Bighead Collage logo

Bighead Collage

Community
HeyChengC
bighead-collage

大头剪贴人物短片:9:16 竖屏、15–60 秒,讲一个大人物的一件反常事或他的一生。主角是放大了头的真人照片剪纸,站在代表他处境的小舞台上;数字是他举着的牌子、黑板上敲出来的字,字是贴条、人身后升起的大字;场内每 0.4–0.6 秒一个画面事件,卡在配音的字上;镜头走大起伏的曲线,转场长在运动最快处,每次换场都带一样东西过去(同一个人、同一扇门、同一个世界翻过来);几乎每个事件一个短音效,慢的合成器垫底。先写导演表再做画面。学自 earn.edits 的两条片(巴菲特囤现金、西尔斯邮购目录),中文版做过《芒格的一生》。用户说"大头剪贴风""大头人物短片""像巴菲特囤现金那条""像西尔斯那条""做一个 XX 的一生短片 / XX 的故事(竖屏)"时使用。横屏、有真人口播出镜、纯数据图表片不用这个。

Overview

PublisherHeyChengC
Repositorybighead-collage
Skill namebighead-collage
Stars
58
Forks
9
Bundled files
55
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 55 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by HeyChengC on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Bighead Collage AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/HeyChengC/bighead-collage/tree/main
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/HeyChengC/bighead-collage.git \
  .claude/skills/bighead-collage
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Bighead Collage in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Bighead Collage on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Bighead Collage is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

大头剪贴人物短片(bighead-collage)

每个短语都是一件实物在小舞台上被摆弄:人是大头照片剪纸,数字是举着的牌子,字是贴条、黑板字、路面字,镜头和物件推着它们走——不是一句话配一张图、缓慢推进、字幕浮在画面上。 而且观众每一刻都看得懂:每次换场都有一样东西从上一镜带过来,换场的动作本身讲得通。

这是判断,不是模板。没有可以照抄的场景顺序;每条片的舞台从它自己题目里的物件来。

先看四样东西

  1. anchors/taste_board.jpg:好在哪(参考片 12 个时刻);anchors/own_taste_board.jpg:用这份 skill 做出来的 12 个时刻。
  2. anchors/gap_pairs.jpg:不看这份 skill 时最容易做出来的(扁平矢量、放射光底、人缩成角落头像、整句字幕)vs 参考。
  3. examples/munger-life/near_misses.jpg:我们自己做《芒格的一生》时差一点就对的几处(像 PPT 的运镜、没有理由的换场、整屏空一下、主角消失),每处一句差在哪。
  4. style-card.md:全部判断,15 节,每条带参考片时间点。

开工前(每条片都先过这一步)

  1. 环境:python scripts/doctor.py。有 ✗ 的按它给的命令装好再往下;装不上的告诉用户卡在哪。
  2. 配音和生图怎么来:看 python scripts/config.py。
    • 没有 config.json(第一次用):问用户两个问题(有 AskUserQuestion 就用它,一次问完;没有就直接列选项问),答案用 python scripts/config.py set … 写进去,以后不再问:
      • 配音:① edge-tts(默认、免费、不用注册,音色 zh-CN-YunxiNeural)② 我有录好的整条配音(mp3/wav)③ 接我自己的 TTS(豆包、ElevenLabs、MiniMax、本地模型……,要给一条命令,示例在 scripts/tts_examples/)。
      • 生图:① codex(本机 codex CLI,走 ChatGPT 订阅额度)② OpenAI 图像接口或兼容服务(要 key,可填 base_url)③ 我自己的生图命令 ④ 手动(只出提示词,我自己拿去生成再放回来)。
      • 对应写法:voice.provider = edge / recording / command;image.provider = codex / openai / command / manual。选了 command 要同时问到那条命令;选了 openai 问模型名和地址(官方就留空)。
    • 已经有 config.json:一句话告诉用户现在用的是什么("配音 edge-tts、生图 codex"),用户没说要换就照用。
    • 选完再跑一次 doctor.py,确认这两项是 ✓。
  3. 还缺什么就问什么:选题和文案(用户只给选题时,按第 0 站写好文案给他确认)、主角的脸参考照(没有就去维基共享资源找 CC BY / 公有领域的,记进 SOURCES.txt)、画幅(默认 9:16)。

流程(每一站都有产物)

站做什么产物
0 文案第三人称短句,第一句就是钩子(年份/数字 + 人);不寒暄、不总结。中文 4.5–5 字/秒,30 秒约 130 字;句间停 0.2s,段落之间停 0.35–0.55sscript.json
1 配音voice.provider 是 edge / command:python scripts/temp_voice.py script.json,逐句配音 + 每个字的时刻(默认用语音识别对齐到真实发音)。是 recording(用户给了整条配音):python scripts/voice_timeline.py 配音.mp3timeline.json、voice/
2 导演表先写导演表,再写画面(用 video-director,没有就按 examples/munger-life/director.md 的列):每一镜屏上是什么 → 观众多懂了什么 → 读懂+停留 → 凭什么接上一镜。答不出"凭什么接"就不换场。然后每句拆成短语,写"屏上哪件实物、做什么动作"(references/mapping.md)。再定每场的舞台分区(主角位 / 账本位 / 小戏区 / 字位,mapping.md 十三)和角色表(文案里的人都上场,十四)。最后写动作表:每个事件从哪进、走什么路、多久、缓动、过冲、碰到什么、怎么离场(engine.md「动作语法」)。原创没有原片可量,这一步不写,动作就会落回"从零放大弹出来"director.md
3 素材在 gen/ 里用 python scripts/gen_image.py "名字.png|提示词|参考图"(按 image.provider 生成;manual 模式会写出 PROMPTS.md 等用户放图)。主角照片当参考 → 直接生成大头全身像(白底,一张图,不拼接)→ cutout.py 抠进 img/;底和道具也用生图(白底 → 抠)。要拆、拼、复杂处理才能得到的图,都先试直接生图img/、SOURCES.txt
4 画面scene.js:一场一个 scene();字用 word()/row();相机用 spline;时间全用 at(句, 词);中文竖屏片加一行 captions() 字幕轨(references/engine.md「字幕」);字幕和关键内容放进平台安全区(references/production.md 第 3 节)静帧 → 720 预览
5 声音sfxlist.mjs 从画面导出音效表 → mix.pymix_master.wav
6 样片前自查references/production.md 第 6 节的十项,全过了再给用户看(这就是回归,每条片都跑)自查记录
7 交片合成、verify.py、看这里/、用播放器直接打开给用户final.mp4

工具、参数和坑:references/production.md(素材、配音、音效、渲染、自查)和 references/engine.md(stage.js)。 用户要"照着参考片整条复刻、看像不像"时(对临):配音用原片人声、时刻和版面按原片逐帧量,做法在 references/production.md 第 8 节。

写每一镜时问自己的八句

  1. 观众这一镜要看懂什么? 写成一句具体的话。写不出来,这一镜就是为了切换而切换。
  2. 凭什么从上一镜到这一镜? 带一样东西过去:同一个人走过去、推进同一扇门、同一个世界翻过来、同一块招牌又出现。"明信片放大 → 一张店的图"讲不通;"少年走进明信片里那扇门 → 镜头跟进去 → 门里就是店"讲得通。
  3. 这个短语里的名词,屏上是哪件实物? 数字 → 牌子/黑板/日历;人 → 大头剪纸;时间 → 一页页翻、一个个数;找不到实物,就把字做成贴条贴在一个实物上。
  4. 这个短语里的动词,那件实物做了没有? 卖 = 金币飞走;寄 = 目录飞进邮筒;离婚 = 婚戒滚走;走了 = 他起身走出画面。动词没发生,这一镜就是"配图"。
  5. 这个动作落在哪个字上? 换场、物件动作、镜头到位,都落在新画面要演的那个词上,常在一句话中间;不放在两句之间的停顿里("一句一页"是 PPT 的节奏)。卡的是字,不是配乐的拍子。
  6. 镜头在做什么动作? 一场 1–2 个宽而果断的推或拉,推完顺势拉,动作之间停一停;转场长在推得、拉得、摇得最快的那一刻。场内微微缓推、转场时突然来一下 = PPT。反过来也不行:讲事的段落里字落下来时镜头要停住,不做 1.0→1.1→1.02 的小抽动——全片的推拉幅度是开头和转场撑起来的。
  7. 这一刻观众看哪?画面里每样东西凭什么还在? 每场有固定分区:主角位、账本位(会积累的那一排)、小戏区、字位。上一件事的东西要么排进账本位,要么被戏里的人带走;说不出理由的不是删掉,是回去改调度。讲事的段落每 0.5 秒暂停一帧,说出眼睛落在哪:说出来的是"一个动作"而不是"这句话讲的那件事",就是特效盖住了内容。
  8. 字属于谁? 在人身后、在牌子上、在黑板上、是贴条——不浮在空中。出字方式要轮换,同一种连用三次就是模板。

度(AI 学会一个手法就会滥用)

  • 换场的密度看观众:参考片一场 1.2–3s(英文母语、熟悉巴菲特);中文、观众不熟这个人时,一场 2–6s,段落间停 0.35–0.55s。场内的事件密度(0.4–0.6s 一个)不变。
  • 主角在场多少看题材:讲一件事(囤现金、发明邮购)→ 人占 30–50% 的时间,另一半交给钞票、计数板、黑板、手;讲一个人的一生 → 人就是贯穿全片的那样东西,可以每场都在,但每场都要有他之外的东西在动(戒指滚走、招牌荡下、日历翻页)。
  • 圆圈揭开 / 缩进白圈:段落交界各一次,不是每次换场都用。
  • 换色(黑白 + 暗红):只在"处境变坏"那一处。
  • 计数、打字、乱码解字、灯泡:一条片里各至多一次。白底贴条一条片 2–4 张。
  • 三行堆字压在人身后:人名那一次必用;之后换别的出字方式。
  • 大头只给主角(配角至多 1–2 人),姿势每 10 秒至多一个。
  • 小舞台从这条片自己的题目里找;参考片的浮空小镇、红白漩涡纸是那两条片的答案,照搬会被一眼认出。
  • 音效几乎每个事件一个,但永远比人声低 7 dB 以上。
  • 动静按段落分:开头钩子(约前 8 秒:一张脸 + 一个冲突 + 片名卡)可以满——满天飞的复印纸就是在演"全世界都在抄",那里的动静就是内容,不做减法。讲事的段落每一拍只有一个焦点,动作只做两件事:把东西带进来、把这句话的动词演出来;纸片雨、金币雨、扬尘、闪光、震屏不讲内容就不加,推拉不配"呼";繁忙的底(地图、纹理)压暗、降饱和、微糊,人要比纹理大。场内 0.4–0.6 秒一个事件,说的是讲这句话的动作,不是装饰。
  • 字幕:中文竖屏片固定一条(captions()):y≈1400、思源黑体 Bold 62px、白字粗黑描边、按短句换、不做动画,一条不超过 14 字(在语义处断);片名卡、逐词排出来的原话那几秒让位。关键词还是场景里的大字(900 粗体),两者一眼分得开。

完整的度表在 style-card.md 第 10 节。

拒绝

  • 一张静止的图撑一句话(整图 + 缓推 > 1.5 秒);场内几乎不动、只在转场处来一下特效。
  • 没有理由的换场:前后两镜没有共同的东西、换场动作讲不通。
  • 扁平矢量图标、卡通画、放射光底、图表、坐标轴。
  • 人缩成角落里的头肩贴纸。
  • 字幕抢戏:字幕只能是固定位置、没有动画的一条;关键词仍然在场景里。
  • 特效盖住内容:讲事的段落一拍好几样东西在动、字落下来时镜头还在晃、底比人响(用户原话"不是在看内容而是看特效去了")。但开头钩子不在此列。
  • 关键内容落在平台界面下面:9:16 片的字幕、数字、主角的脸进了顶部标签栏、右侧按钮列、底部标题区(scripts/ui_check.py 查)。
  • 画面里出现网址、水印、署名(参考片里 amazon.com 卡片是穿帮,不要学)。
  • 道具"从零放大弹出来"、凭空消失;人物只换姿势图不演;文案里的人拿道具顶替。
  • 屏上演出的事实没核过(芒格摘掉左眼后装的是义眼,不戴眼罩;画一块眼罩就是错的)。

作者定过的口味

references/taste.md:作者看样片时说过的话(表里的"用户"指作者)、对应的规则和适用范围(这个风格 / 所有风格)。新做一条片之前读一遍。你的用户看样片时说了新的,就往这张表里加一行,同一个问题不让他说第二次。

文件

style-card.md15 节风格卡(判断 + 证据)
references/mapping.md每类话怎么变成实物在动:两两成对的例子、分镜表格式
references/engine.mdstage.js:场、三层盒子、相机曲线、字、转场、上下顺序、音效登记;坑
references/production.md素材、配音、音效、渲染、样片前自查、交片
references/taste.md用户定过的口味规则(带范围)
examples/munger-life/《芒格的一生》:导演表、每个换场为什么这样接、成片接触表、近失对。是"怎么做过一次",不是可以抄的画面
examples/hardcases-01/《商业狠人图鉴 01》(59s,用户整条配音):动作分镜(动作语法、8 个角色)、舞台调度导演表、注意力层级导演表(特效盖内容 → 一拍一个焦点;开头钩子不减;9:16 安全区;字幕)、第 1/2/3 版和第 3/4.1 版同一时刻的近失对
anchors/taste_board / gap_pairs / detail:参考片原帧(earn.edits,见 README「引用说明」);own_taste_board:用本 skill 做的片子
scripts/stage.js(含 captions() 字幕轨)acts.js(动作语法)ui_check.py(平台界面遮挡自查)look.css new_film.py bighead.py cutout.py split_sheet.py(一张图切几件道具)gen_image.py(生图,四种方式)config.py(配音 / 生图设置)doctor.py(环境自检)temp_voice.py voice_timeline.py(整条正式配音 → 时间线)ref_timeline.py sfx.py sfxlist.mjs mix.py frames.mjs verify.py vsr.py(量片子:换场、运镜曲线、平涂占比、帧条);tts_examples/(接豆包 / OpenAI TTS 的示例)

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Bighead Collage AI skill do?

大头剪贴人物短片:9:16 竖屏、15–60 秒,讲一个大人物的一件反常事或他的一生。主角是放大了头的真人照片剪纸,站在代表他处境的小舞台上;数字是他举着的牌子、黑板上敲出来的字,字是贴条、人身后升起的大字;场内每 0.4–0.6 秒一个画面事件,卡在配音的字上;镜头走大起伏的曲线,转场长在运动最快处,每次换场都带一样东西过去(同一个人、同一扇门、同一个世界翻过来);几乎每个事件一个短音效,慢的合成器垫底。先写导演表再做画面。学自 earn.edits 的两条片(巴菲特囤现金、西尔斯邮购目录),中文版做过《芒格的一生》。用户说"大头剪贴风""大头人物短片""像巴菲特囤现金那条""像西尔斯那条""做一个 XX 的一生短片 / XX 的故事(竖屏)"时使用。横屏、有真人口播出镜、纯数据图表片不用这个。

Why use Bighead Collage on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Bighead Collage is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Bighead Collage in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/HeyChengC/bighead-collage/tree/main. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Bighead Collage?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Bighead Collage?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Bighead Collage with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Bighead Collage AI skill free?

It is published on GitHub by HeyChengC. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇