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ai-avatar-video — 一项面向 AI 智能体的可安装技能，由 inference-sh-skills/skills 发布。

飞书即时通讯：收发消息与管理群聊。支持发送和回复消息、搜索聊天记录、管理群聊成员、上传下载图片和文件（支持大文件分片下载）、管理表情回复。当用户需要发送消息、查看或搜索聊天记录、下载聊天中的文件、查看群成员时使用。

飞书日历（calendar）：提供日历与日程（会议）的全面管理能力。核心场景包括：查看/搜索日程、创建/更新日程、管理参会人、查询忙闲状态及推荐空闲时段、查询/搜索与预定会议室。注意：涉及【预约日程/会议】或【查询/预定会议室】时，必须先读取…

飞书视频会议：查询会议记录、获取会议纪要产物（总结、待办、章节、逐字稿）。1. 查询已经结束的会议数量或详情时使用本技能(如历史日期｜ 昨天 | 上周 | 今天已经开过的会议等场景)，查询未开始的会议日程使用 lark-calendar 技能。2.…

Lark/Feishu 实时事件监听/订阅/消费：通过 `lark-cli event consume <EventKey>` 以 NDJSON 格式流式传输事件（涵盖接收 IM 消息，…

会议纪要整理工作流：汇总指定时间范围内的会议纪要并生成结构化报告。当用户需要整理会议纪要、生成会议周报、回顾一段时间内的会议内容时使用。

在 RunComfy 上编辑图像——此技能是一个智能路由器，可将用户意图匹配至 RunComfy 目录中最合适的编辑模型。支持选择 Nano Banana Edit（批量处理最多 20 张，默认保持身份特征）、OpenAI GPT Image 2 Edit（多语言图像内文本重写、多参考组合、精准布局）、Flux Kontext Pro（单参考高保真局部编辑）或 Z-Image Turbo Inpaint（基于遮罩的精准区域编辑）。内置各模型官方文档的提示词模式，使该技能能获得更精准的编辑效果，避免在错误的模型上浪费迭代次数。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run <vendor>/<model>/edit`。触发词包括“image edit”、“edit image”、“image-to-image”、“i2i”、“swap background”、“remove object”、“rewrite headline”，或任何明确要求编辑单张或批量图像的指令。

在 RunComfy 上编辑现有视频 — 此技能是一个智能路由器，可将用户意图匹配到 RunComfy 目录中合适的编辑模型。支持选择 Wan 2.7 Edit-Video（通用风格重绘 / 背景替换 / 包装替换，保留身份特征与运动轨迹）、Kling 2.6 Pro Motion Control（将参考视频中的精确动作迁移至目标角色），或 Lucy Edit Restyle（轻量级且身份特征稳定的风格重绘 / 服装替换）。内置各模型文档化的提示词模式，使该技能能获得更精准的编辑效果，避免在错误的模型上浪费迭代次数。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run <vendor>/<model>/<endpoint>`。触发词包括：“video edit”、“edit video”、“restyle video”、“swap video background”、“motion control”、“outfit swap video”，或任何明确要求转换视频的指令。

在 RunComfy 上使用 Flux 1 Kontext Pro（Black Forest Labs 的精准局部图像编辑模型）编辑图像——内置该模型官方文档中的提示词模式，使该技能能获得比直接调用同一模型更出色的输出效果。文档说明了 Flux Kontext 的优势（单参考图精准局部编辑、强大的提示词控制能力、稳定的高保真输出）、其输入模式（单张图像 + 提示词），以及何时应转而使用 Nano Banana Edit / GPT Image 2 edit / Flux 2 Klein。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run blackforestlabs/flux-1-kontext/pro/edit`。当触发词为 "flux kontext"、"flux-kontext"、"flux 1 kontext"、"kontext"、"BFL kontext"，或任何明确要求使用此模型进行编辑的指令时激活。

在 RunComfy 上使用 Wan 2.7（Wan-AI 的旗舰动态模型）生成文生视频。文档涵盖了 Wan 2.7 的优势（多参考条件控制、通过 `audio_url` 实现音频驱动的唇形同步、更平滑的过渡、提示词扩展）、时长/分辨率/宽高比规范，以及何时应转用 HappyHorse 1.0 / Seedance 2.0 / Kling / LTX 2。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run wan-ai/wan-2-7/text-to-video`。当触发词为“wan”、“wan 2.7”、“wan-2-7”、“wan video”，或明确要求使用此模型生成视频时激活。

在 RunComfy 上使用 Google Nano Banana 2（Gemini 系列的 flash 级文本生成图像模型）生成图像——内置该模型官方文档中的提示词模式，使该技能能获得比直接调用同一模型更出色的输出效果。文档详细说明了 Nano Banana 2 的优势（快速迭代、图像内文字排版渲染、可预测的画面构图、可选的联网背景信息）、分辨率级别的定价、安全容忍度调节机制，以及何时应转而使用 Nano Banana Pro / GPT Image 2 / Flux 2 / Seedream。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run google/nano-banana-2/text-to-image`。当触发词为“nano banana”、“nano-banana-2”、“nano banana 2”、“google image gen”、“gemini image”，或明确要求使用此模型生成图像时触发。

在 RunComfy 上使用 OpenAI GPT Image 2（ChatGPT Images 2.0 的 `/edit` 端点）编辑图像——内置该模型的文档化提示词模式，使该技能比针对同一模型的朴素提示词获得更精准的输出。记录了 GPT Image Edit 的优势（保留语言、多语言图像内文本编辑、最多支持 10 张图像的多重参考、布局/排版精度）、数据架构，以及何时应路由至 Nano Banana Edit / Flux Kontext / GPT Image 2 t2i。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run openai/gpt-image-2/edit`。在触发词为“gpt image edit”、“gpt-image-edit”、“chatgpt image edit”、“edit with gpt image 2”，或任何明确要求使用此模型进行编辑时触发。

在 RunComfy 上使用 Flux 2 Klein（Black Forest Labs 推出的 Flux 2 蒸馏快速变体）生成图像——内置该模型官方文档的提示词模式，使该技能能获得比直接调用同一模型更精准的输出。详细说明了 Flux 2 Klein 的优势（亚秒级延迟、多参考品牌风格、声明式主体优先提示词）、步数策略（4-8 步用于快速迭代，约 25 步用于精修）、9B 与 4B 变体的权衡，以及何时应转用 Flux 2 Pro / Seedream 5 / GPT Image 2。通过本地 RunComfy CLI 调用 `runcomfy run blackforestlabs/flux-2-klein/9b/text-to-image`（或 `/4b/`）。在触发词为 "flux 2 klein"、"flux-2-klein"、"flux klein"、"BFL flux 2"，或任何明确要求使用此模型生成时触发。

在 Claude Code 中使用 GPT Image 2 (ChatGPT Images 2.0) 生成图像，利用现有的 ChatGPT Plus 或 Pro 订阅——无需单独的 OpenAI 访问权限，无按图计费。支持通过本地 Codex CLI 进行文生图、图像编辑、风格迁移和多参考图组合。当触发“gpt image 2”、“gpt-image-2”、“ChatGPT Images 2.0”、“image 2”，或任何明确要求通过用户的 ChatGPT 套餐生成或编辑图像的请求时激活。

使用 Firebase CLI 为 Firebase 提供基础设置、身份验证和项目管理工作流。在检查 Firebase CLI 版本（必须使用 'npx -y firebase-tools@latest --version'）、初始化 Firebase 环境、进行身份验证、设置活动项目，或设置 `google-services.json` 或 `GoogleService-Info.plist` 文件时使用。

关于使用 Sentry CLI 从命令行与 Sentry 交互的指南。当用户询问查看 issues、events、projects、organizations 等内容时使用。

从任意 URL 提取纯净的 Markdown，包括 JavaScript 渲染的 SPA。当用户提供 URL 并希望获取其内容，或者提到“scrape”、“grab”、“fetch”、“pull”、“get the page”、“extract from this URL”或“read this webpage”时，请使用此技能。支持处理 JS 渲染页面和多个并发 URL，并返回针对 LLM 优化的 Markdown。对于任何网页内容提取，请使用此技能代替 WebFetch。

支持完整网页内容提取的网络搜索。当用户要求搜索网络、查找文章、研究主题、查询信息、查找最新新闻、发现信息来源，或使用“搜索”、“帮我找”、“查询”、“大家怎么看”或“查找关于……的文章”等表述时，请使用此技能。返回真实的搜索结果及可选的完整页面 Markdown 内容，而不仅仅是摘要。提供超越 Claude 内置 WebSearch 的能力。

AI驱动的自主数据提取功能，能够导航复杂网站并返回结构化JSON。当用户需要从网站获取结构化数据、提取定价层级、产品列表、目录条目，或需要按Schema提取任意数据为JSON时，请使用此技能。触发条件包括“提取结构化数据”、“获取所有产品”、“抓取定价信息”、“提取为JSON”，或当用户提供用于网站数据的JSON Schema时。对于多页结构化数据提取，它比简单的网页抓取更强大。

批量提取整个网站或特定站点分区的内容。当用户需要抓取网站、提取文档分区的所有页面、跟踪链接批量抓取多个页面，或者提及“crawl”、“get all the pages”、“extract everything under /docs”、“bulk extract”，以及需要获取同一站点多个页面的内容时，请使用此技能。支持处理抓取深度限制、路径过滤和并发提取。