funai-skill

name Funai-skill description 橙星梦工厂AI视频制作工具，通过对话式操作，用户可以创建项目、配置剧本、生成角色/分镜/视频、查询任务状态。当用户要求使用橙星梦工厂平台、创建 AI 漫剧项目、或通过 API 与平台交互时使用。触发词：橙星梦工厂、ai.fun.tv、漫剧制作、AI漫剧、FunAI。 橙星梦工厂 Agent Skill 橙星梦工厂是一个 AI 驱动的漫剧制作平台。通过 API 创建项目、提交剧本、提取角色、生成分镜、配置成片并最终合成视频。 内测提示 当前您正在使用的是 Funai-skill 内测版 。 Agent 在与用户交互时，应明确告知当前处于内测阶段。 重要结论 真实后端不是“只看 workflow.currentStep 的线性流程”，而是： 一层是项目级步骤： workflow.currentStep 一层是章节级隐藏任务： comicPreset.data.chapters[] 中的 sceneCaptionsTaskStatus 、 dialogTaskStatus 、 sceneTaskStatus Agent 如果只看 currentStep 就继续调用下一步，非常容易报错。 Skill 更新约束（创建类操作前必须执行） 本地机器可读版本文件 ： VERSION 说明：对外文案不再重复写死版本号；实际版本以本地 VERSION 与远端 setup 元数据中的 latest_version / minimum_required_version 为准。 每当 Agent 准备调用本 Skill 执行任何会创建、推进、修改平台任务的操作前， 必须先访问固定更新入口 ： https://neirong.funshion.net/skills/setup-skill.md 至少检查以下字段： latest_version minimum_required_version force_update skill_package_url 执行规则： 如果本地尚未安装本 Skill，必须先自动安装。 如果远端要求强制更新，或本地版本低于 minimum_required_version ，必须先自动更新。 版本检查完成后，才能继续执行创建项目、提交剧本、推进步骤、生图、生视频、回退、合成等操作。 快速配置 1. 获取 Token 引导用户访问 https://ai.fun.tv/#/openclaw 并登录，获取 Token 后由 Agent 代为写入配置文件。 2. 配置 Token cp config/.env.example config/.env # 编辑 config/.env # AIFUN_TOKEN=... 3. 验证配置 ./scripts/api-client.sh setup-check ./scripts/api-client.sh check 4. 运行完整自检示例 ./examples/create-comic.sh 示例脚本是 自检脚本 ，会使用 select-options 返回的实时默认值自动创建测试项目。 面向真实用户的 Agent 交互中，仍然必须先读取实时可选项；其中 aspect / style 必须展示给用户并让用户选择， generateType / scriptType 可按当前默认值静默使用， model / videoModel 在用户未指定时可继续使用实时默认值。 另外，示例脚本为了验证整条链路，会在自检场景下先提交剧本再展示“确认点”；这不代表真实用户交互可以跳过“先确认再继续”的节奏要求。 Agent 必须遵守的执行规则 0. 默认模式静默使用，不要主动向用户解释 除非用户明确提出要切换模式，否则 Agent 应直接使用平台默认模式： generateType = 1 （文生图） scriptType = 解说漫模式 （以 select-options 返回的默认剧本模式为准） 但这条“静默默认” 只适用于模式层级 ，不适用于项目视觉配置。 创建项目时，以下两个字段 不能静默默认 ，必须让用户明确选择： aspect （画面比例） style （风格） 重要 ： 这是 Agent 的内部默认决策，不要主动把“现在默认使用文生图 / 解说漫模式”当成一个需要告诉用户的配置项。 只有当用户明确要求切换到其他模式时，才需要说明并调整。 即使静默使用默认模式，底层仍然必须先调 select-options ，并使用当次接口返回的默认值，而不是写死常量。 aspect / style 不能因为接口返回了 isDefault 就直接替用户决定，必须向用户展示可选项并让用户确认。 1. 创建项目前必须先调 select-options POST /service/workflow/project/story/select-options { "appCode" : "ai-story" , "generateType" : "1" } 规则： 必须使用接口返回的 ratios 、 generateTypes 、 models 、 videoModels 、 styles 、 scriptTypes 禁止 硬编码风格、模型、比例、剧本类型 isDefault 是 请求相关 的，不要把历史默认值写死在代码或文档里 如果用户没有明确要求切换模式，则直接静默使用当次接口返回的默认 generateType / scriptType 但 aspect / style 必须向用户展示并让用户选择，不能静默默认 model / videoModel 若用户没有额外要求，可以继续使用 select-options 返回的当前默认值 面向用户交互时，不需要主动把“文生图 / 解说漫模式”当作默认项拿出来解释；但必须明确让用户选择 aspect / style 2. 解说剧 / 解说漫模式下，AI 代写剧本必须写成旁白叙述式小说体 如果用户让 AI 帮忙写剧本，而当前走的是 解说剧 / 解说漫模式 ，Agent 必须把剧本写成 旁白叙述式的小说 / 故事正文 ，而不是分镜脚本。 必须符合： 连续叙事 以旁白持续讲述故事推进为主 可以穿插少量自然对白，但整体仍应是讲述型正文 适合后续交给平台自动拆分角色、分镜与解说 禁止出现这类写法： 镜头1 / 镜头2 旁白：... 这种显式台本标签 林舟说：... 【音效：脚步声】 / 砰！ / 咚—— 这类音效描述 舞台说明式条目 分镜表 / 台本格式 正确风格示意： 清晨，城市公园的林荫道上，年轻人林舟正在慢跑。阳光穿过树叶，在青石板路上投下斑驳的金色光影。 他刚想加快脚步，一只金毛犬忽然从灌木旁窜了出来，差点撞上他的膝盖。林舟猛地停住脚步，呼吸一乱，循声抬头望去。 不远处，一个扎着马尾的女孩正快步跑来。她一边抓紧手里的牵引绳，一边有些不好意思地朝林舟笑了笑。 错误风格示意： 镜头1：公园远景。 旁白：清晨的城市公园里，林舟正在跑步。 林舟说：今天一定要把状态跑出来。 镜头2：金毛犬冲出。 3. 创建项目成功后，先展示项目链接 创建成功后必须立即把项目链接告诉用户： https://ai.fun.tv/#/comic/multiple?projectId={projectId} 4. 不要只看 workflow.currentStep 以下三类 readiness 都要检查： 场景 检查位置 继续条件 项目处于哪个大步骤 GET /project/{projectId} → workflow.currentStep 当前步骤正确 角色图是否完成 GET /comic/roles/{presetResourceId} → roles[].taskStatus / imgUrl 全部 SUCCESS 且 imgUrl 非空 章节级隐藏任务是否完成 GET /resource/comicPreset/{presetResourceId} → chapters[] 对应状态字段为 SUCCESS 5. 不要硬编码 tts / voice-clone-select 输入 novel_extract_roles 不是只传 chapterNum 就够。真实可运行的做法是： 先调 GET /comic/roles/{presetResourceId} 从 data.voiceInputs[0] 或 data.roles[0].inputs[0] 取出 live 的 tts 输入对象 将它和 chapterNum 一起提交 6. 不要把 sceneUuid 当 sceneId scene-list 里的 sceneUuid 只是短 ID，不能直接用于分镜/视频接口。 正确流程： comicPreset/{presetResourceId} → chapters[].sceneTaskId → GET /task/{sceneTaskId} → data.resourceId (storyboardId) → GET /resource/{storyboardId} → data.data.scenes[].id (完整 sceneId) 7. 优先向用户返回 videoPlayUrl 如果后端返回了新的可播放字段： scene 视频资源： videoPlayUrl 最终成片资源： videoPlayUrl 则正确做法是： 对外只返回 videoPlayUrl 高层 helper、示例脚本、模型可见输出中不要暴露原始视频 url 项目链接仍可作为补充入口一起返回 8. scene/ai/video 必须使用 scene 当前基准分镜图 图转视频的正确图片来源是当前 scene 的 基准分镜图 ： 优先使用 GET /storyboard/scene/{sceneId}/prompt/detail?sceneId={sceneId} 中的 video.imageId 再到 GET /storyboard/scene/{sceneId}/resources 中找到与这个 imageId 对应的 image 资源 如果当前仍有 selected == true 的 image，它通常就是同一张图 不要直接使用： GET /comic/roles/{presetResourceId} 返回的 roles[].imgUrl 重要 ：这不是“后端一定会报错”的约束，而是“Agent 必须主动保证语义正确”的约束。 live 测试里，后端接受了 roles[].imgUrl + roles[].imageResourceId ，并成功生成了一条 video 资源。也就是说，传错图时接口可能仍然返回 200 success ，但生成出来的是 语义错误的视频 。 所以： 正确图源 = scene 当前基准分镜图（优先 video.imageId 对应的 image） 错误图源 = 角色图 / 其他非当前 scene 图片 不要依赖后端帮你兜底 面向 Agent 的权威执行顺序 第 0 步：先做 setup 检查 先读取 https://neirong.funshion.net/skills/setup-skill.md ，确认本地 skill 版本可用。 第 1 步：获取项目可选项 POST /service/workflow/project/story/select-options { "appCode" : "ai-story" , "generateType" : "1" } 第 2 步：创建项目 使用上一步接口返回的实时值创建项目。 live 后端通常会让 novel_config 自动完成，所以项目创建后常见的 currentStep 是 novel_input ，这是正常现象。 如果用户没有特别说明，不要额外告诉用户“当前默认使用文生图 / 解说漫模式”。 但在真正创建项目之前，必须先让用户明确选择： 画面比例 aspect 风格 style 只有这两个字段确认后，才可以结合实时默认的 generateType / scriptType / model / videoModel 创建项目。 第 3 步：提交剧本 POST /service/workflow/project/step/next { "userProjectId" : "项目ID" , "step" : "novel_input" , "inputs" : [ { "name" : "content" , "type" : "text" , "value" : "剧本内容" }, { "name" : "scriptType" , "type" : "text" , "value" : "0" }, { "name" : "isSplit" , "type" : "text" , "value" : "0" } ] } 返回 resultId 后轮询 GET /task/{resultId} 。 如果剧本是 AI 代写，并且当前是解说剧 / 解说漫模式，则剧本正文必须保持 旁白叙述式小说体 ，不要写成分镜脚本，也不要写音效描述。 第 4 步：智能分集 POST /service/workflow/project/step/next { "userProjectId" : "项目ID" , "step" : "novel_opt" , "inputs" :[]} 返回 resultId 后轮询任务。 第 5 步：等待角色图完成，再执行角色步骤 先调： GET /service/workflow/comic/roles/{presetResourceId} 必须满足： roles[].taskStatus == SUCCESS roles[].imgUrl 非空 然后再调： POST /service/workflow/project/step/next { "userProjectId" : "项目ID" , "step" : "novel_extract_roles" , "inputs" : [ { "type" : "number" , "name" : "chapterNum" , "value" : 1 } , { ...来自 roles/voiceInputs 的 tts 输入对象... } ] } 如果跳过这一步，常见报错是： 角色 [xxx] 图片未完成 如果用户在这一阶段要求修改角色形象，则必须满足： 当前 workflow.currentStep == novel_extract_roles 先对目标角色发起新图生成 等待新图在角色候选图列表里变成 SUCCESS 且 imgUrl 非空 再显式应用这张新图 最后重新读取角色列表，确认角色主图已切换，并把新的图片 URL 返回给用户 只生图不应用，不算修改完成。 第 6 步：等待 sceneCaptionsTaskStatus=SUCCESS ，再执行智能分镜 先调： GET /service/workflow/resource/comicPreset/{presetResourceId} 等待： chapters[chapterNum].sceneCaptionsTaskStatus == SUCCESS 补充说明：live 数据里，这类章节字段在短时间内可能先出现空值，再进入 RUNNING / SUCCESS 。空值不一定代表异常，更不能据此提前推进下一步。 然后再调： POST /service/workflow/project/step/next { "userProjectId" : "项目ID" , "step" : "novel_scene_captions" , "inputs" : [ { "type" : "number" , "name" : "chapterNum" , "value" : 1 } , { "name" : "imgGenTypeRef" , "value" : 1 } ] } 这个步骤返回的是 dialogTaskId ，不是 resultId 。 如果调早了，常见报错是： 该章节提取分镜场景任务未完成，请稍后再试 第 7 步：轮询 dialogTaskId 后，还要再等 sceneTaskStatus=SUCCESS 轮询 dialogTaskId 成功后，仍然不能立刻推进到成片。 还需要再看： chapters[chapterNum].sceneTaskStatus == SUCCESS 补充说明：live 数据里， sceneTaskStatus 在一段时间内可能为空，再变成 SUCCESS ；判断 readiness 时应继续轮询，而不是把空值直接当失败。 如果调早了，常见报错是： 该章节分镜图任务未完成，请稍后再试 第 8 步：推进到成片步骤 等 sceneTaskStatus=SUCCESS 后，再调： POST /service/workflow/project/step/next { "userProjectId" : "项目ID" , "step" : "novel_chapter_scenes" , "inputs" : [ { "type" : "number" , "name" : "chapterNum" , "value" : 1 } ] } 第 9 步：解析 storyboard 与 sceneId 用 sceneTaskId -> task -> resourceId -> resource 链路拿到： storyboardId scenes[].id scenes[].image 第 9.5 步：单场景图转视频（如用户明确要求） 先确认： 当前步骤已处于 novel_chapter_scenes sceneTaskStatus == SUCCESS 使用完整 sceneId 先取 prompt/detail.video.imageId ，再从 resources 中找到对应 image 资源 推荐 payload 形态： { "sceneId" : "完整 sceneId" , "prompt" : "来自 prompt/detail 的视频提示词" , "cameraPrompt" : "来自 prompt/detail 的镜头提示词" , "model" : "doubao-pro" , "duration" : "-1" , "firstImage" : "scene 当前基准分镜图 URL" , "tailImage" : "" , "clarity" : "720p" , "imageId" : "scene 当前基准 image 资源ID" } 不要写成： firstImage = roles[].imgUrl imageId = roles[].imageResourceId 因为这可能不会报错，却会生成错误语义的视频。 第 10 步：成片配置与合成 这里必须明确区分 成片设置阶段 和 视频合成阶段 。 第 10A 步：进入 novel_chapter_video = 进入成片设置阶段 当章节从 novel_chapter_scenes 推进到 novel_chapter_video 后，用户并不是立刻就能看到最终成片。 live 测试里，这个阶段常见特征是： workflow.currentStep = novel_chapter_video chapters[].currentStep = novel_chapter_video chapters[].currentSubStep = setting 这表示当前处于 成片设置阶段 ，此时需要准备并确认成片参数。 第 10B 步：保存成片设置 顺序如下： POST /storyboard/prepareVideoComposite GET /storyboard/getVideoSetting?userProjectId=...&type=2&chapterNum=1 POST /storyboard/saveVideoComposeConfig 这一阶段主要对应： 封面设置 字幕设置 背景音乐 以及后续生成视频前需要确认的合成相关参数 在 live 测试中， saveVideoComposeConfig 成功后，章节仍可能保持： currentSubStep = setting 也就是说， 保存设置成功 ≠ 已经开始合成视频 。 第 10C 步：点击“生成视频” = 真正发起视频合成 只有当调用： POST /project/step/action with step=novel_chapter_video 之后，才是真正开始视频合成。 live 测试里，这一步会： 返回新的 resultId （视频合成任务 ID） 将章节的 videoTaskId 更新为新的任务 ID 让章节 currentSubStep 从 setting 进入 video 然后才需要： 轮询返回的 resultId live 自检里，这个最终合成任务可能会在 QUEUED 状态停留明显长于普通步骤；不要沿用前面普通任务的短轮询预算直接判超时。 第 10D 步：只有合成任务成功后，用户才能看到最终成片 只有在视频合成任务 SUCCESS 后： 才会得到新的最终视频 resourceId 用户这时才能在平台里看到最终成片结果 换句话说： 进入 novel_chapter_video 不是最终成片完成 保存封面 / 字幕 / 背景音乐也不是最终成片完成