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Agent Skill · 效率

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

chanjing-text-to-digital-person 用于辅助视频、动画、脚本化剪辑和多媒体生成流程,适合在 OpenClaw 中需要整理视频素材、生成脚本或维护合成项目时使用。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 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 8,885。

总安装 6,610周安装 270GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,117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
1.0.6

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/binkes/chanjing-text-to-digital-person
安装命令:
openclaw skills install 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 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 chanjing-text-to-digital-person

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

使用 Chanjing 文本到数字人物 API 进行 AI 肖像、对话视频、可选的 LoRA 训练、投票和按需显式下载。

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 chanjing-text-to-digital-person;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 openclaw skills install chanjing-text-to-digital-person。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 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。

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?

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。

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

公开数据是累计安装 6,610 次,近一周安装 270 次,下载 2,117 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。

chanjing-text-to-digital-person 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
chanjing-text-to-digital-person

禅经文本转数字人 · 本页

6,610—操作浏览器MIT-0通过

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
chanjing-text-to-digital-person
description
>-
credential
credentials.json (app_id/secret_key; access_token persisted on disk)
openclaw_primary_env
false
environment
CHANJING_OPENAPI_CREDENTIALS_DIR, CHANJING_OPENAPI_BASE_URL
legacy_environment
CHANJING_CONFIG_DIR, CHANJING_API_BASE
machine_readable
manifest.yaml
requires_ffmpeg
false
requires_ffprobe
false
notes
May invoke chanjing-credentials-guard open_login_page.py when AK/SK missing.

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

OpenClaw

73.62%
按下载量换算1,559

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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