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Agent Skill · 效率

chanjing-video-compose(禅境视频制作)

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。

chanjing-video-compose 是效率类 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,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 9,215。

总安装 6,256周安装 266GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,192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
1.0.3

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-video-compose(禅境视频制作)
来源仓库:https://github.com/iamzn1018/chanjing-video-compose
安装命令:
openclaw skills install chanjing-video-compose
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-video-compose

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。

使用禅景视频合成 API 从文本或音频生成数字人视频,支持后台任务与显式下载。适用于 Remotion 项目、动画剪辑与脚本化视频开发场景。通过 clawhub 安装,需配置 credentials 并确认分辨率、时长与导出格式。涉及人物肖像与商业发布时,须提前审核素材版权与内容合规性。

chanjing-video-compose 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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-video-compose;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

chanjing-video-compose 怎么安装?

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

chanjing-video-compose 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-video-compose 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。

chanjing-video-compose 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-video-compose 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,256 次,近一周安装 266 次,下载 2,192 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-video-compose 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

  • 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

  • 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。

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-video-compose

禅境视频制作 · 本页

6,256—接触敏感数据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-video-compose
description
Use Chanjing video synthesis APIs to create digital human videos from text or audio, with optional background upload, task polling, and explicit download when the user asks to save the result locally. Primary credential: credentials.json (app_id/secret_key; access_token persisted on disk—do not commit; user accepts file-based secrets). Same credentials file as chanjing-credentials-guard. Not OpenClaw primaryEnv. Default path in metadata.openclaw.credentialModel. Optional env: CHANJING_API_BASE, CHANJING_CONFIG_DIR. May invoke open_login_page.py when AK/SK missing. create_task.py optional --callback may cause the API to POST task result payloads to a user-supplied URL. This skill's scripts do not require ffmpeg/ffprobe.
author
chan-skills
binaries
[]
env
category
媒体处理
tags
sibling_skills
credential_hint
~/.chanjing/credentials.json(可用 CHANJING_CONFIG_DIR 覆盖目录)
metadata
openclaw
homepage
https://doc.chanjing.cc
credentialModel
type
credentials_json
defaultPath
~/.chanjing/credentials.json
optionalEnv
apiBaseDefault
https://open-api.chanjing.cc
primaryEnvIntentionallyOmitted
true
persistAccessTokenOnDisk
true
sensitiveFields
doNotCommitToVcs
agentPolicy
alwaysSkill
false
modifiesOtherSkillsOrGlobalAgent
false

Chanjing Video Compose

技能包标识:chanjing-video-compose。

功能说明

调用蝉镜视频合成 Open API:列举公共/定制形象、上传素材、文本或音频驱动数字人、轮询任务;用户明确要求时用脚本下载成片。本 skill 脚本不依赖 ffmpeg/ffprobe(与一键成片编排不同)。机器可读凭据路径与敏感字段见篇首 metadata.openclaw.credentialModel。

运行依赖

  • python3 与同仓库 scripts/*.py
  • 无 ffmpeg/ffprobe 门控

环境变量

  1. CHANJING_CONFIG_DIR(可选):credentials.json 所在目录,默认 ~/.chanjing
  2. CHANJING_API_BASE(可选):Open API 基址,默认 https://open-api.chanjing.cc

使用命令

  • ClawHub(slug 以注册表为准):clawhub run chanjing-video-compose
  • 本仓库:python skills/chanjing-video-compose/scripts/create_task.py …(见 Standard Workflow)

登记摘要(英文 · ClawHub / OpenClaw)

Primary credential (not primaryEnv): app_id + secret_key in ~/.chanjing/credentials.json (or $CHANJING_CONFIG_DIR/credentials.json); access_token / expiry read/written in the same file. primaryEnv is omitted on purpose (OpenClaw uses it for a single env-injected API key; this client uses file-based dual keys).

Required vs optional: CHANJING_API_BASE is optional (defaults to https://open-api.chanjing.cc). CHANJING_CONFIG_DIR is optional. No ffmpeg / ffprobe gate in this skill's metadata—orchestration-only use of this skill does not bundle local concat.

Purpose alignment: Chanjing digital-human video compose API client (list figures, upload assets, create/poll tasks, optional download_result.py). Trust: HTTPS to the API host and URLs returned in responses when saving media.

Chinese Q&A: 审阅四条对表 under Preconditions → 安全与凭据(登记摘要);与 credential_hint、metadata.openclaw.credentialModel 一致。

When to Use This Skill

当用户要做这些事时使用本 Skill:

  • 创建数字人视频合成任务
  • 用文本驱动数字人出镜
  • 用本地音频驱动数字人视频
  • 查询公共数字人或定制数字人形象
  • 轮询视频合成结果
  • 在用户明确要求时下载最终视频到本地

如果需求更接近“上传一段真人视频做对口型驱动”,优先使用 chanjing-avatar,不要混用。

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,并提示配置命令。

审阅四条对表(Purpose / 主凭据 / 指令范围 / 持久化)

以下为对「Purpose & Capability / Instruction Scope / Credentials / Persistence」类评审话术的直接对表说明;与代码、篇首英文登记摘要、description frontmatter 一致。

#关切说明
1名称/能力与实现一致?主凭据是否写进登记?一致。本 skill 为蝉镜 数字人视频合成 API 客户端(形象列表、上传、创建/轮询任务、用户明确要求时 download_result.py)。CHANJING_API_BASE 不是必填(有默认基址)。主凭据为 credentials.json 内 app_id / secret_key 及刷新后的 access_token;已在 description、credential_hint、metadata.openclaw.credentialModel、篇首英文摘要、下表 安全与凭据 写明。不声明 primaryEnv(双字段文件凭据,与单一 env Key 模型不符)。本 skill 不将 ffmpeg/ffprobe 写入 metadata.requires.bins(与 一键成片 不同)。
2运行时指令范围与敏感数据、任意 URL符合声明目的。脚本 读写 CHANJING_CONFIG_DIR/credentials.json;缺凭证时可能 浏览器 或 open_login_page.py;向 Open API 上传/下载;用户明确要求落盘时 download_result.py 会请求 接口返回的媒体 URL——请自行判断是否信任 API 主机与链接。若使用 create_task.py --callback <URL>,蝉镜服务端可能向该 URL 推送任务结果——仅使用你信任且可接收回调的端点。
3环境变量适合客户端,主凭据在文件CHANJING_CONFIG_DIR / CHANJING_API_BASE 为可选配置。主凭据非单一注入式 env Key:app_id / secret_key 经 guard 等写入 credentials.json(路径见 metadata.openclaw.credentialModel);access_token 持久化到磁盘,属敏感;勿提交版本库、勿在对话中回显完整密钥。
4持久化与特权凭据与 token 写入约定 配置文件;可能 交互式登录。always: false(默认);不修改其它 skill 或全局 Agent 配置。

安全与凭据(登记摘要)

与 审阅四条对表、篇首英文登记摘要、description 一致。

维度说明
主凭据app_id、secret_key 存于 credentials.json(默认 ~/.chanjing/,CHANJING_CONFIG_DIR 可改目录)。经 chanjing-credentials-guard 配置。非 OpenClaw primaryEnv 模型(非单一环境变量 API Key)。
Token脚本将 access_token / expire_in 写回同一文件;与 chanjing-credentials-guard 及其它蝉镜子技能共用该文件(磁盘持久化、跨技能状态)。
回调(可选)create_task.py --callback:若提供,API 可能向用户 URL 发送任务相关负载;属出站到你方端点的信任边界,请自行评估。
环境变量CHANJING_API_BASE、CHANJING_CONFIG_DIR 可选。
网络与浏览器HTTPS https://open-api.chanjing.cc;无凭证时可能 webbrowser.open 或通过 guard 打开登录页。
下载与信任仅在用户明确要求落盘时调用 download_result.py,请求接口返回的媒体 URL;请信任蝉镜 API 与其返回链接。
持久化always: false(默认);不修改其它 skill 或全局 Agent 配置。

Standard Workflow

  1. 先让用户明确选择数字人来源:common(公共数字人)或 customised(定制数字人)
  2. 调用 list_figures.py --source <common|customised>(建议 --json,公共源可加大 --page-size 或翻页)获取可用形象;在候选内对比 name、各 figure 的 type 与分辨率、audio_man_id、audio_name(若有)与任务人设后再选定 person.id。禁止未比较就默认列表最前几项。
  3. 如果选择公共数字人,还要再确认 figure_type(与所选 figures[].type 一致),例如 sit_body / whole_body / circle_view。无用户特殊要求时,默认优先年轻、有活力的形象(名称/audio_name 偏青年、学生、元气等);题材需要成熟或中老年气质时再改选。
  4. 若使用文本驱动,确定 audio_man_id
  5. 在创建任务前,必须明确询问用户字幕偏好:show(保留字幕)或 hide(隐藏字幕)
  6. 如果用户选择 show 但没有提出自定义样式或位置需求,直接使用官方文档推荐默认值;只有在用户明确想调整字幕位置或样式时,才继续追问 subtitle_config 参数
  7. 若用户要定制字幕位置,说明坐标以左上角为原点,再补充 subtitle_config 相关参数
  8. 若使用本地音频或背景图,先调用 upload_file.py 获取 file_id
  9. 调用 create_task.py 创建视频合成任务,得到 video_id
  10. 调用 poll_task.py 轮询直到成功,得到 video_url
  11. 只有在用户明确要求保存到本地时,才调用 download_result.py

Covered APIs

本 Skill 当前覆盖:

  • GET /open/v1/list_common_dp
  • POST /open/v1/list_customised_person
  • POST /open/v1/create_video
  • GET /open/v1/video
  • GET /open/v1/common/create_upload_url
  • GET /open/v1/common/file_detail

Scripts

脚本目录:

  • skills/chanjing-video-compose/scripts/
脚本说明
_auth.py读取凭证、获取或刷新 access_token
list_figures.py按 `--source commoncustomised 列出数字人形象,输出 person.id / figure_type / audio_man_id` / 预览信息
upload_file.py上传音频或背景素材,轮询到文件可用后输出 file_id
create_task.py创建视频合成任务;使用公共数字人时可补充 --figure-type ...,字幕支持 `--subtitle showhide 以及完整字幕配置参数;可选 **--callback`**(服务端可能向该 URL 推送结果)
poll_task.py轮询视频详情直到完成,默认输出 video_url
download_result.py下载最终视频到 outputs/video-compose/

Usage Examples

示例 1:公共数字人文本驱动

# 1. 先列公共数字人
python skills/chanjing-video-compose/scripts/list_figures.py --source common

# 2. 用公共数字人创建文本驱动视频
VIDEO_ID=$(python skills/chanjing-video-compose/scripts/create_task.py \
  --person-id "C-ef91f3a6db3144ffb5d6c581ff13c7ec" \
  --figure-type "sit_body" \
  --audio-man "C-0ae461135d8a4eb2b59c853162ea9848" \
  --subtitle "show" \
  --subtitle-x 31 \
  --subtitle-y 1521 \
  --subtitle-width 1000 \
  --subtitle-height 200 \
  --subtitle-font-size 64 \
  --subtitle-stroke-width 7 \
  --text "你好,这是一个蝉镜视频合成测试。")

# 3. 轮询到完成,拿到 video_url
python skills/chanjing-video-compose/scripts/poll_task.py --id "$VIDEO_ID"

示例 2:定制数字人上传本地音频驱动

python skills/chanjing-video-compose/scripts/list_figures.py --source customised

AUDIO_FILE_ID=$(python skills/chanjing-video-compose/scripts/upload_file.py \
  --service make_video_audio \
  --file ./input.wav)

VIDEO_ID=$(python skills/chanjing-video-compose/scripts/create_task.py \
  --person-id "C-ef91f3a6db3144ffb5d6c581ff13c7ec" \
  --subtitle "hide" \
  --audio-file-id "$AUDIO_FILE_ID")

python skills/chanjing-video-compose/scripts/poll_task.py --id "$VIDEO_ID"

示例 3:显式下载最终视频

python skills/chanjing-video-compose/scripts/download_result.py \
  --url "https://example.com/output.mp4"

Download Rule

下载是显式动作,不是默认动作:

  • poll_task.py 成功后应先返回 video_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

Figure Selection Rule

选择数字人时遵循这条规则:

  • 如果用户要用平台已有人物库,先走公共数字人:list_figures.py --source common
  • 如果用户要用自己训练或上传生成的人物,先走定制数字人:list_figures.py --source customised
  • 使用公共数字人创建视频时,可按所选形态传 --figure-type <type>
  • 使用定制数字人时,不需要 figure_type

Subtitle Rule

字幕遵循这条规则:

  • 不要默认假设用户要字幕或不要字幕
  • 创建任务前,必须先明确询问用户选择:show 或 hide
  • 若由 chanjing-one-click-video-creation 的 run_render.py 调用 create_task.py,以当次 workflow.json 根级 subtitle_required 为准(默认 false → --subtitle hide;true → show 及推荐样式),无需为该一键成片路径再单独追问字幕开关,除非用户在需求里明确要求改字幕策略
  • 用户选择保留字幕时,调用 create_task.py --subtitle show
  • 若用户未指定字幕位置或样式,直接使用官方推荐默认值;create_task.py 在未传 --subtitle-color 时默认白字 color=#FFFFFF:1080p 为 x=31 y=1521 width=1000 height=200 font_size=64 stroke_width=7 asr_type=0;4K 画布为 x=80 y=2840 width=2000 height=1000 font_size=150 stroke_width=7 asr_type=0(两组均含 color=#FFFFFF)
  • 用户选择隐藏字幕时,调用 create_task.py --subtitle hide 或兼容旧用法 --hide-subtitle
  • 若用户要求调整字幕位置或样式,可继续传 --subtitle-x / --subtitle-y / --subtitle-width / --subtitle-height / --subtitle-font-size / --subtitle-color / --subtitle-stroke-color / --subtitle-stroke-width / --subtitle-font-id / --subtitle-asr-type
  • 坐标基于左上角原点;字幕区域不能超出 screen_width / screen_height
  • 如果用户只说“要字幕”但没指定位置,不必再追问具体数值;除非用户明确要调位置,否则直接走默认值

Output Convention

默认本地输出目录:

  • outputs/video-compose/

Additional Resources

更多接口细节见:

  • skills/chanjing-video-compose/reference.md
  • skills/chanjing-video-compose/examples.md

平台分布

OpenClaw

73.7%
按下载量换算1,616

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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