在 AI 生视频最大的痛点是啥吗？不是工具不行，是提示词写不好啊！！！同样的 Seedance 2.0，别人生出来的视频是电影级，你生出来的像 PPT 动画😂这个 Skill 直接把 Claude 调教成视频提示词工程师，你只需要说人话，它帮你翻译成 Seedance 能懂的结构化提示词！！！核心思路超简单：一个 Markdown 文件搞定一切，零代码、零服务器、零成本！【第一步：理解 Seedance 2.0 的提示词规则】要解决的问题：Seedance 2.0 的提示词有自己的语法规则，普通人根本记不住开发思路：研究 Seedance 2.0 官方文档，整理出所有支持的参数和语法把 @图片、@视频、@音频 这套引用系统摸透总结出时间戳分镜、负面提示词、多段拼接等高级技巧让AI帮你写代码的Prompt：帮我整理 Seedance 2.0视频生成平台的所有提示词规则，包括：多模态引用语法（@图片/@视频/@音频）、时间戳分镜格式、技术参数（宽高比/帧率/调色）、负面提示词用法，输出为结构化的Markdown 文档【第二步：设计 SKILL.md 核心文件】要解决的问题：怎么让 Claude 理解用户的自然语言，然后输出专业的视频提示词开发思路：定义 Claude 的角色：AI 视频提示词工程师设计十大核心能力：纯文本生视频、角色一致性、镜头复刻、特效复刻、分镜生成、视频延展、声音克隆、长镜头、视频编辑、音乐同步针对不同场景（电商、短剧、仙侠、科教、MV）写专门的提示词策略设计参数确认流程，让 Claude 主动问用户要关键信息让AI帮你写代码的Prompt：帮我设计一个 Claude Code SKILL，角色是 Seedance 2.0视频提示词工程师。需要支持10种核心能力（纯文本生视频、角色一致性控制、镜头运动复刻等），每种能力要有对应的提示词模板。还要支持5种场景策略（电商广告、短剧、仙侠动画、科教、MV），每种场景有专门的提示词结构【第三步：部署和使用】要解决的问题：怎么让用户最快速度用上这个 SKILL开发思路：克隆仓库，把 SKILL.md 复制到 .claude/skills/seedance/ 目录全局安装放 ~/.claude/skills/seedance/，所有项目都能用用 /seedance 命令触发，或者直接说视频相关的话题自动激活使用流程超简单：描述你的视频创意（用人话就行）Claude 确认参数（时长、比例、风格）生成 2-3 个版本的提示词挑一个丢进 Seedance 2.0 就完事了！【踩坑提醒】Seedance 2.0 不支持真人面部：别想着生成真人视频，平台限制！用动画风格或者产品展示更靠谱单段视频最长15秒：超过15秒要用多段拼接方案，SKILL 会自动帮你规划分段参考素材有限制：图片最多9张（每张<30MB）、视频最多3个（2-15秒，<50MB）、音频最多3个（≤15秒，<15MB）输出分辨率最高2K：够用了，但别指望4K【成本算一下】SKILL 本身：免费，就一个 Markdown 文件，MIT 开源Claude Code：按 API 计费，一次对话大概 $0.01-0.05Seedance 2.0：按即梦平台计费，有免费额度服务器：零成本，不需要任何服务器总成本：几乎为零！！！【能干啥…