AI 生产力工具助手#

一、必读约束#

工作原理#

本技能与 本地已安装的视频/图片批量生成客户端 通信，无需 API Key，无需配置凭证。

text

你（对话） → OpenClaw Skill → http://127.0.0.1:17321 → 本地批量生成客户端 → AI 生成服务

前置条件#

本地批量生成客户端必须处于运行状态，且已完成 SK 配置。每次执行任务前，先调用 scripts/local_client.py 中的 check_client() 确认客户端在线。

任务处理规范#

1. 提交成功后必须立即返回 task_id，不要在对话里持续轮询刷屏（不要调用 wait_for_result）

2. 提交后统一提示用户： 生成结果大概需要 3-10 分钟，请稍后查询结果

3. 给出“一键复制”的查询指令： 必须单独放在一个 text 代码块中（便于用户点击复制）

   • 示例： text

     查询任务 task_xxxxxxxxxxxxx
     
     

4. 只有当用户明确要求「查询进度 / 查询结果 / 等结果」时，才调用查询接口：

   • 默认只查询 一次： GET /api/task/{task_id}
   • 如用户要求持续跟进，可按用户要求轮询，但要控制频率（建议 5 秒一次）
   • 拿到结果链接时，必须使用 video_url（首选）或 url，并且原样保留 ? 之后的全部查询参数

5. status = completed → 将 url 字段展示给用户（图片直接渲染，视频给出链接）

6. status = failed → 告知用户失败原因，并询问是否重新生成

安全约定#

• 所有请求只发往 http://127.0.0.1:17321，不访问任何外部地址
• 客户端离线时，友好提示用户启动 DYU 客户端

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二、本地接口说明#

所有接口均为 http://127.0.0.1:17321，调用 scripts/local_client.py 封装的客户端。

python

from local_client import get_client

client = get_client()

# 检查客户端状态
status = client.status()

# 提交单个任务
result = client.generate({ "model": "...", "prompt": "..." })

# 提交批量任务
results = client.generate_batch([
    { "model": "...", "prompt": "..." },
    { "model": "...", "prompt": "..." },
])

# 查询单个任务
task = client.query_task("task_xxxxx")

# 批量查询任务
tasks = client.query_tasks(["task_xxx1", "task_xxx2"])

# （可选）等待任务完成（自动轮询）
final = client.wait_for_result("task_xxxxx", timeout=600)

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三、快速决策表#

用户意图示例说法模型参数备注视频 - SoraSora 横屏 10 秒"用 Sora 生成横屏视频"sora-2-landscape-10s默认横屏选此Sora 竖屏 10 秒"生成竖屏短视频"sora-2-portrait-10sSora 横屏 15 秒"15 秒横屏视频"sora-2-landscape-15sSora 竖屏 15 秒"15 秒竖屏视频"sora-2-portrait-15sSora Pro 横屏 25 秒"25 秒高质量视频"sora-2-pro-landscape-25sSora Pro 竖屏 25 秒"25 秒竖屏高质量"sora-2-pro-portrait-25sSora Pro HD 横屏 15 秒"HD 高清横屏视频"sora-2-pro-landscape-hd-15sSora Pro HD 竖屏 15 秒"HD 高清竖屏视频"sora-2-pro-portrait-hd-15sSora 图生视频（URL）"把这张图做成视频 https://..."sora-2-portrait-10s + image_url视频 - VeoVeo 文生视频"用 Veo 生成视频"veo_3_1-fast + size=1920x1080标清/默认Veo 竖屏"Veo 竖屏视频"veo_3_1-fast + size=1080x1920标清/默认Veo 高清文生视频"用 Veo 生成高清视频"、"Veo 高清 1080P"veo_3_1-fast-hd + size=1920x1080需在 /api/pricing 中已启用Veo 高清竖屏"Veo 高清竖屏视频"veo_3_1-fast-hd + size=1080x1920需在 /api/pricing 中已启用Veo 首尾帧"以这两张图为首尾帧"veo_3_1-fast-fl + size=1920x1080需要 image_urlVeo 高清首尾帧"以这两张图为首尾帧生成高清视频"veo_3_1-fast-fl-hd + size=1920x1080需要 image_url，需在 /api/pricing 中已启用Veo 参考图"参考这张图生成视频"veo_3_1-fast + input_reference图片 - Nano Banana标准文生图"生成一张图片"nano_banana_2默认选此Pro 文生图"生成 Pro 图片"nano_banana_pro1K 高清图"生成 1K 高清图"nano_banana_pro-1K2K 超清图"生成 2K 超清图"nano_banana_pro-2K4K 极清图"生成 4K 极清图"nano_banana_pro-4K图生图"把这张图转成油画"nano_banana_2 + metadata.urls

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四、意图关键词判断#

横竖屏判断#

用户说参数横屏、横版、16:9、landscapeSora 选 landscape 模型；Veo 选 size=1920x1080竖屏、竖版、9:16、portraitSora 选 portrait 模型；Veo 选 size=1080x1920未指定默认横屏

时长判断（Sora）#

用户说模型后缀10 秒、10s、短视频-10s15 秒、15s-15s25 秒、25s、长视频-25s（Pro）HD、高清-hd-15s（Pro HD）未指定默认 -10s

图片分辨率判断（Nano Banana）#

用户说模型普通、标准、快速nano_banana_2Pronano_banana_pro1Knano_banana_pro-1K2Knano_banana_pro-2K4Knano_banana_pro-4K未指定nano_banana_2

宽高比判断（图片）#

用户说metadata.aspectRatio横图、横版、16:916:9竖图、竖版、9:169:16正方形、1:11:1未指定auto

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五、单个生成示例#

示例 1：Sora 文生视频#

python

from local_client import get_client
client = get_client()

result = client.generate({
    "model": "sora-2-landscape-10s",
    "prompt": "一只可爱的橘猫在阳光明媚的花园里玩耍，镜头缓慢推进"
})
# result = {"success": True, "task_id": "task_xxx", "status": "queued", ...}
# 对话中不要轮询：直接把 task_id 返回给用户，并提示 3-10 分钟后查询：
# 你可以发送：查询任务 task_xxx

示例 2：Veo 文生视频#

python

result = client.generate({
    "model": "veo_3_1-fast",
    "prompt": "夕阳下的海边，海浪轻轻拍打礁石，光影变幻",
    "size": "1920x1080"
})
# 对话中不要轮询：直接返回 task_id，并提示稍后查询

示例 3：Sora 图生视频（图片 URL）#

python

result = client.generate({
    "model": "sora-2-portrait-10s",
    "prompt": "让画面动起来，人物微微转头微笑",
    "image_url": "https://example.com/photo.jpg"
})
# 对话中不要轮询：直接返回 task_id，并提示稍后查询

示例 4：Nano Banana 文生图#

python

result = client.generate({
    "model": "nano_banana_2",
    "prompt": "美丽的日出风景，金色阳光洒在宁静湖面，远处连绵山脉，写实风格",
    "metadata": {
        "aspectRatio": "16:9",
        "urls": []
    }
})
# 对话中不要轮询：直接返回 task_id，并提示 3-10 分钟后查询：
# 你可以发送：查询任务 task_xxx

示例 5：Nano Banana 图生图#

python

result = client.generate({
    "model": "nano_banana_2",
    "prompt": "将这张图片转换成梵高油画风格，保留主体构图",
    "metadata": {
        "aspectRatio": "1:1",
        "urls": ["https://example.com/reference.jpg"]
    }
})
# 对话中不要轮询：直接返回 task_id，并提示稍后查询

---

六、批量生成示例#

示例 6：批量文生视频（Sora，多个提示词）#

python

from local_client import get_client
client = get_client()

tasks = [
    {
        "model": "sora-2-landscape-10s",
        "prompt": "春天的樱花树下，花瓣随风飘落"
    },
    {
        "model": "sora-2-landscape-10s",
        "prompt": "夏日海边，孩子们在沙滩上奔跑嬉戏"
    },
    {
        "model": "sora-2-landscape-10s",
        "prompt": "秋天的枫叶林，金红色叶片在阳光下闪耀"
    },
    {
        "model": "sora-2-landscape-10s",
        "prompt": "冬日雪景，白雪覆盖的山村宁静祥和"
    }
]

# 提交批量任务
batch_result = client.generate_batch(tasks)
# batch_result = {"success": True, "results": [{"task_id": "task_001", ...}, ...]}

# 提取所有 task_id
task_ids = [r["task_id"] for r in batch_result["results"] if r.get("success")]

# 对话中不要轮询：直接返回 task_ids，并提示用户稍后逐个查询：
# 你可以发送：查询任务 task_001

示例 7：批量文生图（Nano Banana，不同比例）#

python

tasks = [
    {
        "model": "nano_banana_pro-1K",
        "prompt": "产品主图：一款高端智能手表，白色背景，专业摄影",
        "metadata": {"aspectRatio": "1:1", "urls": []}
    },
    {
        "model": "nano_banana_pro-1K",
        "prompt": "产品场景图：智能手表佩戴在手腕上，户外运动场景",
        "metadata": {"aspectRatio": "16:9", "urls": []}
    },
    {
        "model": "nano_banana_pro-1K",
        "prompt": "产品细节图：智能手表表盘特写，展示精致工艺",
        "metadata": {"aspectRatio": "9:16", "urls": []}
    }
]

batch_result = client.generate_batch(tasks)
task_ids = [r["task_id"] for r in batch_result["results"] if r.get("success")]
# 对话中不要轮询：直接返回 task_ids，并提示稍后查询

示例 8：批量图生图（风格迁移）#

python

reference_images = [
    "https://example.com/photo1.jpg",
    "https://example.com/photo2.jpg",
    "https://example.com/photo3.jpg",
]

tasks = [
    {
        "model": "nano_banana_2",
        "prompt": "转换成水彩画风格，保留原图构图和色调",
        "metadata": {"aspectRatio": "auto", "urls": [img_url]}
    }
    for img_url in reference_images
]

batch_result = client.generate_batch(tasks)
task_ids = [r["task_id"] for r in batch_result["results"] if r.get("success")]
# 对话中不要轮询：直接返回 task_ids，并提示稍后查询

示例 9：批量 Veo 视频（不同尺寸）#

python

tasks = [
    {
        "model": "veo_3_1-fast",
        "prompt": "城市夜景延时摄影，霓虹灯光流动",
        "size": "1920x1080"   # 横屏
    },
    {
        "model": "veo_3_1-fast",
        "prompt": "城市夜景延时摄影，霓虹灯光流动",
        "size": "1080x1920"   # 竖屏
    }
]

batch_result = client.generate_batch(tasks)
task_ids = [r["task_id"] for r in batch_result["results"] if r.get("success")]
# 对话中不要轮询：直接返回 task_ids，并提示稍后查询

---

七、查询任务示例#

查询单个任务#

python

task = client.query_task("task_xxxxxxxxxxxxx")
# {"success": True, "id": "task_xxx", "status": "completed", "url": "https://..."}

批量查询任务#

python

tasks = client.query_tasks(["task_001", "task_002", "task_003"])
for t in tasks["results"]:
    print(f"{t['task_id']}: {t['status']} - {t.get('url', t.get('error', ''))}")

查询本地任务列表#

python

# 查询所有任务（最近 50 条）
all_tasks = client.list_tasks()

# 按状态过滤
completed = client.list_tasks(status="completed")
processing = client.list_tasks(status="processing")

任务统计示例（按天/按类型/成功数量）#

python

from datetime import date
from local_client import get_client

client = get_client()

# 统计今天的任务（按 Veo / Sora / 图片 分类）
today = date.today()
summary = client.summarize_tasks(target_date=today, status=None)

# summary 结构示例：
# {
#   "total": 12,
#   "by_type": {
#     "veo":   {"total": 5, "success": 4, "failed": 1, "ids": ["task_xxx", ...]},
#     "sora":  {"total": 3, "success": 3, "failed": 0, "ids": [...]},
#     "image": {"total": 4, "success": 2, "failed": 2, "ids": [...]}
#   }
# }

对话说明：当用户说「我想查询一下今天生成了多少条任务，veo 有多少，sora 有多少，图片有多少，成功有多少，把成功的 ID 发我一下，分类发我」时：

1. 优先调用 client.summarize_tasks(target_date=今天, status=None) 拿到结构化统计。

2. 只统计本地任务表中 video_id 以 task_ 开头的记录（严格视为 upstream 任务 ID）。

3. 按 Veo / Sora / 图片 三类分别用自然语言说明总数、成功/失败数。

4. 把成功的 ID 按类型分别列出，例如：

   • Veo 成功任务 ID：

text

task_xxxxxxxx
task_yyyyyyyy

• Sora 成功任务 ID：

text

task_aaaaaaaa

• 图片成功任务 ID：

text

task_bbbbbbbb

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八、结果展示规范#

• 图片/视频链接（关键）：链接必须 100%复用接口返回的原始字符串（尤其包含 ?Expires=...&Signature=... 的临时签名链接）， 不得做任何裁剪/解码/重写/格式化。
• 绝对禁止 输出 Markdown 链接： [点击查看](URL)（QClaw 可能会把 ? 后参数截断，导致链接失效）。
• 唯一允许的输出方式：把接口返回的 video_url（首选）或 url 原样 放进 text 代码块，便于“一键复制”，并确保不会丢参数：

text

https://...完整URL（包含 ? 与 & 之后的全部参数，原样粘贴）

• （可选）如果你要提供可点击链接，只能额外给一行尖括号自动链接，仍必须是原样完整 URL： <https://...>
• 批量结果：以表格或列表形式展示每个任务的状态和结果
• 失败任务：明确告知失败原因，询问用户是否重新生成
• 查询指令：必须用单独的 text 代码块输出，便于一键复制，例如：

text

查询任务 task_xxxxxxxxxxxxx

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九、功能模块详情#

• 读取 视频生成接口
• 读取 图片生成接口
• 读取 任务查询接口