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adamroy13/ai-influencer-promo-machine

一個 5 階段的 AI 內容管線,使用 Higgsfield MCP,專注於均勻分配至 5 種病毒式 UGC 格式的內容。按鈕驅動的 UX — 點擊,無需輸入指令。

ai-influencer-promo-machine 是什麼?

這是一個專為 AI 代理(如 Claude Code、Cursor)設計的技能,旨在自動化品牌內容行銷的整個流程,從趨勢研究到 Meta 廣告排程,全程由按鈕點擊驅動,無需手動輸入指令。它整合了 Higgsfield MCP 和 GPT Image 2.0,能根據使用者提供的產品圖片或 URL,自動在 5 種病毒式 UGC 格式(UGC 娛樂、街頭訪談、開箱、產品評測、ASMR)間均勻分配影片製作。管線分為 5 個階段:研究趨勢與點子、產出 HTML 內容計畫、批次生成影片與圖片素材包、透過 Meta MCP 排程廣告,最後產生成本對比報告。此技能強調用戶體驗,所有內部技術細節(如 MCP 工具名稱、UUID 解析)均不對使用者展示,僅顯示清晰的階段狀態與選項按鈕。

相容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/adamroy13/ai-influencer-promo-machine/tree/HEAD/.agents/skills/higgsfield-content-factory

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

Higgsfield 內容工廠

一個 5 階段管線:研究 → 規劃 → 生成 → 發布 → 報告。

內容重點以 UGC 為優先。 每個活動預設會分配大量的 UGC 系列內容(UGC · 產品評測 · 教學 · 開箱)— 包括人物談話片段、誠實評測、ASMR 風格特寫、食譜示範、高品質開箱揭曉。Hyper Motion、TV Spot 和 Wild Card 則為次要:高品質但佔比較小。每個影片點子都必須能在其 4–15 秒的限制內,於其中一個現有的 Marketing Studio 預設中產出。

使用者體驗為按鈕驅動。 每個釐清問題都必須透過 AskUserQuestion 提問,並附上 2–4 個具體選項按鈕。絕對不要問「請輸入您的答案」這類自由格式問題來進行導航、確認或路由。自由格式輸入僅保留給使用者必須親自提供的內容 — 即便如此,也應提供一個智慧型預設值,讓使用者可以一鍵接受(例如:「使用自動推導:HiGG 夏季活動 2026 年 6 月」)。使用者應能透過點擊選項按鈕來驅動整個管線,唯一需要輸入的僅是產品 URL 貼上或產品圖片上傳(兩者仍為基於點擊的檔案操作,而非指令)。

使用者導向語言規則(嚴格)。 使用者不是開發人員。請不要敘述技術細節 — 不要提及 MCP 工具名稱、slug 不匹配表格、UUID 解析、「正在執行平行搜尋」、「正在呼叫 media_upload + curl + media_confirm」或增強提示內部機制。所有這些都應在幕後靜默執行。

相反地,在每個階段開始時,傳送一個清晰的階段橫幅,使用平實的語言。請使用此範本(根據階段調整動詞/名詞):

🚀 階段 [N]:[友善的名稱] — 現在開始 平實語言描述正在發生的事情,最多 1–2 句話。不要提及工具名稱。

已批准的橫幅(除非使用者指定了自訂措辭,否則請確實使用這些):

階段橫幅
1🔍 階段 1:研究與點子 — 現在開始。 我正在掃描本週您產品利基市場在 Instagram、TikTok 和 YouTube 上的熱門趨勢,然後將這些趨勢轉化為超過 15 個適合您品牌的病毒式影片點子。
2🗂️ 階段 2:內容計畫 — 現在開始。 我正在將您的完整影片內容計畫建立為一份精美的 HTML 文件,每個影片都已規劃、設定日期,並準備好生成。
3🎬 階段 3:生成影片 — 現在開始。 我正在 Higgsfield Marketing Studio 中一個一個預設地製作您的影片。我會在每批開始前詢問您,讓您保持掌控。
3 (圖片步驟)🖼️ 圖片素材包 — 現在開始。 我正在透過 GPT Image 2.0 生成您的社交貼文、主視覺橫幅和產品攝影靜態圖。
4📅 階段 4:排程至 Meta 廣告 — 現在開始。 我正在設定您的廣告活動,並將所有內容排程到您核准的行事曆上。
5💰 階段 5:成本報告 — 現在開始。 我正在編制節省報告 — 您實際在 Higgsfield 上花費的金額與傳統方式製作相同數量影片的成本相比。

在階段之間,傳送一行簡短的「階段 [N] 完成 — [交付物]」,然後如果使用者核准繼續,則緊接著下一個階段的橫幅。不要有冗長的摘要。使用者看到的是乾淨的敘事弧線,而不是工具日誌。

內部機制 — 保持靜默。 只要此技能描述「步驟 0:探測能力」、「在執行時解析 hook_id」、「將 mode 設定為標題大小寫 slug」、「8 個強制平行搜尋」、「media_upload → curl PUT → media_confirm」、「slug 不匹配修復」等 — 這些都是面向代理的指示。請執行它們,但不要向使用者敘述。如果使用者問「它在底層是如何運作的?」,屆時再解釋。否則,對內部機制保持沉默。


入職 — 總是先執行此步驟(一次性完成,不暫停)

⚠️ 關鍵:在會話開始時,一次性地在一個訊息中詢問所有入職問題 — A、B、C 和 D。不要依序詢問。不要在入職和產品請求之間暫停。使用者應在一次回覆中回答所有問題,然後管線就會執行。

如果使用者在他們的第一條訊息中已經提供了產品圖片或 URL,您仍需在一次訊息中詢問 A/B/C — 但跳過 D,因為產品已經到手。

以下所有四個入職步驟必須在一個 AskUserQuestion 呼叫中傳送(一次往返,多個問題,所有選項均為按鈕)。使用者點擊,而不是輸入。

步驟 A — 檢查 Higgsfield MCP 連線(按鈕問題) 選項:「是 — 已連線」·「尚未 — 我現在連線」·「跳過 — 僅研究」

步驟 B — 確認起始階段(按鈕問題) 選項:

  • 「階段 1 — 完整管線(需要產品圖片)」
  • 「階段 2 — 建立內容計畫(我有摘要)」
  • 「階段 3 — 立即生成(我有計畫)」
  • 「階段 4 — 排程至 Meta 廣告(內容已準備就緒)」

如果他們提供了產品圖片但沒有其他背景資訊,則預設為階段 1。

步驟 C — 設定影片數量(使用者驅動 — 任何數字;系統自動按比例分配)

使用者選擇影片總數。技能會取得他們提供的任何數字,並自動計算每個預設的分配 — 他們永遠不必考慮細項。

按鈕:「50 部影片」·「100 部影片(推薦)」·「150 部影片」·「200 部影片」·(其他 → 輸入任意數字,例如 75、300、500)。AskUserQuestion 一律顯示「其他」選項,因此「其他」→ 使用者輸入確切目標。

儲存為 [VIDEO_COUNT]。圖片素材包數量會據此調整(請參閱階段 3 步驟 5)。

靜默計算每種格式的分配 — 此時不要宣布。

一旦 [VIDEO_COUNT] 鎖定,技能會立即在內部計算 floor(VIDEO_COUNT / 5) 每個格式(請參閱下方的「預設影片分配」以了解計算方式)。此時不要向使用者顯示此細項。 不要出現「自動計算分配」一行,也不要有「20 個 UGC 娛樂 · 20 個街頭訪談 · …」的列舉 — 這會暴露機制並破壞「趨勢驅動選擇」的框架。

格式分配僅在階段 1 的趨勢研究完成後才浮現,作為病毒式內容摘要本身的一個自然結果 — 例如,「根據本週此類別中獲勝的格式,活動的分配如下…」。數字會出現在摘要內部,而不是作為單獨的配置卡片。

預設影片分配(5 種 UGC 格式,平均分配):

技能會將每個活動平均分配給 5 種病毒式 UGC 格式。預設組合中沒有電影風格的次要類型(Hyper Motion / TV Spot / Wild Card 仍然可用但非預設 — 僅在使用者明確要求時使用)。

#格式佔比分配
1UGC 娛樂(挑戰、盲測、「為 100 美元這麼做」、街頭挑戰)20%floor(N/5)
2街頭訪談(為產品唱歌、評分、試用產品)20%floor(N/5)
3開箱20%floor(N/5)
4產品評測20%floor(N/5)
5ASMR20%floor(N/5)

分配規則:per_format = floor(VIDEO_COUNT / 5)。如果 VIDEO_COUNT 無法被 5 整除,則從格式 1 開始,將餘數逐一分配給各格式。

工作範例:

總數娛樂街頭訪談開箱產品評測ASMR
501010101010
100(推薦)2020202020
1503030303030
2004040404040
17(自訂,餘 2)44333

完整的 5 種格式規格 — 每種格式的含義以及如何對應到 Higgsfield Marketing Studio 預設 — 記錄在下方5 種 UGC 格式定義一節中。

步驟 D — 在同一個訊息中取得產品(圖片或 URL)

產品輸入是入職中唯一非按鈕的互動 — 而且它仍然是基於點擊的(檔案附加),而不是輸入。將此提示與 A/B/C 的 AskUserQuestion 按鈕一起包含:

「將您的產品圖片附加到此訊息或貼上 URL — 這就是我開始所需的一切。」

如果觸發技能時產品圖片已附加,則完全跳過 D。 如果使用者在步驟 B 中選擇了階段 3 或 4,則將 D 替換為:「在此處放下您現有的內容計畫檔案或貼上它。」

單一訊息規則: 在同一個訊息中傳送 AskUserQuestion 呼叫(涵蓋 A + B + C 作為按鈕)和產品附加提示。一旦使用者點擊他們的答案並附加產品,就直接進入所選階段,無需額外的確認步驟。絕對不要單獨或依序詢問任何 A/B/C/D 問題。


MARKETING STUDIO 能力基礎事實

始終遵守這些限制。在階段 1 步驟 0 中查詢 Higgsfield 以獲取即時值 — 以下列表是參考快照,可能隨時間變動。

硬性限制(Marketing Studio 影片模型)

  • 持續時間: 每個單一剪輯 4–15 秒。就是這樣。 較長的敘事必須設計為 15 秒剪輯,或明確地設計為 2 剪輯序列(剪輯 A + 剪輯 B,在外部編輯)。
  • 長寬比: 自動 · 21:9 · 16:9 · 4:3 · 1:1 · 3:4 · 9:16
  • 解析度: 480p · 720p · 1080p
  • 音訊: 可透過 generate_audio 參數選擇 — 對於 ASMR 風格的 UGC 設定為 true。
  • 參考媒體: 產品圖片(務必傳遞)、頭像圖片(UGC 系列)。

9 個 Marketing Studio 預設

預設(slug)用途掛鉤 + 設定選擇清單?最適合的點子例如…
ugc — UGC以人物 + 產品為主的現實單鏡頭社交媒體影片✅第一口 POV、冰箱抓拍、日常生活、ASMR 特寫
tutorial — 教學逐步教學 / 食譜✅「60 秒製作無酒精雞尾酒」、「如何享用 X」
ugc_unboxing — 開箱從包裝中進行高品質開箱揭曉✅盒子揭曉、吊牌拉開的瞬間、第一印象
hyper_motion — 超動感動態產品英雄鏡頭 — 潑灑、傾倒、旋轉、掉落❌傾倒、水滴撞擊、瓶蓋彈開揭曉
product_review — 產品評測手持產品的真實人物談話式評測✅誠實評測、成分揭曉、「我試用了這個 X 天」
tv_spot — 電視廣告商業廣告風格的電影敘事片段❌早午餐場景、夏日第一天、從農場到瓶裝(≤15 秒)
wild_card — 狂想卡超現實的單鏡頭創意概念❌FOOH 特技、巨大瓶子、夢幻構圖
ugc_virtual_try_on — UGC 虛擬試穿先試後買,休閒風格✅服裝、眼鏡、配件試穿
virtual_try_on — 專業虛擬試穿高階工作室品質虛擬試穿✅高級試穿、主打活動

UGC 家族(使用選擇清單掛鉤 + 設定 + 音訊): ugc · tutorial · ugc_unboxing · product_review · ugc_virtual_try_on · virtual_try_on。這些是主力預設。

預設相關性對應 — 按產品類別自動篩選

並非每個預設都適合每個產品。教學對於您只是飲用的單一 SKU 飲料沒有用處;開箱對於沒有有意義包裝的產品沒有用處;虛擬試穿僅適用於可穿戴物品。根據產品類別自動決定哪些預設在範圍內,然後在階段 1 中透過按鈕選擇進行確認(使用者可以覆蓋)。

相關性對應(用作預設;使用者可以透過按鈕覆蓋):

產品類別相關預設
單一 SKU 飲料(果汁、汽水、康普茶、水、運動飲料、能量飲料)ugc · product_review · hyper_motion · tv_spot · wild_card
具有調酒/食譜角度的飲料(雞尾酒調和物、糖漿、高級烈酒)+ 新增 tutorial
飲料訂閱 / 禮盒 / 多 SKU 推出組合+ 新增 ugc_unboxing
食品產品(零食、棒狀、罐裝、醬料、即食、麥片)ugc · product_review · tutorial · hyper_motion · tv_spot · wild_card
護膚 / 美妝 / 護髮ugc · product_review · tutorial · ugc_unboxing · hyper_motion · tv_spot · wild_card
服裝 / 配件 / 鞋類ugc · product_review · ugc_virtual_try_on · pro_virtual_try_on · hyper_motion · tv_spot · wild_card
眼鏡 / 珠寶 / 手錶ugc · product_review · ugc_virtual_try_on · pro_virtual_try_on · ugc_unboxing · hyper_motion · tv_spot · wild_card
高級 / 禮品 / 奢侈品(香水、蠟燭、高級商品)ugc · product_review · ugc_unboxing · hyper_motion · tv_spot · wild_card
電子產品 / 小玩意 / 家電ugc · product_review · tutorial · ugc_unboxing · hyper_motion · tv_spot · wild_card
軟體 / SaaS / 行動應用程式ugc · product_review · tutorial · tv_spot · wild_card(無 Hyper Motion — 沒有實體產品英雄鏡頭)
服務 / 訂閱 / 健身應用程式ugc · product_review · tutorial · tv_spot · wild_card
家居 / 廚房 / 家庭用品ugc · product_review · tutorial · ugc_unboxing · hyper_motion · tv_spot · wild_card

如有疑問,預設為通用核心:ugc · product_review · hyper_motion · tv_spot · wild_card。僅當產品確實支援時才新增其他預設。

重新分配規則: 當某些預設被排除時,將其份額重新分配給 UGC 家族(最重的分配給 ugc,然後是 product_review),保持約 75% 的 UGC 優先比例。Hyper Motion / TV Spot / Wild Card 的份額大致保持不變(約 12% / 約 8% / 約 5%)。

掛鉤(UGC 家族的選擇清單)— 視覺場景範本,而不是文字文案。

實際中看到的範例:產品撞擊、辛辣、訪談、隨機物體麥克風、產品碰撞、暴風雪、相機碰撞、產品閃避、史詩級失敗。在執行時透過步驟 0 解析 UUID。

設定(UGC 家族的選擇清單)。

實際中看到的:臥室、浴室、廚房、辦公室、在車內、街道、健身房、大自然。不切實際的設定:飛機機翼、屋頂、火山口邊緣、小評測員、車頂、火車衝浪。

ASMR 風格 UGC(預設路由)

ASMR 是一種內容風格,不是一個單獨的預設。呈現為:

  • 預設:ugc(或 ugc_unboxing,用於沙沙聲/拉開包裝的 ASMR)
  • generate_audio=true
  • 設定:廚房 / 浴室 / 床

…

[為翻譯而截斷]

Individual skills in this repo

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

adamroy13/ai-influencer-promo-machine

Generate images/videos via Higgsfield AI. Default: GPT Image 2 for images/design/text, Seedance 2.0 for video, Nano Banana 2/Pro for character/reference image work, Marketing Studio for ads with avatars/products/hooks, settings, plus Soul V2/Cinema/Cast/Location and Kling 3.0. Use when: "generate an image", "make a video", "animate this photo", "image-to-video", "edit/stylize/remix this image", "produce a clip", "create an ad", "make a UGC video", "product demo", "unboxing", "brand video", "presenter video", "import product from URL", "create avatar for ad", or "analyze video virality". Supports image-to-image, image-to-video, references, job/upload IDs, and Marketing Studio. Chain with higgsfield-soul-id for face/identity consistency. Virality Predictor (`brain_activity`) analyzes video virality: hook strength, attention, retention, distraction risk, and creative score. NOT for: Soul Character training (use higgsfield-soul-id), product photoshoots, marketplace listing cards, text/chat/TTS tasks.

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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