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SKILL verified MIT Self-run

Aigc Director

skill-aaaaqwq-agi-super-team-aigc-director · by aAAaqwq

AI 视频生成全流程:通过 6 个阶段(剧本→角色/场景设计→分镜→参考图→视频生成→后期剪辑)将用户想法转化为完整视频。支持临时工作台(单独调用 LLM、VLM、文生图、图生图、视频生成)。触发词:视频生成、AI视频、AIGC、创作视频、制作视频、AI画图。

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$ agentstack add skill-aaaaqwq-agi-super-team-aigc-director

✓ scanned · ✓ verified, works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

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No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access Used
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets Used
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

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Reliability & compatibility

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2mo ago

Declared compatibility

Claude CodeClaude Desktop

Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming, see below.

Preview Execution monitoring

We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.

How agent discovery & health will work →
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About

AIGC-Director Agent Skill

> 本地运行:这是一个本地部署的视频生成项目,前后端都运行在本机: > - 后端:http://localhost:8000 > - 前端:http://localhost:3000 > - 所有 API 调用都请求本地服务器,不要请求其他地址! > - 确保在调用任何 API 之前,后端和前端服务都已经启动并运行正常!

> 核心理念:Agent 应该像"持续陪伴的智能视频制作助理",每完成一个用户可感知的重要任务,都应立即给用户一条简报,并等待用户确认。

> 核心原则:每个阶段的产物都必须展示给用户,必须停下来等待用户确认后才能继续下一阶段。

> 防止遗忘:在整个流程中,Agent 可能会忘记之前的用户输入或之前阶段的产物内容。每当进入一个新的阶段时,Agent 都必须重新加载这篇SKILL文档,确保不会忘记任何细节


项目结构

aigc-director/                    ← OpenClaw 调用的 skill 根目录
├── aigc-claw/                    ← 前后端项目代码
│   ├── backend/                  ← FastAPI 后端(端口 8000)
│   │   └── code/result/          ← 模型生成产物存放目录
│   │            ├── script/      ← 剧本产物
│   │            ├── image/       ← 图片产物(角色、场景、参考图)
│   │            └── video/       ← 视频产物
│   └── frontend/                 ← Next.js 前端(端口 3000)
├── references/                   ← OpenClaw 调用时的参考文档
│   ├── init_project/             ← 项目初始化
│   ├── run_project/              ← 服务启动
│   ├── workflow/                 ← 六阶段工作流 API
│   ├── sandbox/                  ← 临时工作台 API
│   └── send_message/             ← 消息发送
└── SKILL.md                      ← skill 正文

> 产物存放目录aigc-claw/backend/code/result/ > - script/ - 剧本产物 > - image/ - 图片产物(角色、场景、参考图) > - video/ - 视频产物


阶段与停点(共9个)

| 停点 | 阶段 | phase 值 | 描述 | 操作 | |------|------|----------|------|------| | 1 | 项目配置 | - | 确认配置选项 | 展示配置 → 用户确认 | | 2 | 剧本生成 | suggestexpand | 建议扩写 | 等待用户确认 | | 3 | 剧本生成 | loglineselection | 选择情节 | 从3个候选中选择 | | 4 | 剧本生成 | modeselection | 选择模式 | 电影(4幕) / 微电影(1幕) | | 5 | 剧本生成 | scriptgeneration | 确认剧本 | 确认后继续 | | 6 | 角色/场景设计 | - | 确认角色/场景图片 | 确认后继续 | | 7 | 分镜设计 | - | 确认分镜列表 | 确认后继续 | | 8 | 参考图生成 | - | 确认参考图 | 确认后继续 | | 9 | 视频生成 | - | 确认视频片段 | 确认后继续 |

> 注意suggest_expandlogline_selection 可能根据输入质量被跳过。


工作流程

1. 本地部署(仅初始化时执行)

当用户要求"初始化项目"、"配置项目"、"部署项目"时,需要先进行项目初始化:参考 [initall.md](references/initproject/init_all.md) 执行完整初始化流程。

> 注意:仅在用户首次下载项目或需要重新配置环境时使用。项目已初始化过则跳过此步骤,直接检查服务运行状态。

2. 检查本地服务

参考 [startbackend.md](references/runproject/startbackend.md) 和 [startfrontend.md](references/runproject/startfrontend.md) 检查服务是否运行。

> ⚠️ 强制要求:如果服务未运行,必须先启动服务再继续!

2. 路由判断

| 用户说 | 处理 | |--------|------| | "生成图片" | 临时工作台 (sandbox) | | "生成视频" | 必须先询问:长视频(工作流) 还是 短视频(工作台)? | | "分析图片" | 临时工作台 (sandbox) | | "问 LLM 问题" | 临时工作台 (sandbox) | | "照片转动漫" | 临时工作台 (sandbox) |

3. 执行流程

1. 检查后端运行状态 → 未运行则参考 start_backend.md 启动 → 等待3秒 → 再次检查
2. 检查前端运行状态 → 未运行则参考 start_frontend.md 启动 → 等待5秒 → 再次检查
3. 检查 API Key 配置 → 读取 .env 文件,确认所需 API Key 已配置
4. 参考 create_project.md 询问用户项目配置 → 停点1(配置确认)→ 创建项目
5. 参考 create_script.md 执行剧本生成 → 停点2-5
6. 参考 create_character.md 执行角色设计 → 停点6
7. 参考 create_storyboard.md 执行分镜设计 → 停点7
8. 参考 create_reference.md 执行参考图生成 → 停点8
9. 参考 create_video.md 执行视频生成 → 停点9
10. 参考 create_post.md 执行后期剪辑
11. 完成 → 发送最终视频给用户

> 注意:一定要参考 references/ 目录下的具体文档执行每一步操作,不要凭记忆或想当然去调用 API!

检查 API Key 配置

在创建项目前,必须检查用户选择的模型对应的 API Key 是否已配置:

# 读取 .env 文件检查配置
cat aigc-claw/backend/.env | grep -E "API_KEY|KEY"

# 必需的配置(根据选择的模型)
# LLM: DASHSCOPE_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY / OPENAI_API_KEY / GEMINI_API_KEY
# 图片: ARK_API_KEY / DASHSCOPE_API_KEY
# 视频: DASHSCOPE_API_KEY / VOLC_ACCESS_KEY / KLING_ACCESS_KEY

如果 API Key 未配置,需要提醒用户:

  1. 告知缺少哪个平台的 API Key
  2. 提供获取方式
  3. 配置位置(aigc-claw/backend/.env 文件)
  4. 等待用户配置完成后才能继续

| 平台 | API Key 变量 | 获取链接 | |------|--------------|----------| | DeepSeek | DEEPSEEK_API_KEY | https://platform.deepseek.com/api_keys | | 阿里云 DashScope | DASHSCOPE_API_KEY | https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=home#/home | | 字节火山方舟 | ARK_API_KEYVOLC_ACCESS_KEY/VOLC_SECRET_KEY | https://www.volcengine.com/product/ark | | 快手可灵 Kling | KLING_ACCESS_KEY/KLING_SECRET_KEY | https://klingai.com/cn/dev |


🚨 停点处理(强制规则)

当查询状态为 stage_completedwaiting_in_stage 时,必须按以下步骤执行:

步骤1:获取产物

curl "http://localhost:8000/api/project/{session_id}/artifact/{stage}"

步骤2:展示给用户

将 artifact 中的内容(选项列表、建议、产物摘要)完整展示给用户

步骤3:询问决策

明确告诉用户:

  • 选项有哪些
  • 每个选项的含义
  • 需要用户选择什么

步骤4:等待用户回复

禁止在用户回复前自行调用 intervenecontinue

步骤5:用户确认后执行

根据用户的选择,调用相应的 API


❌ 错误示例(我刚才犯的错)

收到 suggest_expand 停点 → 直接调用 intervene → 跳过用户确认

✅ 正确示例

1. 阶段内部停点触发(如 suggest_expand)
收到 suggest_expand 停点 
→ 获取 artifact 查看内容
→ 展示给用户:"系统建议启用创意扩写模式..."
→ 询问:"是否同意?"
→ 用户回复"同意" → 调用 intervene

2. 阶段完成停点触发
收到 stage_completed 停点
→ 获取 artifact 查看产物内容
→ 展示给用户:"第一阶段已完成,生成了剧本内容..."
→ 询问:"是否继续下一阶段?"
→ 用户回复"继续" → 调用 continue

每个停点必须

  1. 展示产物或选项给用户
  2. 询问确认
  3. 用户确认后才能继续

状态判断

| status | 含义 | 操作 | |--------|------|------| | idle | 新建会话 | 启动项目 | | running | 执行中 | 轮询等待 | | waitinginstage | 等待用户介入 | 调用 intervene | | stagecompleted | 阶段完成 | 调用 continue | | sessioncompleted | 全部完成 | 结束 |

> 注意:只有 status 变化时才需要干预,不要反复调用 artifact API 去"确认"!


消息发送渠道

根据向用户发送消息的渠道(飞书/微信),读取 references/send_message/ 下的对应参考文档,获取注意事项和发送方法:

  • [feishu.md](references/send_message/feishu.md) - 飞书发送消息
  • [wechat.md](references/send_message/wechat.md) - 微信发送消息

任务简报格式

每个阶段完成后,发送简报必须包含:

  1. 刚完成什么
  2. 下一步做什么
  3. 需要用户决策的内容
  4. Web 界面链接http://[本地IP]:3000/?session={session_id}&stage={stage}(注意,这里使用本地 IPv4 地址,不要用 localhost!)
  5. 产物图片/视频(直接发送文件,禁止只发路径)

Web 界面链接格式

# 获取本地 IPv4 地址
import socket
local_ip = socket.gethostbyname(socket.gethostname())

# 构造前端 URL
frontend_url = f"http://{local_ip}:3000/?session={session_id}&stage={stage}"

# 发送给用户
send_to_user(f"📊 查看详情:{frontend_url}")

> 重要:必须使用本地 IPv4 地址(如 192.168.1.x),不要使用 localhost127.0.0.1,否则用户无法从其他设备访问!


详细参考

根据用户的需求和当前阶段,参考 references/ 目录下的具体文档执行相应操作:

references 目录

| 文件 | 用途 | 查看时机 | |------|------|----------| | initproject/ | 项目初始化 | 用户首次下载或要求"初始化项目"时 | | [initall.md](references/initproject/initall.md) | 完整初始化流程 | 用户要求初始化部署时 | | [initbackend.md](references/initproject/initbackend.md) | 后端初始化 | 首次配置后端环境时 | | [initfrontend.md](references/initproject/initfrontend.md) | 前端初始化 | 首次配置前端环境时 | | runproject/ | 项目启动 | | | [startbackend.md](references/runproject/startbackend.md) | 启动后端服务 | 服务未运行时 | | [startfrontend.md](references/runproject/startfrontend.md) | 启动前端服务 | 服务未运行时 | | workflow/ | 六阶段工作流 | | | [createproject.md](references/workflow/createproject.md) | 创建新项目 API | 开始新视频项目时 | | [createscript.md](references/workflow/createscript.md) | 剧本生成 API | 执行第一阶段时 | | [createcharacter.md](references/workflow/createcharacter.md) | 角色/场景设计 API | 执行第二阶段时 | | [createstoryboard.md](references/workflow/createstoryboard.md) | 分镜设计 API/剧情续写 API | 执行第三阶段时/用户提出续写剧情时 | | [createreference.md](references/workflow/createreference.md) | 参考图生成 API | 执行第四阶段时 | | [createvideo.md](references/workflow/createvideo.md) | 视频生成 API | 执行第五阶段时 | | [createpost.md](references/workflow/createpost.md) | 后期剪辑 API | 执行第六阶段时 | | [modifycharacter.md](references/workflow/modifycharacter.md) | 修改角色提示词 | 用户要求修改角色时 | | [modifystoryboard.md](references/workflow/modifystoryboard.md) | 修改/续写分镜 | 用户要求修改/续写分镜时 | | [modifyreference.md](references/workflow/modifyreference.md) | 修改参考图提示词 | 用户要求修改参考图时 | | [modifyvideo.md](references/workflow/modifyvideo.md) | 修改视频提示词 | 用户要求修改视频时 | | sandbox/ | 临时工作台 | | | [generateimaget2i.md](references/sandbox/generateimaget2i.md) | 文生图 API | 用户要求生成图片时 | | [generateimageit2i.md](references/sandbox/generateimageit2i.md) | 图生图/风格转换 API | 用户要求转换图片风格时 | | [generatevideo.md](references/sandbox/generatevideo.md) | 短视频生成 API | 用户要求生成15秒内视频时 | | sendmessage/ | 消息发送 | | | [feishu.md](references/sendmessage/feishu.md) | 飞书发送媒体文件 | 用户通过飞书渠道发起对话,并且需要向用户发送图片/视频给用户时 | | [wechat.md](references/sendmessage/wechat.md) | 微信发送媒体文件 | 用户通过微信渠道发起对话,并且需要向用户发送图片/视频给用户时 |

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.