Nook Skills
这是 Nook 的公开 Codex Skills 发布库。
放已经沉淀成可复用能力的 skill：写作、审校、标题、视觉生成、封面生产、图片 provider，以及少量第三方能力封装。
目标是让以后新增 skill 时，能持续沉淀三件事：
- 这个 skill 当初为了解决什么问题而做；
- 遇到某类工作时应该调用哪个 skill；
- skill 之间如何分工，避免重复造轮子。
1. 快速选择
| 你要做的事 | 优先调用 | 说明 |
|---|
| 管理个人知识库：文章提炼入库、选题依据推导、双链与防幻质检 | nook-wiki | 个人知识库生产流：Ingest原子卡片、Query选题推导、Lint全库体检。详见 nook-wiki/README.md。 |
| 从一批采集样本里判断本周该做哪几个选题方向 | nook-topic | 选题判断层：受众关、差异化角度、证据先行、关键词设计方法论。不采集、不写稿。 |
| 写微信公众号长文、改稿、从素材成文 | nook-wechat-writer | 负责文章角度、结构、正文、摘要、跨平台改写。 |
| 做抖音/小红书/视频号一周内容规划、短视频逐字稿、小红书图文 | nook-short | 负责 12 条周内容矩阵、平台采样参考、内容任务书、口播稿和图文页结构。 |
| 给已经定稿的文章取标题 | nook-title | 负责标题事实钩子、候选标题、标题评分和事实边界。 |
| 判断一段中文有没有 AI 味、做自然化审校 | nook-humanizer-zh-review | 作为写作 skill 的最终审校层，也可单独使用。 |
| 做小红书图文：把素材提炼成事实清单、提纲、标题和正文，写出方案 | nook-xhswrite | 内容层：关卡流程（事实、提纲、素材需求、封面候选、方案和正文），事实只来自素材，交付前脚本检查。详见 nook-xhswrite/README.md。 |
| 把小红书图文方案渲染成成套 3:4 图片（封面加内页） | nook-xhspage | 呈现层：22 个页型、四套风格（默认薄荷通用款，自带虚拟 IP 人物，开箱即用）、161 个透明贴纸加 49 个薄荷配色版，代码绘制，不依赖 ComfyUI，带校验和自检。详见 nook-xhspage/README.md。 |
| 做知识卡片、图文卡片、可视化卡片 | nook-card | 负责卡片结构、视觉系统、交付规格。 |
| 做中文演示、slides、可编辑 PPTX | nook-slides | 负责内容门、页面形式门、模板驱动 PPTX、duotone-zine 模板包、构建与校验。 |
| 做带动效的可编辑 PPTX：六套风格、循环/金字塔/漏斗等图示、自动量字和核验 | nook-ppt | 零件加网格加量字生成原生 PPTX，风格材质做成容器图片、文字仍可改；一键流程输出一份带动效的 PPTX（需要 Windows 和 PowerPoint）。预览版。 |
| 做自驾游路线规划、路书、手机竖屏旅行手册 | nook-trave | 负责 8 问收敛、路线方向、地图核算、每日底图、竖屏路书 HTML。 |
| 做小红书/公众号/B站等封面，尤其有标题文字层 | nook-cover | 多平台封面生产主 skill，当前重点覆盖小红书封面。 |
| 做视频封面：YouTube/B站/抖音/小红书/视频号 | nook-tv-cover | 负责横封面、短封面、竖封面的科技风封面输出。 |
| 用 MiniMax H3 + ComfyUI 生成视频片段、逐条质检并安全重试 | nook-h3 | 负责 I2VA、FL2VA、L2VA、Ref2VA、T2VA 的官方提示词、物料挂载、UTF-8 提交、顺序轮询、技术/语义质检、失败重跑和断点续跑。 |
| 用代码做动画短片、给口播/教程视频配 Broll 和章节标题卡（不用视频模型） | nook-anim | 代码逐帧渲染为主，千问 Image 2.1 只补角色和场景；六种默认风格（纸片定格、撕纸拼贴、手绘线稿、火柴人、扁平动态图形、水墨水彩）加教程桌面舞台，音效与配乐由代码合成或对拍。 |
| 需要稳定调用 GPT Image 类图片生成能力 | nook-image-gpt / nook-image2-gpt | 原子图片 provider，供上层视觉 skill 调用。 |
| 需要低成本快速探索图片草稿 | nook-zimage | ModelScope Z-Image Turbo，适合草稿、批量探索、低风险素材。 |
| 需要中文海报、封面、高质量文字渲染 | nook-qwen-image | ModelScope Qwen-Image，适合中文视觉和更高质量产出。 |
| 需要把一句模糊需求翻译成精准搜索、跨平台/学术/金融/法律等垂类调研并落库 | nook-search | AnySearch 之上的搜索中间层，负责意图解释、参数路由、采集编排、结果清洗、存储分发。 |
| 需要第三方中文去 AI 检测/改写参考 | third_party/Humanizer-zh | 第三方能力保留，不作为 Nook 主 skill 直接扩写。 |
2. 内容生产类
nook-wiki
个人生产型知识库工作流 Skill。
它解决的核心问题是：存了一堆文章却调不出来、传统 RAG 检索大段胡编乱造、选题时不知道自己有什么原料。它不搞黑盒向量库，而是把输入拆解为高保真的原子卡片与双链话题网络，为人提供可靠的论据支撑。
它统筹三大核心闭环：
- Ingest（提炼入库）：单篇推进、四种声音隔离（原话/转述/推断/创作者）、原话回原文检索防伪、跨作者建话题页、增量比对；
- Query（选题推导）：先向创作者提问捕捉亲历原话，再从库内调取正反证据与适用边界，推导出 2~3 个有真实差异的方向，生成结构化选题卡；
- Lint（质量体检）：检查断链与单向链接、数字指标防翻转核验、孤立卡与过碎卡排查。
详细说明见 nook-wiki/README.md。
nook-topic
选题判断 skill。管的是"这一堆素材里，哪几个方向真的值得做"，不管采集、不管写稿。
它把选题拆成三段：脚本采（任意实现，不含在本 skill）→ AI 判（语义判断：受众关 → 噪声剔除 → 语义聚类 → 找空隙）→ 人定（AI 只给候选，不拍板）。核心价值在中间那段判断逻辑——尤其是"受众关必须先于热度验证""技术控偏置自检""单条爆款不等于规律"这几条硬规则，都是从真实踩坑里提炼出来的可执行判据。
配套的 关键词设计推导.md 单独拿出来也有用：回答"关键词该用受众的症状词、不该用工具名"这件事，给了一个可机械执行的判据和完整的召回体检方法。
适用场景：
- 有一批采集样本（爆款标题、评论区截图、长文收藏），需要判断做哪几个方向；
- 想要一套可审计的选题标准，而不是每次凭感觉；
- 设计/审查采集关键词，判断某个词是不是"技术控视角"而非"受众视角"。
不要用它做：
- 采集本身（本仓库不含采集脚本，见 skill 内 README 说明）；
- 写稿、定标题（选题方向确定之后交给
nook-wechat-writer / nook-short 这类下游 skill）。
nook-wechat-writer
公众号文章生产主 skill。
它的核心价值是把“想法、素材、转录稿、链接、粗稿”变成一篇可发布的公众号文章。它不是简单写作提示词，而是一套流程：先确认价值点和角度，再组织结构、写正文、做事实检查、做风格审校。
适用场景：
- 从一堆素材里写出公众号文章；
- 修改已有文章，让结构更清楚；
- 把视频脚本、会议记录、读书笔记改成文章；
- 做文章角度确认、摘要、发布字段；
- 文章与短视频脚本之间互相改写。
不要用它做：
- 单独生成标题：用
nook-title；
- 单独去 AI 味：用
nook-humanizer-zh-review；
- 发布排版、头图尾图装配：应由专门的发布/packager skill 负责。
nook-short
短视频 / 图文内容规划 skill。
它负责把中视频逐字稿、项目复盘、闪念、热点、平台样本，转成抖音、小红书、视频号的一周内容规划。默认结构是抖音 4 条短视频、小红书 2 篇图文 + 2 条视频、视频号 4 条短视频。
适用场景：
- 把一个中视频逐字稿拆成三平台一周内容；
- 根据项目复盘、工具更新、闪念生成内容矩阵；
- 用户问“今天小红书有什么消息”时，用平台样本补充
live_lane；
- 写短视频逐字稿、小红书图文页结构和正文；
- 避免一周 12 条都讲同一件事，做审美疲劳检查。
它的核心分工：先规划，再落地。规划层输出内容任务书；落地层再写逐字稿、图文正文和小红书页面结构。
不要用它做：
- 长公众号文章：用
nook-wechat-writer；
- 单独标题评分：用
nook-title；
- 最终中文去 AI 味审校：用
nook-humanizer-zh-review；
- 具体图片生成 provider：用
nook-image2-gpt 或对应视觉 skill。
nook-title
标题生成和标题评分 skill。
它解决的是一个很具体的问题：稿件已经写完了，接下来要取几个标题，但标题既要有点击理由，又不能编数字、编榜单、把传言写成事实。
适用场景：
- 在 Obsidian 中
@ 一篇定稿，然后说“给我取几个标题”；
- 给 AI 资讯、公众号文章、产品更新、工具评测生成候选标题；
- 评估已有标题哪个更适合发布；
- 从一批标题中提炼长度、标点、数字、实体名等规律。
它会先抽事实钩子：实体、数字、动作、冲突、后果、人群、事实边界。再生成高点击版、稳一点的公众号版、搜索友好版，并标注风险。
nook-humanizer-zh-review
中文去 AI 味审校 skill。
它不是“把文字改口语一点”，而是检查文本是不是有典型 AI 痕迹：空泛转折、整齐排比、过度总结、假装有观点、缺少具体细节。
适用场景：
- 文章最终润色前做一遍人味审校；
- 检查视频脚本是否像人在说话；
- 把过于顺滑、过于报告腔的段落改自然；
- 作为
nook-wechat-writer 的强制子审校层。
3. 视觉与封面类
nook-card
卡片设计 skill。
它用于把信息做成有结构、有视觉语言的卡片，而不是简单把文字贴到图上。适合知识卡片、方法卡片、信息图、社媒传播图。
沉淀原因：
- 卡片类输出容易变成模板堆叠；
- 需要把内容结构、视觉层级、交互动效和交付规格稳定下来；
- 后续可以继续接入 OpenDesign、Remotion、HTML 模板等工作流。
nook-cover
多平台封面生产主 skill。
它面向更完整的封面工作流：理解平台、确定主视觉、生成背景或使用素材、稳定中文标题层、导出对应尺寸。
适用场景：
- 小红书封面；
- 公众号封面；
- B站/YouTube/抖音/视频号等平台封面规划；
- 需要标题文字层稳定落版的封面。
nook-slides
中文演示文稿和可编辑 PPTX 生产 skill。
它的目标不是让模型临场自由设计 PPT，而是把内容确认、页面形式确认、模板包填槽、PPTX 构建和校验固定成一条可复用流程。当前重点支持 duotone-zine 双色独立刊物风模板包。
适用场景：
- 从主题、笔记、文章、培训大纲生成中文演示；
- 需要先确认内容结构和每页呈现形式，再生成 PPT；
- 需要可编辑 PPTX，而不是纯图片或一次性截图；
- 需要模板驱动的组件生成器、构建日志、component map 和校验；
- 需要沉淀新的视觉系统模板包。
当前包含：
scripts/build_deck.py：读取 deck_plan.json，生成可编辑 PPTX；scripts/validate_deck.py：检查 PPTX 包结构、页数、施工污染词；scripts/diagnose_deck.py：检查文本框数量、字符量、shape 数、黑块数量等粗指标；assets/templates/duotone-zine/：双色独立刊物风组件库 PPTX 和源脚本；references/duotone-zine-template-package.md：模板包执行契约。
重要边界：
- 不能把项目成品 PPT、用户素材、Obsidian 笔记过程文件提交进本仓库；
- 不能把模板当作灵感图后自由重画，生成阶段应按模板包填槽；
- 结构校验不能替代 PowerPoint 实际渲染复核，特别是中文自动换行和标点孤行。
nook-ppt
可编辑 PPTX 生产 skill（2.0 预览版）。用"零件 + 网格 + 量字"生成演示文稿：文字、表格、图表、流程图、循环图、金字塔都是 PowerPoint 里的原生对象，可以继续改；风格材质（纸片、水墨、玻璃……）做成容器图片，文字仍是真文字。默认交付一份带动效的 PPTX。
它适合以下工作：
- 把讲稿、大纲、文章做成上台讲的 PPT：大字、少字、多图、动效服务内容；
- 内容有循环、层级、筛选、分类、重叠、占比结构时，用对应图示，并换成当前风格的材质；
- 六套风格：船长课堂、刊物·图纸、东方雅集、纸片手作、明亮扁平、发布会·暗场；
- 一键流程：构建、溢出核验、自动检查、加动效。
库里带 7 份样片脚本和图示陈列页脚本、可复用的素材库（图标、船长姿势、装饰）。船长是作者原创的 Q 版角色（Captain Nook IP），随库提供是为了让三套风格开箱即用，要单独转发、二次发行或商用请先联系作者；素材库和船长都可以用本地 ComfyUI 或任意图像 API 自行重新生成或替换，方法见 nook-ppt/README.md。字体不随库提供，自行下载安装，没装会退回微软雅黑。
重要边界：只支持 Windows + Microsoft PowerPoint；动效和平滑切换的真实放映效果仍在验证。详细说明见 nook-ppt/README.md。
nook-tv-cover
视频封面专项 skill。
它聚焦横封面、短封面、竖封面三类视频平台封面，默认偏科技风、内容感、信息密度较高的视觉方向。
适用场景：
- YouTube 长封面；
- B站短封面；
- 抖音/小红书/视频号竖封面；
- 视频内容主视觉与标题组合。
4. 图片 Provider 类
这些 skill 更像底层能力，不一定直接面向最终内容。上层视觉 skill 可以根据质量、成本、速度来调用它们。
nook-image-gpt
早期 GPT Image 相关图片生成 provider。保留用于兼容已有流程。
nook-image2-gpt
更偏原子能力的 GPT Image provider，适合稳定的文生图和图生图任务，也适合被更大的视觉 skill 调用。
nook-zimage
低成本快速文生图 provider。
适合：
- 草稿探索；
- 批量试方向；
- 背景图、低风险素材；
- 不需要最高质量但需要速度和成本控制的任务。
nook-qwen-image
中文视觉质量更高的图片 provider。
适合：
- 中文海报；
- 中文封面；
- 标题型视觉；
- 对中文文字渲染要求更高的图像任务。
5. 旅行与路书类
nook-trave
自驾旅行路书规划 skill。它把一句旅行意图收敛成可执行的随车路书，当前首个完整样例是“成都出发，新疆全程自驾，不超过 26 天”。
它的核心流程是：开场仪式、单问单答 8 个问题、路线方向确认、地图过程可见、里程和时长核算、每日底图生成、手机竖屏 HTML 路书交付。
适用场景：
- 用户只有出发地、目的地和天数，需要先被温和地问清偏好；
- 需要把长线自驾拆成每日节奏、住宿点、驾驶强度和景区安排；
- 需要在生成路书前后用高德数据做里程和时长校验；
- 需要把总览地图和每日静态底图整合进最终稿件。
重要边界：
- 它不是实时导航工具；
- 酒店、天气、道路管制、景区政策和边防证要求需要出发前复核；
- 高德 key 只能通过
AMAP_WEB_SERVICE_KEY 或临时命令参数传入，不进入仓库。
6. 检索与调研类
nook-search
AnySearch 之上的搜索中间层 skill。
AnySearch 是一个覆盖 17 个垂直领域（社交平台、学术论文、金融数据、法律文书、代码库等）的 Agent 搜索 CLI，但它本身只负责"按参数取数"，不懂人话、不做清洗、不管落盘。nook-search 补上了意图解释、参数路由、采集编排、结果清洗、存储分发这五环，把它变成可被其他 skill 直接嵌入调用的搜索基础设施。
适用场景：
- 把一句模糊需求（"帮我查一下 XX 最近的动态"）翻译成精准的 AnySearch 查询；
- 需要跨平台（X / Reddit / 知乎 / 微博 / 微信公众号）调性对比或选题调研；
- 需要学术、金融、法律等垂类数据支撑写作或调研；
- 需要合规可商用的配图素材采购（License 三色标注）；
- 上层写作/调研类 skill 需要"先搜再写"，作为原子搜索能力被嵌入。
重要说明：本 skill 不包含 AnySearch 的代码，属于独立第三方开源项目，需要单独部署，使用前请先看 nook-search/README.md 里的部署方式和 API Key 获取方式。
不要用它做：
- 国内需登录平台（小红书/抖音/B站等）的采集：AnySearch 不支持，需另配专门工具；
- 写稿、选题、出图：搜完只交数据，不做下游生产。
7. 第三方能力
third_party/Humanizer-zh
第三方中文去 AI 检测/改写能力保留区。
它不是 Nook 原生写作方法本身，而是作为参考和对照，帮助 nook-humanizer-zh-review 沉淀更具体的审校规则。
8. 维护原则
8.1 什么应该进入这个仓库
- 已经可以被 Codex 调用的发布态 skill；
- 对应的
SKILL.md、agents/openai.yaml、references/、scripts/、必要资产；
- 能解释 skill 使用边界的 README 或参考文件；
- 可复用、可迁移、可公开的工作流。
8.2 什么不应该进入这个仓库
- Obsidian 笔记库内容；
- 个人素材、临时讨论、未清洗截图；
- 私密路径、token、账号信息；
- 只服务某一次任务的过程文件；
- 还在建设中的半成品 skill。
建设态内容应该先放在私有工作区，确认可复用后再发布到这里。
8.3 新增 skill 时要补什么
新增一个 skill 时，至少补齐：
SKILL.md：触发描述要清楚，说明什么时候用；README.md：给人看的用途说明；agents/openai.yaml：给 Codex UI 识别；references/：只放真正需要复用的规则和样例；scripts/：只放确定性高、反复会用的脚本；- 根 README：把这个 skill 加入“快速选择”和对应分类。
9. 仓库整理记录
当前公开 skill 发布入口统一为：
旧的单 skill 仓库如果已被本仓库覆盖，应优先归档或删除，避免以后不知道哪个版本才是最新。
已确认迁入本仓库的旧 skill 来源包括：
nook-cardnook-tv-covernook-write-old
MCP 相关能力不放在这里，统一进入：
Obsidian 笔记库不由本仓库管理：
10. 视频生成与 ComfyUI
nook-h3
nook-h3 是 MiniMax H3 + ComfyUI 的本地视频生成编排 Skill。它不绑定某个项目、某个故事或固定镜头数量，而是把项目差异放进外部任务清单，把容易出错的提交和监听流程固定下来。
它适合以下工作：
- 根据分镜选择 I2VA、FL2VA、L2VA、Ref2VA 或 T2VA；
- 按官方 H3 规范整理提示词和对白；
- 提交前自动校验官方字段顺序、对白标签、无 BGM 设置，并可按镜头拦截灾难式云海词汇与画外迟入场；
- 挂载首帧、尾帧、人物设定图、场景图和道具参考图；
- 通过 UTF-8 API 提交中文提示词；
- 每条推理完成后强制暂停在
awaiting_qc，未质检不提交下一条；
- 自动输出接触表、技术报告和标准 WAV；台词镜头可做离线中文识别证据；
- 检查主体构图、肢体、跟随运镜、手持呼吸感、云层运动、台词和现场声音；
- 对失败任务更换种子、修订官方提示词并使用新输出前缀重跑；
- 保存状态支持断点续跑；
- 批量处理任意数量的片段，不需要为 3 条、7 条或 100 条任务重新写脚本。
上面的图片只用于展示“场景参考物料”和“人物多角度参考物料”这两类输入。公开仓库不包含 ComfyUI、H3 模型权重、账号密钥、运行日志或任何特定项目的私有任务清单。
最小使用方式
准备自己的 ComfyUI 工作流、输入图片和 h3_tasks.json 后：
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\nook-h3\scripts\run_h3_batch.ps1 `
-ManifestPath .\h3_tasks.json
任务数量由 JSON 中的 tasks 数组决定。每个 task 代表一段待生成的视频素材；一条最终成片可以由多个 task 组成。多个最终视频可以分别维护 manifest，也可以在一个总 manifest 中通过 video_id 区分。
详细说明见 nook-h3/README.md，官方 H3 提示词规范需要单独安装 h3-prompt-writing Skill。
nook-anim
代码动画 skill。一句需求进去，一条 1920×1080 的动画短片出来：画面由 nookanim 引擎（Python + OpenCV）逐帧渲染，生图只补足代码画不出的角色和场景，生视频默认关闭。渲染是纯函数 render(t)，没有 GPU 队列，改一处就能重渲一条。
它适合以下工作：
- 火柴人小剧场、扁平动态图形、手绘线稿、纸片定格、撕纸拼贴、水墨水彩这六种风格的短片；
- 给口播、教程、科普视频配 Broll 和章节标题卡（整期风格一致、标题带弹出效果和音效）；
- Logo 片头动效；
- 音效和配乐由代码合成，或者用 MiniMax Music3 生成后由代码测拍、对拍。
公开仓库里带六条可直接渲染的样例短片（nook-anim/examples/，其中三条纯代码、三条用千问出图和 Music3 配乐），不包含 ComfyUI、模型权重和任何账号密钥。生图和配乐两个可选环节用到千问 Image 2.1 与 MiniMax Music3，两者的使用条款请以各自官方仓库的 LICENSE 为准。
最小使用方式
cd nook-anim/examples/05_last_pizza
python ../../scripts/run.py render scene.py video --out film.mp4
需要 Python 3 和 pip install opencv-python numpy pillow scipy imageio-ffmpeg。详细说明见 nook-anim/README.md。
