Chan-skills chanjing-ai-creation
install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/chanjing-ai/chan-skills
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/chanjing-ai/chan-skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/chanjing-ai-creation" ~/.claude/skills/chanjing-ai-chan-skills-chanjing-ai-creation && rm -rf "$T"
manifest:
skills/chanjing-ai-creation/SKILL.mdsource content
Chanjing AI Creation
功能说明
调用蝉镜 AI 创作 Open API:提交任务、轮询状态、列表与单条查询;仅在用户明确要求时用
download_result.py 可选下载输出。需读写本地 credentials.json 并访问 Open API。跨模型文生图/视频等由 submit_task.py 参数与透传体决定。本 skill 脚本不依赖 ffmpeg/ffprobe。
运行依赖
- python3 与同仓库
scripts/*.py - 无 ffmpeg/ffprobe 门控
环境变量与机器可读声明
- 环境变量键名与说明:
(manifest.yaml
段)及本文environment - 变量、凭据、合规
、permissions
、clientPermissions
:agentPolicymanifest.yaml
使用命令
- ClawHub(slug 以注册表为准):
clawhub run chanjing-ai-creation - 本仓库示例:
(见正文 Standard Workflow)python skills/chanjing-ai-creation/scripts/submit_task.py …
登记与审稿(单一事实来源)
主凭据、可选 env、下载信任边界等:以
为准。本篇从 When to Use 起写业务能力。manifest.yaml
When to Use This Skill
当用户要做这些事时使用本 Skill:
- 提交图片或视频 AI 创作任务(
)submit_task.py - 列表 / 单条查询任务(
、list_tasks.py
)get_task.py - 轮询异步结果直至完成(
)poll_task.py - 仅在用户明确要求时下载输出(
)download_result.py
上述流程依赖读写本地
credentials.json 并调用 open-api.chanjing.cc。
如果需求更接近“文生数字人”,优先使用
chanjing-text-to-digital-person。如果需求更接近“已有数字人视频合成”,优先使用
chanjing-video-compose。
Preconditions
执行本 Skill 前,必须先通过
chanjing-credentials-guard 完成 AK/SK 与 Token 校验。
本 Skill 与 guard 共用:
~/.chanjing/credentials.jsonhttps://open-api.chanjing.cc
无凭证时,脚本会自动打开蝉镜登录页,并提示配置命令。
审阅与安全(凭据)
与 Purpose / Credentials / Persistence、
信任边界相关的逐项说明见 download_result.py
。manifest.yaml
运行时范围:本 Skill 的说明与脚本仅服务于已声明用途——读取本地
、调用蝉镜 Open API 端点;不在轮询或查询成功时自动落盘生成物,仅在用户显式执行 credentials.json
时下载资源。download_result.py
与仓库布局:鉴权辅助可能打开系统浏览器,或按相对路径调用同仓库下的 _auth.py
脚本(例如 chanjing-credentials-guard
open_login_page.py)。这假设当前工作区为 chan-skills 式多 Skill 目录结构,或已单独安装并具备等效路径的 guard skill;否则将回退为仅打开登录页 URL。
敏感数据与持久化:预期仅处理
中的 credentials.json
app_id、secret_key、access_token(及与 token 生命周期相关的字段,见 manifest.yaml)。将 access_token 写入磁盘 是有意设计且已文档化,对 API 客户端而言通常可接受;但在多人共用主机、全盘备份/同步到不可信存储等场景下,磁盘上的 token 会扩大泄露面,需按环境自行评估。
Standard Workflow
AI 创作的主接口是统一提交器:
- 调用
提交图片或视频生成任务,得到submit_task.pyunique_id - 调用
轮询直到成功,得到poll_task.pyoutput_url - 如需回看任务参数或错误原因,调用
get_task.py - 如需看历史记录,调用
list_tasks.py - 只有在用户明确要求保存到本地时,才调用
download_result.py
这个 skill 默认做成“通用任务提交器”:
- 对常见图片/视频模型,优先使用脚本提供的通用参数
- 对特殊模型参数,使用
或--body-file
透传完整请求体--body-json
Covered APIs
本 Skill 当前覆盖:
POST /open/v1/ai_creation/task/submitPOST /open/v1/ai_creation/task/pageGET /open/v1/ai_creation/task
Scripts
脚本目录:
skills/chanjing-ai-creation/scripts/
| 脚本 | 说明 |
|---|---|
| 读写 、获取或刷新 |
| 提交 AI 创作任务,输出 |
| 获取单个任务详情 |
| 列出图片或视频任务 |
| 轮询任务直到完成,默认输出第一个结果地址 |
| 下载图片或视频到 |
Usage Examples
示例 1:Seedream 3.0 文生图
TASK_ID=$(python3 skills/chanjing-ai-creation/scripts/submit_task.py \ --creation-type 3 \ --model-code "doubao-seedream-3.0-t2i" \ --prompt "赛博朋克城市夜景,霓虹灯,雨夜,电影镜头" \ --aspect-ratio "16:9" \ --clarity 2048 \ --number-of-images 1) python3 skills/chanjing-ai-creation/scripts/poll_task.py --unique-id "$TASK_ID"
示例 2:腾讯 Kling v2.1 Master 图生视频
TASK_ID=$(python3 skills/chanjing-ai-creation/scripts/submit_task.py \ --creation-type 4 \ --model-code "tx_kling-v2-1-master" \ --ref-img-url "https://res.chanjing.cc/chanjing/res/aigc_creation/photo/start.jpg" \ --ref-img-url "https://res.chanjing.cc/chanjing/res/aigc_creation/photo/end.jpg" \ --prompt "角色从静止到转身,镜头平滑移动,叙事感强" \ --aspect-ratio "9:16" \ --clarity 1080 \ --quality-mode pro \ --video-duration 5) python3 skills/chanjing-ai-creation/scripts/poll_task.py --unique-id "$TASK_ID"
示例 3:直接透传完整 JSON
python3 skills/chanjing-ai-creation/scripts/submit_task.py \ --body-file ./payload.json
Download Rule
下载是显式动作,不是默认动作:
成功后应先返回远端poll_task.pyoutput_url- 不要自动下载结果文件
- 只有当用户明确表达“下载到本地”“保存到 outputs”“帮我落盘”时,才执行
download_result.py
Output Convention
默认本地输出目录:
outputs/ai-creation/
Additional Resources
更多接口细节见:
skills/chanjing-ai-creation/reference.mdskills/chanjing-ai-creation/examples.md