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。
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
- 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）
- 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
- 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：
查询任务 task_xxxxxxxxxxxxx
- 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
status = completed → 将 url 字段展示给用户（图片直接渲染，视频给出链接）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
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。
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)
三、快速决策表
| 用户意图 | 示例说法 | 模型参数 | 备注 |
|---|
| 视频 - Sora | | | |
| Sora 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-10s | |
| Sora 横屏 15 秒 | "15 秒横屏视频" | sora-2-landscape-15s | |
| Sora 竖屏 15 秒 | "15 秒竖屏视频" | sora-2-portrait-15s | |
| Sora Pro 横屏 25 秒 | "25 秒高质量视频" | sora-2-pro-landscape-25s | |
| Sora Pro 竖屏 25 秒 | "25 秒竖屏高质量" | sora-2-pro-portrait-25s | |
| Sora Pro HD 横屏 15 秒 | "HD 高清横屏视频" | sora-2-pro-landscape-hd-15s | |
| Sora Pro HD 竖屏 15 秒 | "HD 高清竖屏视频" | sora-2-pro-portrait-hd-15s | |
| Sora 图生视频（URL） | "把这张图做成视频 https://..." | sora-2-portrait-10s + image_url | |
| 视频 - Veo | | | |
| Veo 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_url |
| Veo 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_pro | |
| 1K 高清图 | "生成 1K 高清图" | nano_banana_pro-1K | |
| 2K 超清图 | "生成 2K 超清图" | nano_banana_pro-2K | |
| 4K 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 | |
四、意图关键词判断
横竖屏判断
| 用户说 | 参数 |
|---|
| 横屏、横版、16:9、landscape | Sora 选 landscape 模型；Veo 选 size=1920x1080 |
| 竖屏、竖版、9:16、portrait | Sora 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 | -10s |
| 15 秒、15s | -15s |
| 25 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_2 |
| Pro | nano_banana_pro |
| 1K | nano_banana_pro-1K |
| 2K | nano_banana_pro-2K |
| 4K | nano_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、16:9 | 16:9 |
| 竖图、竖版、9:16 | 9:16 |
| 正方形、1:1 | 1:1 |
| 未指定 | auto |
五、单个生成示例
示例 1：Sora 文生视频
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
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）
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
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
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）
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）
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）
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）
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
task = client.query_task("task_xxxxxxxxxxxxx")
# {"success": True, "id": "task_xxx", "status": "completed", "url": "https://..."}
批量查询任务
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
# 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）
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：
- 优先调用
client.summarize_tasks(target_date=今天, status=None) 拿到结构化统计。
- 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）。
- 按 Veo / Sora / 图片 三类分别用自然语言说明总数、成功/失败数。
- 把成功的 ID 按类型分别列出，例如：
task_xxxxxxxx
task_yyyyyyyy
task_aaaaaaaa
task_bbbbbbbb
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：
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：
查询任务 task_xxxxxxxxxxxxx
九、功能模块详情
