<What it does, one line>. Trigger phrases: <phrases>.
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AI 视频生成全流程:通过 6 个阶段(剧本→角色/场景设计→分镜→参考图→视频生成→后期剪辑)将用户想法转化为完整视频。支持临时工作台(单独调用 LLM、VLM、文生图、图生图、视频生成)和一次性短流程 Pipeline(文艺短视频、动作迁移、数字人口播)。
触发词:视频生成、AI视频、AIGC、创作视频、制作视频、AI画图、文艺短视频、静态短视频、动作迁移、数字人口播。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
本地运行:这是一个本地部署的视频生成项目,前后端都运行在本机:
- 后端:
http://localhost:8000- 前端:
http://localhost:3000- 所有 API 调用都请求本地服务器,不要请求其他地址!
- 确保在调用任何 API 之前,后端和前端服务都已经启动并运行正常!
核心理念:Agent 应该像"持续陪伴的智能视频制作助理",每完成一个用户可感知的重要任务,都应立即给用户一条简报,并等待用户确认。
核心原则:每个阶段的产物都必须展示给用户,必须停下来等待用户确认后才能继续下一阶段。
防止遗忘:在整个流程中,Agent 可能会忘记之前的用户输入或之前阶段的产物内容。每当进入一个新的阶段时,Agent 都必须重新加载这篇SKILL文档,确保不会忘记任何细节。
video-claw/ ← OpenClaw 调用的 skill 根目录
├── video-claw/ ← 前后端项目代码
│ ├── backend/ ← FastAPI 后端(端口 8000)
│ │ ├── api/ ← API 路由、Schema 和服务
│ │ ├── models/ ← 模型注册、能力标签和模型调用客户端
│ │ ├── pipelines/ ← 一次性短流程 Pipeline
│ │ └── code/ ← 数据与生成产物
│ │ ├── data/tasks/ ← Pipeline 任务元数据:<task_id>.json
│ │ └── result/
│ │ ├── image/ ← 主流程图片产物
│ │ ├── video/ ← 主流程视频产物
│ │ └── task/ ← Pipeline 产物:<task_id>/
│ └── frontend/ ← Next.js 前端(端口 3000)
├── references/ ← OpenClaw 调用时的参考文档
│ ├── init_project/ ← 项目初始化
│ ├── run_project/ ← 服务启动
│ ├── workflow/ ← 六阶段工作流 API
│ ├── sandbox/ ← 临时工作台 API
│ ├── pipelines/ ← 一次性短流程 Pipeline API
│ └── send_message/ ← 消息发送
└── SKILL.md ← skill 正文
产物存放目录:
video-claw/backend/code/result/
script/- 剧本产物image/- 图片产物(角色、场景、参考图)video/- 视频产物task/<task_id>/- Pipeline 产物(文艺短视频、动作迁移、数字人口播)Pipeline 元数据目录:
video-claw/backend/code/data/tasks/<task_id>.json
| 停点 | 阶段 | phase 值 | 描述 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 剧情及视觉确认 | - | 确认项目创意、集数、文档以及风格比例 | 展示初版规划 → 用户确认 |
| 1 | AI模型参数配置 | - | 确认项目将调用的各种底层AI模型类型及其他控制参数 | 展示配置 → 用户确认 |
| 2 | 剧本生成 | script_generation | 确认全集剧本 | 展示每集剧情概要,发送阶段url → 用户确认 |
| 3 | 角色/场景设计 | - | 确认角色/场景图片 | 展示所有人物/场景图片,发送阶段url → 用户确认 |
| 4 | 分镜设计 | - | 确认分镜列表 | 发送分镜个数、每集时长、总时长信息 → 用户确认 |
| 5 | 参考图生成 | - | 确认参考图 | 发送阶段url → 用户确认 |
| 6 | 视频生成 | - | 确认视频片段 | 发送阶段url → 用户确认 |
| - | 后期剪辑 | post_production | 拼接视频并生成最终成片 | 无需确认,完成后发送阶段url和分集视频 |
注意:原有的部分复杂剧本流程(扩写、模式选择等)由于系统优化已简化,目前直接输出最终的剧本列表,以分集(
episode_number)为单位。
当用户要求"初始化项目"、"配置项目"、"部署项目"时,需要先进行项目初始化:参考 init_all.md 执行完整初始化流程。
注意:仅在用户首次下载项目或需要重新配置环境时使用。项目已初始化过则跳过此步骤,直接检查服务运行状态。
参考 start_backend.md 和 start_frontend.md 检查服务是否运行。
⚠️ 强制要求:如果服务未运行,必须先启动服务再继续!
| 用户说 | 处理 |
|---|---|
| "生成图片" | 临时工作台 (sandbox) |
| "生成视频" | 必须先询问:长视频(六阶段工作流)、文艺短视频、动作迁移、数字人口播,还是临时工作台视频? |
| "文艺短视频" / "静态短视频" / "图文短视频" / "旁白配图视频" | Pipeline:文艺短视频,参考 references/pipelines/static_short_video.md |
| "动作迁移" / "把动作迁到人物上" | Pipeline:动作迁移,参考 references/pipelines/action_transfer.md |
| "数字人口播" / "口播视频" / "商品口播" | Pipeline:数字人口播,参考 references/pipelines/digital_human.md |
| "分析图片" | 临时工作台 (sandbox) |
| "问 LLM 问题" | 临时工作台 (sandbox) |
| "照片转动漫" | 临时工作台 (sandbox) |
1. 检查后端运行状态 → 未运行则参考 start_backend.md 启动 → 等待3秒 → 再次检查
2. 检查前端运行状态 → 未运行则参考 start_frontend.md 启动 → 等待5秒 → 再次检查
3. 检查 API Key 配置 → 读取 `video-claw/backend/config.yaml`,确认所需 API Key 已配置
4. 参考 create_project.md,询问用户剧情与集数相关配置(停点0),确认无误后接着确认生成参数选项(停点1)。全部确认完毕后 → 创建项目
5. 参考 create_script.md 执行剧本生成 → 停点2
6. 参考 create_character.md 执行角色设计 → 停点3
7. 参考 create_storyboard.md 执行分镜设计 → 停点4
8. 参考 create_reference.md 执行参考图生成 → 停点5
9. 参考 create_video.md 执行视频生成 → 停点6
10. 参考 create_post.md 执行后期剪辑
11. 完成 → 发送最终视频给用户(若用户在看完成片后希望继续推进故事,参考 smart_continue.md 开始智能续写,然后继续执行新生成片段的后续流程)
注意:一定要参考
references/目录下的具体文档执行每一步操作,不要凭记忆或想当然去调用 API!
当用户明确选择文艺短视频、动作迁移或数字人口播时,不走六阶段停点流程,而是创建 Pipeline 任务:
1. 检查后端运行状态
2. 检查前端运行状态
3. 检查 API Key 配置
4. 根据用户目标选择 pipeline 文档
5. 必要时上传媒体文件
6. POST /api/pipelines/{pipeline}/tasks 创建任务
7. 通过 /api/tasks/{task_id}/events 订阅进度
8. 任务完成后查询 /api/tasks/{task_id}
9. 发送 final 视频和必要中间产物给用户
Pipeline 特点:一次输入、后台执行、中间无需人工介入;任务状态只显示进度和产物,不显示日志。
在创建项目前,必须检查用户选择的模型对应的 API Key 是否已配置:
# 读取 config.yaml 检查配置
sed -n '1,120p' video-claw/backend/config.yaml
# 必需的配置(根据选择的模型)
# LLM: models.llm.api_key 或 api_providers.deepseek/openai/gemini/dashscope.api_key
# 图片: api_providers.ark.api_key 或 api_providers.dashscope.api_key
# 视频: api_providers.dashscope.api_key / api_providers.ark.api_key / api_providers.kling.access_key + secret_key
如果 API Key 未配置,需要提醒用户:
video-claw/backend/config.yaml 文件,或前端侧边栏底部「设置」页面)| 平台 | config.yaml 字段 | 获取链接 |
|---|---|---|
| DeepSeek | api_providers.deepseek.api_key | https://platform.deepseek.com/api_keys |
| 阿里云 DashScope | api_providers.dashscope.api_key 或 models.llm.api_key | https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=home#/home |
| 字节火山方舟 | api_providers.ark.api_key | https://www.volcengine.com/product/ark |
| 快手可灵 Kling | api_providers.kling.access_key / api_providers.kling.secret_key | https://klingai.com/cn/dev |
当查询状态为 completed 或 waiting 时,必须按以下步骤执行:
curl "http://localhost:8000/api/project/{session_id}/artifact/{stage}"
将 artifact 中的内容(选项列表、建议、产物摘要)完整展示给用户
明确告诉用户:
禁止在用户回复前自行调用 intervene 或 continue!
根据用户的选择,调用相应的 API
收到确认剧情停点 → 直接调用 intervene → 跳过用户确认
1. 阶段中间遇到不确定内容
收到 waiting 停点
→ 获取 artifact 查看内容
→ 展示给用户选项
→ 询问:"是否同意修改?"
→ 用户回复"同意" → 调用 intervene
2. 阶段完成停点触发
收到 completed 停点
→ 获取 artifact 查看产物内容
→ 展示给用户:"第一阶段已完成,生成了剧本内容(x集)..."
→ 询问:"是否继续下一阶段?"
→ 用户回复"继续" → 调用 continue
每个停点必须:
| status | 含义 | 操作 |
|---|---|---|
| pending | 新建会话 | 启动项目 |
| running | 执行中 | 轮询等待 |
| waiting | 等待用户介入 | 调用 intervene |
| completed | 阶段完成 | 调用 continue |
| completed | 全部完成 | 结束 |
注意:只有 status 变化时才需要干预,不要反复调用 artifact API 去"确认"!
根据向用户发送消息的渠道(飞书/微信),读取 references/send_message/ 下的对应参考文档,获取注意事项和发送方法:
每个阶段完成后,发送简报必须包含:
http://[本地IP]:3000/?session={session_id}&stage={stage}(注意,这里使用本地 IPv4 地址,不要用 localhost!)# 获取本地 IPv4 地址
import socket
local_ip = socket.gethostbyname(socket.gethostname())
# 构造前端 URL
frontend_url = f"http://{local_ip}:3000/?session={session_id}&stage={stage}"
# 发送给用户
send_to_user(f"📊 查看详情:{frontend_url}")
重要:必须使用本地 IPv4 地址(如
192.168.1.x),不要使用localhost或127.0.0.1,否则用户无法从其他设备访问!
根据用户的需求和当前阶段,参考 references/ 目录下的具体文档执行相应操作:
| 文件 | 用途 | 查看时机 |
|---|---|---|
| init_project/ | 项目初始化 | 用户首次下载或要求"初始化项目"时 |
| init_all.md | 完整初始化流程 | 用户要求初始化部署时 |
| init_backend.md | 后端初始化 | 首次配置后端环境时 |
| init_frontend.md | 前端初始化 | 首次配置前端环境时 |
| run_project/ | 项目启动 | |
| start_backend.md | 启动后端服务 | 服务未运行时 |
| start_frontend.md | 启动前端服务 | 服务未运行时 |
| workflow/ | 六阶段工作流 | |
| create_project.md | 创建新项目 API | 开始新视频项目时 |
| create_script.md | 剧本生成 API | 执行第一阶段时 |
| create_character.md | 角色/场景设计 API | 执行第二阶段时 |
| create_storyboard.md | 分镜设计 API/剧情续写 API | 执行第三阶段时/用户提出续写剧情时 |
| create_reference.md | 参考图生成 API | 执行第四阶段时 |
| create_video.md | 视频生成 API | 执行第五阶段时 |
| create_post.md | 后期剪辑 API | 执行第六阶段时 |
| modify_character.md | 修改角色提示词 | 用户要求修改角色时 |
| modify_storyboard.md | 修改/续写分镜 | 用户要求修改/续写分镜时 |
| modify_reference.md | 修改参考图提示词 | 用户要求修改参考图时 |
| modify_video.md | 修改视频提示词 | 用户要求修改视频时 |
| sandbox/ | 临时工作台 | |
| generate_image_t2i.md | 文生图 API | 用户要求生成图片时 |
| generate_image_it2i.md | 图生图/风格转换 API | 用户要求转换图片风格时 |
| generate_video.md | 短视频生成 API | 用户要求生成15秒内视频时 |
| pipelines/ | 一次性短流程 Pipeline | |
| overview.md | Pipeline 总览、任务状态、模型能力筛选 | 用户选择任一 Pipeline 时先读 |
| static_short_video.md | 文艺短视频 Pipeline | 用户要求文艺短视频/静态短视频/旁白配图短视频时 |
| action_transfer.md | 动作迁移 Pipeline | 用户要求动作迁移时 |
| digital_human.md | 数字人口播 Pipeline | 用户要求数字人口播/口播视频时 |
| send_message/ | 消息发送 | |
| feishu.md | 飞书发送媒体文件 | 用户通过飞书渠道发起对话,并且需要向用户发送图片/视频给用户时 |
| wechat.md | 微信发送媒体文件 | 用户通过微信渠道发起对话,并且需要向用户发送图片/视频给用户时 |
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概要と使いどころ
<What it does, one line>. Trigger phrases: <phrases>.
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Use this skill whenever the user wants to create or improve a presentation for an academic context — conference papers, seminar talks, thesis defenses, grant briefings, lab meetings, invited lectures, or any presentation where the audience will evaluate reasoning and evidence. Triggers include: 'conference talk', 'seminar slides', 'thesis defense', 'research presentation', 'academic deck', 'academic presentation'. Also triggers when the user asks to 'make slides' in combination with academic content (e.g., 'make slides for my paper on X', 'create a presentation for my dissertation defense', 'build a deck for my grant proposal'). This skill governs CONTENT and STRUCTURE decisions. For the technical work of creating or editing the .pptx file itself, also read the pptx SKILL.md.
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Shortest English alias for web-adapt / universal-web-adaptation. Use this when adapting an unfamiliar public website generically before creating any site-specific rules.
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Use this skill to audit CLI adapter projects (like opencli) for missing output fields, then batch-generate fixes and submit PRs. Turns AI agents into adapter quality reviewers.
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Operate professional paid advertising across Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft, Apple, Amazon, Reddit, Pinterest, Snapchat, and X. Use for account intake, source-grounded audits, strategy, budget and measurement planning, creative production, experiments, reporting, monitoring, and explicitly approved campaign changes. Also trigger on PPC, paid social, retail media, attribution, tracking, landing pages, cross-platform conversion totals, negative keywords or search terms, beta-feature scoring, stale platform claims, API-token or credential setup, campaign deletion, and safe Claude Ads installation or uninstall.
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Audit Amazon Ads profiles, regions, Sponsored Products, Sponsored Brands, Sponsored Display, DSP, portfolios, targeting, search terms, retail readiness, creative, budgets, ACOS, TACOS, reporting, and policy. Use for Amazon Ads, sponsored ads, Amazon PPC, ACOS, TACOS, ASIN advertising, Amazon DSP, or retail-media optimization.
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