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Agent Skill · 待分类

chanjing-text-to-digital-person(禅经文本转数字人)

chanjing-text-to-digital-person 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

chanjing-text-to-digital-person 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为操作浏览器;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 5,326。

总安装 582周安装 24GitHub Stars 14下载 190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
unknown

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:chanjing-text-to-digital-person(禅经文本转数字人)
来源仓库:https://github.com/chanjing-ai/chan-skills
仓库路径:skills/chanjing-text-to-digital-person
安装命令:
npx skills add https://github.com/chanjing-ai/chan-skills --skill chanjing-text-to-digital-person
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/chanjing-ai/chan-skills --skill chanjing-text-to-digital-person

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

文生图转数字人技能支持文本生成图像、图片驱动说话视频及可选 LoRA 训练流程。适用于 AI 内容创作场景,用户明确请求时可下载生成物,脚本不依赖 ffmpeg/ffprobe。

通过 clawhub run chanjing-text-to-digital-person 调用,使用同仓库 scripts/*.py 实现。凭据与权限由 manifest.yaml 统一声明,敏感字段不得提交至版本库。建议在使用前检查环境变量配置及任务轮询机制是否正常运作。

来源仓库内路径:skills/chanjing-text-to-digital-person

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/chanjing-ai/chan-skills --skill chanjing-text-…;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

    它需要操作浏览器,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

chanjing-text-to-digital-person 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/chanjing-ai/chan-skills --skill chanjing-text-to-digital…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

chanjing-text-to-digital-person 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

chanjing-text-to-digital-person 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

chanjing-text-to-digital-person 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

chanjing-text-to-digital-person 用的人多吗?

公开数据是累计安装 582 次,近一周安装 24 次,下载 190 次,GitHub 14 星。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。

chanjing-text-to-digital-person 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
chanjing-text-to-digital-person

禅经文本转数字人 · 本页

58214操作浏览器未明确有提醒

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

Chanjing Text To Digital Person

功能说明

文生图、图生说话视频、可选 LoRA 训练与轮询;用户明确要求时下载生成物。凭据与权限见 manifest.yaml。脚本不依赖 ffmpeg/ffprobe。

运行依赖

  • python3 与同仓库 scripts/*.py(含 _auth.py、_task_api.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(environment 段)及本文
  • 变量、凭据模型、合规 permissions、clientPermissions、agentPolicy:manifest.yaml

使用命令

  • ClawHub(slug 以注册表为准):clawhub run chanjing-text-to-digital-person
  • 本仓库:python skills/chanjing-text-to-digital-person/scripts/create_photo_task.py …(见 Standard Workflow)

登记与审稿(单一事实来源)

路径、primaryEnv 省略、persistAccessTokenOnDisk、敏感字段、agentPolicy、可选 env 等:以 manifest.yaml 为准。实现上由 _auth.py、_task_api.py 与各 CLI 脚本承担;本篇从 When to Use 起写流程。

When to Use This Skill

当用户要做这些事时使用本 Skill:

  • 根据人物提示词生成数字人形象图
  • 把生成的人物图转成会说话的短视频
  • 查询文生图 / 图生视频 / LoRA 任务状态
  • 在用户明确要求时,把生成图片或视频下载到本地

如果需求是“上传真人素材训练定制数字人”,优先使用 chanjing-customised-person。 如果需求是“拿已有数字人做口播视频合成”,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.json
  • https://open-api.chanjing.cc

无凭证时,脚本会自动打开蝉镜登录页(若同仓库存在则执行 chanjing-credentials-guard/scripts/open_login_page.py,否则 webbrowser.open),并提示本地执行 chanjing_config.py。

审阅与安全(凭据)

与 Purpose / Credentials / Persistence 相关的逐项说明见 manifest.yaml(缺凭证时可能子进程调用 guard 的 open_login_page.py 等行为见 clientPermissions)。

Standard Workflow

主流程通常分两段,且都是异步任务:

  1. 调用 create_photo_task.py 创建文生图任务,得到 photo_unique_id
  2. 调用 poll_photo_task.py 轮询到成功,选一张 photo_path
  3. 调用 create_motion_task.py 创建图生视频任务,得到 motion_unique_id
  4. 调用 poll_motion_task.py 轮询到成功,得到最终 video_url
  5. 只有在用户明确要求保存到本地时,才调用 download_result.py

可选扩展:

  • 若用户想做 LoRA 训练,调用 create_lora_task.py 和 poll_lora_task.py
  • poll_lora_task.py 成功后会返回一条 photo_task_id,可继续用 poll_photo_task.py 拿图

Covered APIs

本 Skill 当前覆盖:

  • POST /open/v1/aigc/photo
  • GET /open/v1/aigc/photo/task
  • GET /open/v1/aigc/photo/task/page
  • POST /open/v1/aigc/motion
  • GET /open/v1/aigc/motion/task
  • POST /open/v1/aigc/lora/task/create
  • GET /open/v1/aigc/lora/task

Scripts

脚本目录:

  • skills/chanjing-text-to-digital-person/scripts/

本仓库随附文件(勿与仅含 _auth.py 的精简包混淆)

完整包内含 _auth.py、_task_api.py(供任务脚本复用)及下列 .py CLI;请用 python3 <路径>/<脚本名>.py 调用(与仓库内其它蝉镜 skill 约定一致)。

文件名(仓库内)说明
_auth.py读 credentials.json、刷新并 写回 access_token / expire_in;缺 AK/SK 时尝试 open_login_page.py
_task_api.py任务 API 共用逻辑(由各 CLI import)
create_photo_task.py创建文生图任务 → photo_unique_id
get_photo_task.py单个文生图任务详情
list_tasks.py任务列表(type=1 photo,type=2 motion)
poll_photo_task.py轮询文生图至完成 → 默认首张图 URL
create_motion_task.py创建图生视频 → motion_unique_id
get_motion_task.py单个图生视频任务详情
poll_motion_task.py轮询图生视频至完成 → 默认视频 URL
create_lora_task.py创建 LoRA 训练 → lora_id
get_lora_task.pyLoRA 任务详情
poll_lora_task.py轮询 LoRA 至完成 → 默认首条 photo_task_id
download_result.py仅在需要落盘时:下载到 outputs/text-to-digital-person/(或 --output)

若环境中 缺少 上表任一入口或 _task_api.py,属于 分发/打包不完整。

Usage Examples

示例 1:文生图后直接图生视频

PHOTO_TASK_ID=$(python3 skills/chanjing-text-to-digital-person/scripts/create_photo_task.py \
  --age "Young adult" \
  --gender Female \
  --number-of-images 1 \
  --industry "教育培训" \
  --background "现代直播间背景" \
  --detail "短发,亲和力强,职业装" \
  --talking-pose "上半身特写,站立讲解")

PHOTO_URL=$(python3 skills/chanjing-text-to-digital-person/scripts/poll_photo_task.py \
  --unique-id "$PHOTO_TASK_ID")

MOTION_TASK_ID=$(python3 skills/chanjing-text-to-digital-person/scripts/create_motion_task.py \
  --photo-unique-id "$PHOTO_TASK_ID" \
  --photo-path "$PHOTO_URL" \
  --emotion "自然播报,语气清晰自信" \
  --gesture)

python3 skills/chanjing-text-to-digital-person/scripts/poll_motion_task.py \
  --unique-id "$MOTION_TASK_ID"

示例 2:LoRA 训练

LORA_ID=$(python3 skills/chanjing-text-to-digital-person/scripts/create_lora_task.py \
  --name "演示LoRA" \
  --photo-url https://example.com/1.jpg \
  --photo-url https://example.com/2.jpg \
  --photo-url https://example.com/3.jpg \
  --photo-url https://example.com/4.jpg \
  --photo-url https://example.com/5.jpg)

python3 skills/chanjing-text-to-digital-person/scripts/poll_lora_task.py \
  --lora-id "$LORA_ID"

Download Rule

下载是显式动作,不是默认动作:

  • poll_photo_task.py 和 poll_motion_task.py 成功后应先返回远端 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/text-to-digital-person/

Additional Resources

更多接口细节见:

  • skills/chanjing-text-to-digital-person/reference.md
  • skills/chanjing-text-to-digital-person/examples.md

平台分布

Codex

32.56%
按下载量换算62

Claude

32.58%
按下载量换算62

Cursor

18.13%
按下载量换算34

Gemini CLI

9.83%
按下载量换算19

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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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