/skills

Video · explicador-rapido

Explicador rápido

Un tema técnico explicado en un reel vertical de menos de 3 minutos, narrado por una voz y sin nadie frente a la cámara: toda la pantalla es para los datos y los diagramas. Las cifras que salen en pantalla no se inventan: se calculan corriendo modelos de verdad (detección de objetos, redes convolucionales, embeddings, benchmarks) o, en temas de ingeniería, con física real contrastada con papers y artículos (por ejemplo, gas real con CoolProp para el auto volador de Tesla). Es una base para que cada quien la lleve a su marca: trae un estilo de partida (negro, paleta pastel, todo esquinado) y lo adapta a tus colores, tus fuentes y tus subtítulos antes del primer episodio. Si tienes Codex o un generador de imágenes, la skill lo usa para lo ilustrativo (productos de ejemplo, portadas), y trae un episodio completo de referencia: guion, storyboard, escenas y scripts de datos. Para lo que HTML hace mal, suma diagramas y fórmulas animadas con ManimGX y tomas 3D con Blender, sincronizados con la voz. Queda por debajo de 3 minutos, porque Instagram no muestra a público nuevo los reels más largos.

Pídele

«Hazme un explicador de bases de datos vectoriales»

Instalar

$ npx skills add Jjat00/jjat-skills --skill explicador-rapido -g
Ver en GitHub ↗
Detección
Filtro de bordes

Cómo funciona

  1. 01

    Estilo

    La primera vez se decide contigo: el estilo base tal cual o adaptado a tu marca (colores, fuentes, esquinas y subtítulos).

  2. 02

    Guion

    Se escribe y se aprueba antes de gastar nada, ya medido para durar menos de 3 minutos. Si hay un video de referencia, se cubre punto por punto.

  3. 03

    Datos reales

    Cada número de la pantalla sale de un modelo, un benchmark o un cálculo físico corrido en tu máquina; lo estimado se marca como tal.

  4. 04

    Voz

    ElevenLabs con tu API key, con el tiempo de cada palabra en la misma llamada: prueba de 10 s, luego una sola toma que se acelera si hace falta y se corta por escena. Si además quieres generar imágenes o video, HF Studio.

  5. 05

    Escenas

    Dos cuadros de estilo y siete escenas de ejemplo (tabla, benchmark, grafo, flujo…) sirven de molde; subagentes construyen el resto en paralelo. Si hace falta, gráficos en ManimGX y objetos 3D en Blender, cada uno en la palabra que lo nombra.

  6. 06

    Render

    Revisión completa en HyperFrames Studio y luego el MP4 listo para Reels y TikTok.

Ejemplos 6

Recortes de entregas reales hechas con esta skill.

Detección
Filtro de bordes
Bases vectoriales
Con imágenes de IA
Física con ManimGX
3D con Blender

Qué necesitas

  • Un tema técnico y, si quieres, un video de referencia.
  • Node 20+, Python 3, ffmpeg con rubberband y HyperFrames (por npx). La primera vez, el agente revisa tu máquina, instala lo que falte con tu permiso y lo verifica; en Windows, dentro de WSL.
  • Una API key de ElevenLabs para la voz (la skill explica dónde se crea; el plan gratis alcanza para probar). Si también quieres imágenes o video con IA, HF Studio (clave de Higgsfield además de la de ElevenLabs). El costo se muestra antes de generar.
  • Opcional: Codex CLI u otro generador para imágenes ilustrativas.
  • Opcional: ManimGX para gráficos y fórmulas animadas, y Blender para tomas 3D.

Con qué trabaja

HyperFramesElevenLabsManimGXBlenderYOLOembeddingsCoolPropCodex

Otras skills

Si te sirven, deja una estrella

Las skills son gratis y de código abierto. Una estrella en GitHub ayuda a que más gente las encuentre.

★ Dar una estrella en GitHub