Ajiang Vibe Coding Skills

程序员阿江日常 vibe coding 习惯的蒸馏。五个开发协作 skill：排查 bug、审查代码、开发功能、消融实验、提交代码；另有口播精剪和 B-roll 制作，附 10 套动画模板。

安装 · Skill 目录 · 口播精剪 · B-roll 模板 · 其他常用 Skills · 来源 · MIT

从一个真实问题开始

你让 AI 修一个 bug，它改了代码、跑了检查。换回用户原来的环境，问题还在。

ajiang-debug 会把这次协作拉回可验证的结果：区分现象和归因，先建立失败证据，找到原因后最小修复，再从原入口、原条件复测。

使用 ajiang-debug 调查这个 issue。
先核验报告里的现象和归因，修复后按原用户流程验证。
告诉我：原因是什么、什么证据支持它、哪些环境仍未验证。

每个 skill 都可以单独安装、单独使用，按当前任务选择即可。

快速开始

在你要开发的项目目录中，通过 Vercel Skills CLI 安装：

npx skills add NanmiCoder/ajiang-vibe-coding-skills

交互选择需要的 skill 和 coding agent。也可以只装排障：

npx skills add NanmiCoder/ajiang-vibe-coding-skills --skill ajiang-debug

全部安装到指定 agent：

npx skills add NanmiCoder/ajiang-vibe-coding-skills --skill '*' --agent codex

默认安装到当前项目；添加 --global 可安装到用户范围。需要 Node.js/npm 和能访问仓库的网络。技能内容本身不要求模型 API Key、MCP 或作者的其他 skill。

安装后，在 Codex 中可用 $ajiang-debug，在 Claude Code 中可用 /ajiang-debug；也可以在任务中直接写“使用 ajiang-debug”。实际调用遵循你所用客户端的配置与权限。

按问题选 Skill

口播精剪

ajiang-koubo-cut 用录音、剪映字幕和逐字稿判断每一段该保留哪次完整表达，保留相关的即兴内容，再按同一份时间线剪切音画并重建字幕。默认保留原片，直接交付 MP4 和同名 SRT。

npx skills add NanmiCoder/ajiang-vibe-coding-skills --skill ajiang-koubo-cut

安装后提供三份材料即可：

用 ajiang-koubo-cut 精剪这段初稿。
输入：口播.mp4、剪映.srt、逐字稿.md。
剪掉重复、断句、磕巴和多余停顿，直接交付 MP4 和配套字幕。

执行脚本需要 Python 3.10+、FFmpeg 和 ffprobe。字幕不准或重录多时，使用本地 ASR；相应 Python 依赖和模型按需加载并缓存，不需要模型 API Key。转写和局部对齐接口见 执行说明。

视频 B-roll 模板

ajiang-video-broll 给初剪好的口播视频做整屏 B-roll / MG 包装：读 SRT 选出要包装的段落，选一套模板写场景；先出一个和成片同一套引擎的预览页，确认后再用 Remotion 渲染 4K，配上这套模板的音效和配乐，按字幕时间命名交付，直接替换剪辑时间线上的视频轨。

10 套模板的版式、构图、动效编排、配色和声音各不相同，换模板不只是换颜色。下面每张图都是同一段演示内容在各套模板里的样子。

本地预览全部模板

git clone https://github.com/NanmiCoder/ajiang-vibe-coding-skills.git
cd ajiang-vibe-coding-skills
python3 skills/ajiang-video-broll/assets/gallery/serve.py

浏览器会打开 http://127.0.0.1:8765/ 。在页面上可以切换模板和配色变体、拖动时间轴、单独回放每个动效、试听音效和配乐；?id=riso-print&t=6 这样的参数可以直接定位到某套模板的某一秒。

需要 Python 3 和 Node.js，字体从 Google Fonts 加载。试听音频要额外装 pip install numpy scipy soundfile pyloudnorm 和 ffmpeg，第一次启动时自动生成，大约 30 秒；不装也能看动画。端口被占用时加 --port 9000。

10 套模板

我常用的其他 Skills

点击名称查看项目与安装方式。

后两个可以配合使用：先生成配音与字幕，再按声音节奏制作画面。

这些 Skill 从哪里来

我是程序员阿江 / Relakkes。这套 skill 来自最近几个月我和 AI 一起开发、迭代和维护软件的日常实践。

项目里的真实问题反复让我追问：你复现了吗？为什么认定是这个原因？独立审查发现的东西真的成立吗？别人按 README 能跑通吗？发布出来的包，真的包含这次修复吗？

这些问题和有效的解决方法，来自桌面 Agent、VoxAgent、TodoCue、MediaCrawler / MediaCrawlerPro，以及 DeepSeek Harness 插件等开发场景。我把其中可以迁移的习惯整理成独立 skill，补上输入、操作方法、证据、验收和工具不足时的处理方式，让别人在自己的项目里也能用。

开源的是重新编写的协作方法和原创练习。原始私密对话、账号凭证、作者本机配置不随仓库分发。部分方法的来源是历史会话整理材料；具体技术事实仍要在目标项目与版本中核验。详见来源与整理边界。