ni-skill

给定抖音博主主页链接，用内置浏览器滚动加载并提取全部视频链接，再通过 web.fetch 批量导出每条视频的完整逐字稿、校订同音错字，最后按"视频标题-博主名.md"归档到本地目录。需要批量导出抖音某博主全部或最新 N 条视频逐字稿时使用。

将用户给出的主题、对象或参考资产转成经过人工审核的多视图图片和可交付 GLB 3D 模型。用于“按主题做 3D 模型”“先出多视图再生成 GLB”“用混元 3D / Tripo 做模型”“把参考图变成带纹理的 GLB”“生成可放进项目的 3D 资产”等请求。流程强制包含两个人工门禁：出图前确认需求，出图后确认视觉与结构；未经当前门禁的明确确认，不得生成图片、上传 3D 服务、消耗额度或交付模型。支持参考模型风格对齐、多视图一致性、免费额度生成、GLB 下载、压缩、结构/材质/实际渲染验收。

为已经通过正文审稿的公众号文章生成一条封面图提示词，不直接生图。提示词必须围绕文章的核心判断和真实工程实体，不要添加正文没有的事实；只负责封面，不生成内文配图。

编排公众号 AI 技术文章从选题雷达、选题、来源归档、观点与大纲、实践边界、证据深化到正文初稿的完整生产链路。支持用户在场的 collaborative 模式和无人值守的 autonomous 模式；逐阶段验收产物并记录门禁，只在条件满足时调用 ni-writer 生成 article-draft.md，随后停止。

泥巴猪的成体系「写书」skill（独立于 ni-writer 公众号写作）。当用户要写一本书、写书稿、把一批素材或领域知识整理成书、写某一章/篇、续写书稿时使用。触发词包括但不限于：写书、写本书、写一本…、成书、书稿、写第 N 章/篇、把这些整理成一本书、按我的风格写本书。支持两种书种：①技术书（机制拆解型，对标《GitHub Actions 运行机制蓝皮书》——讲清实现逻辑/设计取舍/行为边界，读完能复刻一套等价系统）；②畅销书（传记式叙事改编型，把素材写成 Shoe Dog / The Everything Store 风格的章节）。**开写前必须先与用户确认书种；用户未指定则默认技术书。** 不适用于公众号单篇长文（用 ni-writer）、短内容、单篇文章、纯摘要。

通过定向调研、产品与总体架构访谈、显式对齐和独立评审，把新的或增量变化的产品、平台需求收敛为中文 Markdown 产品与总体架构方案。适用于需要明确用户方案、当前与目标差异、系统边界与影响范围、全局架构决策、质量、安全和验收的复杂设计；输出用于产品确认、总体架构评审，并作为后续详细设计与任务拆分的输入，不用于分析现有代码、设计具体接口或直接编码。

泥巴猪的公众号草稿推送 skill。把排版好的文章推送到微信公众号草稿箱。当用户说「推到草稿箱」「发草稿」「推送公众号」「上传到微信」「发布这篇」「推到公众号后台」时触发。也适用于用户给一篇排版后的 markdown、说「弄到公众号去」的场景。不适用于还没写完 / 没排版的文章、推送到非微信平台、需要正文配图上传的场景（P0 不支持正文图片）。

将长篇、多来源、面向内行的专业资料转化为面向聪明外行的两阶段领域学习成果。用于陌生领域快速补课、客户会前准备、专业书籍或报告研读、课程视频与 PPT 转写、专家访谈或会议录音理解，以及用户要求达到「专家 80%」「可与专家对话」「不只是摘要」的场景。先产出五部分学习蓝图并等待确认，再生成具备机制、判断、案例、边界、迁移挑战和认知边界的引导式学习指南。

泥巴猪的公众号排版 skill。文章写完之后，给它「穿衣」——注入排版意图，让视觉效果匹配内容。当用户说「帮我排版」「这篇文章排一下」「加排版」「穿衣服」「文章写好了排个版」「公众号排版」时触发。也适用于用户给一篇 markdown 文章、说「弄得好看点」「该加点格式了」的场景。覆盖 AI / 工程化管理 / DevOps / 架构 四个领域的公众号长文。不适用于还没写完的文章（先去 ni-writer）、短内容、纯文本无需排版的场景。

把 ni-radar 的本周选题报告和已选主题转成可供 ni-writer 使用的完整公众号文章大纲。支持 collaborative 访谈模式与 autonomous 自我挖掘模式：前者与用户分轮讨论观点、实践、结构和风格，后者在无人值守工作流中基于可追溯素材自行生成并筛选观点。只生成 article-outline.md，不写正文。

泥巴猪的公众号技术文章独立审稿 skill。检查正文是否忠于用户确认的 article-outline.md、证据是否充分、实践声明是否真实、链接是否克制以及是否有明显 AI 套话。不改文章、不排版、不发布；可审阅未排版的 article.md。

Generate ZINE-style paper-poster prompts and raster images through one public skill with four internal modes: Standard, Gathered Scenes, Scene Distillation, and Photo Abstract Editorial. Use for themes, sentences, objects, moods, photos, or content briefs that need a tactile editorial poster. Triggers include 「做一张海报」「ZINE 风格」「极简海报」「纸感海报」「拾景纸刊」「保留照片」「撕纸边」「场景提炼」「不保留照片」「视觉隐喻」「单色块模式」「照片抽象编辑」「抽象记忆面板」「poster」「zine poster」「photo abstract editorial」. Style controls are `/ni-poster s`, `/ni-poster g`, `/ni-poster d`, and `/ni-poster a`; full names remain aliases. If no selector, explicit mode, or decisive treatment is given, interview one question at a time until one mode is confirmed before generating. Not for commercial ads, product KV, UI mockups, or article inline illustrations (use ni-article-image-gen).

搜索最近 14 天的 X 原创内容及关联文章，并结合最近 21 天的本地素材库，发现高热度中英文 AI 工程方法论，生成公众号本周选题调研与推荐报告；分析重点候选时可调用 last30days 深化紧贴参考文章的窄主题。也可围绕单个概念整理 5–8 篇来源。默认不归档原文，只有用户给出精确路径后才归档。不写文章正文。

Create, rewrite, beautify, or audit GitHub repository READMEs as a synchronized Chinese-default and English pair, with reciprocal language links, verified functional badges, project-native visuals, real proof, concise quick starts, and maintainable Markdown. Use when a user asks to write, redesign, improve, localize, translate, visually upgrade, or review a README; create README heroes, badges, diagrams, screenshots, or optional GitHub-safe GIF assets; or turn a repository homepage into a clear bilingual project story.

泥巴猪的技术汇报构建 skill。用「技术汇报价值翻倍 10 条方法论」当访谈框架和质检标尺，把你脑子里（或草稿里）的技术工作，提取并重构成一份「立住判断」的高价值汇报。当用户说「帮我准备汇报」「这个项目怎么汇报」「技术汇报」「帮我把汇报改得有价值」「汇报回炉」「讲这个项目」「项目评审/答辩/述职准备」「领导让我汇报这个」时触发。也适用于用户丢来一份平铺直叙的汇报草稿、一堆项目材料、或只有一个项目想法，说「帮我攒个汇报」的场景。覆盖任何技术/项目汇报（不限领域）。核心是访谈和提取——一层一层把内容问出来，不是替用户编。不适用于写公众号长文（去 ni-writer）、短内容、纯摘要、与汇报无关的写作任务。

当用户的产品、工程、设计、写作或 AI 编程请求存在不确定性时，作为“Unknown 阶段诊断器 / 分诊器 / 提示词交接器”使用。它不替代 brainstorming、office-hours、grill-me、review、QA、research、prototype 或实现类 skill；只负责基于当前输入、对话上下文和可访问文件诊断当前主 Unknown、次级 Unknown、阻塞程度，推荐处理模式，生成下一阶段中文任务包，并支持“继续”在本对话承接上一轮推荐处理模式。注意：“继续”不是推进到下一个 Unknown；只有再次运行 /ni-unknown-first 才重新诊断并判断是否推进 Unknown 队列。

将博客、官方文档、更新日志、原始帖子等网页抓取为保留来源元数据的 Markdown。默认只抓取到本地数据目录；只有调用方明确提供归档路径时，才写入 Obsidian 周目录。只清理网页结构，不总结、不改写、不直接写文章。

将抖音、X、YouTube、哔哩哔哩、小红书等公开视频 URL 或分享文案转成本地 Whisper 生成的 Markdown 文字稿。用户说“视频转文字”“视频转 md”“提取字幕/文字稿”时触发；优先本地转录，缺少 ffmpeg、whisper.cpp、模型、yt-dlp 或浏览器工具时先下载或安装。只输出 .md，不生成 SRT；标题和文件名统一为“全文一句话概括-作者”；交付后可按用户指定路径归档。

使用第一性原则把 PRD、需求描述或现有项目上下文转化为首层架构方案（Architecture First Cut）。当用户要求架构方案、系统设计、技术选型与权衡、系统边界、数据边界、架构演进、架构评审，或要求“像资深架构师一样思考”时使用。适用于绿地系统和现有系统改造；负责目标澄清、决策级项目调研、架构驱动力、关键边界、高价值决策、代价、风险与验证路径。不用于直接编码、详细接口/表结构/类设计、完整实施计划或仅需局部实现的确定性任务。