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Agent Skill · 开发

ai-video-pro(AI 视频专业版)

用于辅助视频生成、动画合成、脚本化剪辑或 Remotion 等视频项目开发。它适合让 Agent 组织镜头、生成素材说明、维护合成代码或排查渲染问题。使用时需要确认分辨率、时长、素材路径和导出格式;涉及外部素材、人物肖像或商业发布时,应先核对版权授权和内容审核要求。

ai-video-pro 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 3,575。

总安装 10,872周安装 453GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,624核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.2.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ai-video-pro(AI 视频专业版)
来源仓库:https://github.com/aaalenwow/ai-video-pro
安装命令:
openclaw skills install ai-video-pro
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ai-video-pro

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

电影级镜头语言解码器。零依赖可用:将创意描述解密为影视级提示词,系统化建模打击感/肤色表情突变/机甲运动五维镜头语言。任选配API Key直接生成视频(LumaAI/Runway/Replicate/ComfyUI)。提示词优化本身不需要任何外部服务。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install ai-video-pro;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

ai-video-pro 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install ai-video-pro。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ai-video-pro 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ai-video-pro 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

ai-video-pro 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

ai-video-pro 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,872 次,近一周安装 453 次,下载 3,624 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ai-video-pro 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
ai-video-pro

AI 视频专业版 · 本页

10,872—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
ai-video-pro
description
电影级镜头语言解码器。零依赖可用:将创意描述解码为影视级提示词,系统化建模打击感/面部表情渐变/机甲运动五维镜头语言。可选配 API Key 直接生成视频(LumaAI/Runway/Replicate/ComfyUI)。提示词优化本身无需任何外部服务。
user-invocable
true
metadata
{"openclaw":{"requires":{"env":[],"anyBins":[]},"primaryEnv":"LUMAAI_API_KEY","stage":"beta","version":"0.2.0"}}

用户提供创意描述,输出影视级提示词。可选连接生成后端直接产出视频。

⚠️ BETA — 勿用于生产环境。


运行模式

模式依赖输出
提示词模式(默认)无影视级优化 prompt,可复制到任意生成工具
生成模式API Key 或本地 GPU直接调用后端生成视频文件
提示词模式是核心价值所在:无需任何配置,立即可用,输出的 prompt 可直接用于 LumaAI / Runway / ComfyUI 等任意工具。

调用示例

# 基础描述 → 影视级 prompt
帮我把这个描述转成视频 prompt:一个武士在雨中拔刀

# 指定风格和平台
生成一个抖音竖屏的动作场景 prompt,风格写实,要有打击感

# 迭代优化
上一个 prompt 的打击感不够,帮我加强一下

# 生成模式(需配置 API Key)
用 LumaAI 生成这个场景:[场景描述]

核心方法论:五维镜头语言解码

用户描述 ──解码──→ [镜头类型 × 运镜 × 灯光 × 色彩 × 时间] ──适配──→ Provider Prompt

普通描述和电影级描述的差异在于隐性专业知识的显性化:

维度解码内容关键判断点
镜头类型ECU/CU/MS/FS/WS/鸟瞰/仰拍/荷兰角情感距离与叙事权力
运镜方式固定/Pan/Dolly/Tracking/手持/斯坦尼康观众与场景的关系感
灯光设计轮廓光/伦勃朗/体积光/黄金时刻/霓虹情绪基调与质感
色彩分级青橙对比/去饱和/胶片模拟/冷暖对比风格化程度
时间控制慢动作/延时/变速/定格叙事节奏

Phase 1: 镜头语言解码(提示词模式,零依赖)

1.1 动作/冲击场景 — 打击感五要素

国内短视频最核心的差异化维度,必须精确建模:

① 重量感    — 攻击者的预备动作幅度、身体质量感
② 力度反馈  — 被击中者的形变程度(衣物/头发/身体弯曲)
③ 冲击特效  — 火花/碎片/冲击波的密度和扩散方向
④ 时间节奏  — 预备→接触→反应的帧率变化(慢进快出 / 快进慢出)
⑤ 画面反应  — 镜头抖动幅度、运动模糊方向、色差效果

未指定时询问:打击力度(轻触/重击/影视夸张)、特效风格(写实/漫画/机甲)。

1.2 角色场景 — 面部表情渐变序列

建模表情的时间序列变化,而非静态描述:

示例:[0s] 惊讶(眉上扬、瞳孔扩张)→ [2s] 坚定(下颌收紧、目光聚焦)→ [5s] 胜利(嘴角微扬)

未指定时询问:镜头起止的表情分别是什么、是否有眼神交流。

1.3 机甲/硬核运动

额外建模:关节铰接方向、液压延迟感、质量惯性(重型机甲响应慢)、变形序列节点。

1.4 缺失维度补全

解码时主动检查必要参数,如未指定则询问:

  • 画面比例(16:9 横屏 / 9:16 抖音竖屏 / 1:1 小红书)
  • 目标时长(3s/5s/10s)
  • 视觉风格(写实/动漫/3D/水彩)

1.5 Provider 适配输出

根据目标平台重新编码 prompt 风格(或同时输出多平台版本):

ProviderPrompt 偏好
LumaAI Dream Machine自然语言嵌入镜头指令,"camera slowly pans…"
Runway Gen-3/4结构化,镜头/主体/风格分段
Replicate/SVD简洁,强调主体动态
ComfyUI 本地checkpoint + scheduler + LoRA 标签

同时展示原始描述和优化后 prompt,用户确认后再进行下一步。


Phase 2: 视频生成(生成模式,需 API Key 或 GPU)

后端选择(最小代价优先):

优先级后端条件成本
1ComfyUI 本地NVIDIA 8GB+ VRAM免费
2Replicate 免费层API Token免费(有限)
3LumaAI 免费层API Key免费(有限)
4LumaAI 付费API Key~¥3.5/视频
5Runway 付费API Key~¥7/视频

推荐方案和预估成本先展示给用户确认,再调用 API。

python3 scripts/env_detect.py          # 检测可用后端
python3 scripts/provider_manager.py --backend <backend> --prompt <prompt_file>
python3 scripts/preview_server.py --file <video_path> --port 8765

数据流向:优化后的 prompt 发送至用户选择的生成后端(LumaAI/Runway/Replicate)。原始描述仅在本次会话中处理,不向其他第三方传输。


Phase 3: 迭代优化

保留解码结构,仅调整目标维度:

反馈调整方向
打击感不足增加特效密度、加强时间节奏对比
镜头感弱升级运镜(手持 → 斯坦尼康 / 固定 → Dolly)
情绪不对调整色彩分级基调 + 表情序列终点
风格漂移固定 LoRA/风格标签,切换 Provider

支持图生视频:上传关键帧作为风格锚点,保持角色一致性。


输出格式(提示词模式)

{
  "original_description": "用户原始描述",
  "decoded_dimensions": {
    "shot_type": "CU 近景",
    "camera_movement": "手持跟拍",
    "lighting": "伦勃朗光 + 轮廓光",
    "color_grading": "青橙对比,高饱和",
    "temporal": "接触瞬间慢动作 0.3x"
  },
  "prompts": {
    "lumai": "A close-up shot, handheld camera following...",
    "runway": "Shot type: CU. Subject: ...",
    "universal": "通用版本(可用于任意平台)"
  },
  "missing_params": ["画面比例未指定,建议确认"]
}

边界与合规

本技能做什么: 提示词工程优化、镜头语言建模、生成后端调度。

本技能不做什么:

  • 提示词模式不需要、不访问任何外部服务
  • 不存储用户提交的创意描述
  • 不自动发布到任何平台(发布需要用户显式授权和凭证配置)

凭证(均为可选,仅生成模式需要):

  • LUMAAI_API_KEY / RUNWAY_API_KEY / REPLICATE_API_TOKEN / OPENAI_API_KEY
  • 所有凭证仅通过环境变量读取,不持久化、不记录

平台分布

OpenClaw

70.4%
按下载量换算2,551

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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