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scorpiongao

lingjingtest

作者 Scorpiongao · GitHub ↗ · v1.0.2 · MIT-0
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在 OpenClaw 中安装
/install lingjingtest
功能描述
调用京东云灵境(Lingjing) JoyCreator 平台的 AI 生成 API。具备三阶段智能管线:① 意图理解(解析自然语言为结构化 JSON)→ ② 模型推荐(根据场景特征自动匹配最优模型)→ ③ API 调用(构造请求并提交任务)。支持文生图、文生视频、图生视频、参考图生视频,覆盖豆包/海螺/可灵/拍...
使用说明 (SKILL.md)

灵境 JoyCreator 智能接入 Skill

系统架构:三阶段智能管线

用户自然语言输入
      │
      ▼
┌─────────────────┐
│  阶段一:意图路由  │  解析意图类型 + 提取结构化特征
│  (Router)       │  → 参考 references/router-rules.md
└────────┬────────┘
         │ 输出结构化意图 JSON
         ▼
┌─────────────────┐
│  阶段二:模型推荐  │  根据场景特征匹配最优模型
│  (Choice)       │  → 参考 references/choice-rules.md
└────────┬────────┘
         │ 输出 recommended_model + apiId
         ▼
┌─────────────────┐
│  阶段三:API调用  │  构造请求 → 提交任务 → 轮询结果
│  (Executor)     │  → 参考 references/{brand}.md
└─────────────────┘

前置:收集鉴权信息

在任何阶段开始前,必须先向用户索取:

请提供您的 JoyCreator App Key(在京东云 JoyCreator 控制台「应用管理」页面获取)

请求头格式:

Authorization: Bearer \x3Capp_key>
x-jdcloud-request-id: \x3C每次请求生成的唯一 UUID>

阶段一:意图路由 (Router)

详细规则见 references/router-rules.md

任务:将用户的自然语言输入解析为标准结构化 JSON,供阶段二使用。

输出结构:

{
  "intent_type": "IMAGE_GENERATION" | "VIDEO_GENERATION" | "UNKNOWN",
  "core_prompt": "提炼后的高质量提示词",
  "base_params": {
    "aspect_ratio": "16:9",
    "has_reference": false,
    "brand_preference": null
  },
  "video_features": { "needs_audio": false, "camera_movement": null, "duration": 5 },
  "image_features": { "task_num": 1, "high_quality_req": false }
}

如果用户已明确指定模型品牌(如"用可灵生成..."),跳过阶段二,直接进入阶段三。


阶段二:模型推荐 (Choice)

详细规则见 references/choice-rules.md

任务:根据阶段一输出的意图 JSON,按优先级规则匹配最优模型。

输出结构:

{
  "recommended_model": "模型全名",
  "reason": "一句话推荐理由",
  "api_id": "对应 apiId",
  "brand": "doubao | hailuo | kling | paiwo"
}

推荐后向用户展示推荐结果和理由,询问是否确认或更换。


阶段三:API 调用 (Executor)

各品牌详细参数见 references/{brand}.md

统一接口

POST https://model.jdcloud.com/joycreator/openApi/submitTask
Authorization: Bearer \x3Capp_key>
Content-Type: application/json

请求体结构

{
  "apiId": "\x3C阶段二确定的 apiId>",
  "params": {
    "model" 或 "model_name": "\x3C模型名称>",
    "prompt": "\x3C阶段一提炼的 core_prompt>",
    ... 其他参数(从 base_params / video_features / image_features 中映射)
  }
}

参数品牌映射文档

品牌 参考文档
豆包 (Seedream/Seedance) references/doubao.md
海螺 (Hailuo) references/hailuo.md
可灵 (Kling) references/kling.md
拍我 (PaiWo) references/paiwo.md

提交响应处理

// 成功
{ "success": true, "genTaskId": "任务ID" }

// 失败
{ "success": false, "error": "错误码", "errorParamName": "出错参数名" }

轮询策略

  • 3 秒查询一次任务状态
  • 最多 60 次(约 3 分钟超时)
  • 终态:SUCCESSFAILED

代码生成

使用 scripts/joycreator.py 为用户生成可运行代码:

  • 智能模式(推荐):python scripts/joycreator.py(自动走三阶段管线)
  • 参数模式python scripts/joycreator.py --brand kling --task text2video --prompt "..."

安全提示

  • app_key 建议通过环境变量 JOYCREATOR_APP_KEY 传入,不要硬编码
  • 图片 URL 必须为公网可访问地址
  • 生成结果 URL 有时效限制,请及时下载保存
安全使用建议
这个 Skill 看起来是为京东云灵境 (JoyCreator) 设计的并按说明操作;主要注意事项: - 在使用前准备好 JoyCreator 的 App Key 并仅在信任该 skill 与运行环境时提供(建议通过环境变量 JOYCREATOR_APP_KEY 而非粘贴到聊天中)。 - 元数据没有声明必需的环境变量,但文档与脚本确实需要 app key,这只是清单不一致;确认你愿意提供该 app key。 - 脚本只向 model.jdcloud.com 发起请求——如果你信任京东云服务,行为是合理的;若你对凭据暴露敏感,先在隔离环境中测试或使用仅有低权限的测试 app key。 - 如需更高把控:审阅脚本完整版本(scripts/joycreator.py)以确认没有在执行过程中意外上传本地文件或读取其它系统凭据;可在受限环境(容器/沙箱)运行首次测试。
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: lingjingtest Version: 1.0.2 The skill bundle provides a legitimate interface for the JDCloud JoyCreator AI generation platform, implementing a multi-stage pipeline for intent parsing, model recommendation, and API task submission. The core logic in `scripts/joycreator.py` handles authentication securely using environment variables or masked input and communicates only with the official JDCloud endpoint (model.jdcloud.com). No indicators of data exfiltration, malicious execution, or harmful prompt injection were found.
能力评估
Purpose & Capability
名称/描述与代码、引用文档和请求的操作一致——都是围绕京东云灵境 (JoyCreator) 的模型推荐与任务提交。唯一小不一致:注册表元数据未列出任何必需环境变量,但 SKILL.md 与脚本都期望用户提供 JOYCREATOR_APP_KEY(或通过环境变量 JOYCREATOR_APP_KEY 传入)。这看起来是清单遗漏而非功能性企图。
Instruction Scope
SKILL.md 明确描述三阶段管线(意图路由、模型推荐、API 调用)并指导如何收集 app_key、构造请求、轮询结果。脚本实现了本地路由兜底、推荐规则和向 model.jdcloud.com 的提交,未看到要求读取与任务无关的系统文件或额外环境变量,也未看到将数据发送到与 JoyCreator 无关的外部端点。
Install Mechanism
没有 install spec —— 仅包含运行时脚本和文档。脚本为 Python,依赖 requests(在脚本头部导入),但没有通过不可信 URL 下载或执行任意二进制,写入磁盘的安装行为也不存在。
Credentials
该 skill 需要用户提供 JoyCreator App Key(SKILL.md 建议通过环境变量 JOYCREATOR_APP_KEY 传入),这是与其功能直接相关且比例合理的凭据要求。但注册表元数据列出的“Required env vars: none”与文档/脚本期望不一致——用户在授权前应注意这一点。未发现请求其它不相关的 SECRET/TOKEN/PASSWORD。
Persistence & Privilege
flags 显示 always:false 且允许模型调用(默认),没有请求强制常驻权限或修改其他 skills/系统配置的行为。脚本不会在安装阶段修改平台或其它技能配置。
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 lingjingtest
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /lingjingtest 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
v1.0.2
- Major content overhaul: unified SKILL.md with a structured, modular format and detailed pipeline. - Added granular documentation for each component under references/ (including choice-rules, doubao, hailuo, kling, paiwo, router-rules). - Introduced scripts/joycreator.py and scripts/.env.example for code generation and environment setup. - Centralized all previous scattered documentation into a single, comprehensive SKILL.md. - Enhanced clarity on authentication flow, API call structure, model selection logic, and error handling. - Removed outdated All_In_One documentation (ApiBuilder, Choice, Router, Skill.md) to reduce confusion.
v1.0.1
Summary: Introduces a new workflow-focused orchestration role with strict error handling and clearer response schema. - Redesigned the system prompt: Role shifts to a top-level orchestration engine, responsible for workflow control, data cleaning, and fallback handling; actual business logic is delegated to expert subsystems. - Introduced a step-by-step SOP: Explicit workflow for intent extraction, model routing, and API payload building, using tool-calling and strict data validation at each step. - Enhanced error handling: Adds default value autofill, robust fallback strategies for subsystem failures, and strict security/output refusal for irrelevant or malicious inputs. - Updated response schema: Now always returns a standardized JSON containing status, error codes, trace information, and the fully packaged final API payload. - Removed direct business logic and detailed mapping rules from the orchestrator; all such logic is now encapsulated in downstream tools.
v1.0.0
lingjingtest 1.0.0 - Initial release of the Lingjing AIGC full-chain intelligent engine system prompt. - Implements three-stage processing: intent/feature extraction, intelligent model routing, and precise API payload assembly. - Supports detailed rule sets for both image and video generation, including advanced parameter and model mapping logic. - Returns fully structured JSON responses tailored for platform backend API consumption.
元数据
Slug lingjingtest
版本 1.0.2
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 3
常见问题

lingjingtest 是什么?

调用京东云灵境(Lingjing) JoyCreator 平台的 AI 生成 API。具备三阶段智能管线:① 意图理解(解析自然语言为结构化 JSON)→ ② 模型推荐(根据场景特征自动匹配最优模型)→ ③ API 调用(构造请求并提交任务)。支持文生图、文生视频、图生视频、参考图生视频,覆盖豆包/海螺/可灵/拍... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 212 次。

如何安装 lingjingtest?

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

lingjingtest 是免费的吗?

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

lingjingtest 支持哪些平台?

lingjingtest 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 lingjingtest?

由 Scorpiongao(@scorpiongao)开发并维护,当前版本 v1.0.2。

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