來自 affaan-m 的 ECC 專案的 Video Editing 技能。把原始素材剪成可直接發布的影片：規劃剪輯點、修剪與串接片段，加上疊加圖層、字幕、配樂、旁白與動態圖像，並依 YouTube、TikTok 或 Instagram 重新調整畫面比例。以 FFmpeg、Remotion 與選用的 AI 工具打造，剪得更快，且不會取代你的原始素材。
分析任何影片的前6秒，取得逐秒留存預測，了解觀眾為什麼繼續觀看或直接滑走，並獲得可立即執行的開場 Hook 優化建議。所有結果皆由 AI 產生，並參考真實影片留存資料進行校準。
將加密貨幣技術分析自動轉成修仙風YouTube影片。支援K線、SNR、SMC、CHOCH、FVG、OB與POC教學，以及BingX主流幣行情分析；產出英文配音腳本、繁體中文字幕、分鏡、縮圖、影片說明，並在工具支援時生成完整MP4。沒有合格交易機會時會明確建議等待，不報明牌、不保證獲利。
把用户提供的小说原文 / 现成剧本，经**六个角色技能框架接力**转化为「分镜图提示词 + 视频脚本 + AI 视频提示词」。三个**稳定输出机制**：每个角色有独立技能框架（完整工作方法）；环节间有固定数据契约；质量门前置到每个角色并加终检。
我長期處理中英夾雜的技術型影音內容（教學影片、會議與簡報錄音），很清楚這類素材最頭痛的就是專有名詞和英文縮寫被聽錯。這個 Skill 把我實際在用的整套做法工具化：以 faster-whisper 在本機 CPU 就能轉錄（免 GPU、免雲端 API、免費），並用「轉錄前餵專有名詞提示＋轉錄後批次修正同音錯字」兩道工序把準確率拉高；YouTube 連結則走「先抓現成字幕、失敗自動改抓音訊轉錄」的穩定路線，最後一併產出 SRT 字幕、逐字稿與帶時間戳的重點摘要。全程本機運算、檔案不上雲，適合在意內容隱私又要快速消化長影音的人。 I work daily with mixed Chinese-English technical audio, where jargon and acronyms get mis-heard most. This Skill packages my workflow: faster-whisper runs locally on CPU (no GPU, no cloud API)
同時開五個 AI 對話之後，你就失去對它們的掌握了——哪個還在跑、哪個十分鐘前就卡住、哪個早就結束但忘記關。 這支開一個本機儀錶板把 Claude Code 和 Codex 的對話並列顯示。在線狀態用實際存活的 process 驗證，不是只讀設定檔；超過十分鐘沒活動的標橘色。 還有一顆服務狀態燈，分辨「我的對話卡住」和「服務整個掛了」。
