ZenStudio CLI

⚠️ 品牌升级通知：ZenStudio CLI (zencli) 已正式升级为 WorkRally。 请使用新 Skill: https://clawhub.ai/tencent-adm/workrally 新 CLI: npm install -g workrally 当前 Skill 仍可使用，但新功能将仅在...

Security Scan

The skill is internally consistent: it documents and wraps a CLI (zencli) for the stated ZenStudio AIGC functionality, requests relevant environment variables (API key, endpoint, config dir), and offers an npm install for the CLI — nothing requested appears unrelated to the described purpose.

Purpose & Capability

Name/description (ZenStudio CLI) align with requirements: the skill requires the zencli binary and an API key/endpoint, which are exactly what a CLI wrapper for the ZenStudio platform would need.

Instruction Scope

SKILL.md instructs using the zencli commands (auth login, project/asset/material/canvas workflows, upload/download, models listing). It references the CLI config location (~/.zencli/config.json or ZENCLI_CONFIG_DIR) and expected behaviors (signed URLs, model listing), which is coherent for a CLI that interacts with a remote service. No instructions ask the agent to read unrelated system files or exfiltrate data beyond the platform endpoints.

Install Mechanism

Install uses an npm package (zenstudio-cli@1.3.7) that creates the zencli binary — this is expected for a Node-based CLI. npm installs are a normal mechanism but carry the usual supply-chain risk; the package contents are not included here so the package itself should be inspected on npm/GitHub before installing.

Credentials

Required env vars (ZENSTUDIO_API_KEY, ZENSTUDIO_ENDPOINT, ZENCLI_CONFIG_DIR, ZENCLI_NO_UPDATE_CHECK) and the declared primaryEnv are appropriate for a networked CLI that persists credentials. The SKILL.md documents that auth login writes a config file (~/.zencli/config.json) which will store api_key and endpoint — this persistence is expected but worth noting.

Persistence & Privilege

Skill is not always-enabled and does not request elevated or cross-skill privileges. It persists the API key to its own config path by design (described in SKILL.md); nothing indicates modification of other skills or system-wide settings.

Assessment

This skill appears coherent, but take standard precautions before installing: 1) Verify the npm package author and repository (inspect the package on npm/GitHub) to ensure it’s the official zenstudio package. 2) Prefer interactive 'zencli auth login' to avoid placing long-lived secrets in shell envs; if you must use ZENSTUDIO_API_KEY, scope and rotate the key and restrict its permissions. 3) Be aware the CLI will persist the API key and endpoint to ~/.zencli/config.json (or to the directory set by ZENCLI_CONFIG_DIR); set appropriate file permissions. 4) Consider migrating to the new WorkRally package referenced in the README if that is the maintained fork. 5) Because this SKILL.md is instruction-only, the actual npm package contents were not inspected here — review the package source before installation if you need higher assurance.

ZenStudio CLI (zencli)

⚠️ 品牌升级通知

ZenStudio CLI (zencli) 已正式升级为 WorkRally。

• 新 CLI: npm install -g workrally（命令行从 zencli 变为 workrally）
• 新 Skill: https://clawhub.ai/tencent-adm/workrally
• npm 包: https://www.npmjs.com/package/workrally

当前 zenstudio-cli 仍可正常使用，但 后续新功能将仅在 workrally 中发布。 建议尽快迁移到新包。

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安装 & 配置

npm install -g zenstudio-cli@1.3.7

# 配置 API Key（三选一）
zencli auth login                          # 交互式登录（推荐）
zencli auth login --token <YOUR_API_KEY>   # 命令行传入
export ZENSTUDIO_API_KEY=<YOUR_API_KEY>    # 环境变量（仅推荐 CI/CD，Agent/子进程可能读不到 shell 配置）
# ↑ auth login 自动将 Token 写入配置文件：
#   若 ZENCLI_CONFIG_DIR 已设置 → $ZENCLI_CONFIG_DIR/config.json
#   否则 → ~/.zencli/config.json

zencli auth status                         # 验证登录状态

API Key 申请：Claw 配置

命令速查

# === 项目管理 ===
zencli project list [--search "关键词"]    # 列出/搜索项目
zencli project create "项目名"             # 创建项目
zencli project get <id>                    # 项目详情
zencli project update <id> --name "新名称" # 更新项目

# === 上传 / 下载 ===
zencli upload ./file.png -o json           # 上传文件 (COS SDK 直传)
zencli download <asset_id> [-d ./output/]  # 下载素材 (自动处理私有读签名)

# === AI 生图 ===
zencli generate image-models               # 查看可用模型（必须先调用！）
zencli generate image --prompt "描述" --model <model_id> [--aspect-ratio 16:9] [--input-images "url"] --poll

# === AI 生视频 (4 种驱动模式) ===
zencli generate video-models               # 查看可用模型（必须先调用！）
zencli generate video --prompt "描述" --model <provider_id> --poll                        # 纯文生视频（默认 Text 模式）
zencli generate video --prompt "描述" --model <provider_id> --single-image-url "url" --poll  # 图生视频（Text 模式 + 参考图）
zencli generate video --mode FirstLastFrame --prompt "描述" --model <provider_id> --first-frame-url "url" --poll  # 首尾帧
# 其他模式: FrameSequence(--sequence-frames)  SubjectToVideo(--reference-assets)
# --mode 默认 Text；通用选项: --duration <秒> --count 1-4 --enable-sound --poll

# === 媒资库 (asset) — 项目级媒体文件池 ===
zencli asset create --url <cdn_url> --project-id <id> -o json  # 入库（返回带签名 URL）
zencli asset search --project-id <id>      # 搜索
zencli asset get <asset_id>                # 详情
zencli asset update <asset_id> --name "新名称"  # 更新素材 (目前仅支持改名)

# === 资产库 (material) — 树形管理：人物/道具/场景/网盘 ===
zencli material list role_person           # 人物  |  role_prop 道具  |  role_scene 场景  |  root 网盘文件夹
zencli material add ...                    # 创建素材/文件夹（从媒资库挂载）
zencli material get <material_id>          # 素材详情
zencli role get <role_id>                  # 角色详情（LoRA/提示词/版本）

# === 画布 ===
zencli canvas list                         # 列出画布
zencli canvas create "名称"                # 创建画布
zencli canvas build-draft <canvas_id> --file nodes.json          # 增量合并（默认保留已有节点）
zencli canvas build-draft <canvas_id> --nodes '[...]'            # 同上，直接传 JSON
zencli canvas build-draft <canvas_id> -d "id1,id2"               # 删除指定节点
zencli canvas build-draft <canvas_id> -n '[...]' -d "old1"       # 同时增删改
zencli canvas build-draft <canvas_id> -n '[...]' --mode overwrite  # 全量覆盖（清空后重建）

# === 任务查询 ===
zencli generate task <task_id> [--poll]    # 查询/轮询生成任务状态

# === 通用透传（调用任意 MCP 工具）===
zencli tools list                          # 列出所有工具
zencli tools describe <tool_name>          # 查看参数 schema
zencli tools call <tool_name> --arg key=value [--json-args '{}']

# === URL / 升级 ===
zencli url build "页面名" [--params '{}']  # 构建 ZenStudio 前端链接
zencli url parse <url>                     # 解析 URL
zencli upgrade [--check]                   # 升级 / 仅检查

输出格式: -o json(默认, Agent 推荐) | -o table(人类阅读) | -o text(管道/脚本) | zencli config set output_format <fmt>

关键工作流：上传文件

概念：媒资库(asset) = 项目级文件池；资产库(material) = 树形目录(人物/道具/场景/网盘文件夹)。资产库的素材只能从媒资库挂载。

# 步骤 1: 上传 → CDN URL
zencli upload ./character.png -o json
# 步骤 2: 入媒资库（必须！返回 asset_id + 带签名的 asset_details）
zencli asset create --url <cdn_url> --project-id <project_id> -o json
# 步骤 3（按需）: 挂载到资产库（必传 asset_id + 完整 asset_details）
zencli material add --material-id <asset_id> --material-detail '<asset_details_json>' \
  --parent-id <target_id> --type 2 --project-ids <project_id>

步骤 1→2 强制绑定，上传后必须入媒资库。视频/音频为私有读，只有入库后的 URL 才带签名。

步骤 3 由 Agent 判断："上传文件" → 两步 | "上传到角色/道具/场景/文件夹" → 三步 | "媒资素材添加到资产库" → 仅步骤 3

⚠️ 重要规则

1. 前端链接必须用 zencli url build 生成，严禁自行拼接 URL
2. 模型 ID 必须动态获取：image-models / video-models，严禁猜测或硬编码
3. canvas ≠ project：画布用 canvas，短番项目用 project，不要混用
4. build-draft 实时生效：写入后正在查看画布的用户会立即看到变更，无需刷新页面
5. build-draft 默认增量合并：只需传变更的节点（新增/修改），已有节点自动保留。删除用 -d，全量覆盖用 --mode overwrite
6. build-draft 支持多人协同：CLI 写入画布时不会覆盖其他用户的并发编辑，可安全地与浏览器用户同时操作同一画布
7. build-draft 节点数据校验：
   • type 必须是 image/video/audio/imageGenerator/videoGenerator/artboard/text/freehand 之一
   • image/video/audio 节点必须包含 data.asset.id（非空字符串），否则被拒绝
   • text 节点必须包含 data.text.content（文本内容，最大2000字符），可选 fontSize/fontWeight/textAlign/color
   • freehand 节点必须包含 data.freehand.points（笔触坐标数组）和 data.freehand.initialSize（{width,height}），可选 color/size
   • audio 节点默认尺寸 260×80；artboard 节点缺少尺寸时默认 600×800
   • 服务端会自动修正常见问题（如空 style、缺少 measured、text/freehand 默认属性），但关键必填字段缺失无法修正
8. 素材命名最佳实践：
   • 画布内生成：使用 --name 传入"画布名称_素材特征"作为名字（如"产品设计画布_蓝色运动鞋"），通过 canvas list 获取画布名称
   • 非画布生成：使用 --name 传入自定义名称，从 prompt 中提取核心关键词
9. 不确定参数时用 --help 或 tools describe 自行探索

环境变量

• ZENSTUDIO_API_KEY — API Key (Bearer Token)
• ZENSTUDIO_ENDPOINT — API 端点 (默认 https://ai.tvi.v.qq.com/zenstudio/api/mcp)
• ZENCLI_CONFIG_DIR — 配置文件目录 (默认 ~/.zencli，非持久化容器建议指向持久卷)
• ZENCLI_NO_UPDATE_CHECK=1 — 禁用自动版本检查 (CI/CD 推荐)