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character-design-sheet
77创建一致的角色设计表
AI 图像生成器经常会在不同图像之间改变角色的面部、配色、服装和身体比例。此技能提供参考表、描述锚点、调色板和 LoRA 工作流，以获得更加一致的结果。
设计与创意 查看
技能 ai-avatar-video
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ai-avatar-video
内容修订 r1 高风险 ⚙️ 外部命令🌐 网络访问
创建 AI 虚拟形象和口播视频
虚拟形象视频制作通常需要分别使用语音、动画和唇形同步工具。此技能将 inference.sh 模型组织成可复用的演示者、配音和 UGC 工作流。
支持: Claude Codex Code(CC)
安装前请停下并请求确认。
请审查安装计划，并在更改文件前获得用户明确同意。
使用我的智能体安装
将此请求复制给你的智能体，其中包含权威 Skill 页面和清单。
智能体请求
Review the Skillstore skill "ai-avatar-video" from https://skillstore.io/skills/101-skills-ai-avatar-video.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/101-skills-ai-avatar-video/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.你的智能体仍应展示其计划，并按安全策略请求必要确认。
Agent 可读资源
当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文，而不是读取完整页面时，请使用这些链接。
测试它
正在使用“ai-avatar-video”。 使用获得授权的肖像和一段 30 秒的入职引导脚本，创建一个中性风格的 720p 演示者视频。
预期结果:
- 已选择 P-Video-Avatar，以集成语音和肖像动画。
- 已准备中性的英语声音和 720p 输出。
- 已提交获准使用的肖像和入职引导脚本以进行生成。
正在使用“ai-avatar-video”。 使用获准使用的替代声音，将现有的安全培训视频配音为西班牙语。
预期结果:
- 已转录源旁白。
- 已准备西班牙语译文以供审核。
- 已生成获准使用的西班牙语语音，并将其与源视频同步。
正在使用“ai-avatar-video”。 为产品营销活动创建三个已披露为合成媒体的竖屏演示者变体。
预期结果:
- 已准备三组获得授权的演示者和声音组合。
- 已应用一致的营销活动信息和竖屏构图。
- 已提交三个 1080p 变体以进行生成。
安全审计
高风险v5 • 2026/7/12 打开版本化报告
Most detections are Markdown backticks, code fences, placeholder media URLs, or documentation links rather than executable backticks or suspicious destinations. Real risks remain in third-party package installation, remote media processing, shell command construction, remote image loading, and synthetic testimonial workflows without consent safeguards.
1
已扫描文件
268
分析行数
16
复核项
0
已忽略误报
已确认安全问题 (3)
高
Shell Injection Through Inline JSON Inputs
User-controlled scripts and media values are placed inside shell-quoted JSON. Quotes or shell substitutions can alter commands when an agent inserts input without structured serialization.
The examples directly embed text in single-quoted and double-quoted shell arguments without a JSON serializer. Generated scripts can contain quote or substitution characters.
高
Deceptive Synthetic Testimonial Risk
The skill generates testimonial-style UGC and multiple presenters without requiring likeness consent or synthetic-media disclosure. This can facilitate deceptive endorsements or impersonation.
The examples explicitly create product testimonials and several presenters, while the guidance contains no consent, disclosure, or impersonation restrictions.
中
External Processing of Potentially Sensitive Media
The workflows send portraits, voice scripts, audio, and videos to remote inference applications. The skill provides no consent, retention, pricing, or privacy warning.
Multiple belt app run examples submit media URLs and scripts to named remote models. No data-handling notice appears in the skill.
能力复核项 (16)
这些是真实的本地能力，对此技能可能是预期行为，因此需要复核，但不会按已确认恶意行为计分。
中
Ruby/shell backtick execution
> **Install the belt CLI skill:** `npx skills add belt-sh/cli`
The line explicitly directs users to execute npx against a third-party package source. This performs package resolution and installation without a pinned version.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The fenced example instructs execution of belt login and a remote model invocation. These are intentional external commands that authenticate and submit media generation inputs.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The fenced block directs execution of belt app run with portrait and speech inputs. This is genuine external command usage for remote video generation.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The fenced block instructs belt to invoke a remote avatar model with style and speech inputs. This is intended external command execution.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The example executes belt app run and submits portrait and audio references to a remote model. It is real external command usage.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The workflow runs two belt model commands to generate a portrait and avatar video. These are genuine remote command invocations.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The block invokes the OmniHuman application through belt with image and audio references. This is intentional external command execution.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The example invokes the Fabric application through belt using image and audio inputs. It is real external command execution.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The fenced block runs the PixVerse lip-sync model through belt. This is genuine external command execution against a remote service.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The workflow executes text-to-speech and avatar applications through belt and redirects output to a local file. These are real shell operations.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The dubbing workflow runs transcription, speech, and lip-sync applications and redirects two outputs to files. These are genuine external and filesystem-affecting commands.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The UGC workflow executes image and avatar generation applications through belt. These are intentional remote commands using generated content inputs.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The block uses a shell loop, variable expansion, and repeated belt invocations. This is genuine shell execution, although the documented voice list is fixed.
中
Ruby/shell backtick execution
```bash
The block recommends several npx package installation commands from external repositories without pinned revisions. Executing them introduces package supply-chain risk.
低
Hardcoded URL
. [Install instructions](https://raw.githubusercontent.com/infer
The install link loads raw instructions from a mutable main branch on GitHub. Following mutable remote guidance creates a limited supply-chain and content-change risk.
风险因素
⚙️ 外部命令 (33)
SKILL.md:7 SKILL.md:17 SKILL.md:19-28 SKILL.md:28-36 SKILL.md:36-37 SKILL.md:37-38 SKILL.md:38-39 SKILL.md:39-55 SKILL.md:55-63 SKILL.md:63-67 SKILL.md:67-76 SKILL.md:76-80 SKILL.md:80-85 SKILL.md:85-91 SKILL.md:91-104 SKILL.md:104-108 SKILL.md:108-113 SKILL.md:113-119 SKILL.md:119-124 SKILL.md:124-128 SKILL.md:128-133 SKILL.md:133-139 SKILL.md:139-152 SKILL.md:152-158 SKILL.md:158-172 SKILL.md:172-178 SKILL.md:178-194 SKILL.md:194-206 SKILL.md:206-218 SKILL.md:218-235 SKILL.md:235 SKILL.md:241-259 SKILL.md:259-261
审计者: codex 查看审计历史 →
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<a href="https://skillstore.io/skills/101-skills-ai-avatar-video?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/101-skills-ai-avatar-video/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>嵌入卡片
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/101-skills-ai-avatar-video.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学术引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA 引用
101-skills. (2026). ai-avatar-video security audit report (audit version 5) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/101-skills-ai-avatar-video/audits/5BibTeX 引用
@techreport{101-skills-101-skills-ai-avatar-video-2026,
author = {101-skills},
title = {ai-avatar-video security audit report (audit version 5)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {5},
url = {https://skillstore.io/skills/101-skills-ai-avatar-video/audits/5},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "ai-avatar-video security audit report (audit version 5)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "101-skills"
date-released: "2026-07-12"
url: "https://skillstore.io/skills/101-skills-ai-avatar-video/audits/5"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:101-skills-ai-avatar-video:audit:5"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
比较变体
11 个可安装变体每位作者的技能都保持为独立的可安装项。推荐变体按 Skillstore 证据排序。
为什么此变体排名第一
Skillstore 使用量更高
作者 / 来源 Skillstore 评分 证据置信度 Skillstore 使用量 已更新
runcomfy-com 推荐
runcomfy-com-ai-avatar-video
Skillstore 评分 79
证据置信度 高
Skillstore 使用量 11
已更新
2026-09-09
inference-sh-skills-ai-avatar-video
Skillstore 评分 79
证据置信度 高
Skillstore 使用量 7
已更新
2026-09-09
inference-skills-ai-avatar-video
Skillstore 评分 69
证据置信度 高
Skillstore 使用量 12
已更新
2026-09-09
halt-catch-fire-ai-avatar-video
Skillstore 评分 50
证据置信度 高
Skillstore 使用量 15
已更新
2026-09-09
agentspace-so-ai-avatar-video
Skillstore 评分 38
证据置信度 高
Skillstore 使用量 8
已更新
2026-09-09
Skillstore 评分
评分依据 证据置信度: 中 55
架构
85
可维护性
87
内容
65
社区
83
规范符合性
你能构建什么
制作产品讲解视频
将获准使用的演示者肖像和简洁脚本转换为带旁白的产品操作演示。
本地化培训视频
转录培训视频、翻译其旁白、生成语音并同步新音频。
创建角色对话
使用富有表现力的语音让获得授权的角色图像动起来，用于游戏场景或交互式原型。
试试这些提示
创建基础演示者视频
使用 [portrait URL] 创建一个 720p 口播视频。使用以下脚本：[script]。选择清晰、中性的英语声音。
设定声音和场景
使用 [portrait URL] 和 [script] 创建一个 1080p 演示者视频。使用热情洋溢的声音，并描述专业的演播室环境。
构建配音工作流
将 [video URL] 配音为 [language]。进行转录、翻译、生成获准使用的语音并完成同步，同时保留原始画面的时间节奏。
生成获准使用的演示者变体
为 [campaign] 创建三个已披露为合成媒体的演示者变体。使用获得授权的肖像、不同的声音、一致的信息和竖屏 1080p 输出。
最佳实践
- 使用正面、光线充足的肖像和清晰的音频，以获得稳定的面部动画效果。
- 将输入发送到远程模型之前，确认肖像、声音、脚本和媒体的使用权。
- 发布前审核生成的语音、唇形同步效果、相关声明和披露标签。
避免
- 不得在没有书面许可的情况下为真人制作动画。
- 不得将未经转义的用户文本直接嵌入 shell 引号包裹的输入参数中。
- 不得将合成的用户证言作为真实的客户背书发布。
常见问题
我应该先尝试哪个模型？
此技能建议首先使用 P-Video-Avatar，因为它集成了语音、风格控制，并支持 720p 或 1080p 输出。
我可以使用录制的音频而不是文本吗？
可以。P-Video-Avatar 和列出的唇形同步模型可以接收音频 URL，并与兼容的肖像输入配合使用。
此技能可以为现有视频配音吗？
可以。文档中的工作流组合了转录、翻译、语音生成和 LatentSync。
此技能可以脱离 inference.sh 工作吗？
不可以。它依赖 belt CLI、经过身份验证的账户和远程托管的推理应用。
它能保证模型的定价或速度吗？
不能。文档中包含估算值，但提供商可能会更改价格、性能、可用性和限制。
虚拟形象媒体需要哪些权限？
为每个肖像、声音、脚本和源视频取得明确的使用权。根据要求添加清晰的合成媒体披露说明。
开发者详情
作者
101-skills许可证
MIT
Skillstore 修订
r1
版本提示
作者未声明版本。
引用
d71c7417a35d5c2624161bd2fe8de8a41a362128
维护新鲜度
2026/7/18
使用量
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文件结构
📄 SKILL.md
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77创建符合平台要求的视频广告
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77策划一次出色的 Product Hunt 发布
在 Product Hunt 上发布产品需要协调文案、视觉素材、发布时间和互动。此技能可将产品详情转化为结构化的发布准备与发布日计划。
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agent-browser
74使用 agent-browser 自动执行浏览器任务
浏览器任务可能需要大量重复的导航和表单操作步骤。此技能通过基于 belt 的浏览器会话、元素引用和证据采集，指导 Claude、Codex 和 Claude Code 完成这些任务。
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youtube-thumbnail-design
50设计高影响力的 YouTube 缩略图
在信息密集的 YouTube 信息流中，尺寸小且杂乱的缩略图难以吸引注意力。此技能提供实用的设计规则和图像提示词，帮助创建清晰且适合移动端的创意方案。
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competitor-teardown
50通过结构化拆解分析竞争对手
分散的竞争对手数据会导致产品决策缓慢且缺乏一致性。此技能可将研究整理为矩阵、定价比较、SWOT 分析、定位图和报告。
研究与学习 查看
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seedance-v2
77在 RunComfy 上生成 Seedance 2.0 Pro 视频
由 doany-ai
短视频提示词通常需要清晰的模式选择和模型路由。此技能指导带有参考媒体、音频和限制的 Seedance 2.0 Pro CLI 任务。
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controlnet-pose
79创建由姿态控制的图像和视频
由 doany-ai
姿态和运动控制工作流在图像与视频模型之间可能很难路由。此技能会选择合适的 RunComfy 路径，并准备清晰的 CLI 指引。
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ponyflash
78使用 PonyFlash 生成和编辑 AI 媒体
由 ponyflash
AI 媒体工作通常需要分别使用生成、编辑和字幕工具。PonyFlash 将 SDK 指南与 FFmpeg 工作流结合起来，支持图像、视频、语音、音乐和导出。
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runcomfy-cli
78从 CLI 运行 RunComfy 模型
由 runcomfy-com
团队需要一种可重复的方式，通过脚本运行 RunComfy 媒体模型。此技能指导 CLI 安装、身份验证、模型运行、轮询和下载。
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wan-2-7
78在 RunComfy 上生成 Wan 2.7 视频
由 runcomfy-com
团队需要可重复的文本转视频提示词，而不是每次都猜测 RunComfy 的各个选项。此技能为 Claude、Codex 和 Claude Code 提供专注的 Wan 2.7 工作流，涵盖提示词、音频 URL、时长、宽高比和输出。
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image-to-video
78使用 RunComfy 视频模型为图像制作动画
由 runcomfy-com
静态图像需要合适的模型和提示词才能变成有用的视频片段。此技能会将图像转视频请求路由到 RunComfy 模型，并匹配相应的设置和示例。
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