Browse reusable Agent Skills, each with a clear purpose and practical guidance.
吠陀占星读盘引擎。从任意来源的星盘材料(PDF/截图/文本)中自适应提取行星数据，包含南印/北印图识别、多分盘提取、数学校验。支持Jagannatha Hora、Parashara's Light等各种占星软件导出。当用户提到'读盘''提取数据''星盘数据''读取星盘''分析星盘''印占''占星''vedic''星盘''激活占星''看盘''排盘'等关键词时触发。也在用户提供星盘PDF文件或截图时自动触发。
把图片、截图、海报、PPT 页面截图、HTML 或 SVG 设计稿转换成可编辑 PPTX 的 Codex skill。 当用户需要 image2ppt、image2pptx、图片转 PPT、截图转 PPT、PNG/JPEG 转可编辑幻灯片、 HTML/SVG 转 PPTX、把设计图拆成图片组件和文本框再拼成 PowerPoint、 或希望复用 Codex 内置生图能力把平面图重建为多元素可编辑 PPT 时，应该使用此 skill。 在 Codex 中处理二进制图片时，默认结合 imagegen skill：先用 Codex 视觉理解版式， 再用内置图片生成/编辑能力生成或清理多个组件图片，最后用本 skill 的脚本拼装 PPTX。
把一张或多张图片整理成 PSD 图层文件的创作与转换 skill。当用户需要 image2psd、图片转 PSD、 多张图片拼成 PSD、海报/设计稿拆成多个图层、白底转透明、颜色聚类拆层、把 Codex/AI 生图结果拆成元素图再合成 PSD、 或希望输出 layered PSD、可在 Photoshop/Photopea 中编辑的分层栅格文件时，应该使用此 skill。 在 Codex 中使用时，默认结合 imagegen skill：先用 Codex 视觉/生图能力理解、补齐或重建元素，再用本 skill 的脚本落地 PSD。
通用 CapCut 草稿生成与 AI 视频检查 skill。用于把本地 AI 视频套用现有 CapCut 草稿模板， 生成可在 CapCut 首页显示并可编辑的新草稿；也用于提取模板样式、验证草稿结构、抽帧检查 AI 痕迹、规划修复窗口和做本地 RIFE 补帧。
用于把 AI 生成的视频、本地素材、口播素材或产品短片剪成可发布到 TikTok 的竖屏成片。 当用户要求剪短视频、TikTok/Reels/Shorts 版本、9:16 重构图、批量短视频剪辑、AI 视频二创、 加大字字幕、BGM、音频 ducking、hook overlay、去空白、粗剪、导出 final.mp4 或根据素材文件夹 生成可发布短视频时，应使用此 skill。适合本地 FFmpeg/Whisper/Codex 工作流。
下载 TikTok 视频到本地。当用户给出 TikTok 单个视频链接、分享链接、视频链接文本、 TikTok 博主主页链接、@handle，并要求下载、保存、抓取、批量下载、下载博主作品、 下载指定数量或下载全部作品时，使用此 skill。优先用 yt-dlp，单视频下载失败时用 tikwm 兜底； 可选引用本地 TikTokDownloader 作为链接类型识别辅助。
把 TikTok、Reels、YouTube Shorts、UGC 广告、本地 MP4/MOV/WebM 等视频拆成 Codex 可读的视频上下文。 当用户要求 Codex 看懂视频、读视频、分析视频、总结视频、找 hook、找爆点、提取字幕、 语音转文字、ASR、批量转写 TikTok 视频或音频、 生成视频 timeline、抽关键帧、做 contact sheet、分析口播/画面/节奏、制定 TikTok 9:16 剪辑方案、 或把原始视频素材变成 edit_plan.json 并用 FFmpeg 渲染短视频时，应该使用此 skill。 本 skill 独立内置 ffprobe/ffmpeg/whisper.cpp/tesseract 可选流程，不依赖其他 BGGG skills。
Reduce the size of glTF/GLB 3D assets to cut Git LFS bandwidth/storage while keeping them loadable by the editor's Bevy 0.18 glTF loader. Use when shrinking .glb/.gltf files in assets/, addressing LFS quota/bandwidth, or when a model is too large. Produces plain glTF 2.0 (no Draco/meshopt/quantization, which Bevy cannot read).
Use when capturing an architecture decision so it survives turnover — produces an ADR-NNNN.md from context, options considered, and the chosen path.