AI 解说大师 Skill
让 AI Agent 一句话完成电影/短剧解说视频：搜片、选模板、配 BGM 与配音、生成文案、合成成片全流程自动化。
SKILL.md 明确要求每一步资源选择与 magic-video 提交前获得用户确认，披露数据流向（仅 openapi.jieshuo.cn）、凭证存储位置与作用范围，且有 task verify/task budget 用于成本预估，安全性设计较好。扣分项：依赖通过 GitHub zip URL 安装（未锁定哈希），核心功能完全依赖闭源商业 API 且 key 需私下联系获取，不可逆付费操作（magic-video 30 pts/分钟）虽有确认但缺乏回滚机制说明。
文档内部自洽性高：明确区分 task_id 与 task_order_num、Fast/Standard 路径锚点差异、语言链规则，并列出 18 个错误码及失败时必须向用户呈报而非自行切换路径的规则，异常反馈设计良好。扣分项：静态审查无法执行验证；install spec 钉在 CLI v1.0.0 而 README 写 v1.0.0+ 且推荐 git+main 安装，存在版本漂移；references/ 细节文件未在本次证据中提供，关键路径无法复核。
触发描述清晰（电影解说、二创、配音视频等中英文场景），面向中国用户友好：API 域名 openapi.jieshuo.cn、飞书资源预览均可从大陆访问，内置约 100 部影片素材、中文界面。扣分项：非适合场景（如原创短视频剪辑、非解说类视频）边界仅在隐含层面，需联系邮箱获取 API key 的门槛限制了可用性，trigger 反误触发条件未明确说明。
信息架构良好：SKILL.md 主文件 + references/ 渐进式披露，双语文档，MIT 许可，版本号 1.0.5 一致出现在 frontmatter 与 plugin.。扣分项：无 CHANGELOG/版本历史，维护责任仅通过个人邮箱体现，LICENSE 版权方 jieshuo-ai 与仓库所有者 NarratorAI-Studio 名称不一致，references/ 内容缺失无法验证分层完整性。
声称完整覆盖搜片→文案→合成全流程，含成本预估与错误处理，若属实边际价值明确（相比手动操作 CLI）。扣分项：静态审查无执行证据，'tested platforms ✅ Verified' 仅为作者声明，输出质量与直接可用性无法独立核实，且 API key 获取需线下联系。
提供了具体错误码、字段格式、成本单价等可审计的细节，README 有平台清单。扣分项：所有验证声明均来自作者自述，无第三方执行证据、无 CI 测试套件覆盖技能路径，references/ 文件未随证据提供，结论无法独立复现。
- 核心功能完全依赖闭源商业 API（openapi.jieshuo.cn），API key 需私下联系作者获取，服务可用性与定价不受用户控制。
- magic-video 提交为不可逆付费操作（30 积分/分钟），务必让 agent 严格遵守提交前确认规则。
- pip 依赖通过 GitHub zip URL 安装且未锁定哈希，存在供应链完整性风险；建议核实后改用带哈希的固定版本。
- references/ 详细文件未包含在本次证据中，安装后请自行核对参数表与错误码表是否与实际 API 一致。
- LICENSE 版权方（jieshuo-ai）与仓库组织（NarratorAI-Studio）名称不一致，发布者未经验证，身份需自行确认。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个面向 AI Agent 的技能包（SKILL.md + references/），封装了 narrator-ai-cli 命令行工具，对接 Narrator AI 解说 API。安装后，用户只需用自然语言说"给某部电影做个解说视频"，Agent 即可自动完成搜片→选模板→选 BGM→选配音→生成文案→合成视频。技能内置约 100 部电影素材、146 首 BGM、63 种配音音色和 90+ 解说风格模板，多数情况无需自己上传视频。README 列出了 OpenClaw、Windsurf、Claude Code、Cursor、WorkBuddy/QClaw 等多个平台的验证记录。使用需要申请 API Key（NARRATOR_APP_KEY），任务按点数计费。
技能本身不含可执行代码，它是一份详细的指令文档，教 Agent 如何调用 narrator-ai-cli 的子命令：material list（内置素材检索）、task search-movie（外部搜片）、fast-writing / generate-writing（文案生成）、fast-clip-data / clip-data（剪辑数据）、video-composing（成片合成）、可选 magic-video（视觉模板）、voice-clone（音色克隆）与 tts（文本转语音）。SKILL.md 规定了两条工作流路径（快速/标准）、资源选择确认流程、任务轮询方式，以及防错规则（如正确的 task_order_num 传参、语言链一致性、不可自行切换路径）。最终产出为 MP4 解说视频的下载链接。
- 影视二创作者想批量给热门电影做解说短视频，且不想自己准备视频和字幕素材
- 短剧运营者需要为新剧快速产出多语言配音的解说宣传视频
- 自媒体用户希望在 Claude Code / Cursor 等 Agent 里用一句话生成完整解说成片
- 已有自己视频+字幕的创作者，想借助模板化文案与配音流水线加速生产
- 需要音色克隆或文本转语音等独立能力的内容团队
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 端到端流水线：从搜片到成片 MP4 一气呵成，附约 100 部现成电影素材（视频+字幕）
- SKILL.md 写得非常严谨：明确的防错规则、语言链检查、逐项确认协议和 18 个 API 错误码的处理建议
- 内置 90+ 解说模板、146 BGM、63 配音音色，支持音色克隆与 TTS 独立任务
- 提供 task budget/task verify 成本预估，magic-video（30 点/分钟）等高消耗操作有强制确认
- 多个主流 Agent 平台在 README 中有明确验证记录
- 闭源付费 API：必须申请 NARRATOR_APP_KEY，按点数计费，成本结构依赖官方定价
- 任务依赖轮询，search-movie 可能等待 60 秒以上（Gradio 后端）
- 两条路径的参数传递不对称（task_id vs order_num），出错会返回 10001 类错误，对 Agent 有一定心智负担
- 来源中未提及测试套件和示例输出的质量验证；README 中的"已验证"声明无法独立核实
- API 端点 openapi.jieshuo.cn 的可用性与数据隐私取决于服务商，无 SLA 说明
如何安装这个 Skill？
1) 安装 CLI：pip install "narrator-ai-cli @ git+https://github.com/NarratorAI-Studio/narrator-ai-cli.git"
2) 配置密钥：narrator-ai-cli config set app_key <your_app_key>（Key 需邮件 [email protected] 获取）
3) 安装技能（含 SKILL.md 和 references/ 整个目录）：Claude Code 用 mkdir -p /path/to/project/.skills && git clone https://github.com/NarratorAI-Studio/narrator-ai-cli-skill.git /path/to/project/.skills/narrator-ai-cli；OpenClaw 用 ~/.openclaw/skills/；Cursor 用 .cursor/rules/。要求 Python 3.10+。
如何使用这个 Skill？
安装后直接用自然语言触发，例如："给《肖申克的救赎》做一个解说视频"、"列出可用的内置电影"、"用喜剧模板生成一个解说"。Agent 会按 SKILL.md 的流程逐步确认素材、路径、BGM、配音和模板后再执行。注意：资源选择和 magic-video 提交均需人工确认；可用 narrator-ai-cli user balance、task budget、task verify 提前检查余额与素材。详细的参数表和错误码在 references/ 目录中查询。