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ChronoAIProject/nyx-skills

Método para producir videos cortos verticales a partir de imágenes generadas en ChatGPT a través de una pestaña fija del navegador, narración local por TTS, subtítulos sincronizados quemados, exportación de portadas y un manifiesto. Útil cuando un operador necesita un flujo de trabajo reproducible de imagen a video corto con consistencia de sesión fija, indicaciones visuales por compás, reglas de área segura 1080x1920, ensamblaje local con ffmpeg/PIL y acceso privado mantenido fuera de la skill.

¿Qué es nyx-skills?

Esta skill, denominada ChronoAIProject/nyx-skills, proporciona un flujo de trabajo completo y reproducible para convertir imágenes generadas en ChatGPT en videos cortos verticales (Short Video) aptos para plataformas como YouTube Shorts, Instagram Reels y TikTok. Se basa en una pestaña fija del navegador proporcionada por el operador para mantener la consistencia de la sesión de generación de imágenes y evitar la desviación de estilo. El proceso incluye la generación de imágenes guiadas por indicaciones por compás (beat prompts), narración local mediante TTS, sincronización y quema de subtítulos, ensamblaje del video con ffmpeg y PIL (Python Imaging Library), y la exportación de portadas con relaciones de aspecto 4:3 y 3:4. También genera un manifiesto JSON con metadatos y rutas de todos los artefactos finales, asegurando que el resultado sea portable y no contenga información local o privada del operador. La skill es útil para creadores de contenido, desarrolladores y operadores que necesitan un proceso controlado, reproducible y de alta calidad para producir contenido visual corto a partir de descripciones textuales.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ChronoAIProject/nyx-skills/tree/HEAD/chatgpt-image-short-video

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Documentación

Video Corto de Imagen ChatGPT

Utiliza este método para convertir un guion o plan de contenido en un video corto vertical cuyo contenido visual principal se genera en ChatGPT a través de una pestaña fija del navegador proporcionada por el operador, y luego se ensambla localmente con narración, subtítulos quemados, portadas para plataformas y un manifiesto.

Para la lista de verificación completa de producción, el patrón de indicaciones, las reglas de temporización, las reglas de renderizado, el contrato de portadas y el esquema del manifiesto, consulta references/workflow.md.

Flujo de Trabajo Principal

  1. Confirmar las entradas: título, subtítulo o gancho, guion hablado, resumen del estilo visual, idioma de destino, voz/velocidad de TTS, directorio de salida y metadatos de la plataforma.
  2. Usar la pestaña fija de generación de imágenes del navegador proporcionada por el operador. No abrir una nueva sesión de ChatGPT a menos que la pestaña fija esté rota y el operador apruebe el reemplazo.
  3. Generar una imagen principal o un conjunto pequeño de imágenes por compás utilizando el patrón de indicaciones por compás de la referencia.
  4. Guardar las imágenes generadas como activos fuente locales y registrar la indicación, la etiqueta de la pestaña del navegador, el índice de la imagen, la marca de tiempo y cualquier reintento manual.
  5. Generar la narración localmente con TTS y guardar tanto el medio como el archivo de subtítulos asociado cuando esté disponible.
  6. Medir la duración real del audio con ffprobe; derivar el número de fotogramas a partir de la duración del audio, no de la longitud esperada del guion.
  7. Alinear los subtítulos desde el archivo secundario de TTS o un alineador de voz local, luego dividirlos en bloques legibles.
  8. Renderizar fotogramas de 1080x1920 con colocación segura de títulos y subtítulos, movimiento ligero y subtítulos quemados.
  9. Codificar con ffmpeg, multiplexar la narración, crear portadas 4:3 y 3:4, y escribir un manifiesto que apunte a cada artefacto final.
  10. Validar que el video, las portadas, los subtítulos y el manifiesto sean seguros para el público y no contengan identificadores internos, rutas locales, credenciales, slugs del navegador o etiquetas de borrador.

No Negociables

  • El acceso a la pestaña fija es una configuración privada del operador. Nunca incluir URL reales de pestañas, nombres de cuenta, tokens de acceso, rutas de espacio de trabajo local ni identificadores en la salida reutilizable.
  • La pestaña fija existe para la continuidad de la sesión y la consistencia de la herramienta de imagen. Aísla la generación de imágenes de conversaciones no relacionadas y reduce la desviación de estilo entre reintentos.
  • Mantener el video final a 1080x1920, 24 o 30 fps, H.264, yuv420p, audio AAC y +faststart a menos que la plataforma de destino requiera otro contrato.
  • Quemar los subtítulos en el video; no depender únicamente de archivos de subtítulos externos para las vistas previas de formato corto.
  • Exportar tanto las portadas horizontales 4:3 como las verticales 3:4 como archivos separados.
  • El manifiesto debe usar rutas de artefactos relativas al repositorio o paquete cuando sea posible. No serializar rutas privadas locales de la máquina en un manifiesto portátil.

Individual skills in this repo

This repo contains 9 individual skills — each has its own dedicated page.

ChronoAIProject/aevatar-attachment-probe

Boundary test for inbound Lark attachments — the user sends an image or file alongside this command and the bot reports exactly what it can observe on the chat path (text only, attachment refs, or nothing), without guessing. Detects when the platform wires chat-path attachment visibility so dependent skills can be upgraded.

ChronoAIProject/aevatar-vision-probe

Verify the read-image (vision) path end to end — the user sends an image plus the trigger, a workflow vision step describes it, and the run output proves the model actually saw the image (a real description, not "no image received"). Run it before any image-dependent workflow (petty-cash receipt, invoice OCR).

ChronoAIProject/codex-formal-answer

Use when answering mathematical, conceptual, philosophical, or metaphysical questions through repository-first scientific reasoning, a clause-complete formal bridge, retained exact Lean specializations, reusable library growth, and an ordinary conversational answer; the formal work stays internal and is shown only when the user asks for it.

ChronoAIProject/lark-im-ops

Send, reply to, react to, read, and find Lark messages and chats through the bot's NyxID-brokered im/v1 APIs — proactively post to a chat or DM, thread-reply, add or remove emoji reactions, read a single message or pull a chat's history over a time window, search or list the chats the bot is in, and download an image/file from a message. Handles the "content must be a JSON string" footgun and receive_id_type selection, and doubles as the im-scope probe — on a scope 403 it reports the exact missing permission instead of failing silently.

ChronoAIProject/nyx-skills

Verify-first promotion intelligence for ANY repo or org. Pulls live GitHub state, runs sshx multi-perspective consensus over it, and returns an evidence-backed board of what is genuinely promotable, how items connect, and what is unverifiable. Use when an agent or operator asks "what's worth promoting / what connects / what's real" for a target repo or org.

ChronoAIProject/ornn-agent-manual-cli

The manual an AI agent loads to operate Ornn — the model-agnostic skill-lifecycle API (an npm-style registry + CLI for agent skills) — via the NyxID CLI (`nyxid proxy request ornn-api …`). Load and follow this skill WHENEVER the user asks to do anything with Ornn skills or skillsets. Skills: search Ornn or find a skill, pull or install a skill (or a specific version), run a skill, build and upload a skill, publish a new version, make a skill public / private / shared, run or read a security audit, deprecate or delete a version, diff two versions, check usage analytics, bind a skill to a NyxID service, link a skill to GitHub or sync from source, manage npm-style dist-tags, or transfer skill ownership. Skillsets — curated multi-skill bundles with a required master prompt: bundle skills into a set, create or publish a skillset, resolve its closure in one call, export a skillset as a Claude Code marketplace plugin, transfer skillset ownership, or diagnose why a shared skillset isn't visible (visibility derives fr

ChronoAIProject/petty-cash-approval-payload-builder

Runs the petty-cash approval flow end to end yourself — collect Lark DM/sheet/image context, extract receipt details, build the exact approval body, then SUBMIT the Lark approval instance.

ChronoAIProject/public-copy-release-guard

Portable checklist for gating public-facing copy before release. Use when captions, posts, manifests, topics, titles, or launch copy must be checked for generic AI wording, leaked internal labels, forbidden experiment or tool names, platform topic allowlists, CTA spam, and unsupported overclaims.

ChronoAIProject/research-claim-fidelity-reviewer

Severity-weighted BLOCK, WARN, OK reviewer method for technical and research posts. Use when reviewing X threads, announcements, captions, or launch copy for hook strength, thread arc, generic AI vocabulary, source fidelity, claim support, numeric-claim verification, and thread format before recommending publish.

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