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bsaisuryacharan/agentshift-shorts

研究一个主题,编写一份有来源的 35-45 秒短视频脚本,并附事实记录表。在开始任何视觉工作前使用。

agentshift-shorts 是什么?

该技能用于自动化创建基于研究的 YouTube Shorts 或类似短视频脚本。它首先执行网络搜索(优先使用 vidIQ 缓存)以收集当前来源,并为每个事实精确记录声明、数字、URL 和日期。脚本结构遵循严格标准:包含 6-8 个节拍,每个节拍不超过 16 个单词;首个节拍为钩子,不超过 9 个单词,带风险问题;最后一个节拍呼应钩子并预告下个视频。所有假设性陈述必须清晰标记,并在屏幕文本中保留。技能输出两个 JSON 文件:`spec.json`(包含节拍的 ID、旁白、屏幕文本和来源 ID)和 `fact_ledger.json`(事实记录表)。若任何数字声明缺少来源,输出将失败。此外,它会运行 `glyph_audit` 检查字幕字体下所有屏幕文本是否显示正常。此技能主要适用于需要可靠来源确保脚本准确性的视频创作者或 AI 代理(如 Cursor 或 Codex)。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/bsaisuryacharan/agentshift-shorts/tree/HEAD/skills/shorts-script

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文档

  1. 搜索当前来源(网络搜索;优先使用 vidIQ 缓存)。记录每条事实:声明、数字、URL、日期。
  2. 标记假设性陈述(例如“如果 X 停止”),并在屏幕文本中保留该标签。
  3. 编写 6–8 个节拍,每个节拍不超过 16 个词。节拍 1 = 钩子,不超过 9 个词,一个带有风险的问题。最后一个节拍呼应钩子并指出下个视频。
  4. 输出 spec.json(节拍:id、say、on_screen、source_ids)+ fact_ledger.json。若任何数字声明缺少来源则失败。
  5. 对所有屏幕文本针对字幕字体运行 glyph_audit。

Individual skills in this repo

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