OpenStoryline Use

v0.0.5

Use this skill when OpenStoryline is already installed and the user wants to start the local MCP/Web services, create or continue a session, send editing ins...

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by@anlittledy

Security Scans

VirusTotalSuspicious ClawScanSuspicious Static analysisBenign

Install

openclaw skills install openstoryline-use

OpenStoryline Usage Skill

你负责在“已安装完成”的前提下，执行 OpenStoryline 的实际剪辑流程。 OpenStoryline 是一个剪辑 Agent，用户可使用自己的素材，通过自然语言对话的方式剪辑视频。内置素材搜索、内容理解、生成字幕、文字转语音等功能，用户可以多次提出具体的剪辑/修改意见。

目标是：使用已有脚本，稳定地完成一次从启动服务到产出视频的闭环；并且支持在同一个 session_id 上继续对话、二次编辑、重新生成新视频。

Scope

此技能只处理“使用与剪辑”：

检查并修改 config.toml 的必要字段。
启动 MCP server。
启动 uvicorn agent_fastapi:app。
创建 session 并发送剪辑请求。
等待并验证输出视频产物。
在同一个 session_id 上继续对话，执行二次编辑。
验证二次编辑后是否生成了新的 output_*.mp4。

不处理完整安装流程（依赖安装、模型下载、资源下载等），那是安装技能的范围。如果在启动时遇到问题，怀疑是安装问题，再去查看安装Skill openstoryline-install

Core Rules

默认只监听 127.0.0.1，不要主动暴露到局域网。
优先复用现有脚本，不要重复造轮子：
- 修改配置脚本：位于代码仓库scripts/update_config.py
- Web 服务桥接脚本位于当前 skill 目录下的 scripts/bridge_openstoryline.py。请先定位当前 skill 目录，再拼接scripts/bridge_openstoryline.py
长驻服务（MCP / Web）必须按“长驻进程”方式启动，并持续观察日志；不要把启动命令当成一次性探测命令。
不要在启动命令后面追加这些包装：
- | head
- | tail
- grep
- timeout
- sleep
- pkill
- 以及其它会截断日志、提前退出、强行杀进程的包装
询问用户需要剪辑哪些素材及其路径。
第一轮创建 session 后返回的 session_id 必须保存；后续继续对话、二次编辑都依赖它。
如果服务端提示“上一条消息尚未完成，请稍后再发送”，不要新建 session；优先等待，必要时只终止卡住的本地 bridge 进程，然后继续复用原 session_id 重试。
不要在任务执行中途主动终止 MCP / Web 服务，除非用户明确要求停止，或者服务本身已经确认失活。
每次完成任务后，都要向用户明确返回：
- session_id
- 最终视频 .mp4 的完整路径
- 如有二次编辑，还要说明是否生成了新的输出文件
下面的示例命令都使用source .venv/bin/activate作为示例，你需要根据用户实际使用的环境，替换成正确的命令（例如conda activate ）。
遇到端口被占用的情况，优先换一个端口。

OpenClaw Execution Strategy (Important)

如果你是OpenClaw，一定注意以下关键点：

长驻服务怎么跑

对于以下两类命令：

PYTHONPATH=src python -m open_storyline.mcp.server
uvicorn agent_fastapi:app --host 127.0.0.1 --port 8005

必须按“长驻进程”处理：

用 exec 启动，并开启 PTY（如果工具支持 pty: true，就开启）。
启动后不要立刻判失败，MCP Server启动需要几分钟的时间。
用 process poll / process log 持续观察返回的内容，一定不要急着杀掉进程。
看到成功日志再继续下一步。

一次性命令怎么跑

以下命令适合普通一次性 exec：

修改 config.toml
创建 session
在现有 session_id 上继续对话
查找 .mp4
查看文件大小

观察哪个日志最有用

实测中，Web 服务日志 最适合看剪辑进度。
常见正常流程节点包括：

filter_clips
group_clips
generate_script
generate_voiceover
render_video

如果 bridge 脚本还在等待，不代表系统没在工作；可能只是服务端还在处理。

Standard Workflow (OpenClaw)

0) 确认仓库根目录

后续命令中的 <repo-root> 指向 OpenStoryline 仓库根目录，例如：

/Users/yourname/Desktop/code/Openstoryline/FireRed-Openstoryline

所有命令都默认在这个目录下执行，并先激活环境。

1) 进入项目根目录并配置

必填配置

在开始剪辑前，以下 6 个字段必须有值，否则模型调用会失败。你必须先向用户询问这些字段的具体值，然后用脚本进行修改：

[llm].model
[llm].base_url
[llm].api_key
[vlm].model
[vlm].base_url
[vlm].api_key

直接可用命令（在仓库根目录执行，以.venv为例）：

cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set llm.model=REPLACE_WITH_REAL_MODEL
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set llm.base_url=REPLACE_WITH_REAL_URL
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set llm.api_key=sk-REPLACE_WITH_REAL_KEY

cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set vlm.model=REPLACE_WITH_REAL_MODEL
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set vlm.base_url=REPLACE_WITH_REAL_URL
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set vlm.api_key=sk-REPLACE_WITH_REAL_KEY

选填配置

以下是常见可选项，按需设置：

1. MCP 端口（端口冲突时）

cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set local_mcp_server.port=8002

2. 素材检索（Pexels）

cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set search_media.pexels_api_key=REPLACE_WITH_PEXELS_KEY

3. TTS（如果需要配音）

在以下 3 家中选一家填写即可：

# minimax
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.minimax.base_url=https://api.minimax.chat/v1/t2a_v2
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.minimax.api_key=REPLACE_WITH_MINIMAX_KEY

# bytedance
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.bytedance.uid=REPLACE_UID
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.bytedance.appid=REPLACE_APPID
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.bytedance.access_token=REPLACE_ACCESS_TOKEN

# 302
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.302.base_url=https://REPLACE_BASE_URL
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.302.api_key=REPLACE_API_KEY

2) 启动 MCP Server

注意 MCP Server 的启动可能需要几分钟，务必耐心等待，不要急着 kill 掉进程。 macOS/Linux:

cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && PYTHONPATH=src python -m open_storyline.mcp.server

Windows:

cd <repo-root>
. .venv\Scripts\Activate.ps1
$env:PYTHONPATH="src"
python -m open_storyline.mcp.server

看到类似以下日志，视为成功：

Uvicorn running on http://127.0.0.1:8001

3) 启动 Web 服务（uvicorn）

macOS/Linux:

cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && uvicorn agent_fastapi:app --host 127.0.0.1 --port 8005

出现以下日志即成功：

INFO:     Started server process [PID]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8005 (Press CTRL+C to quit)

4) 创建剪辑会话

注意把地址替换为上一步启动 Web 服务时的真实地址。

curl -s -X POST "http://127.0.0.1:8005/api/sessions"

这一步会创建一个剪辑会话，拿到一个session_id，非常重要！只要 Web 服务还活着，你就可以拿着这个session_id进行上传素材、多轮对话，务必保留。

5) 上传素材

方案1：

curl -s -X POST "http://127.0.0.1:8005/api/sessions/{session_id}/media" -F "files=@/absolute/path/input.mp4"

方案2：对于大文件，建议直接走本地copy

cp path/to/source.mp4 <repo-root>/outputs/{session_id}/media

6) 开始剪辑对话（自动创建 session）

使用 Skill 自带 bridge 脚本.

skills-root: 当前 skill 所在目录。
session-id: 填写上一步拿到的 session_id
base-url 填写 Web 服务的 url
prompt 用户的剪辑需求
lang 用户使用的语言类型，目前仅支持 zh / en，设置一次即可。

cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python <skills-root>/scripts/bridge_openstoryline.py \
  --session-id <session_id> \
  --base-url http://127.0.0.1:8005 \
  --prompt "剪一个小红书风格视频" \
  --lang "zh"

7) 等待并观察剪辑进度

有时剪辑Agent会先询问剪辑需求；有时会直接开始剪辑，剪辑可能需要几分钟，尤其是带文案、配音、渲染时。

正确做法

持续 poll 当前 bridge 脚本对应的进程会话。
同时查看 Web 服务日志。剪辑 Agent 会实时更新自己的进度。
只要 Web 服务日志仍在推进，就继续等待，不要随便重启服务。

实战经验

如果 bridge 命令还没返回，但 Web 服务日志里已经在跑节点，这通常说明服务端仍在正常工作，不要误判为失败。

8) 第二轮：在同一个 session 上继续聊天

根据助手回复，继续向它发出剪辑要求。例如，助手制定了一个剪辑计划，请求确认。那么：

cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python <skills-root>/scripts/bridge_openstoryline.py \
  --base-url http://127.0.0.1:8005 \
  --session-id <上一步session_id> \
  --prompt "开始剪辑"

或者需要调整：

cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python <skills-root>/scripts/bridge_openstoryline.py \
  --base-url http://127.0.0.1:8005 \
  --session-id <上一步session_id> \
  --prompt "使用欢快的BGM"

9) 检查首轮产物

一般来说，剪辑agent的输出会直接写出剪辑产物的路径。如果没有，优先检查：

cd <repo-root> && find .storyline/.server_cache/<session_id> -name "output_*.mp4" 2>/dev/null

判定标准

有 output_*.mp4 即认为剪辑成功。

10) 发送视频

将生成的视频发送给用户观看，询问用户反馈。

OpenClaw + 飞书 APP 场景视频发送指南

如果你是 OpenClaw 且用户使用手机飞书 APP，使用如下专属指南。要求：

Python 3.6+
已安装 requests
```
python3 -m pip install requests
```
OpenClaw 已配置飞书渠道

运行脚本示例如下，此脚本会自动从 ~/.openclaw/openclaw.json 读取飞书凭证。 receive-id 的选择

oc_xxx -> chat_id：发到群聊或当前单聊会话，优先推荐
ou_xxx -> open_id：发给指定用户
on_xxx -> user_id：仅当明确拿到的是 user_id 时再使用

cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python <skills-root>/scripts/feishu_file_sender.py --help
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python <skills-root>/scripts/feishu_file_sender.py --file /absolute/path/to/video.mp4 --receive-id-type chat_id --receive-id oc_xxx

11) 二次编辑

在已经生成视频的情况下，如果用户对视频内容不满意，可以复用同一个 session_id 继续修改视频，并生成新的 output_*.mp4。

示例：修改文案风格

cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python <skills-root>/scripts/bridge_openstoryline.py \
  --base-url http://127.0.0.1:8005 \
  --session-id <session_id> \
  --prompt "帮我把文案换成更欢乐、更有活力的风格"

同一个 session_id 下，系统会重新跑相应节点,然后重新渲染.
同一个 session_id 下会出现新的 render_video_* 目录。
新目录里会生成新的 output_*.mp4。

Security Note

只有当用户明确要求手机 / LAN 访问时，才改为 --host 0.0.0.0。
同时提醒：仅在可信网络使用，避免开放到公共网络。

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