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华尔街式的财经/科技解读短片(1–3 分钟、16:9、没有主持人出镜):用真实的人、真实的新闻和官方画面作证据;当事人的实拍抠像替代主持人(人站在巨字前面、人身后换背景、横推换人);图形舞台(厚玻璃圆盘、大数字、白底图表)放在一个有前后层的 2.5D 世界里,用镜头把钱和关系演出来,每一镜都接住上一镜往下推。教的是设计思路、动效原理(为什么不像 PPT、不像 AI)和风格语言,外加一套工具(找片下片看片抽帧、新闻原文截图、GPU 逐帧抠人、临时配音和时间线、逐帧渲染、2.5D 相机小工具、镜头运动自检、混音),不给可以照抄的画面模板。用户说"wallstreet-explainer""做一条财经/科技解读""把一笔账讲清楚""巨头砸钱/估值/营收/资金循环这类题目"时使用;有真人口播出镜的片子不用这个。

Overview

PublisherHeyChengC
Repositorywallstreet-explainer
Skill namewallstreet-explainer
Stars
392
Forks
81
Bundled files
28
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.

  • 28 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 Wallstreet Explainer 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/wallstreet-explainer/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/wallstreet-explainer.git \
  .claude/skills/wallstreet-explainer
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Wallstreet Explainer 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 Wallstreet Explainer 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 Wallstreet Explainer 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.

华尔街式解读片(wallstreet-explainer)

讲一笔大账:真的人、真的新闻、真的画面作证据,图形舞台把数字和关系演出来;每一镜都接住上一镜的东西往下走,观众始终知道“现在在看什么、为什么看这个”。 动的是镜头和世界,不是元素自己演:镜头在有前后层的舞台里推、拉、摇,去找正在说的那个东西;东西在原地换状态。每一下动作都对着那句话的意思。

这份 skill 是什么

  • 是:一套设计思路(每一镜放什么、为什么、凭什么接下一镜)、一套动效原理(从三条同类参考片逐帧量出来:为什么它不像 PPT、不像 AI,手法清单和量化目标)、一套风格语言(舞台、巨字、抠像、圆盘、数字、图表、原文高亮的具体做法,外加一份开头钩子菜单),以及一套工具。

  • 不是模板。没有能复制的画面工程,也没有固定的镜头顺序。每条片的画面都要从它自己的文案和素材里现想。examples/ai-burn-money/ 记录的是一条片子怎么想出来、在哪里摔过跤,不要照搬它的镜头。

  • 慢推、数字滚动、实拍上压字,参考片都在用。廉价的不是这些手法,是做法。判断用三句话:删掉它观众少懂了什么?是镜头在动、东西在换状态,还是元素自己在演入场?这一层是真的、具体的吗?

动手前先读 references/thinking.md 和 references/motion.md,再按需要读其他几份。

流程:每一站停下来给用户看

审美由用户把关。不要一口气出成片;每站给出具体的东西,等他点头再往下走。

站做什么给用户看什么
0 选题题目要同时满足“现在热”和“看完能带走点什么”两三个题目,每个附一句钩子
1 文案口语、第一人称,句句往下接;插原声的地方先写铺垫句(references/audio.md)全文。点头之前不做正式配音
2 导演表见下面“导演表”一节要点:开头怎么抓人、每处怎么接、要不要加铺垫句
3 素材官方高清片 → 新闻原文 → 当事人原声 → 当事人抠像用的整段实拍(没有切点、有对得上台词的动作)。先拼联系表看过,再定入点,逐帧查切点(references/sourcing.md)关键素材(可选)
4 配音和时间线scripts/temp_voice.py:先用临时语音排出时间线,画面全部挂在字上—
5 开头先挑 3 个机制不同的钩子,各做 5–8 秒粗剪给用户选(references/opening.md);选中的再做成从 0 秒到第一个换段处的小样(15–20 秒,带声音)3 个钩子粗剪 → 选中后的开头小样
6 全片 720p按导演表铺完;每写两三镜截静帧看,关键动作看连续帧(strip.py);交片前跑 motion_check.py720p 全片、抽帧图,再点出两三处请他重点看
7 成片改到满意;换正式配音;出 1080p,只渲一次1080p

每次交付都要做到:

  • 用 ffprobe 验证文件能打开。
  • 自己逐镜看过静帧和联系表,关键动作看过连续帧。
  • 放进一个固定的审阅文件夹,用编号加中文名命名,旧版本加 旧_ 前缀。
  • 说清楚这版改了什么、哪些量过、哪些要用户自己听或看。

导演表

全片只有这一份计划。用户拿它核对画面,做的时候照它做,审片时拿它对照。每一镜写这几列:

镜时间文案屏上是什么,在干什么 → 停下来时留下什么观众多懂了什么承担读懂时刻 + 停留承接
  • 观众多懂了什么:一句具体的话,和上一镜的不一样。写不出来,这一镜就该删或者重想。
  • 承担:这一镜靠什么让人看懂。人物 / 实证(真素材、原文)/ 构造(圆盘、图表)/ 文字(大字、结论)/ 混合。
  • 承接:上一镜留下的哪样东西被这一镜接住,接法写成 续 / 切 / 带过 / 推近 / 展开 / 换章 加上那样东西。第一镜写 —。
  • 在“屏上”一列里顺手写清镜头怎么走:每次移动的落点是谁(推到谁、摇去找谁、什么时候拉回看全),以及哪几镜用当事人抠像。
  • 文案一字不改;一镜可以覆盖好几句话;时刻挂在词上(“说到‘七千’的那一刻”)。

写完做一次“读表”检查:遮住文案和“多懂了什么”两列,只读“屏上”一列,看还讲不讲得通。再查有没有连续好几处硬切、有没有停不够的镜头。示例见 examples/ai-burn-money/director.md。

读哪份

在做什么读
想一镜该放什么、为什么、凭什么接下一镜references/thinking.md
动起来:为什么不像 PPT/AI、手法清单、量化目标、相机和抠像的代码手感references/motion.md
画面长什么样:舞台、巨字、抠像、圆盘、数字、图表、片名、字幕、实拍画框references/style.md
两镜之间怎么接、运镜和动作的手感references/grammar.md
开头references/opening.md
找片、下片、挑入点、抠人、新闻原文、原声references/sourcing.md
文案、配音、原声剪口、音效、混音references/audio.md
交付前自检references/review.md
实践中踩过的坑references/lessons.md

工具(scripts/)

脚本干什么
footage.pysearch 搜片 / get 下载(可只下一段、只下音频)/ sheet 带时间码的联系表 / scenes 镜头切点 / extract 抽 30fps 帧序列 / wave 看原声剪口的响度
snap_news.mjs新闻和报告原文截图:拦广告、去浮层、等字体加载完再量关键词的框
matte.py实拍逐帧抠人(GPU 上 ISNet 约 0.25 秒/帧),提示藏着的切点,只存人物外框那一块
matte_clean.py抠像后处理:去细线零碎、整列抹掉贴着的椅背、写出每帧头肩中心(放人时跟住他)
stage25d.js页面里用的小工具:分层相机、方向运动模糊、景深、抠像跟人、巨字、眉题、实拍退成底、按十亿取整。只是工具函数,不是镜头
temp_voice.pyscript.json → 临时配音(edge-tts)和 timeline.json(每个字的时刻、原声插段、片名位置);有正式配音时自动换上,--asr 重新对齐
render.mjs逐帧渲染:--stills 看帧、--video --range 渲一段、--h 1080 出成片
strip.py连续帧拼图:一个动作 8 张,查静帧看不出来的穿帮;也用来拆参考片的动作
motion_check.py镜头运动自检:画面完全不动的时间、定住次数、镜头在动的时间、前后层、推拉比,和参考片的区间比
mix.py配音、原声、音效、配乐(配乐给人声让路)→ -14 LUFS;--check 量各段响度

依赖:ffmpeg、yt-dlp、Python(edge-tts、numpy、opencv-python、Pillow;可选 faster-whisper;抠人要 onnxruntime-gpu 和 rembg 下载的模型)、Node 和 Playwright。安装方法见 README。

配音:先用临时语音

  • 先用 temp_voice.py 出 edge-tts 临时配音,排出时间线,画面照它做。
  • 文案和画面都定了,再换正式配音(任何 TTS、克隆音色或真人录音都可以):每句存成 voice/<id>.final.wav,跑 temp_voice.py script.json --asr。
  • 配音一律:切掉首尾静音、保持原速、句间停顿只由 gap 决定。不要事后用 atempo 加速,切掉静音以后再加速会很急促。

片子怎么搭(骨架,不是拿来抄的)

  • 一个片子目录:index.html、film.css、film.js、timeline.json、assets/(实拍帧在 assets/clips/<名>/,抠像在 assets/cut/<名>/)。要用相机小工具就把 scripts/stage25d.js 拷进来,先于 film.js 载入。
  • film.js 暴露 window.ready 和 window.seek(t)。seek 找到 t 所在的镜头(shot(t0, t1, fn)),调用 fn(t) 返回这一帧的 HTML,并等图片解码和字体加载完。同一个 t 永远画出同一帧,不依赖 CSS 动画和播放时钟。
  • 时刻一律写成 cue(句id, '词'),从时间线里取,不写死秒数。换了配音,全片自动顺延。
  • 实拍抽成帧序列,按 t 取帧,不用 <video>。帧数要登记,漏了会取到不存在的帧,出现黑屏或空框。
  • 一镜 = 一个机位函数 + 几层画面:机位用 camPath(t, 起点, 移动表),每层用 L(机位, 上一帧机位, z, html) 包起来,远的层 z 小,运动模糊自动算。
  • 镜头之间要承接时,把上一镜的函数在它最后一刻的画面拿来做下一镜的开场(推过镜头、缩小挪走、撑开、横推出去)。这样上一镜的末态和下一镜的首态天然一致。
  • 720p 看效果,1080p 只在定稿后渲一次。

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 Wallstreet Explainer AI skill do?

华尔街式的财经/科技解读短片(1–3 分钟、16:9、没有主持人出镜):用真实的人、真实的新闻和官方画面作证据;当事人的实拍抠像替代主持人(人站在巨字前面、人身后换背景、横推换人);图形舞台(厚玻璃圆盘、大数字、白底图表)放在一个有前后层的 2.5D 世界里,用镜头把钱和关系演出来,每一镜都接住上一镜往下推。教的是设计思路、动效原理(为什么不像 PPT、不像 AI)和风格语言,外加一套工具(找片下片看片抽帧、新闻原文截图、GPU 逐帧抠人、临时配音和时间线、逐帧渲染、2.5D 相机小工具、镜头运动自检、混音),不给可以照抄的画面模板。用户说"wallstreet-explainer""做一条财经/科技解读""把一笔账讲清楚""巨头砸钱/估值/营收/资金循环这类题目"时使用;有真人口播出镜的片子不用这个。

Why use Wallstreet Explainer on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Wallstreet Explainer 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 Wallstreet Explainer in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/HeyChengC/wallstreet-explainer/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 Wallstreet Explainer?

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 Wallstreet Explainer?

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

Is the Wallstreet Explainer 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.

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