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huguanjin

libtv-skill

作者 guanjin hu · GitHub ↗ · v1.0.4 · MIT-0
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/install huguanjin-libtv-skill
功能描述
agent-im 会话技能 - 通过 liblib.tv 的 AI 能力生成和编辑图片/视频,兼容 Gemini 文生图、Sora/Veo/Grok/豆包/Vidu 视频直连。 覆盖:文生图、文生视频、图生视频、视频编辑、风格迁移、视频续写、MV生成、短剧生成、分镜设计。 触发词:画、生成、做动画、改镜头、换风格...
使用说明 (SKILL.md)

\r \r

agent-im 会话(生图 / 生视频)+ Gemini / Sora / Veo / Grok / 豆包 / Vidu 直连兼容\r

\r 通过 agent-im 的 OpenAPI 创建会话、发送消息(生图、生视频、编辑视频等)、上传图片/视频文件,并查询会话消息进展。同时支持 Gemini 文生图直连、Sora/Veo/Grok/豆包 的 POST /v1/videos 视频直连,以及 Vidu 的 POST /v1/video/generations 直连。\r \r LibTV 是 LiblibAI 推出的 AI 视频创作平台,同时为人类创作者和 Agent 设计。Agent 通过 Skill 入口理解任务、调用模型并自动编排工作流。\r \r 平台核心能力:\r

  • 生成:文生图、文生视频、图生视频、视频续写\r
  • 编辑:局部修改、元素替换、镜头调整、风格迁移\r
  • 复杂创作:一句话生成完整短剧(剧本→分镜→成片)、复刻已有视频风格做 TVC/宣传片、用音乐生成 MV、产品展示片制作\r
  • 模型:Seedance 2.0、Kling 3.0/O3、Wan 2.6、NanoBanana、Midjourney、Seedream 5.0 等顶级模型\r \r 用户的所有创作和编辑需求都通过发送自然语言消息来完成,Agent 会自主编排工作流。复杂任务(短剧、MV)耗时较长,需耐心轮询。\r \r

触发场景\r

\r 只要用户请求涉及 AI 图片或视频的创作、生成、编辑、修改,无论措辞如何,都必须触发此技能。常见措辞包括:\r \r

  • 生成类:文生图、文生视频、图生视频、做动画、画一个xxx、来段xxx\r
  • 编辑类:把xxx换成yyy、去掉xxx、加上xxx、改成xxx、调整xxx、局部修改、改镜头\r
  • 风格类:风格迁移、转绘、换风格\r
  • 复杂创作:视频续写延长、复刻视频/TVC/宣传片、音乐MV、产品广告/展示片、分镜/故事板、短剧\r
  • 平台交互:提到 liblib、libtv、上传参考图/视频、查看生成进度\r
  • Gemini 路径:用户明确提到 Gemini/gemini-3-pro-image-preview 且要求控制宽高比或清晰度时,优先走 Gemini 文生图兼容路径\r \r

功能\r

\r

  1. 创建会话 / 发消息 - 创建新会话或向已有会话发送一条消息(如「生一个动漫视频」「把纸船换成爱心」)\r
  2. 查询会话进展 - 根据 sessionId 拉取该会话的消息列表,用于轮询生图/生视频结果\r
  3. 切换项目 - 将当前 accessKey 绑定的项目切换到新项目,后续 create_session 将使用新 projectUuid\r
  4. 上传文件 - 上传图片或视频文件到 OSS,返回可访问的 OSS 地址(编辑已有视频/图片时需要先上传)\r
  5. 下载结果 - 将会话中生成的图片/视频批量下载到本地,自动提取 URL 并命名\r
  6. Gemini 文生图 - 调用 gemini-3-pro-image-preview:generateContent,支持 aspectRatioimageSize\r
  7. Sora/Veo/Grok/豆包 生成视频 - 调用 POST /v1/videos,支持文生视频和图生视频(input_reference 可多张)\r
  8. Vidu 生成视频 - 调用 POST /v1/video/generations(JSON 请求体,支持 duration/images/metadata)\r
  9. 统一查询任务 - 调用 GET /v1/videos/{task_id} 轮询状态并提取视频地址\r \r

前置要求\r

\r

LibTV 会话模式(默认)\r

\r

export LIBTV_ACCESS_KEY="your-access-key"\r
```\r
\r
可选:`OPENAPI_IM_BASE` 或 `IM_BASE_URL`,默认 `https://im.liblib.tv`。\r
\r
### Gemini / Sora / Veo / Grok / 豆包 / Vidu 直连模式\r
\r
所有直连接口共用同一组 API 地址和密钥:\r
\r
```bash\r
export API_KEY="your-api-key"           # 必填\r
export API_BASE_URL="https://your-api-host"  # 必填(只写域名,不带路径)\r
```\r
\r
各 provider 可选模型参数详见 `.env` 文件或 [references/usage-guide.md](./references/usage-guide.md)。\r
\r
无需安装额外依赖,仅使用 Python 标准库。\r
\r
## 使用方法\r
\r
### 1. 创建会话 / 发送消息\r
\r
```bash\r
# 创建新会话并发送「生一个动漫视频」\r
python3 {baseDir}/scripts/create_session.py "生一个动漫视频"\r
\r
# 向已有会话发送消息\r
python3 {baseDir}/scripts/create_session.py "再生成一张风景图" --session-id SESSION_ID\r
\r
# 只创建/绑定会话,不发消息\r
python3 {baseDir}/scripts/create_session.py\r
```\r
\r
### 2. 查询会话进展\r
\r
```bash\r
# 查询会话消息列表\r
python3 {baseDir}/scripts/query_session.py SESSION_ID\r
\r
# 增量拉取(只返回 seq 大于 N 的消息)\r
python3 {baseDir}/scripts/query_session.py SESSION_ID --after-seq 5\r
\r
# 附带项目地址(传入 create_session 返回的 projectUuid,结果中带 projectUrl)\r
python3 {baseDir}/scripts/query_session.py SESSION_ID --project-id PROJECT_UUID\r
```\r
\r
### 3. 切换项目\r
\r
```bash\r
# 切换当前 accessKey 绑定的项目(后续创建会话将使用新项目)\r
python3 {baseDir}/scripts/change_project.py\r
```\r
\r
### 4. 上传文件\r
\r
当用户提供了参考的文件地址时,进行上传,仅支持图片、视频,文件大小必须在200M以下。\r
\r
```bash\r
# 上传图片\r
python3 {baseDir}/scripts/upload_file.py /path/to/image.png\r
\r
# 上传视频\r
python3 {baseDir}/scripts/upload_file.py /path/to/video.mp4\r
```\r
\r
### 5. 下载结果\r
\r
生成完成后,可以将会话中的所有图片/视频批量下载到本地。\r
\r
```bash\r
# 从会话自动提取并下载所有结果\r
python3 {baseDir}/scripts/download_results.py SESSION_ID\r
\r
# 指定输出目录\r
python3 {baseDir}/scripts/download_results.py SESSION_ID --output-dir ~/Desktop/my_project\r
\r
# 指定文件名前缀(如 storyboard_01.png, storyboard_02.png ...)\r
python3 {baseDir}/scripts/download_results.py SESSION_ID --prefix "storyboard"\r
\r
# 直接下载指定 URL 列表(不需要 session_id)\r
python3 {baseDir}/scripts/download_results.py --urls URL1 URL2 URL3 --output-dir ./output\r
```\r
\r
### 6. Gemini 文生图\r
\r
```bash\r
python3 {baseDir}/scripts/gemini_generate_image.py "赛博朋克风格的城市夜景海报" --aspect-ratio 16:9 --image-size 2K\r
```\r
\r
### 7. 视频生成(Sora/Veo/Grok/豆包/Vidu)\r
\r
```bash\r
# 文生视频\r
python3 {baseDir}/scripts/sora_generate_video.py "猫咪听歌摇头晃脑" --model sora-2 --seconds 10\r
\r
# 图生视频\r
python3 {baseDir}/scripts/sora_generate_video.py "让角色开始微笑" --input-reference ./ref.jpg --seconds 10\r
\r
# Vidu 文生视频\r
python3 {baseDir}/scripts/vidu_generate_video.py "一个美女在雨中跳舞" --seconds 5\r
```\r
\r
各 provider 别名入口(`veo_generate_video.py`、`grok_generate_video.py`、`doubao_generate_video.py`)和更多示例见 [references/usage-guide.md](./references/usage-guide.md)。\r
\r
### 8. 查询视频任务\r
\r
```bash\r
# 单次查询\r
python3 {baseDir}/scripts/sora_query_video.py TASK_ID\r
\r
# 轮询到完成\r
python3 {baseDir}/scripts/sora_query_video.py TASK_ID --wait --interval 5 --max-wait 900\r
```\r
\r
别名查询入口:`veo_query_video.py`、`grok_query_video.py`、`doubao_query_video.py`、`vidu_query_video.py`。\r
\r
## 典型工作流\r
\r
详细工作流场景参见 references/workflows.md。\r
\r
核心流程概要:\r
- **LibTV 会话模式**:create_session → 轮询 query_session(每 8 秒)→ 自动 download_results → 展示结果 + projectUrl\r
- **编辑/参考图**:先 upload_file 拿到 OSS URL → 拼入消息 → create_session\r
- **Gemini 文生图**:gemini_generate_image → 展示 saved 文件\r
- **Sora/Veo/Grok/豆包/Vidu 直连**:generate_video → query_video 轮询 → 展示 videoUrl\r
\r
## 输出格式\r
\r
各脚本的详细 JSON 输出格式参见 references/output-format.md。\r
\r
## 最终向用户展示时(OpenClaw)\r
\r
- **视频地址**:来自 `query_session` 返回的 `messages` 中 assistant 消息的 content 或结果里的视频/图片 URL,即「返回的结果」。\r
- **项目地址**:使用 `create_session` 返回的 `projectUrl`,或自行拼接 `https://www.liblib.tv/canvas?projectId=` + `projectUuid`。查询进展时若传入 `--project-id PROJECT_UUID`,`query_session` 会直接返回 `projectUrl`,便于一并展示。\r
- **Gemini 文生图**:展示 `gemini_generate_image.py` 输出中的 `saved` 文件列表(该流程没有 projectUrl)。\r
- **Sora/Veo/Grok/豆包/Vidu 直连视频**:展示 `sora_query_video.py` 或各别名查询脚本输出中的 `videoUrl`(该流程没有 projectUrl)。\r
\r
在 **LibTV** 任务完成时,同时给出:**视频/图片结果链接** + **项目画布链接(projectUrl)**。\r
在 **Gemini** 任务完成时,只给出:**图片结果(saved 文件路径)**。\r
在 **Sora/Veo/Grok/豆包/Vidu** 任务完成时,只给出:**视频结果链接(videoUrl)**。\r
过程中,不要给出 **项目画布链接(projectUrl)**。\r
\r
## 核心原则:用户侧不做创作,只做传话\r
\r
该原则针对 LibTV 会话模式;Gemini 文生图直连模式为单次请求直接出图。\r
\r
你(用户侧 Agent)的职责是**搬运工**,不是创作者。后端有专门的 Agent 负责理解需求、拆解分镜、编排工作流、选模型、写 prompt。你要做的只有三件事:\r
\r
1. **上传**:用户给了本地文件 → `upload_file.py` 拿到 OSS URL\r
2. **传话**:把用户的原始描述 + OSS URL 原封不动发给 `create_session.py`\r
3. **取件**:轮询结果 → 下载到本地 → 展示给用户\r
\r
**绝对不要做的事:**\r
- 不要替用户扩写、润色、翻译 prompt(用户说"帮我推演分镜",就直接传"帮我推演分镜",不要自己先写个分镜表再逐条发)\r
- 不要自行拆解任务步骤(如把"生成9张分镜图"拆成9次独立请求)\r
- 不要自行编排镜头描述、剧情推演、风格分析\r
- 不要在消息中添加自己编的 prompt(如"超写实风格,电影级光影,8K分辨率"之类的描述词)\r
\r
后端 Agent 对模型能力、参数配置、prompt 工程远比用户侧更专业。用户侧越俎代庖只会降低生成质量,换个弱模型更是灾难。\r
\r
**正确示例:**\r
```\r
用户说:「帮我推演后续的故事,来个分镜大爆炸,帮我出一个16:9的九宫格的图。新建一个任务。」\r
用户给了参考图:/path/to/ref.png\r
\r
→ upload_file.py /path/to/ref.png  →  拿到 oss_url\r
→ create_session.py "帮我推演后续的故事,来个分镜大爆炸,帮我出一个16:9的九宫格的图。参考图:{oss_url}"\r
→ 轮询 → 下载 → 展示\r
```\r
\r
**错误示例:**\r
```\r
❌ 用户侧自己先写了个九宫格分镜表(对峙、交锋、危机...)\r
❌ 然后把自己编的描述发给后端\r
❌ 或者拆成9次 create_session 分别发送\r
```\r
\r
## 注意事项\r
\r
- 鉴权方式为请求头 `Authorization: Bearer \x3CLIBTV_ACCESS_KEY>`\r
- 创建会话时若不传 `message`,仅创建/绑定会话,不会调用 SendMessage\r
- 查询会话时可用 `--after-seq` 做增量拉取,便于轮询新消息(含 assistant 回复与生图/生视频结果)\r
- 项目画布地址固定为:`https://www.liblib.tv/canvas?projectId=` + projectUuid\r
- 切换项目后,Redis 缓存会更新,下次 create_session 将使用新的 projectUuid\r
- 上传文件仅支持图片(image/*)和视频(video/*)类型,其他类型会被拒绝,文件大小须在 200MB 以下\r
- 上传返回的 OSS 地址格式为 `https://libtv-res.liblib.art/claw/{projectUuid}/{uuid}{ext}`\r
- 生成过程中只告知用户"正在生成中",不要提前给出 projectUrl;任务完成后再同时给出:**结果链接(图片/视频 URL)** + **项目画布链接(projectUrl)**\r
- Gemini 文生图接口路径:`/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent`\r
- Gemini 请求需携带 query 参数 `key`;若中转接口要求,额外携带 `Authorization: Bearer \x3Ctoken>`\r
- Gemini 可通过 `generationConfig.imageConfig.aspectRatio` 控制宽高比,通过 `imageSize` 控制清晰度(如 `1K`、`2K`、`4K`)\r
- Sora/Veo/Grok/豆包 视频接口路径:`POST /v1/videos`,鉴权为 `Authorization: Bearer \x3C*_API_KEY>`\r
- Sora/Veo/Grok/豆包 图生视频通过重复字段 `input_reference` 上传多张图片;查询优先使用 `GET /v1/videos/{task_id}`\r
- Veo 系列模型可使用 `VEO_*` 环境变量别名,常用模型如 `veo_3_1-fast`,并支持 `enable_upsample` 参数\r
- Grok 系列可使用 `GROK_*` 环境变量别名,常见 `size` 为 `720P/1080P`\r
- 豆包系列可使用 `DOUBAO_*` 环境变量别名,常见 `size` 为 `16:9/4:3/1:1/3:4/9:16/21:9/keep_ratio/adaptive`\r
- Vidu 提交路径是 `POST /v1/video/generations`(JSON);图生/首尾帧使用 `--image-urls`,查询仍建议 `GET /v1/videos/{task_id}`\r
安全使用建议
总体上这个技能内部自洽:脚本、文档与所需环境变量与其“生成/编辑图片与视频”的描述一致。安装前请注意: - 仅在信任的环境中提供 LIBTV_ACCESS_KEY 和 API_KEY(这些允许调用外部生成/存储服务);不要复用高权限或长期有效的通用密钥。 - 仓库包含可执行脚本,会对外部 API 发起网络请求并可读写本地文件(上传参考文件、下载生成结果),如需最小化风险请在沙箱/隔离环境中运行。 - 若你对某个直连 provider(例如 Gemini 或自定义 API_BASE_URL)不信任,可只配置 LibTV 会话模式或不提供对应的 API_KEY。 - 如果需要更高保障,可人工审阅 _common.py/_config.py(凭据读取与请求构造的具体实现)或在受控环境下运行 smoke tests 再投入生产使用。
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: huguanjin-libtv-skill Version: 1.0.4 The libtv-skill bundle is a legitimate integration for AI image and video generation services including LibTV, Gemini, Sora, and others. The Python scripts (e.g., scripts/create_session.py, scripts/sora_generate_video.py) use standard libraries like urllib for API communication and include appropriate input validation and error handling. Security-conscious design is evident in scripts/download_results.py, which uses regex to restrict downloads to the specific domain libtv-res.liblib.art, and in SKILL.md, which explicitly instructs the AI agent to act as a neutral 'porter' without modifying or expanding user prompts. No evidence of credential theft, unauthorized data exfiltration, or malicious persistence was found.
能力评估
Purpose & Capability
技能名/描述(使用 LibTV 与若干直连 provider 生成/编辑图片与视频)与包含的脚本、示例和文档一致。要求 python3、LIBTV_ACCESS_KEY(会话模式)和 API_KEY(直连模式)与所述能力直接对应,未要求与功能无关的外部凭据或二进制。
Instruction Scope
SKILL.md 明确指示在所有与图片/视频相关的用户请求下触发此技能——范围非常广(会被用于所有此类请求),但这是与其目标一致的设计。脚本的运行时指令仅涉及创建会话、轮询、上传/下载、以及对声明的外部 API(LibTV/Gemini/Sora/Veo/Grok/豆包/Vidu)发起网络请求,没有发现读取系统凭据或不相关系统路径的指令。
Install Mechanism
没有安装规范(instruction-only 安装最小化风险),虽然仓内包含 Python 脚本,但没有自动下载或执行来自外部不可信 URL 的安装步骤。
Credentials
仅声明了 LIBTV_ACCESS_KEY(主凭据)和 API_KEY(用于直连 provider);两个凭据在文档与脚本中都有明确用途且相称。脚本还支持可选的 API_BASE_URL / GEMINI 相关 env,但未请求与功能无关的敏感环境变量。
Persistence & Privilege
技能不是 always:true,允许用户按需调用且不具备强制常驻或修改其他技能/系统配置的行为。脚本只管理自身运行所需的本地输出/下载目录。
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install huguanjin-libtv-skill
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /huguanjin-libtv-skill 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.4
huguanjin-libtv-skill 1.0.4 - No file changes were detected in this release. - All documentation and functionality remain the same as the previous version.
v1.0.3
libtv-skill 1.0.3 - 全面升级 SKILL.md,详细介绍所有创作、编辑功能及平台能力。 - 明确支持 Gemini 文生图、Sora/Veo/Grok/豆包/Vidu 视频模型及直连路径。 - 细化使用场景、工作流案例及脚本的命令行参数说明。 - 强调用户侧只做“上传、传话、取件”,不进行内容创作和任务拆解。 - 新增典型用法、结果展示、核心原则和注意事项,便于快速上手与正确引导。
元数据
Slug huguanjin-libtv-skill
版本 1.0.4
许可证 MIT-0
累计安装 1
当前安装数 1
历史版本数 2
常见问题

libtv-skill 是什么?

agent-im 会话技能 - 通过 liblib.tv 的 AI 能力生成和编辑图片/视频,兼容 Gemini 文生图、Sora/Veo/Grok/豆包/Vidu 视频直连。 覆盖:文生图、文生视频、图生视频、视频编辑、风格迁移、视频续写、MV生成、短剧生成、分镜设计。 触发词:画、生成、做动画、改镜头、换风格... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 424 次。

如何安装 libtv-skill?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install huguanjin-libtv-skill」即可一键安装,无需额外配置。

libtv-skill 是免费的吗?

是的,libtv-skill 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

libtv-skill 支持哪些平台?

libtv-skill 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 libtv-skill?

由 guanjin hu(@huguanjin)开发并维护,当前版本 v1.0.4。

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