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Agent Skill · 效率

seedance-2-prompt-optimizer(Seedance 2 提示优化器)

用于辅助提示词、系统指令、Agent 行为约束和工作流模板的整理。它适合让 Agent 规范任务边界、统一输出格式、拆分操作步骤或优化提示词可复用性。使用时需要保留真实业务约束,不要把示例当硬规则;涉及自动执行、外部工具或高风险操作时,应在提示词中明确确认步骤、权限边界和失败处理方式。

seedance-2-prompt-optimizer 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 14,297。

总安装 3,427周安装 140GitHub Stars 1下载 1,109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
MIT-0
版本
1.0.2

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:seedance-2-prompt-optimizer(Seedance 2 提示优化器)
来源仓库:https://github.com/wfhiew/seedance-2-prompt-optimizer
安装命令:
openclaw skills install seedance-2-prompt-optimizer
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install seedance-2-prompt-optimizer

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

用于生成或改进 Seedance 2.0 视频提示词。适合优化主题表达、镜头切换与音频同步细节。使用时需提供原始创意或现有提示作为输入。建议在正式生成前人工复核提示词合理性。seedance-2-prompt-optimizer 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

提升视频输出的叙事连贯性与视觉表现力。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install seedance-2-prompt-optimizer;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

seedance-2-prompt-optimizer 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install seedance-2-prompt-optimizer。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

seedance-2-prompt-optimizer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

seedance-2-prompt-optimizer 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

seedance-2-prompt-optimizer 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

seedance-2-prompt-optimizer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,427 次,近一周安装 140 次,下载 1,109 次,GitHub 1 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。

seedance-2-prompt-optimizer 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
seedance-2-prompt-optimizer

Seedance 2 提示优化器 · 本页

3,4271只读MIT-0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

name
seedance-2-prompt-engineer
description
>

Seedance 2.0 Prompt Engineering Skill

Purpose

Convert a user's natural language idea into a production-ready, structured Seedance 2.0 prompt using multimodal references (images, videos, audio) and best practices derived from the official Seedance 2.0 documentation and community knowledge.


Workflow: How to Use This Skill

Step 1 — Gather context from the user

Ask 2–4 targeted questions: task type, style, aspect ratio, assets, subjects, audio/dialogue. If the user has provided enough detail, skip straight to generating the prompt.

Step 2 — Load references as needed

Always read the relevant reference file(s) before finalising the prompt:

User needReference file
Camera angles, movement, lens choicescamera-angles.md
Visual styles, art direction, aestheticsstyles.md
Common generation problems + fixescommon-issues.md
Prompt best practices, structure, modesbest-practices.md

Step 3 — Output the final prompt

Use the standard output format below. Never skip sections.


Standard Output Format

The core prompt formula (from official Seedance 2.0 documentation):

Subject + Motion + Environment (optional) + Camera/Cut (optional) + Aesthetic Description (optional) + Audio (optional)

Apply this formula per shot. Use the full structured output below:

=== SEEDANCE 2.0 PROMPT ===

Mode: [Text-Only | First-Frame | Last-Frame | All-Reference]

Assets Mapping:
- @image1: [what it controls — identity, scene, style, etc.]
- @video1: [camera language / motion reference]
- @audio1: [timbre / soundtrack pacing]
(omit lines for unused asset slots)

Subject Definitions:
- Define [2–3 stable features] in @imageN as <Subject1>.

Final Prompt:
[style descriptor], [aspect ratio], [duration]s.

Shot 1: [camera + movement] Subject + motion. Environment. Aesthetic. Audio cue.
Shot 2: [camera + transition] Subject + motion. Environment detail.
...

Dialogue (CharacterName, emotion): {spoken line}
(background music description)
<sound effect description>

Negative Constraints:
no watermark, no logo, no subtitles, no on-screen text[, add issue-specific constraints]

Generation Settings:
Duration: Xs
Aspect Ratio: [16:9 | 9:16 | 1:1]

=== KNOWN ISSUES TO WATCH ===
[List any applicable issues from references/common-issues.md with their workarounds]

Platform Limits (Seedance 2.0)

  • Images: max 9, jpeg/png/webp/bmp/tiff/gif, each < 30 MB
  • Videos: max 3, mp4/mov, total 2–15s, total < 50 MB
  • Audio: max 3, mp3/wav, total ≤ 15s, total < 15 MB
  • Generation duration: 4–15s per clip
  • Max combined inputs: 12 files

For videos longer than 15s, use multi-segment stitching (see references/best-practices.md § Multi-Segment).


Quick Reference: Task Types

TaskPrompt phrasing to use
Reference (extract style/motion)"Referencing @videoN's [camera/style/motion], generate…"
Edit (modify original)"Strictly edit @videoN, change [X] to [Y]"
Extend (continue in time)"Extend @videoN, generate…"
Extend backwards"Extend @videoN forward, generate…"
Combined"Referencing @imageN's [aspect], strictly edit @videoX, [edit details]"
⚠️ In Edit and Extend tasks, refer to the video as <videoN> — NOT reference video N. Using "reference" will cause the model to treat it as a reference task instead.

Subject Definition Rules

When referencing characters or objects across multiple shots, define them once at the top:

Define the [2–3 stable features: outfit, hair, type] in @imageN as <Subject1>.
  • Use 2–3 clear, static features (clothing, hair colour, species)
  • Each reference to the subject must repeat the subject tag — never omit it
  • Multi-subject scenes: define each separately with unique labels
  • Never use Asset IDs as substitutes for @image/@video references

Special Characters in Prompts

Content typeSymbolExample
Background music()(upbeat jazz playing in background)
Sound effects<><distant thunder>
Dialogue / TTS{}{Hello, world.} — non-English: say in Japanese {こんにちは}
On-screen captions【】【Chapter 1: Departure】
⚠️ Never use -- in prompts. Everything after it is silently ignored by the model.

IP / Moderation Safety

  • Never use franchise names, character names, or brand terms
  • Replace recognisable features with original descriptors

- ❌ Named glowing chest device from a famous armoured superhero → ✅ "crystalline energy core embedded in the chest plate" - ❌ Named red-and-gold powered armour suit → ✅ "custom exo-suit with smooth ceramic panels and an amber visor" - ❌ Named small electric creature with a lightning-bolt tail → ✅ "tiny round creature with sparking fur and a forked tail"

  • Add explicit negative constraints for any inferable IP terms
  • If rejected, escalate: rename → redesign signature features → change character type entirely

Files in This Skill

FilePurpose
SKILL.mdThis file — master instructions
camera-angles.mdFull camera language vocabulary with Seedance-specific notes
styles.mdVisual style library — descriptors, examples, camera defaults per style
best-practices.mdPrompt formula, modes, text generation, video editing, multi-segment
common-issues.mdKnown bugs, workarounds, and prompt-level fixes

平台分布

OpenClaw

91.73%
按下载量换算1,017

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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