static-mad-analysis은(는) 무엇을 하나요?
정적 이미지 MAD, 만화 MAD, AMV 및 편집된 내러티브 비디오 분석을 위한 증거 기반 Codex 스킬 및 플러그인.
정적 이미지 MAD, 만화 MAD, AMV 및 편집된 내러티브 비디오 분석을 위한 증거 기반 Codex 스킬 및 플러그인.
이 스킬은 Codex 에이전트가 정적 이미지 MAD, 만화 MAD, AMV, 그리고 편집된 내러티브 비디오를 분석할 수 있도록 설계된 증거 기반 분석 도구입니다. 기존의 주관적인 비디오 분석 방식과 달리, 이 스킬은 구체적인 증거(예: 프레임 구성, 색상 팔레트, 편집 리듬 등)를 수집하고 구조화된 분석을 제공함으로써 더욱 객관적이고 재현 가능한 결과를 도출합니다. 주로 Codex 플랫폼에서 작동하며, 사용자는 분석 대상 비디오 또는 이미지 시퀀스를 제공하면 에이전트가 자동으로 세부 분석을 수행합니다. 이를 통해 창작자는 자신의 작업을 체계적으로 평가하고 개선점을 찾을 수 있으며, 비디오 편집 및 아트 디렉션 분야에서 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
npx skills add Manuforest/static-mad-analysis정적 이미지 MAD, 만화 MAD, AMV 및 편집된 내러티브 비디오 분석을 위한 증거 기반 Codex 스킬 및 플러그인.
Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.
Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.
Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.
Obra superpowers agent skills.
See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...
End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.