AIRILAB

统一调用 AiriLab 图像生成与任务管理能力（MJ 创意渲染 workflowId=0、创意放大 workflowId=16、氛围转换 workflowId=13），并自动处理登录鉴权、项目选择、任务提交、状态轮询与结果回推。用户提到 Midjourney/MJ 文生图、参考图生成、放大超分/4K、天气季节昼夜氛围转换，以及“登录AiriLab、选择/切换项目、查询job状态/结果”等请求时使用。

AiriLab Skill

目标

• 将 AiriLab SaaS 的多接口流程封装为可对话调用的单一技能。
• 在调用图像能力前，自动保证登录态与项目上下文有效。
• 通过后台 worker 追踪异步任务并主动回推结果。

能力范围

• 鉴权：手机号 + 验证码登录，持久化 token。
• 项目管理：拉取团队/项目、选择项目、持久化项目上下文。
• 图像工作流：
  • workflowId=0 MJ 创意渲染（文生图/参考图生成）
  • workflowId=16 创意放大
  • workflowId=13 氛围转换（天气/季节/光照语义转换）
• 异步任务：提交后轮询状态，完成后拉取记录并通知用户。

触发规则

当用户表达以下任一意图时自动触发：

• MJ 创意渲染：文生图、概念图、效果图、参考图生成、多图出图。
• 创意放大：清晰度增强、超分辨率、长边 4K 放大、细节/纹理增强。
• 氛围转换：天气/季节/昼夜切换，提升画面氛围、故事感和视觉张力。
• AiriLab 流程操作：登录、验证码、选择项目、切换项目、查询任务状态、拉取任务结果。

强触发关键词（任一命中即可）：

• MJ/渲染类：mj、midjourney、文生图、渲染、概念图、效果图、参考图出图、生成4张
• 放大类：创意放大、放大、高清、超分、4k、长边4k、细节增强、纹理增强
• 氛围类：氛围转换、atmosphere、天气切换、季节切换、白天转夜景、晴天、雨天、雪景
• 流程类：airilab登录、验证码登录、选择项目、切换项目、projectId、jobId、任务状态、查询结果

高置信触发语句示例：

• “用 MJ 生成 4 张现代建筑外立面概念图。”
• “把这张图做创意放大，长边 4K，细节和质感增强。”
• “把这张白天街景转成雨夜氛围，保留构图。”
• “帮我登录 AiriLab，然后列出项目让我选一个。”
• “这个 jobId 帮我查下状态，完成后把结果发我。”

触发优先级：

1. 用户上传图像且包含“放大/氛围转换/改图”语义 -> 优先匹配 workflowId=16 或 workflowId=13。
2. 无上传图像但包含“生成/渲染/MJ”语义 -> 匹配 workflowId=0。
3. 包含“登录/项目/job 状态/结果”语义 -> 进入鉴权、项目或异步任务查询流程。

不触发条件（避免误触发）：

• 用户仅讨论通用设计理论、审美评价，不要求生成/改图/放大/状态查询。
• 用户请求与 AiriLab 无关的纯文本任务（翻译、总结、写作）且未提及图像工作流。

前置条件（强约束）

1. 调用任何 AiriLab 接口前必须检查登录态。
2. 提交图像任务前必须存在已选项目（teamId/projectId/projectName）。
3. 登录失效时必须引导手机号验证码登录，不要求用户提供 token。

工作流参数约束

1) MJ 创意渲染（workflowId=0）

• 必填：prompt
• 可选：referenceImage（最多 3 张）、imageCount（1-4）

2) 创意放大（workflowId=16）

• 必填：baseImage
• 可选：width、height

3) 氛围转换（workflowId=13）

• 必填：baseImage
• 可选：prompt、referenceImage（最多 1 张）、imageCount

多语言文案规范

以下文案用于能力介绍展示，字段名固定，换行统一使用 \n。

1) MJ 创意渲染（workflowId=0）

yaml

desc: "The most creative and aesthetic AI model for fast, high-quality concept visuals."
descCN: "美学和创意性最强的AI模型，快速生成高质量概念意向图"
descFR: "Le modèle d’IA le plus créatif et esthétique pour générer rapidement des visuels conceptuels de haute qualité."

2) 创意放大（workflowId=16）

yaml

content: "4K Long-Edge Upscale with Enhanced Details and Texture"
contentCN: "放大至长边4K\n增强细节和质感"
contentFR: "Agrandissement 4K (côté long) avec amélioration des détails et des textures"

3) 氛围转换（workflowId=13）

yaml

heading: "Atmosphere swift"
headingCN: "氛围转换"
headingFR: "Atmosphère rapide"
content: "Quickly switch between weather and seasons\nApplicable scenarios: Rapidly enhance atmospheric expression, improve the narrative and visual tension of the proposal."
contentCN: "快速切换画面天气、季节\n适用场景：快速提升氛围表达，提升方案故事感与视觉张力"
contentFR: "Changez rapidement entre la météo et les saisons\nScénarios applicables : Améliorez rapidement l'expression atmosphérique, améliorez la narration et la tension visuelle de la proposition."

异步任务处理（强约束）

轮询任务状态与查询生成记录必须分离：

• 轮询状态接口：GET /api/Universal/Job/{jobId}
  • 状态字段来源：data.status
• 记录查询接口：POST /api/CrudRouters/getOneRecord
  • 仅在状态为 completed 后调用

脚本职责：

• scripts/check_status.py：只做状态轮询，输出 status:<value>。
• scripts/fetch.py：只做记录查询，返回生成 URL 列表等结果。
• scheduler/worker.py：负责任务生命周期与通知。
• 任务提交成功后必须立即结束本轮对话，并明确告知用户“后台完成后会自动通知”。

本地持久化

• 运行根目录：优先使用环境变量 AIRILAB_HOME，未设置时默认 ~/.openclaw/skills/airilab。
• config/.env：token 与登录相关信息。
• config/project_config.json：当前项目上下文。
• scheduler/jobs.db：异步任务状态。
• scheduler/worker.log：worker 运行日志。
• scheduler/worker.pid：worker 单实例锁文件。

运行命令

bash

# 安装依赖
python -m pip install -r ~/.openclaw/skills/airilab/requirements.txt

# 查看配置状态
python ~/.openclaw/skills/airilab/core/config.py status

# 查看运行健康状态（token/project/worker/jobs）
python ~/.openclaw/skills/airilab/core/config.py health

# 一键健康检查（状态 + worker + 最近日志）
~/.openclaw/skills/airilab/scripts/health.sh

# 安装后初始化（依赖 + worker + 自启动）
~/.openclaw/skills/airilab/scripts/post-install.sh

# 启动后台 worker
~/.openclaw/skills/airilab/scripts/start-worker.sh

故障处理

• missing_token：引导用户登录。
• missing_project：引导用户选择项目。
• timeout / 轮询超时：任务标记失败并通知用户重试。
• 记录查询 success=false：按失败处理，不得误判成功。

相关文件

• core/config.py
• core/auth.py
• core/project.py
• core/upload.py
• core/api.py
• scripts/check_status.py
• scripts/fetch.py
• scheduler/worker.py
• SPEC.md

Agent 执行约束（强约束）

1) 执行责任

• Agent 必须直接执行可执行步骤，不得把可执行命令转嫁给用户。
• 禁止输出“你可以手动执行…/请你在终端执行…”这类兜底话术，除非明确出现权限/环境阻塞且无法由 Agent 代执行。
• 登录场景下，Agent 只向用户索取最小必要输入：phone、code；拿到后立即自行执行登录命令。

2) 路径解析与工作目录

• skill_root：以当前 SKILL.md 所在目录为准，不依赖对话中的硬编码路径。
• runtime_root：优先 AIRILAB_HOME，未设置时使用 ~/.openclaw/skills/airilab。
• Agent 执行命令时必须使用绝对路径，且 cwd 设置为 skill_root，避免 cd 到错误目录。

3) 命令调用规范

• 登录：python core/auth.py login --phone <phone> --code <code>（由 Agent 执行）
• 状态：python core/config.py status（由 Agent 执行）
• 健康：python core/config.py health 或 scripts/health.sh（由 Agent 执行）
• 启动 worker：scripts/start-worker.sh（由 Agent 执行）

4) 对话输出规范

• 当缺少参数时，只提问缺失参数，不提供“手动执行命令”替代方案。
• 执行后返回结果摘要（成功/失败、关键字段、下一步），不要只返回命令文本。
• 若必须让用户介入，只允许两类：输入验证码、确认业务选择（例如项目选择）。