libtv-skill

name libtv-skill description agent-im 会话技能 - 通过 liblib.tv 的 AI 能力生成和编辑图片/视频。覆盖场景包括：生成（文生图、文生视频、图生视频、做动画、画一个xxx、来段xxx）、编辑修改（把xxx换成yyy、去掉xxx、加上xxx、改成xxx、调整xxx、局部修改、改镜头）、风格转换（风格迁移、转绘、换风格）、视频续写延长、复刻视频/TVC/宣传片、短剧/短漫剧生成、音乐MV生成、产品广告/展示片制作、分镜/故事板设计、教育视频/短视频制作。当用户提到 liblib、libtv、上传参考图/视频、查看生成进度时也应触发。关键判断：只要用户的请求涉及 AI 图片或视频的创作、生成、编辑、修改，无论措辞如何（如"画只猫"、"做个海报"、"把纸船换成爱心"、"这个视频帮我改一下"、"帮我复刻这段视频"、"用这首歌做个MV"、"一句话生成短剧"），都必须触发此技能。 user-invocable true metadata {"openclaw":{"emoji":"💬","requires":{"bins":"[Truncated]","env":"[Truncated]"},"primaryEnv":"LIBTV_ACCESS_KEY"}} agent-im 会话（生图 / 生视频） 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。 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。 平台核心能力： 生成 ：文生图、文生视频、图生视频、视频续写 编辑 ：局部修改、元素替换、镜头调整、风格迁移 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 模型 ：Seedance 2.0、Kling 3.0/O3、Wan 2.6、NanoBanana、Midjourney、Seedream 5.0 等顶级模型 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。 功能 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」） 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 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 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） 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 前置要求 export LIBTV_ACCESS_KEY= "your-access-key" 可选： OPENAPI_IM_BASE 或 IM_BASE_URL ，默认 https://im.liblib.tv 。 无需安装额外依赖，仅使用 Python 标准库。 使用方法 1. 创建会话 / 发送消息 # 创建新会话并发送「生一个动漫视频」 python3 {baseDir}/scripts/create_session.py "生一个动漫视频" # 向已有会话发送消息 python3 {baseDir}/scripts/create_session.py "再生成一张风景图" --session-id SESSION_ID # 只创建/绑定会话，不发消息 python3 {baseDir}/scripts/create_session.py 2. 查询会话进展 # 查询会话消息列表 python3 {baseDir}/scripts/query_session.py SESSION_ID # 增量拉取（只返回 seq 大于 N 的消息） python3 {baseDir}/scripts/query_session.py SESSION_ID --after-seq 5 # 附带项目地址（传入 create_session 返回的 projectUuid，结果中带 projectUrl） python3 {baseDir}/scripts/query_session.py SESSION_ID --project-id PROJECT_UUID 3. 切换项目 # 切换当前 accessKey 绑定的项目（后续创建会话将使用新项目） python3 {baseDir}/scripts/change_project.py 4. 上传文件 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。 # 上传图片 python3 {baseDir}/scripts/upload_file.py /path/to/image.png # 上传视频 python3 {baseDir}/scripts/upload_file.py /path/to/video.mp4 5. 下载结果 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。 # 从会话自动提取并下载所有结果 python3 {baseDir}/scripts/download_results.py SESSION_ID # 指定输出目录 python3 {baseDir}/scripts/download_results.py SESSION_ID --output-dir ~/Desktop/my_project # 指定文件名前缀（如 storyboard_01.png, storyboard_02.png ...） python3 {baseDir}/scripts/download_results.py SESSION_ID --prefix "storyboard" # 直接下载指定 URL 列表（不需要 session_id） python3 {baseDir}/scripts/download_results.py --urls URL1 URL2 URL3 --output-dir ./output 典型工作流 理解这些工作流，才能正确组合上面的脚本完成用户需求。 场景 1：用户要求生成图片/视频（最常见） 1. create_session.py "用户的描述" → 拿到 sessionId + projectUuid 2. 每隔 8 秒调用 query_session.py SESSION_ID --after-seq 0 轮询 3. 检查 messages：当出现 assistant 角色的消息且包含图片/视频 URL → 任务完成 4. 自动下载：download_results.py SESSION_ID --output-dir ~/Downloads/项目名 --prefix 有意义的前缀 5. 向用户展示：本地文件列表 + projectUrl（画布链接） 生成完成后 自动执行下载 ，不需要用户额外请求。下载目录和前缀根据任务语义自动命名（如分镜用 storyboard ，角色设定用 character 等）。 场景 2：用户提供图片/视频要求编辑修改（如"把纸船换成爱心"） 1. upload_file.py /path/to/video.mp4 → 拿到 OSS URL 2. create_session.py "把四周的纸船都换成白色的纸爱心 参考视频：{oss_url}" 3. 后续同场景 1 的步骤 2-5 用户给了文件路径 + 编辑指令 = 先上传文件，再把编辑指令和 OSS URL 一起发送。 场景 3：用户提供参考图/视频要求生成新内容 1. upload_file.py /path/to/ref.png → 拿到 OSS URL 2. create_session.py "根据参考图生成xxx，参考图：{oss_url}" 3. 后续同场景 1 的步骤 2-5 场景 4：在已有会话中追加新需求 1. create_session.py "新的描述" --session-id SESSION_ID 2. 后续同场景 1 的步骤 2-5 轮询策略 间隔 ：每 8 秒查询一次 增量拉取 ：首次用 --after-seq 0 ，后续用上次拿到的最大 seq 值 完成判断 ：messages 中出现 assistant 消息且 content 包含结果 URL（图片/视频地址） 超时 ：连续轮询 3 分钟仍无结果，告知用户"生成时间较长，可稍后通过项目画布链接查看"，不再继续轮询 错误重试 ：单次查询失败可重试 1 次，连续 3 次失败则停止并告知用户 输出格式 create_session 返回： { "projectUuid" : "aa3ba04c5044477cb7a00a9e5bf3b4d0" , "sessionId" : "90f05e0c-..." , "projectUrl" : "https://www.liblib.tv/canvas?projectId=aa3ba04c5044477cb7a00a9e5bf3b4d0" } query_session 返回： { "messages" : [ { "id" : "msg-xxx" , "role" : "user" , "content" : "生一个动漫视频" } , { "id" : "msg-yyy" , "role" : "assistant" , "content" : "..." } ] , "projectUrl" : "https://www.liblib.tv/canvas?projectId=..." } （ projectUrl 仅在传入 --project-id 时存在） change_project 返回： { "projectUuid" : "新项目UUID" , "projectUrl" : "https://www.liblib.tv/canvas?projectId=新项目UUID" } upload_file 返回： { "url" : "https://libtv-res.liblib.art/claw/{projectUuid}/{uuid}.png" } download_results 返回： { "output_dir" : "/Users/xxx/Downloads/libtv_results" , "downloaded" : [ "/Users/xxx/Downloads/libtv_results/01.png" , "..." ] , "total" : 9 } 最终向用户展示时（OpenClaw） 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」。 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。 在任务完成时，同时给出： 视频/图片结果链接 + 项目画布链接（projectUrl） 。 过程中，不要给出 项目画布链接（projectUrl） 。 核心原则：用户侧不做创作，只做传话 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： 上传 ：用户给了本地文件 → upload_file.py 拿到 OSS URL 传话 ：把用户的原始描述 + OSS URL 原封不动发给 create_session.py 取件 ：轮询结果 → 下载到本地 → 展示给用户 绝对不要做的事： 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） 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） 不要自行编排镜头描述、剧情推演、风格分析 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） 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。 正确示例： 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。」 用户给了参考图：/path/to/ref.png → upload_file.py /path/to/ref.png → 拿到 oss_url → 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}" → 轮询 → 下载 → 展示 错误示例： ❌ 用户侧自己先写了个九宫格分镜表（对峙、交锋、危机...） ❌ 然后把自己编的描述发给后端 ❌ 或者拆成9次 create_session 分别发送 注意事项 鉴权方式为请求头 Authorization: Bearer <LIBTV_ACCESS_KEY> 创建会话时若不传 message ，仅创建/绑定会话，不会调用 SendMessage 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） 项目画布地址固定为： https://www.liblib.tv/canvas?projectId= + projectUuid 切换项目后，Redis 缓存会更新，下次 create_session 将使用新的 projectUuid 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 上传返回的 OSS 地址格式为 https://libtv-res.liblib.art/claw/{projectUuid}/{uuid}{ext} 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）