Mmcp.market

agentkit-multimedia-shopping skill

by anbeime·anbeime/skill·7.3k stars

电商运营与内容创作者在需要制作带货短视频时,用此技能一键生成9:16竖屏数字人成片。自动编排AI绘画、语音合成与视频生成,快速产出“小省导购员”专属形象与专业配音,让多模态视频制作省时省力。

A100/100content scan

Is the agentkit-multimedia-shopping skill safe?

Clean: nothing in its files matched our rules. We read 16 files in the folder on 2026-09-28.

No findings.

Install the agentkit-multimedia-shopping skill

A skill is a folder. Copy it into your agent's skills folder and the agent loads it when the task matches its description.

git clone --depth 1 https://github.com/anbeime/skill.git /tmp/skill
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r /tmp/skill/skills/agentkit-multimedia-shopping/agentkit-multimedia-shopping ~/.claude/skills/agentkit-multimedia-shopping
available in every project

In the Claude apps, zip the folder and upload it from the Skills settings. The folder on GitHub

The instructions your agent would load

SKILL.md as published, without the frontmatter. Read it on GitHub

AgentKit多媒体小省导购员数字人带货

任务目标

  • 本技能用于:基于ByteDance agentkit-samples多媒体用例,生成小省导购员数字人带货视频的多模态内容
  • 能力包含:
  • AI绘画生成(小省导购员角色形象、场景背景)
  • 语音合成(导购员语音、背景音乐)
  • 视频生成(多模态组合)
  • 工作流编排(图像→音频→视频→成片)
  • 触发条件:用户需要生成小省导购员数字人带货视频,使用agentkit-samples的多媒体能力

前置准备

依赖说明

本技能依赖以下Python包:

Pillow>=10.0.0
requests>=2.28.0
numpy>=1.24.0

环境准备

  1. 安装agentkit-samples(如需要)
  2. 准备API凭证(如涉及第三方服务调用)
  3. 准备小省导购员角色固定特征描述

前置知识

  • 了解ByteDance agentkit-samples多媒体用例的基本功能
  • 了解AI绘画、语音合成、视频生成的基本原理
  • 了解9:16竖屏视频规格

操作步骤

标准流程

1. 角色形象生成

使用AI绘画生成小省导购员角色形象:

输入信息:

  • 角色固定特征(脸型、发型、服饰、气质)
  • 场景类型(商务场景)
  • 情绪基调(热情、专业、亲切)

生成流程:

  1. 读取 references/character-profile.md,获取小省导购员角色固定特征
  2. 调用 scripts/generate_character.py 生成角色形象
  3. 裁剪为9:16比例,分辨率≥1080×1920
  4. 保存参考图(供InfiniteTalk使用)

输出:角色参考图(9:16竖屏)

2. 场景背景生成

使用AI绘画生成场景背景:

输入信息:

  • 场景类型(商务会议室、书房、洽谈室、大厅、办公室)
  • 情绪基调(冷调、暖调、中性)
  • 光影描述(侧光、顺光、顶光、逆光)

生成流程:

  1. 读取场景模板,选择对应场景类型
  2. 调用 scripts/generate_scene.py 生成场景背景
  3. 裁剪为9:16比例,分辨率≥1080×1920
  4. 保存场景参考图

输出:场景参考图(9:16竖屏)

3. 语音合成

使用TTS生成导购员语音:

输入信息:

  • 话术内容(带货文案)
  • 语音类型(语速、语气)
  • 情绪基调(热情、专业、亲切)

生成流程:

  1. 准备话术内容(符合小省导购员人设)
  2. 调用 scripts/generate_voice.py 合成语音
  3. 导出为16kHz单声道wav格式
  4. 保存语音文件(供InfiniteTalk使用)

输出:语音文件(16kHz单声道wav)

4. 背景音乐生成

使用音乐生成工具生成背景音乐:

输入信息:

  • 情绪基调(热情、专业、紧迫、亲切)
  • 音乐风格(管弦乐、钢琴、弦乐)
  • 时长(5秒/幕)

生成流程:

  1. 根据情绪基调选择音乐风格
  2. 调用 scripts/generate_music.py 生成音乐
  3. 导出为16kHz单声道wav格式
  4. 保存音乐文件(供InfiniteTalk使用)

输出:音乐文件(16kHz单声道wav)

5. 视频生成

使用多模态组合生成视频:

输入信息:

  • 角色参考图(9:16竖屏)
  • 场景参考图(9:16竖屏)
  • 语音文件(16kHz单声道wav)
  • 音乐文件(16kHz单声道wav)
  • 提示词(InfiniteTalk专用)

生成流程:

  1. 读取InfiniteTalk专用提示词(使用infinitetalk-shopping-avatar Skill生成)
  2. 调用 scripts/generate_video.py 生成视频
  3. 生成5幕视频(每幕5秒)
  4. 拼接完整视频(总时长25秒)

输出:完整视频(25秒,9:16竖屏)

可选分支

  • 当仅需生成角色形象:执行步骤1
  • 当仅需生成场景背景:执行步骤2
  • 当仅需生成语音:执行步骤3
  • 当仅需生成背景音乐:执行步骤4
  • 当仅需生成视频:执行步骤1-5

资源索引

  • 角色固定特征:见 references/character-profile.md(何时读取:生成角色形象时)
  • 场景模板:见 references/scene-templates.md(何时读取:生成场景背景时)
  • 工具使用说明:见 references/tool-usage-guide.md(何时读取:使用工具时)
  • 示例输出:见 assets/examples/sample-output.md(何时读取:参考示例输出)

注意事项

  • 角色一致性:所有生成的角色形象必须严格遵循角色固定特征
  • 分辨率匹配:所有图像必须为9:16竖屏,分辨率≥1080×1920
  • 音频格式:所有音频必须为16kHz单声道wav格式
  • 情绪适配:语音和音乐必须与场景情绪匹配
  • 工作流顺序:严格按照图像→音频→视频的顺序生成
  • 与InfiniteTalk协同:使用infinitetalk-shopping-avatar Skill生成提示词

使用示例

示例1:生成完整带货视频

功能说明:生成小省导购员数字人带货视频的完整流程

执行方式:

  1. 生成角色形象(调用generate_character.py)
  2. 生成场景背景(调用generate_scene.py)
  3. 合成导购员语音(调用generate_voice.py)
  4. 生成背景音乐(调用generate_music.py)
  5. 生成视频(调用generate_video.py,结合InfiniteTalk提示词)

关键参数:

More skills from anbeime/skill

  • APDF Processing Pro综合办公文员与软件开发工程师当需要批量处理PDF表单、提取表格或进行OCR识别时,使用内置脚本一键完成自动化提取与数据校验,彻底告别繁琐的手动录入,让复杂文档工作流高效、稳健落地。
  • Aagent-team产品经理与项目管理专家在应对复杂项目时,使用此技能可动态组建包含“执行、指挥、评审”的专属AI团队。实时查看多智能体辩论与决策全过程,共享统一上下文记忆,一键完成从会议决策到系统构建的全流程高效协同!
  • Aantinet-doc-parse软件开发工程师与数据科学家在构建RAG系统时,当需处理PDF/Word/Excel等多格式复杂文档,用此技能可自动触发三级解析降级,一键输出高置信度结构化Markdown与元数据,免去繁琐清洗,直接夯实企业知识库数据底座!
  • Aantinet-four-color-cards财务和投资分析师、律师助理与法律助手在撰写金融研报或分析法律文档时,必用此技能!基于解析文档一键生成事实蓝卡、解释绿卡、风险黄卡与行动红卡。自动完成深度剖析与风险排查,产出100%可溯源的结构化四色报告,让复杂分析高效且严谨。
  • Aantinet-provenance软件开发工程师与信息安全分析师在构建多智能体系统时,当需全链路可观测与安全审计,请用此技能。它自动收集操作日志,生成可追溯证据链与向量索引,开箱即用实现系统审计与精准回放,让Agent运行安全透明。
  • Aantinet-security-scan信息安全分析师与软件开发工程师在搭建文档处理流水线时,当需要拦截违规文件或外部URL,请挂载此技能作为强制前置安检,自动输出 pass/reject 判定与详细合规扫描报告,一键守住零信任安全底线。
  • AarchifyCreate polished, validated architecture, workflow, sequence, data-flow, and lifecycle/state diagrams as explorable standalone HTML with inline SVG, dark/light themes, optional trace motion, and PNG/JPEG/WebP/SVG/WebM export. Accept plain-language requirements or pasted Mermaid flowchart, sequenceDiagram, and stateDiagram input; inspect repository evidence when the diagram must reflect real code. Use when the user asks to visualize system architecture, infrastructure, cloud/security/network topology, technical workflows, API call sequences, request lifecycles, data pipelines, ETL/ELT, data lineage, state machines, or to convert/beautify Mermaid.
  • Aarticle-illustrator内容创作者与自媒体创作者在撰写长文缺乏视觉辅助时,当需要给文章配图或生成插图请使用。自动分析文章结构,精准识别位置并生成插画插入段落,将抽象概念具象化。一键完成智能图文排版,省去手动找图时间,大幅提升阅读体验!
  • Aarticle-illustrator内容创作者和自媒体创作者在撰写长文时,当需要“给文章配图”或“添加插图”时使用。自动分析文章结构,精准识别需要视觉辅助的位置,生成并插入契合语境的插画,将抽象概念具象化,一键完成高质量图文排版,大幅提升阅读体验。
  • Aatutun-xhs-cover阿囤囤风格小红书封面提示词生成。用于AI工具、效率方法、产品测评、教程部署、个人经验、播客推荐、职场认知类内容的爆款竖版封面设计。特点是真人出镜、超大柔和浅黄(#FDFFA7)/白色中文标题、粗黑描边、人物抠图描边、绿色勾选清单、emoji贴纸、箭头标注、高对比高密度构图。关键词:小红书封面、爆款封面、阿囤囤风格、AI教程封面、产品测评封面、封面提示词。
  • Abaoyu-format-markdown技术写作员与内容创作者在处理纯文本或 Markdown 稿件时,若需优化文章结构、添加 frontmatter 或自动修正中英文排版间距,使用此技能可一键生成专业美观的 {filename}-formatted.md 文件,让文档排版更完美。
  • Abaoyu-post-to-wechat自媒体创作者与运营专员在需要将 Markdown 或 HTML 内容发布至微信公众号时,一键通过 API 或浏览器自动化完成文章与图文的排版及发布,彻底告别繁琐的手动排版与多步上传操作,大幅提升公众号日常发文与运营效率。

All agent skills → · MCP servers