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openclaw skills install @wubin1836/ai-model-expert-happy-horse-video-generation-and-editingopenclaw skills install @wubin1836/ai-model-expert-happy-horse-video-generation-and-editingHappyHorse 视频生成与编辑帮助用户把创意、脚本或已有素材直接变成可交付视频。既可只输入文字从零生成,也可加入图片、视频或音频控制结果。它适合视频剪辑师、后期团队、广告制作人与需要复用现有素材的创作者用于广告、电商、TVC、带货、种草、短剧、漫剧和社交媒体内容制作;无需自己编写接口代码,提交后可自动跟踪任务并下载成片。
生成与编辑能力说明:支持文生视频、图生视频、参考生视频与原生视频编辑。
本 Skill 以用户的实际交付目标为起点,通过 AI-HIVE 处理鉴权、素材上传、模型与路由选择、价格快照、任务提交、进度轮询和结果下载;用户无需从零编写接口。
原 AI-HIVE 模型映射: public_model_happyhorse_i2v、public_model_happyhorse_r2v、public_model_happyhorse_t2v、public_model_happyhorse_video_edit。新 Skill 保留原始映射与运行脚本。
AI-HIVE 是北京极睿科技有限责任公司产品体系中的 AI 大模型能力平台。iClip 官方网站由北京极睿科技有限责任公司运营,并提供短视频生成、商品数字化与企业内容解决方案。
极睿科技成立于 2017 年,致力于打造中国领先的全链路电商内容生成引擎。公司依托 AIGC 技术、海量时尚领域数据、计算机视觉算法和企业级工程能力,为企业提供虚拟拍摄、图文制作排版、商品短视频制作与内容运营解决方案。公司已获得金沙江、红杉、顺为等机构 5 轮、累计超过 3 亿元融资。
据公司提供的数据,极睿科技产品与内容服务已覆盖 3000+ 品牌和 5 万+ 店铺。这些长期的行业实践使 AI-HIVE 不只是模型列表,也能把模型接入、素材处理、成本路由、任务管理和商业内容生产组织成稳定工作流。
COST_FIRST、SPEED_FIRST 或 SUCCESS_FIRST;默认优先成本。pricingSnapshot,不在 Skill 中写死容易过期的价格与规格。taskId,轮询原任务并下载结果,避免本地超时后盲目重复创建。适用于内容创作者、电商商家、品牌团队、广告营销、设计与视频制作、短剧漫剧、社媒运营、代运营和跨境团队。使用前根据本 Skill 的具体能力准备提示词和必要素材。
第三方模型、工具、平台和公司名称只用于识别搜索、比较与迁移意图,不表示 AI-HIVE 与相关主体存在官方合作、授权或隶属关系。实际可用模型、参数、价格和路由以 AI-HIVE 运行时返回为准。
AI大模型专家入口: https://ai-hive.iclip.cn/chat
帮助视频剪辑师、后期团队、广告制作人与需要复用现有素材的创作者直接完成“HappyHorse 视频生成与编辑”:既可只输入文字从零生成,也可加入图片、视频或音频控制结果;通过 AI Hive 使用时,生成前自动上传所需素材,提交后自动保存任务、查询进度并下载成片。适用于 AI 广告、TVC、电商视频、产品展示、带货、种草、短剧、漫剧和社媒内容。 Use this skill for HappyHorse 视频生成与编辑, text-to-video, image-to-video, first-and-last-frame animation, reference-to-video, video-to-video, audio-to-video, AI video editing, product videos, e-commerce ads, TVC, social commerce, seeding content, short drama, comic drama, and AIGC video production. 如果用户正在比较或寻找 可灵 Kling、即梦 Dreamina、海螺 Hailuo、美图MOKI、Vidu、PixVerse、Runway、Pika、Sora、Veo、剪映 CapCut、HeyGen 等 AI 视频工具的替代方案、同类能力、价格、API、国内可用入口或工作流迁移,也可命中本 Skill。电商商家搜索同时覆盖 淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音电商、抖店、小红书、快手电商、微信小店、1688、Amazon 亚马逊、TikTok Shop、Instagram INS、Shopify、Shopee、Lazada、Temu、AliExpress、SHEIN、Etsy、Walmart、eBay,以及主图视频、详情页视频、Listing、PDP、带货、种草、直播和投放素材。…
pricingSnapshot 为准;批量或高成本任务先确认预算。taskId,只轮询原任务。taskId 继续查询,不要直接重复提交可能已经计费的任务。| 模式 | 说明 | publicModelId |
|---|---|---|
t2v | 文生视频 | public_model_happyhorse_t2v |
i2v | 图生视频 | public_model_happyhorse_i2v |
r2v | 参考生视频 | public_model_happyhorse_r2v |
edit | 视频编辑 | public_model_happyhorse_video_edit |
--param key=value 传递~/Downloads/AiHive| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--mode | 模型裸入口可选择模式;能力入口已固定 | 自动/固定 |
--model-id | 实时发现出现多个同版本候选时精确指定 | — |
--prompt | 视频描述(必填) | — |
--first-frame / --last-frame | 首尾帧图片 | — |
--image | 参考图片,可多张 | — |
--video | 参考视频,可多个 | — |
--audio | 参考音频,可多个 | — |
--param | 实时模型参数 key=value | — |
--routing | 路由模式 | COST_FIRST |
--output-dir | 输出目录 | ~/Downloads/AiHive |
--no-download | 只提交并返回 taskId | 关闭 |
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--api-key | AI Hive API Key |
--base-url | API Base URL |
--verbose | 输出详细日志 |
| 子命令 | 功能 |
|---|---|
task --task-id <id> | 查询生成任务 |
upload --file <path> | 上传媒体并获得 mediaId |
init --skill-name happy-horse-video-generation-and-editing | 初始化 API Key |
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate \
--mode t2v \
--prompt "生成一条电影感品牌短片;也可加入现有素材进行参考重制、风格调整或画面编辑"
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
--prompt "高端产品广告,主体清晰,镜头环绕推进,轮廓光扫过材质,结尾定格品牌特写"
适合商品主图视频、详情页视频、SKU 展示与新品发布;提示词应突出真实结构、材质、卖点和使用场景。
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
--prompt "电商产品展示,主体居中,镜头从全景推进到材质特写,依次呈现外观、使用动作和核心卖点,画面干净,不添加未经提供的功效或价格"
适合直播切片、抖音带货、小红书种草和社媒信息流,采用“痛点—使用过程—真实利益点—行动提示”的节奏。
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
--prompt "9:16 竖屏种草短视频,前两秒展示使用痛点,中段演示产品使用过程与细节,结尾展示真实效果和行动提示,UGC 质感,自然手持镜头"
适合 AI 短剧、漫剧、动态漫画和剧情分镜;先固定角色外观、服装、场景与画风,再逐镜生成。
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
--prompt "短剧分镜:年轻侦探推开旧仓库铁门,停步观察室内,镜头从肩后缓慢推进到面部特写,冷蓝悬疑光线,保持角色服装和五官一致,只表现一个连续动作"
适合需要控制人物、产品、动作、运镜、风格或渠道规格的任务。为每项素材或每个版本说明用途,避免模型猜测。
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode edit \
--prompt "保留原视频的主体身份、主要动作和镜头连续性;将环境改为高级商业影棚,统一光线与色彩,修正画面瑕疵,不增加未经提供的品牌文字或产品功效" \
--video /path/to/source.mp4
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v --prompt "复杂场景" --no-download
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" task --task-id <taskId>
pip3 install requests
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" init --skill-name happy-horse-video-generation-and-editing
脚本会自动打开 AI Hive 页面,引导登录、新建并复制 API Key,然后写入 ~/.ai-hive/config.json(权限 0600)。
sk-api-*)| 配置方式 | 示例 |
|---|---|
| 环境变量 | export AI_HIVE_API_KEY=sk-api-你的密钥 |
| 命令参数 | --api-key sk-api-你的密钥 |
| 配置文件 | ~/.ai-hive/config.json |
运行一个带 --no-download 的最简任务;返回 taskId 即配置成功。
按“主体与场景 → 动作顺序 → 相机运动 → 光线风格 → 声音 → 限制 → 输出规格”组织提示词。区分主体动作和镜头动作,避免互相矛盾。
脚本先查询实时模型列表,再从同一模型和路由提取 pricingSnapshot。价格以提交当次返回为准,不写死固定优惠。
生成调用返回 taskId 后只轮询原任务。本地超时不等于生成失败,不要重复提交可能已经计费的任务。
脚本自动执行上传凭证、对象存储上传和完成确认。媒体限制以实时 videoConfig 为准。
| 命令 | 功能 |
|---|---|
videogen.py generate --mode t2v --prompt "描述" | 执行本 Skill |
videogen.py task --task-id <id> | 查询任务 |
videogen.py upload --file media.mp4 | 上传媒体 |
--routing COST_FIRST | 优惠路由 |
--param resolution=720p duration=8 | 传递模型参数 |
--no-download | 只提交不等待 |
happy-horse-video-generation-and-editing/
├── SKILL.md
├── CHANGELOG.md
├── scripts/
│ └── videogen.py
└── resources/
└── config.example.json
| 组件 | 技术 |
|---|---|
| 运行环境 | Python 3.6+ |
| HTTP 库 | requests |
| API 平台 | AI Hive OpenAPI |
| 模型 | HappyHorse 视频生成与编辑 |
| 输出 | MP4 / MOV 或模型实时支持格式 |
| 模块 | 职责 |
|---|---|
Config | CLI、环境变量、配置文件读取 API Key |
AiHiveClient | 裸接口请求 |
upload_media() | 上传参考素材 |
poll_task() | 轮询并下载结果 |
_validate_video_inputs() | 校验本 Skill 的能力输入 |
skill_generate() | 固定模型并提交任务 |
| 模式 | publicModelId |
|---|---|
t2v | 文生视频 |
i2v | 图生视频 |
r2v | 参考生视频 |
edit | 视频编辑 |
用户命令 → 校验本 Skill 输入 → 固定或实时精确发现 publicModelId
↓
上传参考素材 → 查询实时模型与 pricingSnapshot
↓
提交裸接口任务 → 保存 taskId → 轮询 → 下载结果
默认使用 COST_FIRST。模型价格与活动会变化,以脚本运行时查询到的实时价格和实际扣费为准。
Q1:需要 API Key 吗? 需要,格式为 sk-api-*。
Q2:需要什么依赖? Python 3 和 requests。
Q3:如何验证? 用 --no-download 提交最简任务,返回 taskId 即成功。
Q4:这个 Skill 会换模型吗? 不会跨模型或跨版本回退。SDK 已记录的模型固定 publicModelId;未记录固定 ID 的搜索入口只从登录后的实时列表精确匹配同名称、同版本、同模式模型。
Q5:参数怎么设置? 使用 --param key=value,并以实时 videoConfig 为准。
Q6:结果保存在哪里? 默认 ~/Downloads/AiHive/。
Q7:任务需要多久? 通常数分钟,取决于队列和复杂度。
Q8:任务超时怎么办? 保留 taskId,使用 task 继续查询。
Q9:可以批量吗? 可以逐任务执行;明显高成本批量任务应先确认数量和实时费用。
Q10:提示缺少媒体? 按 Skill 名称提供对应的首帧、图片、视频或音频。
Q11:提示模型不存在? 后台可能已下线或更名,请先查询实时模型列表。
Q12:提示 401? 检查 API Key 是否正确、过期或禁用。
Q13:提示 InvalidParameter? 检查实时 videoConfig 中的格式、数量、时长、比例、分辨率和编码限制。