Aigc Textgen

AI生文工具，使用大语言模型根据提示词生成文本内容，支持图/视频/文结合理解。模型可选GEM_3_FLASH（快速）和GEM_3_1_PRO（高质量复杂分析）。用户说"AI生文"、"AI写作"、"文本生成"、"帮我写一段"、"text generation"、"generate text"、"用AI写"、"AI分析图片内容"、"图片识别"、"视频分析"时触发。

AI 生文

使用大语言模型根据提示词生成文本内容，支持传入图片, 视频等进行图文结合，视频文本理解和分析。

核心特点

• 双模型选择：快速响应（GEM_3_FLASH）和高质量复杂分析（GEM_3_1_PRO）。
• 图文/视频内容结合：imageUrls 同时支持图片与视频 URL；图片最多 10 张，视频通常传 1 个。
• 思考深度可控：4 级 thinkingLevel 控制推理深度。
• 异步两步调用：创建任务后立即返回 taskId，客户端轮询查询结果，避免长耗时同步超时。

模型说明

模型（model）	说明	适用场景
GEM_3_FLASH	快速响应（默认）	常规文案、简单分析、翻译
GEM_3_1_PRO	高质量复杂分析	深度分析、长文写作、复杂推理

思考等级

thinkingLevel	说明
minimal	接近无思考（GEM_3_1_PRO 不支持）
low	低思考
medium	平衡
high	最大推理深度

参数概览

• 必填字段：prompt、imageUrls（无图片且无视频时传空数组 []）、thinkingLevel（必须显式传入，建议默认 minimal）
• 媒体 URL 约定：图片与视频 URL 均通过 imageUrls 传递（如视频分析传 ["https://example.com/ref.mp4"]）；勿使用未文档化字段（如 videoUrl、videoUrls）

完整参数表、响应字段结构与错误码，见 references/api.md。

调用方式

采用异步两步模式（与 imagegen 一致）：

1. 创建任务：POST /aigc/textGenAsync → 返回 taskId
2. 轮询查询：POST /aigc/textTaskQuery → 返回 PROCESSING / SUCCESS / FAILED

• Python 脚本（内部已封装创建+轮询，传参方式不变）：
  • python scripts/aigc_textgen.py --stdin — 推荐，从 stdin 读取 JSON 参数，避免 shell 转义问题（如 python scripts/aigc_textgen.py --stdin < params.json）
  • python scripts/aigc_textgen.py --stdin --content-only — 只输出 content 文本（同样已是单行）
  • python scripts/aigc_textgen.py '<JSON 参数>' [--inline] — 简单场景直传（prompt 含换行符时禁用）

轮询策略：单次 HTTP 超时 120 秒；轮询间隔从 10 秒起递减至 5 秒；总轮询时长最长 600 秒。完整参数/响应/错误码见 references/api.md。

换行符压平默认开启（无需任何 flag）：所有输出模式下，content 的换行都会自动替换为单字符 ⏎（U+23CE），整段 content 变成单行；--content-only 只是改变"输出 content 文本 vs 完整 JSON"，不影响该压平行为。

输出契约（其他 agent 按此解析）

• stdout 只放机器数据，始终可 json.loads（--content-only 例外，其 stdout 是纯文本 content）：
  • 默认（小结果）/ --inline：stdout = 完整响应 JSON
  • 大结果：stdout = JSON 信封 {"ok":bool, "truncated":true, "savedPath":"<路径>", "bytes":int, "content":"<单行文本>"}
• 所有提示/摘要/诊断（CHAIN-HINT、Saved full response、summarize）一律走 stderr，不污染 stdout。
• 退出码：成功 0；失败（网络错误 / errcode 非 200 / status==FAILED）非 0 —— agent 应优先用退出码判错。

读数据建议：小结果直接 json.loads(stdout) 取 content；大结果读 stdout 信封的 content（或按 savedPath 用 jq 抽完整字段），避免整份 JSON 进入上下文。

自动链式调用决策规则

Agent 必须遵循以下决策树，读到规则即自动执行，无需用户逐步指令。

text

用户需求后续是否涉及 作图 / 生图 / 换模特 / 视频 / imagegen / videogen？
│
├─ YES ──→ 使用 --content-only 模式（换行符已压平为单字符 ⏎，可安全内联拼接）
│           捕获 stdout → 内联拼进下游参数 JSON → 调用下游 Skill
│
└─ NO  ──→ 使用默认模式
            小结果 → json.loads(stdout) 取 content
            大结果 → 读 stdout JSON 信封的 content，或按 savedPath 用 jq 提取

换行符占位符约定（核心机制）

content 通常含真实换行符，直接进 shell 变量或拼接 JSON 会断行。脚本默认（任何模式，无需 flag） 把 content 的换行符统一替换为单字符 ⏎（U+23CE），同时覆盖真实换行控制符与字面量 \n 两种形态：

• ⏎ 在 shell 单引号与 JSON 字符串中均无需转义，整段 content 变成单行，可被变量安全捕获、内联拼接；
• 下游 AIGC 脚本（imagegen / videogen / videogen-multi）解析参数后会自动把 ⏎ 还原为换行符 （各 AIGC 脚本内联的 decode_nl_in_obj），因此文本无损传递；
• 整段 content 变为单行后，可直接捕获进 shell 变量并内联拼接进下游参数 JSON，无需中间文件。

标准两步链式调用（imagegen / videogen / 任意 AIGC Skill）

bash

# ── Step 1：生文，--content-only 直接拿到单行 content（换行已是 ⏎），捕获进变量 ──────
PROMPT=$(python scripts/aigc_textgen.py --stdin --content-only < textgen_params.json)

# ── Step 2：内联拼接进下游参数并调用下游 Skill（jq 负责正确的 JSON 转义） ───────────
PARAMS=$(jq -nc --arg p "$PROMPT" \
  '{prompt:$p, imageUrls:["https://example.com/ref.jpg"], provider:"BANANA_PRO", outputNum:1, resolution:"1K", aspectRatio:"1:1"}')
python ../linkfox-aigc-imagegen/scripts/aigc_imagegen.py "$PARAMS"
# 下游脚本接收后自动把 ⏎ 还原为换行符

没有 jq 时，可直接把 $PROMPT 内联进单引号 JSON：因 ⏎ 无需转义且已无真实换行， 也能安全拼接（前提是 content 内不含双引号；含双引号时优先用 jq）。

各下游 Skill 的关键参数参考

下游 Skill	关键字段（按需调整，prompt 由上游注入）
linkfox-aigc-imagegen	{"imageUrls":[...],"provider":"BANANA_PRO","outputNum":1,"resolution":"1K","aspectRatio":"1:1"}
linkfox-aigc-videogen	{"imageUrls":[...],"model":"WAN2_1","outputNum":1,"resolution":"720P","duration":5}
linkfox-aigc-imagegen-cloth	{"imageUrls":[...],"outputNum":1,"aspectRatio":"1:1"}
linkfox-aigc-imagegen-product	{"imageUrls":[...],"outputNum":1,"aspectRatio":"1:1"}

使用指引

1. 模型选择：简单任务用 GEM_3_FLASH（默认，响应快）；复杂分析、长文写作用 GEM_3_1_PRO。
2. 提示词：最大 10 万字符，描述越具体效果越好。
3. 图片/视频输入：通过 imageUrls 传入媒体 URL。纯文本用 []；图片理解传 1–10 张图；视频理解通常传 1 个视频 URL（如 .mp4）。复杂视频分镜/内容分析建议 GEM_3_1_PRO + thinkingLevel: low。
4. 思考等级：需要快速响应选 minimal/low；需要深度推理选 high。
5. 视频失败兜底：若返回视频不可读、媒体访问失败、10005 或内容为空，应抽帧为图片后再传入 imageUrls（参见下游业务 skill 的抽帧流程）。

示例

1. 基础文本生成

json

{"prompt": "Write a compelling product description for a wireless bluetooth speaker, highlighting portability and sound quality", "imageUrls": [], "thinkingLevel": "minimal"}

2. 图片 + 文本结合分析

json

{"prompt": "分析这张商品主图的构图和卖点表达", "imageUrls": ["https://example.com/product-main.jpg"], "model": "GEM_3_1_PRO", "thinkingLevel": "high"}

3. 视频 + 文本结合分析

json

{"prompt": "分析该参考视频的镜头节奏、卖点表达与可复刻的分镜结构", "imageUrls": ["https://example.com/reference.mp4"], "model": "GEM_3_1_PRO", "thinkingLevel": "low"}

4. 快速翻译

json

{"prompt": "Translate to German: 'Wireless Bluetooth Speaker with LED Light'", "imageUrls": [], "model": "GEM_3_FLASH", "thinkingLevel": "low"}

展示规则

• 直接展示生成的文本内容。

限制

• 提示词最大 10 万字符。
• imageUrls 最多 10 个 URL；视频分析通常只传 1 个视频 URL，不建议与图片 URL 混传。
• GEM_3_1_PRO 不支持 minimal 思考等级。
• 失败时最多重试 3 次。

适用与不适用

适用：

• 商品文案/标题/五点描述生成
• 图片内容分析和描述
• 文本翻译
• 数据分析总结
• 视频分析

不适用：

• 图片生成 → linkfox-aigc-imagegen
• 视频生成 → linkfox-aigc-videogen
• 报告格式输出 → linkfox-report-generator

反馈

参见 references/api.md。