特看视频

v1.0.3

生成、编辑、协作。一个工具包接入所有主流 AI 模型。只需描述你的创意，即可生成视频、图片和数字人——零手动操作。当用户提到以下任何内容时使用此技能：特看视频、生成视频或图片、数字人、口型同步、文字转语音、TTS、声音克隆、去除背景、商品模特图、图片转视频、文字转视频、AI 图片编辑，或任何创意内容生成工作流——...

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by特看科技@wxjhhhh

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Benign

high confidence

✓

Purpose & Capability

Name/description, included Python scripts, and reference docs all match an end-to-end media generation toolkit (image, video, avatar, TTS, background removal, board management). There are no unexpected required environment variables, binaries, or configuration paths that are unrelated to media generation.

ℹ

Instruction Scope

SKILL.md explicitly requires the agent to execute the bundled Python scripts (auth.py, board.py, video_gen.py, etc.) and to run an OAuth device login flow. That scope is consistent with the skill's purpose, but note: the agent is instructed to run local commands, extract an authorization URL from command output, send a specific-formatted Markdown link to the user, and the scripts will save credentials locally (~/.tekan/credentials.json). The instructions also require persistent polling and automated uploads; these behaviors are expected for this class of tool but give the skill programmatic access to uploaded files and to the saved credentials.

✓

Install Mechanism

No external install spec or remote download is declared; the skill is instruction + bundled Python scripts. Dependencies are installed via a local requirements.txt (pip), which is proportional for a Python-based toolset and does not pull arbitrary code at runtime from unknown URLs.

✓

Credentials

The skill declares no required environment variables or third-party keys. Authentication is handled via an OAuth device flow (auth.py) that yields credentials saved to ~/.tekan/credentials.json. This is proportionate to a web-service client that needs an account on the service; there are no requests for unrelated secrets (AWS, GitHub, etc.).

ℹ

Persistence & Privilege

The skill stores service credentials locally (~/.tekan/credentials.json) and the agent is required to run the login flow. always:false (not force-included). Because the agent runs the bundled scripts, the skill gains the same privileges as those credentials for the service account; users should be aware of that normal consequence.

Assessment

This skill appears internally consistent and implements an OAuth-based client that will: (1) run the provided Python scripts, (2) perform an OAuth device login flow and save credentials to ~/.tekan/credentials.json, and (3) upload files (images/audio) to the service and poll for job completion. Before installing, consider: 1) Verify you trust the service domain (video.tekan.cn) and its privacy/terms because user images and voice samples will be uploaded. 2) Understand that credentials created by the login will be stored on the agent host and grant the skill actions on that account — revoke or delete them if you stop using the skill. 3) Review the bundled scripts if you can (they are included) to confirm no unexpected network endpoints or webhook URLs are used. 4) Be cautious about uploading sensitive personal data (face photos, private voice recordings) or content that might violate rights — voice cloning and avatar creation can implicate likeness/consent. 5) If you run this in a shared or production environment, prefer isolating the agent environment (separate user account or container) so the saved credential file and uploaded artifacts remain under your control.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

latestvk9746jpz8pf2948ey2ewk44h8583wg4d

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v1.0.3

MIT-0

特看视频 AI Skill

特看视频 API 的模块化 Python 工具包。

✨ 生成 · 编辑 · 协作 —— 一站搞定 ✨

🧠 全主流模型：一个工具包无缝接入全球顶级 AI 视频、图片、语音模型。
🗣️ 描述即创作：告诉 Agent 你想要什么——从数字人到商品合成图，你的提示词直接生成成品。
⚡ 零手动操作：无需手动上传，无需繁琐调整，一切自动完成并同步到你的在线看板。

功能概览

你不需要了解任何 API 细节。只需描述你想要什么——Agent 会阅读下方技术文档并自动处理一切。

单项任务——一句话，一个结果：

描述一张图片，几秒钟内生成——或一次批量生成一整套
上传一张人像和一段文案，获得带口型同步的数字人视频
将任意静态图片变成视频片段
纯文字描述即可生成视频
去除背景、编辑图片、替换场景——全靠描述即可完成
一句话把你的产品放到模特身上
克隆你的声音，或从数百种声音中选择进行文字转语音
在网页看板上整理所有成果，便于预览和分享

组合工作流——自由串联各项能力：

这些能力可以任意组合。例如，告诉 Agent"用这张照片做一套完整的产品发布素材"，它会将去除背景、商品展示、数字人视频和图片生成串联成一条流水线——全在一次对话中完成。更多示例：

为故事板的每个场景生成图片，然后全部转换为视频片段
撰写脚本，用 3 种语言制作 TTS 配音，为每种语言创建数字人视频
从一个风格参考出发，批量生产一周的品牌风格统一的社交媒体图片和视频
上传人像 + 克隆声音，然后仅凭文字脚本生成无限量数字人节目
将一篇文章转化为多段教育视频系列，配以 AI 插图和主持人解说

执行规则

始终使用 scripts/ 中的 Python 脚本。 这些脚本处理了身份验证、S3 文件上传、自动轮询、超时恢复和结构化错误处理——如果绕过它们直接用 curl 或 HTTP 调用，会丢失所有这些功能，而且仅在身份验证环节就可能失败。

前置条件

Python 3.10+
积分余额充足 — 参见 references/user.md 查询余额

pip install -r {baseDir}/scripts/requirements.txt

认证规则（必读）

严禁向用户索要 API Key、UID 或任何凭证。用户没有这些东西，也无法自行获取。 授权链接只能通过运行 auth.py login 获得，用户没有其他渠道获取此链接。

Agent 必须遵守：

永远不要 向用户索要任何密钥或凭证
永远不要 让用户自己运行命令
永远不要 跳过引导消息或自行编写安装结果摘要 — 必须使用下方模板

详细说明参见 references/auth.md。

安装完成与登录引导（强制流程）

安装依赖完成后，Agent 必须严格按以下步骤执行，不可跳过、不可改写、不可自行编写替代文案。

步骤 1 — 运行 `auth.py login`

python {baseDir}/scripts/auth.py login

命令会输出授权链接（格式如 URL: https://...），并尝试自动打开浏览器（无浏览器的环境下会静默跳过）。无论浏览器是否打开，都必须从输出中提取这个 URL，下一步要用。

步骤 2 — 发送引导消息（强制，原样使用以下模板）

⚠️ 极其重要 — 登录链接输出规则（必须逐字遵守）：

从步骤 1 的命令输出中找到 URL: https://... 那一行，提取完整的 URL

将下方模板中的 <LOGIN_URL>（含尖括号）整个替换为该真实 URL，填入 Markdown 链接的圆括号内

最终输出格式必须是 [👉 点击此处完成登录授权](https://实际链接)

禁止把 URL 单独裸露粘贴、禁止省略方括号文字部分、禁止用 < > 尖括号包裹 URL

必须保持 [描述文字](完整URL) 的完整结构，缺任何一部分都会导致链接失效 ⚠️ 微信平台发送方式强制规则

登录引导消息必须通过 message(action=send) 工具发送，不可作为普通回复文本直接输出。
原因：如微信在普通回复中会吞掉 Markdown 方括号 [] 符号，导致链接格式损坏。
通过 message 工具发送可以确保格式完整传递。

✅ 正确示例：
[👉 点击此处完成登录授权](https://api.tekan.cn/oauth/authorize?code=abc123)
❌ 错误示例（裸 URL，没有方括号包裹）：
https://api.tekan.cn/oauth/authorize?code=abc123
❌ 错误示例（丢失了方括号描述文字）：
(https://api.tekan.cn/oauth/authorize?code=abc123)
❌ 错误示例（占位符未替换）：
[👉 点击此处完成登录授权](<LOGIN_URL>)

将 <LOGIN_URL> 替换为步骤 1 获得的实际授权链接后，原样发送以下消息给用户：

安装完成，特看视频技能已连接到你的智能助手。

点击下方链接完成登录，登录后将解锁以下能力：
[👉 点击此处完成登录授权](<LOGIN_URL>)

🎬 视频生成
文字转视频、图片转视频、参考视频生成，自动配音配乐。
视频模型：地表最强模型S2.0-白名单版（支持上传真人图） · 拟真世界模型 V2 · 可灵 V3 · 电影级画质模型 V3.1 · Vidu Q3 Pro · 万象 V2.6

🖼 AI 图片生成与编辑
文字生图、AI 修图、风格转换，最高支持 4K。
图片模型：全能图片模型 V2 · Seedream 5.0 · 强语义理解模型 V1.5 · 照片级写实模型 V4 · 强上下文一致性模型 pro

🧑 口播数字人
上传一张照片 + 文案，自动生成真人口播视频，支持多语种。

✂ 背景移除
一键抠图，产品图、人像、任意图片秒去背景。

🔺 产品模特图
把你的产品图放到模特身上，自动生成带货展示图。

🎙 语音与配音
文字转语音、声音克隆，支持多语种配音输出。

登录完成后回我一句"好了"，我马上继续。

禁止行为：

不可省略模板中的任何部分
不可用自己的话概括或改写
不可在用户授权前展示能力列表的简化版本
<LOGIN_URL> 必须替换为真实 URL（保留 [👉 点击此处完成登录授权](...) 的完整 Markdown 链接结构），不可留空或写占位符
禁止把 URL 裸露粘贴（不带方括号描述文字），禁止省略 [...]() 中的任何部分

步骤 3 — 等待用户授权

用户在浏览器中完成登录和授权后，会回复"好了"。此时 auth.py login 应已自动检测到授权并保存凭证到 ~/.tekan/credentials.json。

步骤 4 — 验证登录状态

python {baseDir}/scripts/auth.py status

确认输出包含 Logged in 后，告知用户"登录成功，所有功能已解锁"，即可开始正常使用。

Agent 工作流规则

以下规则适用于所有生成模块（avatar4, video_gen, ai_image, remove_bg, product_avatar, text2voice）。

始终从 run 开始 — 它会提交任务并自动轮询直到完成。这是默认且正确的选择，几乎适用于所有场景。
Agent 负责轮询循环 — 用户期望无需干预的体验，因此 Agent 应持续轮询直到任务完成或超时，而不是让用户手动检查状态。
query 仅用于恢复 — query 仅在 run 已超时且你有 taskId 需要恢复时有用，或用户主动提供了已有的 taskId。对新请求直接用 query 会失败，因为没有任务可轮询。
query 持续轮询 — 它每隔 --interval 秒检查一次状态，直到状态为 success 或 fail，或 --timeout 到期。不会只检查一次就停止。
如果 query 也超时（退出码 2），增加 --timeout 并使用相同的 taskId 重试。除非任务确实失败，否则不要重新提交。

决策树：
  → 新请求？               使用 `run`
  → run 超时了？           使用 `query --task-id <id>`
  → query 也超时了？       使用 `query --task-id <id> --timeout 1200`
  → 任务状态=fail？        用 `run` 重新提交

任务状态：

状态	说明
`init`	任务已排队，等待处理
`running`	任务正在处理中
`success`	任务成功完成
`fail`	任务失败

看板 ID 协议（强制）

每个生成任务都必须包含 --board-id。缺少看板 ID 会导致用户无法在网页上查看和编辑结果。

会话开始（必须） — 在提交第一个任务之前，必须先运行 board.py list --default -q 获取默认看板 ID（"My First Board"）。每个会话只需执行一次。不可跳过此步骤。
传递给所有任务（必须） — 为每个生成命令添加 --board-id <id>（avatar4.py、video_gen.py、ai_image.py、product_avatar.py、text2voice.py）。
任务完成后（必须） — 从任务结果中提取 boardTaskId，按下方「视频/图片结果模板」用 Markdown 链接展示项目链接（勿粘贴裸 URL，避免长链接被截断无法点击）。每次任务完成都必须展示此链接，告诉用户可以点击查看和编辑结果。
用户想要新看板 — 运行 board.py create --name "..." 并将返回的看板 ID 用于后续任务。
用户指定了看板 — 使用用户提供的看板 ID 而非默认值。
忘记了看板 ID？ — 再次运行 board.py list --default -q。

会话流程：
  1. BOARD_ID = $(board.py list --default -q)
  2. avatar4.py run --board-id $BOARD_ID ...
  3. video_gen.py run --board-id $BOARD_ID ...
  4. (结果中显示包含 boardTaskId 的编辑链接)

模块列表

模块	脚本	参考文档	说明
Auth	`scripts/auth.py`	auth.md	OAuth 2.0 设备授权流程 — 浏览器登录，保存凭证
Avatar4	`scripts/avatar4.py`	avatar4.md	从照片生成数字人视频；`list-captions` 查看字幕样式
Video Gen	`scripts/video_gen.py`	video_gen.md	图片转视频、文字转视频、Omni 参考（从参考视频/图片/音频/文字生成视频）
AI Image	`scripts/ai_image.py`	ai_image.md	文字生图和 AI 图片编辑（10+ 模型）
Remove BG	`scripts/remove_bg.py`	remove_bg.md	去除图片背景 — 商品模特图工作流的第一步
Product Avatar	`scripts/product_avatar.py`	product_avatar.md	商品模特展示图；`list-avatars`/`list-categories` 浏览模板
Text2Voice	`scripts/text2voice.py`	text2voice.md	文字转语音音频
Voice	`scripts/voice.py`	voice.md	声音列表/搜索、声音克隆、删除自定义声音
Board	`scripts/board.py`	board.md	看板管理 — 整理结果，在网页上查看/编辑
User	`scripts/user.py`	user.md	积分余额和使用记录
模型名称映射	—	model_mapping.md	模型 API 名称与用户展示名称的映射规则

请阅读各模块的参考文档了解用法、选项和代码示例。 本地文件（图片/音频/视频）作为参数传入时会自动上传——无需手动上传步骤。

创作指南

核心原则： 从用户意图出发，而非从 API 出发。分析用户想要实现什么，然后选择合适的工具、模型和参数。

语言规则（强制）： 用户用什么语言沟通，生成内容就用什么语言。用户说中文，则 --text（TTS 文案）、--prompt（提示词）、脚本内容等全部使用中文。除非用户明确要求使用其他语言。

第一步 — 意图分析

每次用户请求内容时，识别以下维度：

维度	自问	兜底方案
输出类型	图片？视频？音频？组合？	必须询问
用途	营销？教育？社交媒体？个人？	通用社交媒体
源素材	用户有什么？缺什么？	必须询问
风格/调性	专业？休闲？活泼？权威？	专业且友好
时长	输出应该多长？	片段 5–15 秒，数字人 30–60 秒
语言	什么语言？需要字幕吗？	必须匹配用户的语言（中文用户 → 中文提示词/文案/脚本）
渠道	将在哪里发布？	通用

第二步 — 工具选择

用户需要什么？
│
├─ 真人对着镜头说话（数字人）？
│  → avatar4 或 video_gen 的原生音频模型
│
├─ 把一张图片变成视频片段？
│  → video_gen --type i2v
│
├─ 纯文字生成视频？
│  → video_gen --type t2v
│
├─ 基于参考素材生成新视频（风格迁移、编辑）？
│  → video_gen --type omni
│
├─ 从文字提示生成图片？
│  → ai_image --type text2image
│
├─ 编辑/修改现有图片？
│  → ai_image --type image_edit
│
├─ 去除图片背景（如商品抠图）？
│  → remove_bg
│
├─ 将商品放到模特/数字人场景中？
│  → product_avatar（如果商品有背景，先用 remove_bg）
│  → product_avatar list-avatars 浏览公共模板
│
├─ 浏览可用的字幕样式？
│  → avatar4 list-captions
│
├─ 文字转语音？
│  → text2voice
│
├─ 查找声音 / 列出可用声音？
│  → voice list
│
├─ 从音频样本克隆声音？
│  → voice clone
│
├─ 删除自定义声音？
│  → voice delete
│
├─ 管理看板 / 在网页上查看结果？
│  → board (list, create, detail, tasks)
│
├─ 组合需求（如数字人 + 产品片段）？
│  → 使用配方（见第三步）
│
└─ 超出当前能力范围？
   → 见下方能力边界

快速路由参考表：

用户说…	脚本和类型
"用这张照片和文字做一个数字人视频"	`avatar4.py`（直接传入本地图片路径）
"用这张照片和我的录音生成视频"	`avatar4.py`（传入本地图片 + 音频路径）
"把这张图片变成视频 / 图片转视频"	`video_gen.py --type i2v`（传入本地图片路径）
"生成一个关于…的视频"	`video_gen.py --type t2v`
"参考这张图片的风格生成新视频"	`video_gen.py --type omni`
"生成一张图片 / 文字生图"	`ai_image.py --type text2image`
"修改这张图片 / 换背景"	`ai_image.py --type image_edit`
"去除图片背景 / 抠图"	`remove_bg.py`
"把这个产品放到模特图上"	`product_avatar.py`（如果产品有背景，先用 `remove_bg.py`）
"有哪些商品模特模板？"	`product_avatar.py list-avatars`
"有哪些字幕样式？"	`avatar4.py list-captions`
"把这段文字转成语音 / 音频"	`text2voice.py`
"有哪些可用的声音？/ 找一个女声"	`voice.py list --gender female`
"用这段录音克隆声音"	`voice.py clone --audio <file>`
"删除这个自定义声音"	`voice.py delete --voice-id <id>`
"查看我的看板 / 看看生成了什么"	`board.py list` 或 `board.py tasks --board-id <id>`
"创建一个新看板"	`board.py create --name "..."`
"看看我还剩多少积分"	`user.py credit`

视频模型选择 — 参见 references/video_gen.md § 模型推荐。

图片模型建议： 所有图片任务默认使用全能图片模型 V2 — 综合最强模型，画质最佳，支持 14 种宽高比、最高 4K、编辑时支持 14 张参考图。参见 references/ai_image.md § 模型推荐。

商品模特图工作流： 为获得最佳效果，使用两步流程：先用 remove_bg.py 获取 bgRemovedImageFileId，再用 product_avatar.py 配合 --product-image-no-bg。使用 product_avatar.py list-avatars 浏览公共模板并获取 avatarId。参见 references/product_avatar.md § 完整工作流。

avatar4 字幕样式： 使用 avatar4.py list-captions 查看可用字幕样式，然后通过 --caption 传入 captionId。

数字人建议 — avatar4 vs video_gen 原生音频： 部分 video_gen 模型（如地表最强模型S2.0-白名单版（支持上传真人图）、可灵 V3、电影级画质模型 V3.1）支持原生音频，可以生成比 avatar4 画质更好的数字人视频。但它们最大时长更短（5–15 秒）且价格明显更高。Avatar4 支持单段最长 120 秒，成本低得多。 经验法则： 目标视频时长小于 15 秒时，默认使用 video_gen 原生音频模型；否则默认使用 avatar4。但你应该始终向用户说明各自优缺点并征求偏好。

第三步 — 简单 vs 复杂

简单请求 — 用户需求明确，素材就绪 → 直接根据参考文档处理。

复杂请求 — 用户给出的是目标（如"做一个推广视频"、"解释 AI 的工作原理"），而非直接的 API 指令。遵循以下通用工作流：

拆解与确认： 向用户询问目标受众、核心信息、期望时长，以及他们目前有哪些素材（照片、脚本）。
确定路线：
- 有人像照片 + 需要解说 → 使用 avatar4（数字人）。
- 有产品/参考照片 → 使用 video_gen --type i2v 或 omni。
- 没有素材，纯视觉概念 → 使用 video_gen --type t2v。
- 两者都需要 → 规划混合方案（数字人解说 + B-roll 插入）。
组织内容：
- 撰写结构化脚本（开头吸引 → 主体/讲解 → 行动号召）。
- 在 TTS 脚本中添加 <break time="0.5s"/> 标签以实现自然节奏。
- 对于视觉内容，撰写详细提示词，涵盖主体 + 动作 + 光照 + 镜头。
处理长内容（>120 秒）： 如果脚本超过单个 avatar4 任务的 120 秒限制，在自然句子边界处将其分成逻辑段落（如每段 60 秒）。使用 submit 命令并行提交任务，确保各段参数（声音/模型）一致，并按顺序交付。

执行前协议

每个生成任务前都遵循此协议。

估算费用 — 视频任务使用 video_gen.py estimate-cost，图片任务使用 ai_image.py estimate-cost；avatar4 费用取决于视频时长；product_avatar 固定 0.5 积分；text2voice 固定 0.1 积分
验证参数 — 确保模型、宽高比、分辨率和时长兼容（使用 list-models 检查）
询问缺失的关键参数 — 如果用户未指定影响输出的重要参数，在执行前询问。各模块关键参数：
- video_gen：时长、宽高比、模型
- ai_image：宽高比、分辨率、模型、图片数量
- avatar4：（通常由输入决定，但如未指定声音则需确认）
- text2voice：声音选择
- 这些参数显著影响输出质量和积分消耗，与用户确认可以避免浪费积分和令人失望的结果。
首次提交前确认 — 在会话中首次执行生成任务前，展示方案（工具、模型、参数、费用估算）并在一条消息中询问：(a) 是否执行？(b) 逐个确认后续任务，还是本次会话剩余任务自动执行？如果用户一开始就说"直接做"，视为自动执行。即使在自动执行模式下，仍需询问缺失的关键参数。

模型名称展示规则

严格遵守：对外展示用中文名，构造命令用 API 名。

完整映射表见 references/model_mapping.md。

与用户沟通时（推荐模型、报告结果、确认方案）：使用映射后的展示名称，绝不暴露 API 真名。
构造命令时（--model 参数）：使用 API 名称。
用户说出展示名称时：自动识别并映射为 API 名称执行。
禁止使用的模型：Lite、Pro、Plus、Best — 不推荐、不使用、不提及。

关键映射速查：

API 名称 → `--model` 参数	展示名称 → 对用户说
`Standard`	地表最强模型S2.0-白名单版（支持上传真人图）
`Fast`	地表最强模型S2.0 Fast-白名单版（支持上传真人图）
`Kling V3`	可灵 V3
`Kling O3`	可灵 O3
`Sora 2 Pro`	拟真世界模型 2 Pro
`Veo 3.1`	电影级画质模型 V3.1
`Veo 3.1 Fast`	电影级画质模型 V3.1 fast
`Nano Banana 2`	全能图片模型 V2
`GPT Image 1.5`	强语义理解模型 V1.5
`Kontext-Pro`	强上下文一致性模型 pro
`Imagen 4`	照片级写实模型 V4

Agent 行为协议

执行期间

直接传入本地路径 — 脚本会在提交任务前自动将本地文件上传到 S3
并行化独立步骤 — 相互独立的生成任务可以并发执行
保持跨段一致性 — 生成多段内容时，使用相同的参数

执行完成后（必须全部执行）

模型名称必须使用展示名称，不得直接输出 API 名称。 映射规则参见 model_mapping.md。

任务完成后，Agent 必须按照以下模板向用户展示结果。将占位符替换为实际值。

视频结果模板：

🎬 视频已生成完成

[👉 点击播放/下载视频](<VIDEO_URL>)
· 时长：<DURATION>
· 画幅：<ASPECT_RATIO>
· 模型：<MODEL_NAME>
· 消耗：<COST> credits

[🔗 项目链接（查看/编辑/下载）](https://video.tekan.cn/board/<BOARD_ID>?boardResultId=<BOARD_TASK_ID>)

不满意的话可以告诉我，我帮你调整后重新生成。

图片结果模板：

🖼 图片已生成完成

[👉 点击查看/下载图片](<IMAGE_URL>)
· 分辨率：<RESOLUTION>
· 模型：<MODEL_NAME>
· 消耗：<COST> credits

[🔗 项目链接（查看/编辑/下载）](https://video.tekan.cn/board/<BOARD_ID>?boardResultId=<BOARD_TASK_ID>)

不满意的话可以告诉我，我帮你调整后重新生成。

模板使用规则：

<MODEL_NAME> 必须使用展示名称（例如：显示「地表最强模型S2.0-白名单版（支持上传真人图）」而非"Standard"，显示"强语义理解模型 V1.5"而非"GPT Image 1.5"）
资源链接与项目链接必须使用方括号 Markdown 格式 [说明文字](完整URL)，禁止单独粘贴裸 URL，以免长链接在对话中被截断导致无法点击
<BOARD_ID> 和 <BOARD_TASK_ID> 从任务返回结果中提取，项目链接不可省略
多个输出时逐个编号展示
其他类型任务（数字人、TTS、去背景等）参照以上格式，按实际字段调整

错误处理

参见 references/error_handling.md 了解错误码、任务级失败和恢复决策树。

能力边界

能力	状态	脚本
照片数字人 / 口播视频	可用	`scripts/avatar4.py`
字幕样式	可用	`scripts/avatar4.py list-captions`
积分管理	可用	`scripts/user.py`
图片转视频 (i2v)	可用	`scripts/video_gen.py --type i2v`
文字转视频 (t2v)	可用	`scripts/video_gen.py --type t2v`
Omni 参考视频	可用	`scripts/video_gen.py --type omni`
文字生图	可用	`scripts/ai_image.py --type text2image`
图片编辑	可用	`scripts/ai_image.py --type image_edit`
去除背景	可用	`scripts/remove_bg.py`
商品模特图 / 图片替换	可用	`scripts/product_avatar.py`
商品模特模板	可用	`scripts/product_avatar.py list-avatars` / `list-categories`
文字转语音 (TTS)	可用	`scripts/text2voice.py`
声音列表 / 搜索	可用	`scripts/voice.py list`
声音克隆	可用	`scripts/voice.py clone`
删除自定义声音	可用	`scripts/voice.py delete`
看板管理	可用	`scripts/board.py`
看板任务浏览	可用	`scripts/board.py tasks` / `task-detail`
营销视频 (m2v)	无模块	建议使用特看视频网页端

承诺一个没有对应模块的能力会导致工作流中途卡住，损害用户信任。如果请求超出上表范围，请建议用户使用特看视频网页端。

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