AI 生产力工具助手

批量生成视频图片客户端助手，可以通过对话驱动本地客户端生成视频和图片。支持对接飞书、QQ、微信等对话入口，不用再限制在电脑前使用，随时随地都可以生成。当用户提到以下意图时使用此技能：「生成视频」「生成图片」「文生视频」「图生视频」「文生图」「图生图」「Sora 生成」「Veo 生成」「Nano Banana 生成」「批量生成」「查任务」「查进度」「查结果」「任务状态」「检查客户端」「客户端状态」支持：文生视频、图生视频（首尾帧/参考图）、文生图、图生图，支持单个生成和批量生成，所有请求发往本机客户端 http://127.0.0.1:17321，无需任何 API Key，只需保持 DYU 客户端在运行。

xiaolou888@xiaolou888

Install

openclaw skills install @xiaolou888/ai-productivity-assistant

AI 生产力工具助手

一、必读约束

工作原理

本技能与本地已安装的视频/图片批量生成客户端通信，无需 API Key，无需配置凭证。

text

你（对话） → OpenClaw Skill → http://127.0.0.1:17321 → 本地批量生成客户端 → AI 生成服务

前置条件

本地批量生成客户端必须处于运行状态，且已完成 SK 配置。每次执行任务前，先调用 scripts/local_client.py 中的 check_client() 确认客户端在线。

任务处理规范

提交成功后必须立即返回 task_id，不要在对话里持续轮询刷屏（不要调用 wait_for_result）
提交后统一提示用户：生成结果大概需要 3-10 分钟，请稍后查询结果
给出“一键复制”的查询指令：必须单独放在一个 text 代码块中（便于用户点击复制）
- 示例：
  text
```
查询任务 task_xxxxxxxxxxxxx
```
只有当用户明确要求「查询进度 / 查询结果 / 等结果」时，才调用查询接口：
- 默认只查询一次：GET /api/task/{task_id}
- 如用户要求持续跟进，可按用户要求轮询，但要控制频率（建议 5 秒一次）
- 拿到结果链接时，必须使用 video_url（首选）或 url，并且原样保留 ? 之后的全部查询参数
status = completed → 将 url 字段展示给用户（图片直接渲染，视频给出链接）
status = failed → 告知用户失败原因，并询问是否重新生成

安全约定

所有请求只发往 http://127.0.0.1:17321，不访问任何外部地址
客户端离线时，友好提示用户启动 DYU 客户端

二、本地接口说明

所有接口均为 http://127.0.0.1:17321，调用 scripts/local_client.py 封装的客户端。

python

from local_client import get_client

client = get_client()

# 检查客户端状态
status = client.status()

# 提交单个任务
result = client.generate({ "model": "...", "prompt": "..." })

# 提交批量任务
results = client.generate_batch([
    { "model": "...", "prompt": "..." },
    { "model": "...", "prompt": "..." },
])

# 查询单个任务
task = client.query_task("task_xxxxx")

# 批量查询任务
tasks = client.query_tasks(["task_xxx1", "task_xxx2"])

# （可选）等待任务完成（自动轮询）
final = client.wait_for_result("task_xxxxx", timeout=600)

三、快速决策表

用户意图	示例说法	模型参数	备注
视频 - Sora
Sora 横屏 10 秒	"用 Sora 生成横屏视频"	`sora-2-landscape-10s`	默认横屏选此
Sora 竖屏 10 秒	"生成竖屏短视频"	`sora-2-portrait-10s`
Sora 横屏 15 秒	"15 秒横屏视频"	`sora-2-landscape-15s`
Sora 竖屏 15 秒	"15 秒竖屏视频"	`sora-2-portrait-15s`
Sora Pro 横屏 25 秒	"25 秒高质量视频"	`sora-2-pro-landscape-25s`
Sora Pro 竖屏 25 秒	"25 秒竖屏高质量"	`sora-2-pro-portrait-25s`
Sora Pro HD 横屏 15 秒	"HD 高清横屏视频"	`sora-2-pro-landscape-hd-15s`
Sora Pro HD 竖屏 15 秒	"HD 高清竖屏视频"	`sora-2-pro-portrait-hd-15s`
Sora 图生视频（URL）	"把这张图做成视频 https://..."	`sora-2-portrait-10s` + `image_url`
视频 - Veo
Veo 文生视频	"用 Veo 生成视频"	`veo_3_1-fast` + `size=1920x1080`	标清/默认
Veo 竖屏	"Veo 竖屏视频"	`veo_3_1-fast` + `size=1080x1920`	标清/默认
Veo 高清文生视频	"用 Veo 生成高清视频"、"Veo 高清 1080P"	`veo_3_1-fast-hd` + `size=1920x1080`	需在 `/api/pricing` 中已启用
Veo 高清竖屏	"Veo 高清竖屏视频"	`veo_3_1-fast-hd` + `size=1080x1920`	需在 `/api/pricing` 中已启用
Veo 首尾帧	"以这两张图为首尾帧"	`veo_3_1-fast-fl` + `size=1920x1080`	需要 image_url
Veo 高清首尾帧	"以这两张图为首尾帧生成高清视频"	`veo_3_1-fast-fl-hd` + `size=1920x1080`	需要 image_url，需在 `/api/pricing` 中已启用
Veo 参考图	"参考这张图生成视频"	`veo_3_1-fast` + `input_reference`
图片 - Nano Banana
标准文生图	"生成一张图片"	`nano_banana_2`	默认选此
Pro 文生图	"生成 Pro 图片"	`nano_banana_pro`
1K 高清图	"生成 1K 高清图"	`nano_banana_pro-1K`
2K 超清图	"生成 2K 超清图"	`nano_banana_pro-2K`
4K 极清图	"生成 4K 极清图"	`nano_banana_pro-4K`
图生图	"把这张图转成油画"	`nano_banana_2` + `metadata.urls`

四、意图关键词判断

横竖屏判断

用户说	参数
横屏、横版、16:9、landscape	Sora 选 `landscape` 模型；Veo 选 `size=1920x1080`
竖屏、竖版、9:16、portrait	Sora 选 `portrait` 模型；Veo 选 `size=1080x1920`
未指定	默认横屏

时长判断（Sora）

用户说	模型后缀
10 秒、10s、短视频	`-10s`
15 秒、15s	`-15s`
25 秒、25s、长视频	`-25s`（Pro）
HD、高清	`-hd-15s`（Pro HD）
未指定	默认 `-10s`

图片分辨率判断（Nano Banana）

用户说	模型
普通、标准、快速	`nano_banana_2`
Pro	`nano_banana_pro`
1K	`nano_banana_pro-1K`
2K	`nano_banana_pro-2K`
4K	`nano_banana_pro-4K`
未指定	`nano_banana_2`

宽高比判断（图片）

用户说	metadata.aspectRatio
横图、横版、16:9	`16:9`
竖图、竖版、9:16	`9:16`
正方形、1:1	`1:1`
未指定	`auto`

五、单个生成示例

示例 1：Sora 文生视频

python

from local_client import get_client
client = get_client()

result = client.generate({
    "model": "sora-2-landscape-10s",
    "prompt": "一只可爱的橘猫在阳光明媚的花园里玩耍，镜头缓慢推进"
})
# result = {"success": True, "task_id": "task_xxx", "status": "queued", ...}
# 对话中不要轮询：直接把 task_id 返回给用户，并提示 3-10 分钟后查询：
# 你可以发送：查询任务 task_xxx

示例 2：Veo 文生视频

python

result = client.generate({
    "model": "veo_3_1-fast",
    "prompt": "夕阳下的海边，海浪轻轻拍打礁石，光影变幻",
    "size": "1920x1080"
})
# 对话中不要轮询：直接返回 task_id，并提示稍后查询

示例 3：Sora 图生视频（图片 URL）

python

result = client.generate({
    "model": "sora-2-portrait-10s",
    "prompt": "让画面动起来，人物微微转头微笑",
    "image_url": "https://example.com/photo.jpg"
})
# 对话中不要轮询：直接返回 task_id，并提示稍后查询

示例 4：Nano Banana 文生图

python

result = client.generate({
    "model": "nano_banana_2",
    "prompt": "美丽的日出风景，金色阳光洒在宁静湖面，远处连绵山脉，写实风格",
    "metadata": {
        "aspectRatio": "16:9",
        "urls": []
    }
})
# 对话中不要轮询：直接返回 task_id，并提示 3-10 分钟后查询：
# 你可以发送：查询任务 task_xxx

示例 5：Nano Banana 图生图

python

result = client.generate({
    "model": "nano_banana_2",
    "prompt": "将这张图片转换成梵高油画风格，保留主体构图",
    "metadata": {
        "aspectRatio": "1:1",
        "urls": ["https://example.com/reference.jpg"]
    }
})
# 对话中不要轮询：直接返回 task_id，并提示稍后查询

六、批量生成示例

示例 6：批量文生视频（Sora，多个提示词）

python

from local_client import get_client
client = get_client()

tasks = [
    {
        "model": "sora-2-landscape-10s",
        "prompt": "春天的樱花树下，花瓣随风飘落"
    },
    {
        "model": "sora-2-landscape-10s",
        "prompt": "夏日海边，孩子们在沙滩上奔跑嬉戏"
    },
    {
        "model": "sora-2-landscape-10s",
        "prompt": "秋天的枫叶林，金红色叶片在阳光下闪耀"
    },
    {
        "model": "sora-2-landscape-10s",
        "prompt": "冬日雪景，白雪覆盖的山村宁静祥和"
    }
]

# 提交批量任务
batch_result = client.generate_batch(tasks)
# batch_result = {"success": True, "results": [{"task_id": "task_001", ...}, ...]}

# 提取所有 task_id
task_ids = [r["task_id"] for r in batch_result["results"] if r.get("success")]

# 对话中不要轮询：直接返回 task_ids，并提示用户稍后逐个查询：
# 你可以发送：查询任务 task_001

示例 7：批量文生图（Nano Banana，不同比例）

python

tasks = [
    {
        "model": "nano_banana_pro-1K",
        "prompt": "产品主图：一款高端智能手表，白色背景，专业摄影",
        "metadata": {"aspectRatio": "1:1", "urls": []}
    },
    {
        "model": "nano_banana_pro-1K",
        "prompt": "产品场景图：智能手表佩戴在手腕上，户外运动场景",
        "metadata": {"aspectRatio": "16:9", "urls": []}
    },
    {
        "model": "nano_banana_pro-1K",
        "prompt": "产品细节图：智能手表表盘特写，展示精致工艺",
        "metadata": {"aspectRatio": "9:16", "urls": []}
    }
]

batch_result = client.generate_batch(tasks)
task_ids = [r["task_id"] for r in batch_result["results"] if r.get("success")]
# 对话中不要轮询：直接返回 task_ids，并提示稍后查询

示例 8：批量图生图（风格迁移）

python

reference_images = [
    "https://example.com/photo1.jpg",
    "https://example.com/photo2.jpg",
    "https://example.com/photo3.jpg",
]

tasks = [
    {
        "model": "nano_banana_2",
        "prompt": "转换成水彩画风格，保留原图构图和色调",
        "metadata": {"aspectRatio": "auto", "urls": [img_url]}
    }
    for img_url in reference_images
]

batch_result = client.generate_batch(tasks)
task_ids = [r["task_id"] for r in batch_result["results"] if r.get("success")]
# 对话中不要轮询：直接返回 task_ids，并提示稍后查询

示例 9：批量 Veo 视频（不同尺寸）

python

tasks = [
    {
        "model": "veo_3_1-fast",
        "prompt": "城市夜景延时摄影，霓虹灯光流动",
        "size": "1920x1080"   # 横屏
    },
    {
        "model": "veo_3_1-fast",
        "prompt": "城市夜景延时摄影，霓虹灯光流动",
        "size": "1080x1920"   # 竖屏
    }
]

batch_result = client.generate_batch(tasks)
task_ids = [r["task_id"] for r in batch_result["results"] if r.get("success")]
# 对话中不要轮询：直接返回 task_ids，并提示稍后查询

七、查询任务示例

查询单个任务

python

task = client.query_task("task_xxxxxxxxxxxxx")
# {"success": True, "id": "task_xxx", "status": "completed", "url": "https://..."}

批量查询任务

python

tasks = client.query_tasks(["task_001", "task_002", "task_003"])
for t in tasks["results"]:
    print(f"{t['task_id']}: {t['status']} - {t.get('url', t.get('error', ''))}")

查询本地任务列表

python

# 查询所有任务（最近 50 条）
all_tasks = client.list_tasks()

# 按状态过滤
completed = client.list_tasks(status="completed")
processing = client.list_tasks(status="processing")

任务统计示例（按天/按类型/成功数量）

python

from datetime import date
from local_client import get_client

client = get_client()

# 统计今天的任务（按 Veo / Sora / 图片 分类）
today = date.today()
summary = client.summarize_tasks(target_date=today, status=None)

# summary 结构示例：
# {
#   "total": 12,
#   "by_type": {
#     "veo":   {"total": 5, "success": 4, "failed": 1, "ids": ["task_xxx", ...]},
#     "sora":  {"total": 3, "success": 3, "failed": 0, "ids": [...]},
#     "image": {"total": 4, "success": 2, "failed": 2, "ids": [...]}
#   }
# }

对话说明：当用户说「我想查询一下今天生成了多少条任务，veo 有多少，sora 有多少，图片有多少，成功有多少，把成功的 ID 发我一下，分类发我」时：
优先调用 client.summarize_tasks(target_date=今天, status=None) 拿到结构化统计。

只统计本地任务表中 video_id 以 task_ 开头的记录（严格视为 upstream 任务 ID）。

按 Veo / Sora / 图片三类分别用自然语言说明总数、成功/失败数。
把成功的 ID 按类型分别列出，例如：

Veo 成功任务 ID：
text
task_xxxxxxxx
task_yyyyyyyy
Sora 成功任务 ID：
text
task_aaaaaaaa
图片成功任务 ID：
text
task_bbbbbbbb

八、结果展示规范

图片/视频链接（关键）：链接必须100%复用接口返回的原始字符串（尤其包含 ?Expires=...&Signature=... 的临时签名链接），不得做任何裁剪/解码/重写/格式化。
绝对禁止输出 Markdown 链接：[点击查看](URL)（QClaw 可能会把 ? 后参数截断，导致链接失效）。
唯一允许的输出方式：把接口返回的 video_url（首选）或 url 原样放进 text 代码块，便于“一键复制”，并确保不会丢参数：

text

https://...完整URL（包含 ? 与 & 之后的全部参数，原样粘贴）

（可选）如果你要提供可点击链接，只能额外给一行尖括号自动链接，仍必须是原样完整 URL：<https://...>
批量结果：以表格或列表形式展示每个任务的状态和结果
失败任务：明确告知失败原因，询问用户是否重新生成
查询指令：必须用单独的 text 代码块输出，便于一键复制，例如：

text

查询任务 task_xxxxxxxxxxxxx

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Install

AI 生产力工具助手

一、必读约束

工作原理

前置条件

任务处理规范

安全约定

二、本地接口说明

三、快速决策表

四、意图关键词判断

横竖屏判断

时长判断（Sora）

图片分辨率判断（Nano Banana）

宽高比判断（图片）

五、单个生成示例

示例 1：Sora 文生视频

示例 2：Veo 文生视频

示例 3：Sora 图生视频（图片 URL）

示例 4：Nano Banana 文生图

示例 5：Nano Banana 图生图

六、批量生成示例

示例 6：批量文生视频（Sora，多个提示词）

示例 7：批量文生图（Nano Banana，不同比例）

示例 8：批量图生图（风格迁移）

示例 9：批量 Veo 视频（不同尺寸）

七、查询任务示例

查询单个任务

批量查询任务

查询本地任务列表

任务统计示例（按天/按类型/成功数量）

八、结果展示规范

九、功能模块详情

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