Communitygithub.com

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Tanner Leathersteinスタイルの「Is it Worth It?」フォーマットで45~90秒のReelsを執筆:製品/ツール/コースを分解→実際の価値と販売価格を分析→データに基づいた公平な判定を下します。AIツール、コース、サブスクリプションのレビューに最適です。

MKT.LANDINGPAGE.SKILLS とは?

このスキルは、TikTok/Instagramで170万人のフォロワーを持つ革職人Tanner Leathersteinの「Is it Worth It?」フォーマットを応用した、45~90秒のReels動画スクリプトを生成します。元のフォーマットは高級バッグを物理的に切断して素材や縫製を分析するものでしたが、このスキルはそのコンセプトをソフトウェア、コース、サブスクリプションなどのデジタル製品に適応させます。フック(0~3秒)、分解(3~30秒)、市場比較(30~55秒)、判定(55~75秒)、代替案の推奨(75~85秒)、ソフトなCTA(85~90秒)の6セクションで構成され、判定は「Worth it IF」と「NOT worth it IF」の両方をデータに基づいて提示します。主なルールは、嫌がらせレビューやスポンサードトーンを避け、すべての主張に具体的な数値(金額、割合、時間)を明示することです。未使用の製品については「公開情報に基づく」と明記し、ユーザー自身のテストを推奨します。CTAは非権威的で、視聴者のコメントを促します。

対応✓Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS/tree/HEAD/.claude/skills/mkt-kane-reels-is-it-worth-it

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

Reels — Is it Worth It? フォーマット(Tanner Leathersteinスタイル)

Brendan Kaneのケーススタディ:Tanner Leatherstein(革職人、TikTok/Instagramで170万人のフォロワー)。特徴:高級バッグ(LV、エルメス、グッチ)を購入→真っ二つに切断→革の品質、ステッチ、金具を分析→実際の価格と販売価格を比較判定。

核となる洞察:視聴者は高級ブランドの価格に疑問を持っているが、データが不足している。この動画は、鑑定分析と公平な判定を提供するため、「ついに誰かが真実を教えてくれた」と感じた視聴者がシェアする。嫌がらせレビューではなく、公平な分解である。

構成(6セクション、合計約45~90秒)

  1. フック(0~3秒)— 「あなたは[X]に払いすぎていませんか?」
  2. 分解(3~30秒)— コンポーネント/スペック/モジュールを分解
  3. 市場比較(30~55秒)— 販売価格と実際の価値(具体的な数値)
  4. 判定(55~75秒)— 価値あり/なし(理由付き)
  5. 代替案の推奨(75~85秒)— 公平な代替案を提案
  6. ソフトCTA(85~90秒)— 非権威的

入力

  1. 製品 / ツール / コース名(例:「500ドルのAIエージェントコース」「ChatGPT Plus 月額20ドル」「Cursor IDE 月額20ドル」)
  2. 販売価格(正確な金額+通貨+期間)
  3. 公開機能/スペック(製品が主張する内容のリスト)
  4. 動画時間(デフォルト75秒)

プロセス

ステップ1 — 公平さにコミットする

執筆前に判定を決定する。ただし、判定はデータに基づき、偏見があってはならない。ルール:

  • 嫌がらせレビューは禁止(「詐欺」「嘘」など)
  • スポンサードトーンは禁止(「今すぐ買わなければ」など)
  • 曖昧な表現は禁止(「高い」「安い」)— 具体的な数値を使う

製品を使用したことがない場合 → 「公開情報に基づく」と明記し、ユーザーにテストを推奨する。

ステップ2 — 最後の一言を最初に書く

判定は1文15語以内。具体的な数値を含める。

例:

  • 「この500ドルのコースの実際の価値は200ドル。初心者なら価値あり。もう知っているならスキップ。」
  • 「ChatGPT Plusの20ドルは価値あり — ただし、1日40回以上のプロンプトを使う場合のみ。」
  • 「Cursorの20ドル = VS Code + Copilotの10ドル + 10%の生産性向上。フルタイムの開発者なら価値あり。」

ステップ3 — フック(0~3秒)

フックのパターン(1つ選択):

  • 「あなたは[X]に払いすぎていませんか?」
  • 「[X]は$[N]です。価値はあるのでしょうか?60秒で分解します。」
  • 「私は[X]を30日間試しました。これが本当のデータです。」
  • 「[X]を購入する前に、この動画をご覧ください。」

ユーザーが選択できるように3つのフックバリエーションを書く。

ステップ4 — 分解(3~30秒)

製品をコンポーネントに分解。各コンポーネント:

  • 具体的なスペック/機能
  • 推定価値(具体的な数値)

コース/ソフトウェアの形式:

  • モジュール/機能の分解:「このコースは12のモジュール×2時間=24時間のコンテンツ。インストラクターはX年の経験。テンプレート3つ付き。」
  • 単価コスト:「24時間のコンテンツ÷500ドル=1時間あたり20ドル。Udemyの平均は1時間あたり5ドル。」

物理製品/サブスクリプションの形式:

  • コンポーネントの分解:「ChatGPT Plus = GPT-5アクセス + DALL-E + Advanced Voice + 3時間あたり80メッセージ。」
  • 機能ごとのコスト:「1日40メッセージ使用=月1200メッセージ。20ドル÷1200=1メッセージあたり0.016ドル。」

ビジュアル:スクリーンレコーディング、価格ページ、機能リスト、物理製品の場合はASMR。

ステップ5 — 市場比較(30~55秒)

2~3の代替案と比較。ルール:

  • 同じカテゴリ
  • 同じティア(高級品と低価格品は比較しない)
  • 具体的な数値の差(「安い」ではなく、「Xドル安い」または「X%安い」)

例:

「Claude Proと比較:同じ20ドルで、Claudeは5倍の制限 + 200Kコンテキスト。ChatGPTはDALL-E + Voice。執筆とコーディングではClaudeが勝ち、マルチモーダルではChatGPTが勝ち。」

ステップ6 — 判定(55~75秒)

判定の形式:

  • 価値ありの場合:特定のユーザータイプ + ユースケース
  • 価値なしの場合:特定のユーザータイプ + ユースケース

例:

「価値ありの場合: (1) 1日2時間以上コンテンツを書く、 (2) Claudeのインターフェースに慣れていない、 (3) ワークフローにVoice + DALL-Eが必要。 価値なしの場合:(1) フルタイムの開発者 — Claude Proの方が良い、 (2) 1日5回未満のプロンプト — 無料枠で十分。」

ステップ7 — 代替案の推奨(75~85秒)

公平な代替案を1つ提案。自身の製品を過度に推さない。

例:

「代わりに:開発者ならClaude Proの20ドル、初心者ならChatGPT Free + Claude Freeの組み合わせ。」

Hoangの製品(AI Freedom Builders、コースなど)がある場合 — 同等に言及し、過度に宣伝しない。

ステップ8 — ソフトCTA(85~90秒)

慈悲深い、または自由放任主義:

  • 「[X]を試したことがありますか?あなたの判定をコメントで教えてください。」
  • 「次にどのツールをレビューしてほしいですか?名前を下に書いてください。」
  • 「AI Freedom BuildersにはAIツール比較表があります — プロフィールのリンクから。」

ステップ9 — 制作に関する注意

  • カメラ:価格ページのスクリーンレコーディング + 顔のリアクション
  • 物理製品の場合:ASMRアングル(接写、生の音)
  • テンポ:分解部分は早く、判定部分は遅く
  • 画面上のテキスト:価格 + 具体的な数値(視聴者がスクリーンショットを撮れるように)

出力形式

# Reelsスクリプト — Is it Worth It?: [製品名]

**時間**: ~75秒
**形式**: Is it Worth It? (Tanner Leathersteinスタイル)
**柱**: P1 AIデモ / P3 AIニュース
**製品**: [名前]
**価格**: [正確な金額+通貨]
**判定**: [価値あり / 価値なし / 条件付き]

## 最後の一言(最初に書く)
「[具体的な数値を含む15語以内の判定」]

## 3つのフックバリエーション
1. 「[フックA]」
2. 「[フックB]」
3. 「[フックC]」

**推奨**: フック[N] — 理由

## 完全なスクリプト

### [0~3秒] フック
「[選択したフック]」
ビジュアル: [スクリーン / 顔]
画面上テキスト: 「[製品名] - $[価格]」

### [3~30秒] 分解
「[具体的な数値を含むコンポーネントの分解]」
ビジュアル: [価格ページ / 機能リストのスクリーンレコーディング]
画面上テキスト: [単価コストの計算]

### [30~55秒] 市場比較
「[2~3の代替案 + 具体的な差]」
ビジュアル: [並べて比較]
画面上テキスト: [「Xドル安い」「X%高い」など]

### [55~75秒] 判定
「価値ありの場合: [ユーザー + ユースケース]」
「価値なしの場合: [ユーザー + ユースケース]」
ビジュアル: [顔を直接]

### [75~85秒] 代替案
「[公平な代替案名 + 1行の理由]」
ビジュアル: [代替製品のアイコン / スクリーン]

### [85~90秒] ソフトCTA
「[非権威的]」
ビジュアル: [顔 + 製品]

## 公平性チェックリスト
- [ ] 判定がデータに基づいている(雰囲気ではない)
- [ ] 2つ以上の代替案に言及している
- [ ] 具体的な数値を使っている(「安い/高い」ではない)
- [ ] 「価値ありの場合」と「価値なしの場合」の両方がある
- [ ] 「詐欺」「必ず買うべき」などの表現がない

## 次のスキル
- `mkt-hook-kallaway` — フックを磨く
- `mkt-full-ai-video` — 動画を制作する
- `mkt-kane-gold-comparison-reviewer` — Tannerとのベンチマーク

必須ルール

  • 時間は45~90秒(デフォルト75秒)
  • 判定はデータに基づき、雰囲気ではない
  • すべての主張に具体的な数値(「安い」「高い」「良い」ではなく、「Xドル」「X%」「X時間」)
  • 同じティアの2つ以上の代替案と比較
  • 判定には「価値ありの場合」と「価値なしの場合」の両方を含める(一方だけではない)
  • 「詐欺」「嘘」「必ず買うべき」「最悪」などの表現は禁止
  • スポンサードトーンは禁止(「素晴らしい」「最高」など)
  • 最後の一言を最初に書く(フックの前)
  • CTAは非権威的
  • ブランドボイスは7/10
  • パワーワードは英語のまま(AI, Agent, Workflow, API, LLM)
  • 人称は「自分/あなた」
  • 製品を使用したことがない場合 — 「公開情報に基づく」と明記
  • 絵文字はユーザーが要求しない限り使用しない

参考文献

  • references/is-it-worth-it-examples.md — 3つの完全な例(AIエージェントコース、ChatGPT Plus vs Claude Pro、Cursor IDE)

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Best practices for Remotion - Video creation in React

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Scaffold trang `/admin` CRM-style trực quan vào Next.js project (Supabase backend) — KHÔNG còn variant Vercel KV. Layout 1CRM-inspired: sidebar 3 tab (Tổng quan / Khách hàng / Email marketing) + popup nhập mã đăng nhập. **Tab Tổng quan**: 4 KPI cards (Tổng leads / Đã thanh toán / Tỷ lệ chuyển đổi / Doanh thu) có delta arrow vs kỳ trước, line chart leads+paid+revenue theo ngày dùng `recharts`, donut trạng thái paid/pending/expired, period selector pill 7d/30d/90d, list 5 thanh toán gần nhất. **Tab Khách hàng**: bảng leads + search + filter trạng thái + filter ngày + CSV export. **Tab Email marketing**: form soạn chiến dịch (tên + tiêu đề + body chọn định dạng **văn bản thường HOẶC HTML** + placeholder `{{name}}` + audience 4 loại all/paid/pending/last_days + tên người gửi) — có nút **Xem trước** mở modal iframe render đúng email thật (text → auto convert + wrap khung; HTML fragment → wrap khung, HTML đầy đủ giữ nguyên) → gửi bulk qua SMTP (reuse `nodemailer` của `biz-email-setup` — KHÔN

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Deploy landing page / website (React, Next.js, Vite, static HTML) lên Vercel — tự kiểm tra Vercel CLI hoặc Vercel MCP đã cài chưa, nếu chưa thì cài qua npm/pnpm và hướng dẫn user authenticate (vercel login), tự detect framework (Next.js / Vite / CRA / static), auto-generate vercel.json khi cần, chạy `vercel --prod`, trả về live URL + inspect URL + hướng dẫn custom domain. USE WHEN user says 'deploy lên vercel', 'đẩy landing page lên vercel', 'publish website', 'go live', 'deploy nextjs', 'deploy react', 'deploy vite', 'tạo URL live', 'đưa lên production', 'biz-deploy-vercel', 'host landing page', 'vercel deploy', 'ship lên vercel', 'đẩy code lên vercel'. Skill này áp dụng cho cả case dùng Vercel CLI lẫn Vercel MCP server.

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Setup SMTP-based email auto-responder cho landing page bán hàng — tự động gửi email sau khi user điền form (tên/SĐT/email), KHÔNG cố định vào provider nào. Skill này (1) hỏi user chọn SMTP provider (Gmail/Google Workspace, Resend SMTP, SendGrid, Mailgun, Brevo, Zoho, hoặc SMTP custom của hosting VN) và detect Next.js stack đang dùng, (2) đọc context từ `offer.json` + `conversion-copy.md` (từ `/biz-offer-alex-hormozi`) HOẶC đọc trực tiếp Next.js project đã build qua `ui-ux-pro-max` (file `app/page.tsx`) HOẶC đọc HTML landing page đã deploy để hiểu offer, dream outcome, mechanism, bonus. Lưu ý: skill `biz-sales-page-layout` đã DEPRECATED 2026-05-14 — pipeline mới skip layout/copy.json, (3) **draft 2 email**: email A — auto-responder gửi cho lead (warm welcome + deliver lead magnet/booking confirm/payment link tuỳ offer type), email B — notification gửi cho owner (lead alert + thông tin liên hệ), (4) **show draft cho user duyệt và chỉnh sửa** trước khi wire vào code, (5) cài `nodemailer`

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Cài chatbot AI dạng floating widget góc dưới phải vào project Next.js có sẵn (App Router hoặc Pages Router), responsive đầy đủ web + tablet + mobile, gọi LLM qua OpenRouter (mặc định google/gemini-3-flash-preview, có thể đổi sang anthropic/claude-sonnet-4.6), streaming response, RENDER MARKDOWN trong assistant bubble (bold / list / link / code) qua react-markdown + remark-gfm — KHÔNG hiện raw **bold** dạng text — có knowledge base từ FAQ + tài liệu sản phẩm/khóa học do user cung cấp để chatbot tự động trả lời khách hàng, và TỰ ĐỘNG EXTRACT + LƯU LEAD (tên + SĐT + email) vào Upstash Redis/Vercel KV dưới namespace `chat-lead:{phone}` khi user cung cấp đầy đủ thông tin trong chat — dedupe theo SĐT, TTL 90 ngày, fire-and-forget không block stream. Skill tự detect số lượng project Next.js — nếu có nhiều hơn 1 sẽ hỏi user chọn project nào để cài; tự detect TypeScript/JS, App Router/Pages Router, Tailwind/CSS module, KV/Upstash availability (skip auto-save nếu chưa có); tự install react-markd

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Đóng gói offer **không thể chối từ** (grand slam offer) theo phương pháp Alex Hormozi ($100M Offers) — nhận input pains/gains/customer jobs theo Value Proposition Design (Osterwalder 2014) + sản phẩm/dịch vụ, rồi sinh ra: (1) markdown report tiếng Việt đầy đủ Value Equation scoring + Core Offer + 3-4 Bonus stack + Guarantee + Urgency + Pricing, (2) offer.json structured cho pipeline downstream (`ui-ux-pro-max` build sales page production-ready), (3) conversion copy block (headline + subheadline + CTA) sẵn sàng paste landing page. 2 input mode: (B) user paste sẵn pains + gains + product, (C) user chỉ có sản phẩm — skill phỏng vấn theo VPD framework để surface pain/gain trước. Bonus stack mode hybrid: skill brainstorm 5-7 candidate có justification value rồi user pick/chỉnh 3-4 cái. Tiếng Việt thuần (xưng anh/chị), giá VND charm pricing (X99K), 3-tier decoy structure. USE WHEN user says 'đóng gói offer', 'tạo offer', 'thiết kế offer Hormozi', 'grand slam offer', 'value stack', 'offer sta

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Nâng cấp copy sales page tiếng Việt — biến copy có sẵn (từ `offer.json` + `conversion-copy.md` của `/biz-offer-alex-hormozi`, HOẶC từ Next.js project đã build qua `ui-ux-pro-max`, HOẶC user paste block copy bất kỳ) thành **copy chất lượng cao chốt đơn**: headline punchy hơn, pain agitation đau hơn, mechanism rõ hơn, benefit cụ thể hơn, FAQ xử lý đúng objection của thị trường VN, CTA mạnh hơn. Skill này có 3 INTENSITY LEVEL: (1) **Polish** — light edit + power word + sửa nhịp; (2) **Conversion-optimized** — rewrite 5 block critical + tạo A/B variants cho hero/CTA; (3) **Sales-letter** — long-form story-driven full rewrite kèm P.S.. Mỗi section áp dụng đúng formula thuyết phục (PAR cho pain, BAB cho solution, FEP cho benefit, PVEN cho final CTA, Star-Chain-Hook cho testimonial). Output gồm 4 file: `copy-upgraded.md`, `copy-variants.md` (A/B test bank — 3 hero + 3 CTA + 3 final-CTA), `copy-changes.md` (diff Trước/Sau + lý do), `copy.json` (structured downstream). Giọng văn tiếng Việt thuầ

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

⚠️ DEPRECATED (2026-05-14) — Skill này KHÔNG còn trong pipeline chuẩn. Quy trình mới đã bỏ bước wireframe markdown trung gian: sau `/biz-offer-alex-hormozi` đi THẲNG sang `ui-ux-pro-max` để build Next.js sales page production-ready (có design language nhất quán: style + palette + font pairing, không phải Tailwind defaults). Lý do deprecate: wireframe markdown làm thêm 1 bước trung gian không tạo giá trị — `ui-ux-pro-max` đọc trực tiếp `offer.json` đã đầy đủ anchor + core + bonus + guarantee + urgency + pricing rồi ra HTML production luôn. Chỉ dùng skill này KHI user EXPLICITLY yêu cầu wireframe markdown để review/in/share trước khi build code (rare case). KHÔNG trigger trên các keyword 'tạo sales page', 'tạo landing page bán hàng' nữa — những keyword đó giờ trigger `ui-ux-pro-max`.

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

End-to-end Sepay VietQR payment infrastructure cho landing page Next.js — guide user setup Sepay account + bank linking + scaffold đầy đủ payment flow trong project. Skill này xử lý 7 phase: (0) detect Next.js stack + **HỎI user chọn lead store backend** (Vercel KV hoặc Supabase Free Postgres — default recommend Supabase do free tier rộng hơn ~50× + có SQL + admin UI), (1) GUIDE user đăng ký Sepay account tại my.sepay.vn + link bank account VN (Vietcombank/Techcombank/MB/ACB/VPBank/BIDV/...) + lấy API key + setup webhook URL trên Sepay dashboard, (2A nếu chọn KV) setup Vercel KV (install `@vercel/kv` + KV namespace + 4 env vars KV_*), (2B nếu chọn Supabase) setup Supabase project (tạo project tại Singapore region + chạy migration SQL tạo 4 bảng leads/phone_index/order_counter/webhook_dedup với pg_cron TTL cleanup + RLS deny-all + lấy SUPABASE_URL + SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY + Vercel Cron ping `/api/health` mỗi 6 ngày chống auto-pause), (3) scaffold `lib/leads-store.ts` (thin re-export

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Setup Telegram bot notification cho thanh toán thành công từ Sepay webhook trong Next.js project. Skill này: (1) hướng dẫn user 3 bước tạo Telegram bot riêng qua @BotFather + lấy bot token + chat_id (qua @userinfobot cho chat 1-1, hoặc /getUpdates API cho group), (2) tạo helper function `sendTelegramNotification()` reusable trong `lib/telegram.ts`, (3) detect existing Sepay webhook route trong project (thường là `/api/sepay-webhook`, `/api/payment-success`, hoặc tương đương) và wire Telegram call CÙNG CHỖ với email auto-responder (Resend) — gửi parallel qua `Promise.allSettled` để Telegram fail KHÔNG block 200 response trả Sepay (Sepay sẽ retry webhook nếu nhận non-200, gây duplicate notification), (4) draft message format mặc định tiếng Việt: emoji + tên khách + SĐT + email + amount (charm pricing VND định dạng `499.000đ`) + tên sản phẩm + timestamp giờ VN dd/mm/yyyy HH:mm, (5) update `.env.local` với `TELEGRAM_BOT_TOKEN` + `TELEGRAM_CHAT_ID`, add vào `.gitignore`, nhắc user paste vào

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Convert a single MP3 voiceover file into a single HeyGen avatar lip-sync MP4 video. Single-purpose — no planning, no SRT, no chunking, no Remotion compositing. Hybrid path — REST upload (helper script) + HeyGen MCP for video creation, because the post-2026 MCP no longer exposes an asset-upload tool. Reads avatar look pool (`HEYGEN_AVATAR_LOOKS`) from `.env` and HeyGen API key (`HEYGEN_API_KEY`) for the upload step. USE WHEN user says "tạo video heygen từ mp3", "mp3 to heygen", "heygen mp4 từ audio", "convert mp3 sang heygen video", "tạo avatar video từ file mp3", "lip sync mp3 heygen", "biến mp3 thành video heygen", or any time the user has exactly one MP3 file and wants exactly one HeyGen avatar MP4 out.

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Demand-side market research cho digital product / service ở Việt Nam — đo cầu thật + WTP + channel-market fit + defensibility qua keyword volume, marketplace sales (Shopee/Unica/Edumall/Gitiho/KyNa), community signal (FB groups, TikTok hashtag, Zalo OA), competitor pricing, unit economics — không phải macro PESTEL. Output: keyword portfolio + Niche Score 100 điểm 7-dimension có evidence + go/no-go decision + falsification protocol. Force triangulate ≥3 sources cho mỗi claim quan trọng. USE WHEN user says 'nghiên cứu thị trường', 'market research', 'validate niche', 'keyword research', 'demand validation', 'niche có nên làm không', 'có ai làm chưa', 'thị trường đủ lớn không', 'có lời không', 'chọn ngách', 'kiểm tra cầu'. Cũng trigger khi user mô tả 1 ý tưởng kinh doanh cụ thể và muốn check feasibility. Skill này KHÔNG fit: high-ticket transactional sale (BĐS, ô tô), B2B enterprise (sales cycle 6+ tháng), hyper-local geo micro-market (1 toà nhà, 1 phường). KHÔNG làm: macro PESTEL/Porter

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Transcribe an MP3 voiceover into an SRT subtitle file and a word-level segments JSON using local OpenAI Whisper. Input is a single MP3 path; output is `<stem>.srt` + `<stem>_segments.json` written next to the MP3 (or to a custom output dir). USE WHEN the user says 'extract srt from mp3', 'trích srt từ mp3', 'transcribe voiceover', 'tạo file srt và segments', 'whisper transcribe', 'bóc transcript có timestamp', 'extract voiceover segments', 'tách SRT từ audio', or any time a downstream skill (plan-short-video-edit, heygen-remotion-short-video-editor) needs an SRT + word-level segments JSON from a voiceover MP3 and one does not already exist.

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Convert Vietnamese/English script text to MP3 voiceover using ElevenLabs TTS API. Calls POST /v1/text-to-speech/{voice_id}, streams audio bytes, writes MP3 directly. Locked to Hoang's brand voice ID by default. USE WHEN user says 'tạo mp3 elevenlabs', 'elevenlabs tts', 'eleven labs voice', 'text to speech elevenlabs', 'tạo voiceover elevenlabs', 'đọc text bằng elevenlabs', 'tts elevenlabs to mp3', 'eleven labs script to mp3', 'voiceover bằng elevenlabs', 'giọng elevenlabs'.

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

End-to-end orchestrator: **script → final MP4 16:9 (1920×1080) podcast-keynote**.

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

End-to-end short-video pipeline — từ kịch bản (Việt/Anh) ra MP4 TikTok/Reels 9:16 hoàn chỉnh. Orchestrator 3 phase ghép skill có sẵn — (1) TTS provider chọn được giữa `mkt-elevenlabs-tts-to-mp3` (default, voice của Hoàng) hoặc `mkt-video-script-to-mp3` (MiniMax speech-2.8-hd), (2) checkpoint user duyệt MP3, (3) `heygen-mp3-to-mp4` lip-sync avatar HeyGen, (4) delegate Phase 3 packaging cho sub-agent `mkt-full-video-phase3-packager` (transcribe + scene outline + checkpoint + fan-out N scene writers parallel + scaffold + preview Studio). API key + voice ID cho cả 2 provider lưu ở `.env`. USE WHEN user nói "tạo full video từ script", "script to tiktok video", "pipeline full video heygen + hyperframe", "tạo video từ kịch bản đến mp4", "elevenlabs heygen hyperframe full pipeline", "minimax heygen pipeline", "kịch bản ra video tiktok", hoặc có sẵn 1 script + (optional) ảnh b-roll và muốn ra MP4 9:16 đóng gói có captions, SFX, b-roll.

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Build a TikTok/Reels/YouTube **landscape 16:9 (1920×1080)** short video from a pre-recorded talking-head MP4 using HyperFrames — transcribe Vietnamese audio, scaffold a complete preview-ready 1920×1080 project with a slide pane (1200px) on the left and a floating avatar frame on the right, GSAP timeline có SPLIT↔PIP transitions (slide full-screen + avatar PIP corner thumbnail), breathing yoyo zoom + beat-driven punch-in trên avatar, 5 scene compositions kiểu "tier-row" pattern (post-stack hook / chats-stack problem / hero-orb solution / counter-row recap / terminal-row CTA), optional cream-paper editorial infographic image slots với `<img onerror>` fallback, 6 SFX wired tại scene boundaries, **NO captions** (giọng avatar là spine). USE WHEN user nói "edit video 16:9 từ HeyGen MP4", "scaffold project landscape", "podcast keynote editor", "talking head + slide editor", "build hyperframes 1920×1080", "tạo project 16:9 từ avatar mp4", "scaffold 16:9 hyperframes", "hyperframe landscape vide

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Pipeline đóng gói: từ MP4 quay sẵn (talking head 9:16) tới HyperFrames preview project hoàn chỉnh có captions, SFX, zoom hooks, b-roll toàn cảnh có hiệu ứng rich, và CTA finale.

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Audit bài Facebook / Reels / YouTube để phát hiện 4 downward drivers (over-branding, over-production, stock imagery, standardized aesthetic) + frequency-over-quality. Mỗi anti-pattern bị drop ~75% performance nếu hiện diện. USE WHEN user says 'audit content', 'check anti pattern', 'content có lỗi gì không', 'kiểm tra over branding', 'vì sao video bị chết', 'vì sao post không ai xem', 'content audit', 'kiểm tra chất lượng content'.

lexuanthanhhy/MKT.LANDINGPAGE.SKILLS

Tìm viral pattern ở ngành khác (bác sĩ, luật sư, tài chính, bất động sản, thủ công) có thể apply cho niche AI/automation của Hoang. Ngách AI educator VN còn ít format được khai thác — cross-industry adaptation là blue ocean. USE WHEN user says 'tìm format ngành khác', 'cross industry research', 'học format từ ngành khác', 'blue ocean format', 'tìm format chưa ai làm', 'adapt format từ niche khác', 'cross industry viral'.

関連スキル