manim-video
构建可复用的Manim解释器，用于技术概念、图表、系统图和产品演示，并在需要时移交给更广泛的ECC视频栈。当用户希望获得清晰的动画解释而非通用的人物讲解脚本时使用。
DeepseekModel
官方收录技能
质量 优秀 · 90
v1.0.0
获取
https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=affaan-m-ecc-docs-zh-cn-skills-manim-video-skill-md&format=skill
下载 .skill
标准格式，含 system_prompt 与 model_config，导入任意 Agent 框架即可使用
.skill 文件中 system_prompt 字段的实际内容。
name manim-video description 构建可复用的Manim解释器，用于技术概念、图表、系统图和产品演示，并在需要时移交给更广泛的ECC视频栈。当用户希望获得清晰的动画解释而非通用的人物讲解脚本时使用。 origin ECC Manim 视频 在运动、结构和清晰度比逼真度更重要的技术讲解中，使用 Manim。 何时激活 用户需要技术讲解动画 概念涉及图表、工作流、架构、指标演进或系统图 用户需要为 X 或落地页制作简短的产品或发布讲解 视觉效果应追求精确，而非泛泛的电影感 工具要求 manim 命令行用于场景渲染 ffmpeg 用于后期处理（如需） video-editing 用于最终合成或润色 remotion-video-creation 当最终成品需要合成 UI、字幕或额外运动层时 默认输出 16:9 短 MP4 视频 一张缩略图或海报帧 故事板及场景计划 工作流程 用一句话定义核心视觉论点。 将概念分解为 3 到 6 个场景。 确定每个场景要证明的内容。 在编写 Manim 代码前，先写出场景大纲。 首先渲染最小可用版本。 渲染成功后，再调整排版、间距、颜色和节奏。 仅在能增加价值时，才移交至更广泛的视频处理流程。 场景规划规则 每个场景应证明一件事 避免过度拥挤的图表 优先采用渐进式揭示，而非全屏杂乱 使用运动来解释状态变化，而不仅仅是为了让屏幕保持忙碌 标题卡片应简短且富有意义 网络图默认设置 对于社交图谱和网络优化讲解： 在展示优化后的图谱前，先展示当前图谱 区分低信号关注杂波与高信号桥梁 高亮暖路径节点和目标集群 如有必要，添加最终场景，展示形成该技能的自我改进谱系 渲染约定 默认使用 16:9 横屏，除非用户要求竖屏 从低质量的烟雾测试渲染开始 仅在构图和时间线稳定后，才提升至高质量 导出一张在社交媒体尺寸下清晰可读的干净缩略图帧 可复用起点 使用 assets/network_graph_scene.py 作为网络图讲解的起点。 烟雾测试示例： manim -ql assets/network_graph_scene.py NetworkGraphExplainer 输出格式 返回： 核心视觉论点 故事板 场景大纲 渲染计划 任何后续的润色建议 相关技能 video-editing 用于最终润色 remotion-video-creation 用于运动密集型后期处理或合成 content-engine 当动画是更广泛发布的一部分时
Agent 识别该技能的关键词，点击任意一个即可复制。
该技能未提供触发词。
下载的 .skill 包内含以下字段。
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| format | 格式标识（skill/v1） |
| skill_id | 技能唯一 ID |
| name | 技能名称 |
| version | 版本号 |
| description | 技能描述 |
| category | 所属分类（数组） |
| trigger_words | 触发词列表 |
| tags | 标签列表 |
| source | 来源标识 |
| source_url | 来源链接（本页地址） |
| exported_at | 导出时间（每次下载生成） |
| system_prompt | 系统提示词正文 |
| model_config | 模型参数：provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
| examples | 示例 |
| install_guide | 各平台导入说明（Coze / Dify / Claude / 自定义框架） |
