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--- name: video-claw description: 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。 license: MIT License metadata: author: Lychee version: "1.0"

Video-Claw Agent Skill

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。

项目结构

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

阶段与停点（含停点0，共7个停点）

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。

工作流程

1. 本地部署(仅初始化时执行)

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。

2. 检查本地服务

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！

2. 路由判断

3. 执行流程

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！

4. 执行一次性 Pipeline

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。

检查 API Key 配置

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：

1. 告知缺少哪个平台的 API Key
2. 提供获取方式
3. 配置位置（video-claw/backend/config.yaml 文件，或前端侧边栏底部「设置」页面）
4. 等待用户配置完成后才能继续

🚨 停点处理（强制规则）

当查询状态为 completed 或 waiting 时，必须按以下步骤执行：

步骤1：获取产物

curl "http://localhost:8000/api/project/{session_id}/artifact/{stage}"

步骤2：展示给用户

将 artifact 中的内容（选项列表、建议、产物摘要）完整展示给用户

步骤3：询问决策

明确告诉用户：

• 选项有哪些
• 每个选项的含义
• 需要用户选择什么

步骤4：等待用户回复

禁止在用户回复前自行调用 intervene 或 continue！

步骤5：用户确认后执行

根据用户的选择，调用相应的 API

❌ 错误示例（我刚才犯的错）

收到确认剧情停点 → 直接调用 intervene → 跳过用户确认

✅ 正确示例

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：

1. 展示产物或选项给用户
2. 询问确认
3. 用户确认后才能继续

状态判断

注意：只有 status 变化时才需要干预，不要反复调用 artifact API 去"确认"！

消息发送渠道

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：

• feishu.md - 飞书发送消息
• wechat.md - 微信发送消息

任务简报格式

每个阶段完成后，发送简报必须包含：

1. 刚完成什么
2. 下一步做什么
3. 需要用户决策的内容
4. Web 界面链接：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！）
5. 产物图片/视频（直接发送文件，禁止只发路径）

Web 界面链接格式

# 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！

详细参考

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：

references 目录