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adamroy13/AI 网红推广工具

通过 Higgsfield AI 生成图像/视频。默认模型：GPT Image 2 用于图像/设计/文字，Seedance 2.0 用于视频，Nano Banana 2/Pro 用于角色/参考图像工作，Marketing Studio 用于带头像/产品/钩子的广告，设置，以及 Soul V2/Cinema/Cast/Location 和 Kling 3.0。用于：

AI 网红推广工具 是什么？

Higgsfield AI 网红推广工具 (adamroy13/ai-influencer-promo-machine) 是一个 AI 代理技能，它包装了 `higgsfield` 命令行界面，允许通过 Higgsfield AI 平台生成图像和视频。该技能支持多种模型：GPT Image 2 用于高保真图像生成和图形设计，Seedance 2.0 用于视频生成，Nano Banana 2 和 Pro 用于角色和卡通风格的工作，以及 Marketing Studio 用于创建品牌广告、用户生成内容和产品演示。它还包括一个病毒式传播预测器（`brain_activity`），用于分析视频的钩子强度、注意力、留存率和干扰风险。该技能通过 `higgsfield` CLI 与主流的 AI 代理平台（如 Claude、Cursor、Codex 等）集成。其工作流程涉及引导（安装 CLI 并验证身份）、根据提示要求选择模型、传递媒体文件作为直接标志参数、使用 `--wait` 标志提交任务，以及将生成的资产 URL 或病毒式传播分数交付给用户。该技能还支持与 `higgsfield-soul-id` 技能链式调用，以确保面部/身份的一致性，并包含详细的发现护栏，以确保正确路由到适当的模型。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/adamroy13/ai-influencer-promo-machine/tree/HEAD/.agents/skills/higgsfield-generate
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文档

Higgsfield 生成器

向任何 Higgsfield 模型提交任务。包装了 higgsfield CLI。涵盖通用图像/视频生成、Marketing Studio（品牌广告、头像、产品、钩子、设置）以及辅助性的病毒式传播预测器视频评分。

第 0 步 — 引导

在任何其他命令之前：

  1. 如果 higgsfield 不在 $PATH 中，请安装它： 
    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/higgsfield-ai/cli/main/install.sh | sh
  2. 如果 higgsfield account status 失败并显示 Session expired / Not authenticated，请让用户运行 higgsfield auth login（交互式）并等待确认。

用户体验规则

  1. 简洁明了。不要在聊天中显示原始 ID 或 JSON 转储。打印生成资产的媒体 URL，或病毒式传播预测器的文本摘要。
  2. 不要使用内部行话。不要描述“正在调用 higgsfield 费用”、“正在轮询任务”。
  3. 从第一条消息检测用户的语言，并用该语言回复。技术参数（--aspect_ratio 16:9）保持英文。
  4. 不要批量提问。选择一个合理的默认模型，并且仅当确实缺少信息时才一次询问一件事。
  5. 除非用户要求，否则不要预先估算成本或优化以使用更便宜的模型。首选高质量默认值。
  6. 为 generate create 传递 --wait 参数，以便命令阻塞直到完成并自己打印结果 URL。避免使用两步的 create → wait 模式。

发现护栏

在寻找某个 Higgsfield 功能/模型时，不要仅依赖语义搜索或 CLI --help。首先运行未过滤的模型列表，然后检查可能的 job_set_type 名称。如果用户说某个模型存在但搜索没有结果，相信该信号并在回答之前使用完整的模型列表进行验证。

病毒式传播预测器表现为：

  • 面向客户的名称：病毒式传播预测器
  • 技术 job_set_type：brain_activity
  • 类别/输出：文本报告。这是视频输入/文本输出分析，不是文本/聊天生成模型。
  • 输入：上传的视频
  • 目的：已完成视频的钩子、注意力、留存率和病毒式传播分析

如果用户说“分析这个视频”、“评价这个广告”、“评估钩子”或类似内容，即使它出现在文本/分析模型下，也要路由到 brain_activity。根据任务意图和所需输入进行分类，而不是仅根据输出类别。

工作流程 — 通用生成

  1. 选择模型。 从核心默认值开始，除非简要说明明确需要特定模型：

    • GPT Image 2 → 用于高保真通用生成、图形设计、用户界面、横幅、排版和图像内文字的默认图像模型。
    • Seedance 2.0 → 用于严肃动作、电影片段、多镜头工作、图像到视频以及 4–15 秒制作质量输出的默认视频模型。12 秒是有效的。
    • Nano Banana 2/Pro → 用于角色、卡通、风格化和参考驱动图像工作的默认模型；对于困难任务使用 Pro。
    • Marketing Studio → 用于广告、用户生成内容、产品演示、开箱视频、电视广告、演示者视频以及品牌/产品工作流的默认模型。

    图像：

    • 品牌产品视觉效果（Pinterest 图钉、生活方式、英雄横幅、广告包、虚拟试穿）→ 使用 higgsfield-product-photoshoot 替代。不要使用此技能。
    • 生成的产品概念/包装/罐子/瓶子，带有品牌名称或标签文字 → GPT Image 2。
    • 带有人物头像 + 产品的品牌广告图像（Marketing Studio 格式）→ Marketing Studio 图像（请参见下文 Marketing Studio）
    • 审美类 UGC / 时尚社论 / 生活方式角色 → Soul 2.0
    • 电影风格静态帧 → Soul Cinema
    • 高度个性化的创意角色（仅文字，独特）→ Soul Cast
    • 地点/环境/无人物场景 → Soul Location（同类最佳）
    • 矢量插图或面部编辑 + 复杂场景替换 → Seedream 4.5
    • 灵魂角色（来自 higgsfield-soul-id 的参考 ID）→ 静态图用 Soul 2.0，电影风格用 Soul Cinema
    • 角色或卡通风格工作 → Nano Banana 2；困难情况升级到 Nano Banana Pro
    • 快速且廉价的迭代 → Z Image
    • 其他所有情况的默认值 → GPT Image 2。 图形设计、用户界面、横幅、排版和高保真通用生成。

    视频：

    • 所有广告/商业/品牌视频 → Marketing Studio（请参见下文 Marketing Studio）
    • 所有用途的默认严肃视频（多镜头、一致身份、动作丰富、图像到视频、4–15 秒请求）→ Seedance 2.0。 SOTA。不要仅仅因为 Seedance 1.5 的时长枚举更容易阅读就降级到它；首先验证 Seedance 2.0。
    • 没有强烈动态的单平面场景，比 Seedance 2.0 便宜 → Kling 3.0
    • 没有切换的干净廉价镜头，仅当用户要求更便宜/预算输出时 → Seedance 1.5 Pro
    • 影院级最高保真度 → Cinema Studio Video 3.0
    • 有强烈物理效果的廉价方案，不需要音频 → Minimax Hailuo
    • 快速批量/大量 → Veo 3.1 Lite

    视频分析：

    • 评价已完成视频的钩子、病毒式传播潜力、注意力、留存率或干扰风险 → 病毒式传播预测器（brain_activity）。这是一个视频分析模型，返回文本分数/报告，而不是生成的媒体资产。

    要获取传递给 higgsfield generate create 的实际 --model ID，请运行 higgsfield model list --json | jq 将显示名称映射到 ID。请参见 references/model-catalog.md 获取完整表格。

  2. 将媒体输入直接传递给标志。 媒体标志接受本地文件路径 或 UUID。CLI 会自动上传路径，并且对于 UUID 会自动检测是任务 ID 还是上传 ID。无需预上传。每个模型声明接受的角色（image、start_image、end_image、video、audio）— 请参见 references/media-inputs.md。

  3. 快速验证。 如果不确定参数，运行 higgsfield model get <jst> --json 一次，只传递需要的参数。在回退到旧版本之前，先验证首选模型。对于其他参数使用模式默认值。服务器会为不致命的强制转换（例如 aspect_ratio=99:99 → 最接近的匹配）返回 adjustments，并为无效的声明参数值返回结构化错误。

  4. 一次性提交并等待。 higgsfield generate create <jst> [--prompt "..."] [media flags] [param flags] --wait。阻塞直到终端状态并在标准输出打印结果。可调参数：--wait-timeout 20m（默认 10m），--wait-interval 5s（默认 3s）。病毒式传播预测器不需要提示；传递 --video。

  5. 交付。 对于生成的媒体，发送 URL 加上一行摘要（模型、视频时长）。对于病毒式传播预测器，交付分数、业务解释以及 Open 报告链接。不要在正常的聊天输出中暴露 .glb、.bin 或区域表内部结构。

要稍后检查或重新运行，higgsfield generate list --json 和 higgsfield generate get <id> --json 可用于回顾。如果您需要重新加入没有 --wait 启动的任务，higgsfield generate wait <id> 仍然可用。

媒体标志

标志目的接受此标志的模型
--image <path-or-id>参考图像大多数图像模型、seedance_2_0、veo3、marketing_studio_video
--start-image <path-or-id>图像到视频过渡的第一帧kling3_0、kling2_6、veo3_1、seedance_2_0、marketing_studio_video
--end-image <path-or-id>过渡的最后一帧kling3_0、seedance_2_0、marketing_studio_video
--video <path-or-id>参考或分析视频seedance_2_0、brain_activity
--audio <path-or-id>参考音频（唇形同步、配乐匹配）seedance_2_0（使用这个，不要使用 --generate-audio）

每个标志接受本地文件路径（自动上传）或 UUID（来自 higgsfield upload create 的上传 ID，或先前的任务 ID）。每个模型通过 MEDIA_ROLES 声明自己的角色集。请参见 references/media-inputs.md 获取完整表格。

通用参数

标志会传递到模型模式。使用 higgsfield model get <jst> 来发现。

higgsfield generate create gpt_image_2 --prompt "黄昏霓虹城市" --aspect_ratio 16:9 --resolution 2k --wait
higgsfield generate create nano_banana_2 --prompt "动漫角色概念，表现姿势" --image ./ref.png --wait
higgsfield generate create seedance_2_0 --prompt "摄影机向前推进" --start-image ./first.png --duration 12 --wait
higgsfield generate create text2image_soul_v2 --prompt "..." --soul-id <soul_ref_id> --quality 2k --wait
higgsfield generate create brain_activity --video ./ad.mp4 --wait

对于机器可读的输出（链式管道、代理上下文），添加 --json。使用 --wait --json 您将获得最终的任务对象数组。不使用 --wait，您将获得任务 ID。病毒式传播预测器将原始分析和渲染工件存储在任务参数中，但默认文本输出应保留分数和 Open 报告链接。

标准输入提示：echo "..." | higgsfield generate create z_image --wait。

灵魂图像质量：对于 text2image_soul_v2 和 soul_cinematic，传递 --quality 1.5k 或 --quality 2k。这些是面向用户的层级；后端将它们映射到 720p/1080p 以及根据所选 --aspect_ratio 的模型特定尺寸。soul_location 没有质量选择器；它使用每个宽高比的固定尺寸。

Marketing Studio

品牌图像/视频生成：头像 + 产品 + 可选设置钩子/设置 + 广告风格模式。使用模型 marketing_studio_video 和 marketing_studio_image。

概念

  • 头像 — 演示者面孔。精选的 preset（浏览 higgsfield marketing-studio avatars list）或 custom（通过 higgsfield marketing-studio avatars create 上传的照片）。对于 UGC 模式，如果简要明确提到一个人，头像是可选的；后端可以自动创建一个灵魂角色。当用户想要特定的演示者时，传递一个头像。
  • 产品 — 带有标题和参考图像的品牌商品。从 URL 导入（higgsfield marketing-studio products fetch --url ...）或从上传的图像创建（higgsfield marketing-studio products create）。
  • Web 产品 — App Store / 网页版本。在获取 App Store URL 时自动路由。
  • 钩子 — 可重复使用的开场角度 / 广告钩子。使用 higgsfield marketing-studio hooks list 浏览。钩子文本会添加到用户的提示之前；它不会替换 --prompt。
  • 设置 — 可重复使用的环境 / 场景上下文。使用 higgsfield marketing-studio settings list 浏览。
  • 广告参考 — 可重复使用的灵感视频，可以绑定到头像和/或产品。从上传的视频（--video-input <upload_id>）或先前的生成任务（--job <job_id>）创建。使用 higgsfield marketing-studio ad-references list 浏览。请参见 references/marketing-ad-references.md。
  • 品牌工具包 — 捕获品牌的身份（名称、徽标、英雄图像、颜色、字体、语气），以便在图像生成中重复使用。通过输入网站 URL 创建（higgsfield marketing-studio brand-kits fetch --url https://… --wait）。请参见 references/marketing-brand-kits.md。
  • 广告格式 — 驱动生成图像视觉结构的预设（headline、bullet-points 等）。只读，使用 higgsfield marketing-studio ad-formats list 浏览。dtc-ads generate 的必需输入。

发现命令

当用户询问已存在的内容时，使用这些精确的列表命令：

higgsfield marketing-studio avatars list --json
higgsfield marketing-studio products list --json
higgsfield marketing-studio hooks list --json
higgsfield marketing-studio settings list --json
higgsfield marketing-studio ad-references list --json
higgsfield marketing-studio brand-kits list --json
higgsfield marketing-studio ad-formats list --json

仅 marketing_studio_video 支持 --hook_id 和 --setting_id；不要将它们传递给 marketing_studio_image。

用户体验规则（附加）

  • 每个阶段只问一个问题。不要预先询问产品+头像+模式。
  • 两种广告方法是互斥的。 要么用户提供广告参考视频（参考驱动）要么选择钩子/设置块（从块组合）— 绝不能同时使用两者。如果用户已选择广告参考，则不要提供钩子/设置；如果已选择钩子/设置，则不要提供附加广告参考的选项。
  • 广告参考来源。 唯一有效的输入是本地视频文件（通过 higgsfield upload create ... --video 上传）或先前的视频任务。如果用户提供其他任何内容，请要求提供本地文件。
  • dtc-ads 广告格式是必需的。 始终要求用户从 ad-formats list 中选择。没有自动默认值 — CLI 和服务器都会拒绝没有 --format-id 的调用。
  • dtc-ads 可选输入。 当简要要求时，建议使用头像、产品和参考媒体；仅附加用户选择的内容。

工作流程 — 快速广告视频

  1. 获取产品。
    • 已有产品 → higgsfield marketing-studio products list --json
    • URL → higgsfield marketing-studio products fetch --url <url> --wait（轮询直到导入完成）
    • 本地图像 → higgsfield upload create <photo>... 然后 higgsfield marketing-studio products create --title "..." --image <id>... 捕获产品 ID。使用 --hook_id 时，强烈建议传递 --product_ids；钩子旨在针对产品进行转向，如果没有产品上下文则效果不佳。
  2. 如果需要，选择头像。
    • 默认：higgsfield marketing-studio avatars list 并选择与品牌声音匹配的预设。
    • 自定义：higgsfield marketing-studio avatars create --name "..." --image <upload_id>。 对于 UGC 模式，当不需要特定演示者且简要提到一个人时，您可以省略 --avatars；后端可以合成一个灵魂角色。
  3. 可选择选择设置项。
    • 钩子：higgsfield marketing-studio hooks list --json
    • 设置：higgsfield marketing-studio settings list --json 传递选定的 ID 作为仅用于 marketing_studio_video 的 --hook_id <hook_id> 和 --setting_id <setting_id>。除非用户明确想要强化相同的措辞，否则不要将钩子的提示复制到 --prompt。
  4. 如果需要，选择模式。 默认是 ugc；仅仅因为存在 --hook_id 并不需要 --mode。其他当前模式包括 viral、tv_spot 和 seller；用户可以在提示中指定模式。
  5. 提交并等待。 higgsfield generate create <jst> [--prompt "..."] [--avatar_ids <id>...] [--product_ids <id>...] [--hook_id <id>] [--setting_id <id>] [--ad-reference-id <id>] [--mode <mode>] [--format-id <id>] [--brand-kit-id <id>] --wait。Marketing Studio 报告其自己的作业类型；不需要额外的 --json 来解析状态；标准输出包含结果 URL。

病毒式传播预测器（brain_activity）

使用任务类型 brain_activity 来分析已完成视频的钩子和病毒式传播潜力。这是视频分析，不生成媒体资产。

工作流程：

  1. 用户提供本地视频文件或先前任务/上传 ID。
  2. 提交分析：higgsfield generate create brain_activity --video <local-path-or-id> --wait
  3. 输出是包含分数和可操作洞察的报告格式文本。查阅 references/viral-predictor-output.md 了解如何解释分数。
  4. 始终提供 Open 报告链接以及分数摘要。

brain_activity 的提示是不必要的；模型会自行分析视频内容。不要传递 --prompt。

参考文献

本技能附带的 references/ 目录包含：

  • model-catalog.md — 显示名称到后端模型 ID 的完整映射
  • media-inputs.md — 每个模型声明的媒体角色
  • marketing-ad-references.md — 创建和使用广告参考的详细信息
  • marketing-brand-kits.md — 创建和使用品牌工具包的详细信息
  • viral-predictor-output.md — 如何解释病毒式传播预测器分数

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

adamroy13/ai-influencer-promo-machine

A 5-stage AI content pipeline using Higgsfield MCP, focused on viral UGC content split evenly across 5 formats: UGC Entertainment (challenges), Street Interview, Unboxing, Product Review, ASMR. Button-driven UX — clicks, no typed commands. Stage 1: probe Marketing Studio capability, research trends in the product's niche on Instagram, TikTok, YouTube, and turn them into prompts mapped to the 5 formats with picklist hooks. Stage 2: produce one HTML video content plan; user sets the count, the skill divides evenly across the 5 formats. Stage 3: generate videos one format batch at a time, then auto-generate the image asset pack via GPT Image 2.0. Stage 4: schedule to Meta Ads via Meta MCP. Stage 5: render a cost comparison — Higgsfield credits + USD spent vs traditional production cost. Trigger on a product image + content request, or phrases like 'create a campaign', 'build a content plan', 'make videos in Higgsfield', 'generate the image pack', 'schedule to Meta', 'run the content pipeline'.

adamroy13/ai-influencer-promo-machine

Generate marketplace product image cards through Higgsfield: compliant main image, secondary product images, and A+ style content modules. Use when the user asks for marketplace listing images, product detail cards, secondary product images, product infographics, lifestyle listing shots, A+ style content, marketplace image sets, or sales-ready product visuals. Backend owns marketplace compliance references and prompt templates; this skill only routes user intent to the CLI. NOT for generic brand product photography without marketplace/listing context (use higgsfield-product-photoshoot), video generation or UGC ads (use higgsfield-generate), or Soul Character training (use higgsfield-soul-id).

adamroy13/ai-influencer-promo-machine

Generate brand-quality product images through Higgsfield product-photoshoot prompt enhancement on GPT Image 2 / gpt_image_2. Entry point for professional brand/product visuals. Use when: "product photo", "studio shot", "lifestyle image", "Pinterest pin", "hero/banner", "carousel", "ad creative", "Meta ads", "virtual try-on", "model wearing", "person holding product", "closeup with hands", "levitating/floating/splash product", "CGI/surreal product", "restyle", "seasonal/aesthetic variation", or any product, brand, or paid-social creative. Modes: product_shot, lifestyle_scene, closeup_product_with_person, moodboard_pin, hero_banner, social_carousel, ad_creative_pack, virtual_model_tryout, conceptual_product, restyle. Backend assembles the final prompt; never freehand it. NOT for: no-product text-to-image (use higgsfield-generate), branded avatar video (use higgsfield-generate Marketing Studio), marketplace listing cards (use higgsfield-marketplace-cards), Soul Character training (use higgsfield-soul-id).

adamroy13/ai-influencer-promo-machine

Train a Soul Character — a personalized model on a person's face that Higgsfield uses for identity-faithful image and video generation. Use when: "create my Soul", "train my face", "make my digital twin", "build me an avatar", "learn my appearance", "create a character of me", "set up identity for video", "I want my face in generated images". Chain: train Soul (one-time, returns reference_id) → use in higgsfield-generate via `--soul-id <id>` with models like `text2image_soul_v2` or `soul_cinema_studio`. NOT for: one-shot face swaps (use higgsfield-generate with --image), named-character / non-photo avatars (use higgsfield-generate with prompt).

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