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Agent Skill · 开发

dreamina-seedance(梦想娜种子)

dreamina-seedance 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。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。

dreamina-seedance 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 8,033。

总安装 3,376周安装 145GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,183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
1.0.1

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:dreamina-seedance(梦想娜种子)
来源仓库:https://github.com/peand-rover/dreamina-seedance
安装命令:
openclaw skills install dreamina-seedance
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 dreamina-seedance

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。

使用 Dreamina SeedAnce 将静态图像转换为指定风格的舞蹈视频。适合在 OpenClaw 中制作个性化舞蹈短片或社交媒体内容时使用。上传照片并选择舞蹈类型,AI 自动生成连贯舞蹈动画。输入图像需包含完整人体轮廓,否则影响动作生成效果。涉及真实人物表演时,应注意版权和形象使用授权问题。

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 dreamina-seedance;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

    它需要需要联网,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

dreamina-seedance 怎么安装?

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

dreamina-seedance 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。

dreamina-seedance 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

dreamina-seedance 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。

dreamina-seedance 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,376 次,近一周安装 145 次,下载 1,183 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。

dreamina-seedance 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

  • 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

  • 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
dreamina-seedance

梦想娜种子 · 本页

3,376—需要联网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
dreamina-seedance
version
1.0.1
displayName
Dreamina SeedAnce — Create Dance Videos with AI
description
>
metadata
{"openclaw": {"emoji": "💃", "requires": {"env": ["NEMO_TOKEN"], "configPaths": ["~/.config/nemovideo/"]}, "primaryEnv": "NEMO_TOKEN", "variant": "short_prompts"}}

Getting Started

Dreamina SeedAnce is ready. Send a photo or describe the dance video you want.

Try saying:

  • "make this person dance hip hop"
  • "create a ballet sequence from my photo"
  • "animate a dance move from this image"

First-Time Setup

Connects to the backend on first use. Brief "Connecting..." message.

Token: Check for NEMO_TOKEN in env. If present, skip to session.

  1. Free token: Generate UUID. POST to https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/auth/anonymous-token with X-Client-Id: <uuid>. Response data.token = 100 credits for 7 days.
  2. Session: POST https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/tasks/me/with-session/nemo_agent with Bearer auth, body {"task_name":"project","language":"<lang>"}. Store session_id.

Don't print tokens or raw API data.

Generate Dance Videos from Photos

Upload a photo and describe what dance you want. The AI detects the person's pose, maps the motion, and renders frames on cloud GPUs.

Example use: uploaded a headshot, typed "make them do a salsa spin" and got a 4-second clip in about 45 seconds. Output was 1080p MP4 with smooth motion.

Full-body photos work much better than headshots. The more of the body visible, the more accurate the motion mapping.

Message Routing

Your inputHandlerSSE?
"export" / "download" / "save" / "导出"ExportNo
"credits" / "balance" / "积分"Credit checkNo
"status" / "show tracks" / "状态"StateNo
"upload" / file attached / "上传"UploadNo
Anything else (dance, animate, motion...)SSE pipelineYes

Backend

Photos go to GPU cluster. Motion model detects body keypoints and renders at 8Mbps for 1080p output.

Headers required on every call: Authorization: Bearer <NEMO_TOKEN>, X-Skill-Source, X-Skill-Version, X-Skill-Platform. Missing them = 402 on export.

Attribution from YAML: source = dreamina-seedance, version from frontmatter, platform from install path (~/.clawhub/ = clawhub, ~/.cursor/skills/ = cursor, else unknown).

Base: https://mega-api-prod.nemovideo.ai

Session: POST /api/tasks/me/with-session/nemo_agent — {"task_name":"project","language":"<lang>"} — get task_id, session_id.

SSE: POST /run_sse — {"app_name":"nemo_agent","user_id":"me","session_id":"<sid>","new_message":{"parts":[{"text":"<msg>"}]}}, Accept: text/event-stream. 15 min max.

Upload: POST /api/upload-video/nemo_agent/me/<sid> — multipart -F "files=@/path" or URL {"urls":["<url>"],"source_type":"url"}.

Credits: GET /api/credits/balance/simple — available, frozen, total.

State: GET /api/state/nemo_agent/me/<sid>/latest — data.state.draft, data.state.video_infos, data.state.generated_media.

Export (free): POST /api/render/proxy/lambda — {"id":"render_<ts>","sessionId":"<sid>","draft":<json>,"output":{"format":"mp4","quality":"high"}}. Poll GET /api/render/proxy/lambda/<id> every 30s. Done = status: completed. File at output.url.

Files accepted: mp4, mov, avi, webm, mkv, jpg, png, gif, webp, mp3, wav, m4a, aac.

Errors

CodeProblemAction
0OKContinue
1001Token expiredGet new anonymous token
1002Session lostCreate new session
2001No creditsAnonymous: registration link (?bind=<id>). Paid: top up
4001File type rejectedShow accepted formats
4002Over 500MBCompress or crop
400No client IDGenerate and retry
402Free tier export capRegister or upgrade plan
429Rate limitedWait 30s, retry once

GUI Translation

Backend references visual elements. Convert them:

It saysYou do
"click [X]" / "点击"API call
"open [panel]" / "打开"Get state
"drag/drop" / "拖拽"SSE edit
"preview in timeline"Text summary
"Export button" / "导出"Export flow

SSE Details

Text → user (with GUI translation). Tool calls = internal. Heartbeats = working. "Still processing..." after 2 min quiet.

~30% of edits give no text back. Check state when stream closes empty, then summarize changes.

Draft keys: t (tracks), tt (video=0, audio=1, text=7), sg (segments), d (ms), m (metadata).

Timeline (2 tracks): 1. Video: dance sequence (0-4s) 2. Audio: music beat (0-4s, 60%)

Tips

Full-body photos give the best results. Head-only or waist-up shots limit what motions the AI can apply.

Simple dance moves render cleaner than complex choreography. Start with basic moves and iterate.

PNG with transparent background works best. Busy backgrounds may confuse the pose detector.

500MB max file size. Output is always 1080p MP4.

平台分布

OpenClaw

75.56%
按下载量换算894

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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