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Agent Skill · 待分类

gif-sticker-maker(gif 贴纸制作器)

gif-sticker-maker 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

gif-sticker-maker 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 309。

总安装 22,470周安装 909GitHub Stars 11,394下载 7,054核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:gif-sticker-maker(gif 贴纸制作器)
来源仓库:https://github.com/minimax-ai/skills
仓库路径:skills/gif-sticker-maker
安装命令:
npx skills add https://github.com/minimax-ai/skills --skill gif-sticker-maker
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/minimax-ai/skills --skill gif-sticker-maker

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

gif-sticker-maker 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在开发协作中整理相关事项。适用于围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行信息整理和分析的场景。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。

安装前需确认权限范围、维护状态,注意是否触发联网或文件操作。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/gif-sticker-maker

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/minimax-ai/skills --skill gif-sticker-maker;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

gif-sticker-maker 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/minimax-ai/skills --skill gif-sticker-maker。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

gif-sticker-maker 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

gif-sticker-maker 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

gif-sticker-maker 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

gif-sticker-maker 用的人多吗?

公开数据是累计安装 22,470 次,近一周安装 909 次,下载 7,054 次,GitHub 11,394 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

gif-sticker-maker 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 11,394 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
gif-sticker-maker

gif 贴纸制作器 · 本页

22,47011,394需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

GIF Sticker Maker

Convert user photos into 4 animated GIF stickers (Funko Pop / Pop Mart style).

Style Spec

  • Funko Pop / Pop Mart blind box 3D figurine
  • C4D / Octane rendering quality
  • White background, soft studio lighting
  • Caption: black text + white outline, bottom of image

Prerequisites

Before starting any generation step, ensure:

  1. Python venv is activated with dependencies from requirements.txt installed
  2. MINIMAX_API_KEY is exported (e.g. export MINIMAX_API_KEY='your-key')
  3. ffmpeg is available on PATH (for Step 3 GIF conversion)

If any prerequisite is missing, set it up first. Do NOT proceed to generation without all three.

Workflow

Step 0: Collect Captions

Ask user (in their language):

"Would you like to customize the captions for your stickers, or use the defaults?"
  • Custom: Collect 4 short captions (1–3 words). Actions auto-match caption meaning.
  • Default: Look up captions table by detected user language. Never mix languages.

Step 1: Generate 4 Static Sticker Images

Tool: scripts/minimax_image.py

  1. Analyze the user's photo — identify subject type (person / animal / object / logo).
  2. For each of the 4 stickers, build a prompt from image-prompt-template.txt by filling {action} and {caption}.
  3. If subject is a person: pass --subject-ref <user_photo_path> so the generated figurine preserves the person's actual facial likeness.
  4. Generate (all 4 are independent — run concurrently):
python3 scripts/minimax_image.py "<prompt>" -o output/sticker_hi.png --ratio 1:1 --subject-ref <photo>
python3 scripts/minimax_image.py "<prompt>" -o output/sticker_laugh.png --ratio 1:1 --subject-ref <photo>
python3 scripts/minimax_image.py "<prompt>" -o output/sticker_cry.png --ratio 1:1 --subject-ref <photo>
python3 scripts/minimax_image.py "<prompt>" -o output/sticker_love.png --ratio 1:1 --subject-ref <photo>
--subject-ref only works for person subjects (API limitation: type=character). For animals/objects/logos, omit the flag and rely on text description.

Step 2: Animate Each Image → Video

Tool: scripts/minimax_video.py with --image flag (image-to-video mode)

For each sticker image, build a prompt from video-prompt-template.txt, then:

python3 scripts/minimax_video.py "<prompt>" --image output/sticker_hi.png -o output/sticker_hi.mp4
python3 scripts/minimax_video.py "<prompt>" --image output/sticker_laugh.png -o output/sticker_laugh.mp4
python3 scripts/minimax_video.py "<prompt>" --image output/sticker_cry.png -o output/sticker_cry.mp4
python3 scripts/minimax_video.py "<prompt>" --image output/sticker_love.png -o output/sticker_love.mp4

All 4 calls are independent — run concurrently.

Step 3: Convert Videos → GIF

Tool: scripts/convert_mp4_to_gif.py

python3 scripts/convert_mp4_to_gif.py output/sticker_hi.mp4 output/sticker_laugh.mp4 output/sticker_cry.mp4 output/sticker_love.mp4

Outputs GIF files alongside each MP4 (e.g. sticker_hi.gif).

Step 4: Deliver

Output format (strict order):

  1. Brief status line (e.g. "4 stickers created:")
  2. <deliver_assets> block with all GIF files
  3. NO text after deliver_assets
<deliver_assets>
<item><path>output/sticker_hi.gif</path></item>
<item><path>output/sticker_laugh.gif</path></item>
<item><path>output/sticker_cry.gif</path></item>
<item><path>output/sticker_love.gif</path></item>
</deliver_assets>

Default Actions

#ActionFilename IDAnimation
1Happy wavinghiWave hand, slight head tilt
2Laughing hardlaughShake with laughter, eyes squint
3Crying tearscryTears stream, body trembles
4Heart gestureloveHeart hands, eyes sparkle

See references/captions.md for multilingual caption defaults.

Rules

  • Detect user's language, all outputs follow it
  • Captions MUST come from captions.md matching user's language column — never mix languages
  • All image prompts must be in English regardless of user language (only caption text is localized)
  • <deliver_assets> must be LAST in response, no text after

平台分布

Codex

33.25%
按下载量换算2,345

Claude

32.61%
按下载量换算2,300

Cursor

19.01%
按下载量换算1,341

Gemini CLI

9.45%
按下载量换算667

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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