wjs-voicedrop
VoiceDrop 配套 skill。两个模式 — (1) list：列出你在 VoiceDrop R2 上的全部文件（录音 / 文章 JSON / 标记）；(2) distill：从你的样本文章蒸馏文风，生成可贴入 VoiceDrop「设置→文风」的精简规则集，并可直接通过 Files API 上传。触发词："voicedrop list"、"列出 VoiceDrop 文件"、"voicedrop distill"、"蒸馏 VoiceDrop 文风"、"/wjs-voicedrop"。
git clone --depth 1 https://github.com/jianshuo/claude-skills /tmp/wjs-voicedrop && cp -r /tmp/wjs-voicedrop/wjs-voicedrop ~/.claude/skills/wjs-voicedropSKILL.md
# VoiceDrop Skill
VoiceDrop 的两个常见 Claude Code 任务：**列文件** 和 **蒸馏文风**。
## 认证
Files API 地址：`https://jianshuo.dev/files/api`
每个请求都需要 bearer token。**开始前先检查 token 是否可用：**
### 没有 token？先去 App 拿
打开 VoiceDrop App → 底部「**设置**」tab → 下拉到底部「**访问令牌**」区域 → 点右侧复制按钮。
拿到的令牌形如 `anon_xxxxxxxx…`（匿名用户）或一长串 JWT（Sign in with Apple 用户）。
### 有了 token，在 Claude Code 里设好
```bash
# 普通用户（从 App 拿到的令牌）
TOKEN=anon_xxxxxxxx... # 替换为你复制的令牌
# 管理员（王建硕）：直接从 .env 读
set -a; source ~/code/.env; set +a
TOKEN=$FILES_TOKEN
```
| 场景 | token 来源 |
|---|---|
| 普通用户 | VoiceDrop App → 设置 → 访问令牌 → 复制 |
| 管理员（王建硕） | `~/code/.env` 里的 `FILES_TOKEN` |
---
## 模式一：list — 列出所有文件
```bash
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
https://jianshuo.dev/files/api/list
```
返回 `{"files": ["users/<sub>/VoiceDrop-…m4a", …]}` 格式的 JSON。
### 格式化显示
拿到 files 列表后，按类型分组展示给用户：
| 类型 | 识别规则 |
|---|---|
| 录音（待处理） | `VoiceDrop-*.m4a`，且无同名 `.json` / `.empty` 标记 |
| 已成文 | `articles/<stem>.json` |
| 无语音 | `articles/<stem>.empty` |
| 文风设置 | `CLAUDE.md` |
| 其他 | 其余文件 |
打印格式示例：
```
录音（待处理）：2 条
VoiceDrop-20260621-183s-Sun-evening-Shanghai-Xuhui.m4a
VoiceDrop-20260620-94s-Sat-afternoon.m4a
已成文：5 篇（对应 5 条录音）
无语音：1 条（原因见 .empty 文件）
文风设置：已上传 CLAUDE.md
```
如果需要查看某个文件内容（如 `CLAUDE.md` 或某个 `.json`）：
```bash
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
"https://jianshuo.dev/files/api/download/<urlencoded-key>"
```
---
## 模式二：distill — 蒸馏文风并上传
**目标**：从用户的几篇样本文章提炼出精简的「文风规则」，格式化后上传到 R2 的 `CLAUDE.md`，让服务器挖文章时自动带上。
### 为什么是「精简版」而非完整 9 轴卡
服务器 miner（`mine.py`）的 SYSTEM prompt 已经包含了王建硕文风的核心 DNA（断言开头、不讲故事、盘古之白等）。`CLAUDE.md` 的 `# 我的文风` 是**叠加**在 SYSTEM 之后的，用来补充「这个用户特有的」写法差异——所以只需 10–20 条**可执行的差异规则**，不需要完整卡片。
### 蒸馏步骤
1. **收集样本**
请用户提供 3–6 篇他/她自己写的文章（直接粘贴或给文件路径）。少于 3 篇就提醒指纹不稳定。
2. **起子 agent 做分析**（不污染主上下文）
把所有样本发给 subagent，提示：
> 从这些文章里提炼这位作者写作时**最突出的、可执行的**语言习惯。关注：句子长短偏好、段落密度、人称用法、词汇倾向（口语/书面/中英混用）、论证方式（断言还是铺垫）、结尾习惯、绝不做的事。**不要** 分析思想立场，只分析怎么写。输出 15–20 条 bullet，每条一句话，用「用 X」「不用 Y」「X 必须在 Y 前面」等可执行语言写。
3. **回收规则，润色**
检查规则是否具体可执行（「喜欢短句」太模糊；「单句成段，段落 1–3 句居多」才够用）。去掉和服务器 SYSTEM prompt 完全重复的规则（如「不加 emoji」）。
4. **组装 CLAUDE.md**
```
# 我的名字
<用户名字，从 list 取或直接问>
# 我的文风
<15–20 条 bullet，纯文本>
```
5. **预览，让用户确认**
打印完整内容，问「要上传吗？」——获得确认再 PUT。
6. **上传**
```bash
curl -s -X PUT \
-H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
-H "Content-Type: text/markdown; charset=utf-8" \
--data-binary @/tmp/voicedrop-claudemd.txt \
https://jianshuo.dev/files/api/upload/CLAUDE.md
```
成功（2xx）→ 告知用户「文风已上传，下次录音挖文章时自动生效」。
失败 → 打印状态码，提示检查 token。
### 更新已有文风
如果用户只想改其中几条而不是全量重写：
1. 先 `download/CLAUDE.md` 取现有内容
2. 在 parse 出的 `# 我的文风` 部分手动编辑或追加
3. 重新 PUT
---
## 常见错误
| 错误 | 修正 |
|---|---|
| `401 Unauthorized` | TOKEN 没设或过期 → App 设置 → 访问令牌 → 重新复制 |
| `403 Forbidden` | 普通 token 只能访问自己的 `users/<sub>/`；管理员操作请用 `FILES_TOKEN` |
| list 返回空 | 正常——录音都被 miner 处理完了，或者用户还没录过音 |
| 上传后 app 没变 | app 下次切到「设置」tab 时才重新 load；让用户来回切一下 |
| 文风规则太抽象 | 每条规则要能被「另一个不认识这位作者的模型」直接照着做 |
| 把思想立场写进文风 | 文风只描述「怎么写」，不描述「写什么」「怎么看这件事」 |Repo-wide drift detector for the wjs-* Claude Code skills in this marketplace. Sweeps every SKILL.md, scores it against the repo's own conventions (V-ing naming, trigger-phrase density, companion files, description shape), and returns a grouped punch list ordered by severity. Read-only — never edits files. Use before pushing a batch of skill changes, or whenever you wonder "are these skills still internally consistent?
|
Use when the user asks to audit what's wrong with a project, "make it right", "看看项目出了什么问题", "为什么用户的需求还没上线", "为什么没提交App Store", "为什么没新build", or wants a holistic state-of-the-project check covering unmerged branches, stalled PRs, failed GitHub Actions, stale builds, plan drift (TODOS.md / ROADMAP), unreleased commits, and log errors. Runs read-only investigation, presents a grouped checklist, fixes only after explicit user confirmation. Aware of the Cathier iOS app workflow (Xcode + fastlane + auto-merge @claude PRs from in-app feedback).
Use when the user has a video + an SRT and wants the subtitles either burned into the pixels (libass, always-visible) or soft-muxed as a togglable track. Also handles the final composite step for the localization pipeline — burn subs, mix a dub track, and keep the original audio as a low-volume bed, all in ONE ffmpeg encode (no cascade). Verifies libass availability and auto-downloads a static evermeet ffmpeg build when Homebrew's stripped binary lacks it. Triggers — "烧字幕", "硬字幕", "burn subtitles", "burn-in subs", "embed subtitle", "soft mux SRT", "把字幕烧进视频", "做最终合成".
Use when the user complains about spam on his X/Twitter posts — 同城面付 / 寻固炮 / 线下上门 / 免费破处 这类引流号在他推文下刷的 emoji 垃圾回复 — and wants them removed. Covers the last 7 days (X recent-search window). Triggers — "把这些spam删掉", "清理X垃圾回复", "推文下面好多引流号", "clean spam replies", "/wjs-cleaning-spam".
Use when the user wants a 王建硕-style WeChat article (article.md) turned into a narrated short MP4 video — TTS voiceover via 火山引擎 Volcano TTS, HyperFrames CSS/GSAP animation per scene, subtle SFX, abstract watercolor background, full pipeline rendering to 1080×1920 portrait MP4 (30-90s). Triggers — "把这篇文章做成视频", "做一个解说视频", "讲解视频", "/wjs-converting-text-to-video".
Use when migrating a WordPress site to a Hugo static site on GitHub Pages from a WXR export (.xml) plus the wp-content/uploads folder — preserving /archives/<id>/ URLs, localizing images, and deploying via GitHub Actions. Triggers — "把 WordPress 迁成 Hugo", "wordpress 转静态站", "migrate WordPress to Hugo", "WXR to Hugo", "publish WordPress to GitHub Pages", "/wjs-converting-wp-to-hugo".
Use when the user has a video + a target-language SRT and wants the video to actually speak that language — generates a time-aligned TTS voice dub. Routes by voice ID — Volcano (豆包) TTS for Chinese, edge-tts neural for any language. Defaults to one voice (single-speaker); opt-in multi-speaker via visual diarization. Outputs `*_<lang>_dub.mp4` with the dub audio in place of the original. Final mixing (audio bed + burn-in) is handed off to `/wjs-burning-subtitles`. Triggers — "配音", "中文配音", "Chinese dub", "voice over this", "dub the video", "TTS this SRT", "different voice for each speaker".