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Agent Skill · 效率

huguanjin-libtv-skill(护关金广播电视技能)

huguanjin-libtv-skill 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

huguanjin-libtv-skill 是效率类 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,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 4,481。

总安装 13,219周安装 540GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,234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
1.0.4

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:huguanjin-libtv-skill(护关金广播电视技能)
来源仓库:https://github.com/huguanjin/huguanjin-libtv-skill
安装命令:
openclaw skills install huguanjin-libtv-skill
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 huguanjin-libtv-skill

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。

用于通过 liblib.tv 平台生成图片与视频内容。兼容 Gemini、Sora、Veo 等多种 AI 模型直连。支持文生图、视频编辑、风格迁移等丰富功能。触发词包括“画”“生成”“做动画”等关键词。实际效果依赖上游模型能力与配额限制。

huguanjin-libtv-skill 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 huguanjin-libtv-skill;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

huguanjin-libtv-skill 怎么安装?

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

huguanjin-libtv-skill 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。

huguanjin-libtv-skill 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。

huguanjin-libtv-skill 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。

huguanjin-libtv-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 13,219 次,近一周安装 540 次,下载 4,234 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。

huguanjin-libtv-skill 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
huguanjin-libtv-skill

护关金广播电视技能 · 本页

13,219—需要联网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
libtv-skill
description
>-
argument-hint
输入创作需求,如"画一只戴墨镜的猫"
user-invocable
true
license
Apache-2.0
metadata
version
1.0.3
openclaw
emoji
💬
requires
bins
["python3"]
env
["LIBTV_ACCESS_KEY", "API_KEY"]
primaryEnv
LIBTV_ACCESS_KEY
compatibility
LibTV 会话 + Gemini + Sora/Veo/Grok/豆包(/v1/videos)+ Vidu(/v1/video/generations)

agent-im 会话(生图 / 生视频)+ Gemini / Sora / Veo / Grok / 豆包 / Vidu 直连兼容

通过 agent-im 的 OpenAPI 创建会话、发送消息(生图、生视频、编辑视频等)、上传图片/视频文件,并查询会话消息进展。同时支持 Gemini 文生图直连、Sora/Veo/Grok/豆包 的 POST /v1/videos 视频直连,以及 Vidu 的 POST /v1/video/generations 直连。

LibTV 是 LiblibAI 推出的 AI 视频创作平台,同时为人类创作者和 Agent 设计。Agent 通过 Skill 入口理解任务、调用模型并自动编排工作流。

平台核心能力:

  • 生成:文生图、文生视频、图生视频、视频续写
  • 编辑:局部修改、元素替换、镜头调整、风格迁移
  • 复杂创作:一句话生成完整短剧(剧本→分镜→成片)、复刻已有视频风格做 TVC/宣传片、用音乐生成 MV、产品展示片制作
  • 模型:Seedance 2.0、Kling 3.0/O3、Wan 2.6、NanoBanana、Midjourney、Seedream 5.0 等顶级模型

用户的所有创作和编辑需求都通过发送自然语言消息来完成,Agent 会自主编排工作流。复杂任务(短剧、MV)耗时较长,需耐心轮询。

触发场景

只要用户请求涉及 AI 图片或视频的创作、生成、编辑、修改,无论措辞如何,都必须触发此技能。常见措辞包括:

  • 生成类:文生图、文生视频、图生视频、做动画、画一个xxx、来段xxx
  • 编辑类:把xxx换成yyy、去掉xxx、加上xxx、改成xxx、调整xxx、局部修改、改镜头
  • 风格类:风格迁移、转绘、换风格
  • 复杂创作:视频续写延长、复刻视频/TVC/宣传片、音乐MV、产品广告/展示片、分镜/故事板、短剧
  • 平台交互:提到 liblib、libtv、上传参考图/视频、查看生成进度
  • Gemini 路径:用户明确提到 Gemini/gemini-3-pro-image-preview 且要求控制宽高比或清晰度时,优先走 Gemini 文生图兼容路径

功能

  1. 创建会话 / 发消息 - 创建新会话或向已有会话发送一条消息(如「生一个动漫视频」「把纸船换成爱心」)
  2. 查询会话进展 - 根据 sessionId 拉取该会话的消息列表,用于轮询生图/生视频结果
  3. 切换项目 - 将当前 accessKey 绑定的项目切换到新项目,后续 create_session 将使用新 projectUuid
  4. 上传文件 - 上传图片或视频文件到 OSS,返回可访问的 OSS 地址(编辑已有视频/图片时需要先上传)
  5. 下载结果 - 将会话中生成的图片/视频批量下载到本地,自动提取 URL 并命名
  6. Gemini 文生图 - 调用 gemini-3-pro-image-preview:generateContent,支持 aspectRatio 和 imageSize
  7. Sora/Veo/Grok/豆包 生成视频 - 调用 POST /v1/videos,支持文生视频和图生视频(input_reference 可多张)
  8. Vidu 生成视频 - 调用 POST /v1/video/generations(JSON 请求体,支持 duration/images/metadata)
  9. 统一查询任务 - 调用 GET /v1/videos/{task_id} 轮询状态并提取视频地址

前置要求

LibTV 会话模式(默认)

export LIBTV_ACCESS_KEY="your-access-key"

可选:OPENAPI_IM_BASE 或 IM_BASE_URL,默认 https://im.liblib.tv。

Gemini / Sora / Veo / Grok / 豆包 / Vidu 直连模式

所有直连接口共用同一组 API 地址和密钥:

export API_KEY="your-api-key"           # 必填
export API_BASE_URL="https://your-api-host"  # 必填(只写域名,不带路径)

各 provider 可选模型参数详见 .env 文件或 references/usage-guide.md。

无需安装额外依赖,仅使用 Python 标准库。

使用方法

1. 创建会话 / 发送消息

# 创建新会话并发送「生一个动漫视频」
python3 {baseDir}/scripts/create_session.py "生一个动漫视频"

# 向已有会话发送消息
python3 {baseDir}/scripts/create_session.py "再生成一张风景图" --session-id SESSION_ID

# 只创建/绑定会话,不发消息
python3 {baseDir}/scripts/create_session.py

2. 查询会话进展

# 查询会话消息列表
python3 {baseDir}/scripts/query_session.py SESSION_ID

# 增量拉取(只返回 seq 大于 N 的消息)
python3 {baseDir}/scripts/query_session.py SESSION_ID --after-seq 5

# 附带项目地址(传入 create_session 返回的 projectUuid,结果中带 projectUrl)
python3 {baseDir}/scripts/query_session.py SESSION_ID --project-id PROJECT_UUID

3. 切换项目

# 切换当前 accessKey 绑定的项目(后续创建会话将使用新项目)
python3 {baseDir}/scripts/change_project.py

4. 上传文件

当用户提供了参考的文件地址时,进行上传,仅支持图片、视频,文件大小必须在200M以下。

# 上传图片
python3 {baseDir}/scripts/upload_file.py /path/to/image.png

# 上传视频
python3 {baseDir}/scripts/upload_file.py /path/to/video.mp4

5. 下载结果

生成完成后,可以将会话中的所有图片/视频批量下载到本地。

# 从会话自动提取并下载所有结果
python3 {baseDir}/scripts/download_results.py SESSION_ID

# 指定输出目录
python3 {baseDir}/scripts/download_results.py SESSION_ID --output-dir ~/Desktop/my_project

# 指定文件名前缀(如 storyboard_01.png, storyboard_02.png ...)
python3 {baseDir}/scripts/download_results.py SESSION_ID --prefix "storyboard"

# 直接下载指定 URL 列表(不需要 session_id)
python3 {baseDir}/scripts/download_results.py --urls URL1 URL2 URL3 --output-dir ./output

6. Gemini 文生图

python3 {baseDir}/scripts/gemini_generate_image.py "赛博朋克风格的城市夜景海报" --aspect-ratio 16:9 --image-size 2K

7. 视频生成(Sora/Veo/Grok/豆包/Vidu)

# 文生视频
python3 {baseDir}/scripts/sora_generate_video.py "猫咪听歌摇头晃脑" --model sora-2 --seconds 10

# 图生视频
python3 {baseDir}/scripts/sora_generate_video.py "让角色开始微笑" --input-reference ./ref.jpg --seconds 10

# Vidu 文生视频
python3 {baseDir}/scripts/vidu_generate_video.py "一个美女在雨中跳舞" --seconds 5

各 provider 别名入口(veo_generate_video.py、grok_generate_video.py、doubao_generate_video.py)和更多示例见 references/usage-guide.md。

8. 查询视频任务

# 单次查询
python3 {baseDir}/scripts/sora_query_video.py TASK_ID

# 轮询到完成
python3 {baseDir}/scripts/sora_query_video.py TASK_ID --wait --interval 5 --max-wait 900

别名查询入口:veo_query_video.py、grok_query_video.py、doubao_query_video.py、vidu_query_video.py。

典型工作流

详细工作流场景参见 references/workflows.md。

核心流程概要:

  • LibTV 会话模式:create_session → 轮询 query_session(每 8 秒)→ 自动 download_results → 展示结果 + projectUrl
  • 编辑/参考图:先 upload_file 拿到 OSS URL → 拼入消息 → create_session
  • Gemini 文生图:gemini_generate_image → 展示 saved 文件
  • Sora/Veo/Grok/豆包/Vidu 直连:generate_video → query_video 轮询 → 展示 videoUrl

输出格式

各脚本的详细 JSON 输出格式参见 references/output-format.md。

最终向用户展示时(OpenClaw)

  • 视频地址:来自 query_session 返回的 messages 中 assistant 消息的 content 或结果里的视频/图片 URL,即「返回的结果」。
  • 项目地址:使用 create_session 返回的 projectUrl,或自行拼接 https://www.liblib.tv/canvas?projectId= + projectUuid。查询进展时若传入 --project-id PROJECT_UUID,query_session 会直接返回 projectUrl,便于一并展示。
  • Gemini 文生图:展示 gemini_generate_image.py 输出中的 saved 文件列表(该流程没有 projectUrl)。
  • Sora/Veo/Grok/豆包/Vidu 直连视频:展示 sora_query_video.py 或各别名查询脚本输出中的 videoUrl(该流程没有 projectUrl)。

在 LibTV 任务完成时,同时给出:视频/图片结果链接 + 项目画布链接(projectUrl)。 在 Gemini 任务完成时,只给出:图片结果(saved 文件路径)。 在 Sora/Veo/Grok/豆包/Vidu 任务完成时,只给出:视频结果链接(videoUrl)。 过程中,不要给出 项目画布链接(projectUrl)。

核心原则:用户侧不做创作,只做传话

该原则针对 LibTV 会话模式;Gemini 文生图直连模式为单次请求直接出图。

你(用户侧 Agent)的职责是搬运工,不是创作者。后端有专门的 Agent 负责理解需求、拆解分镜、编排工作流、选模型、写 prompt。你要做的只有三件事:

  1. 上传:用户给了本地文件 → upload_file.py 拿到 OSS URL
  2. 传话:把用户的原始描述 + OSS URL 原封不动发给 create_session.py
  3. 取件:轮询结果 → 下载到本地 → 展示给用户

绝对不要做的事:

  • 不要替用户扩写、润色、翻译 prompt(用户说"帮我推演分镜",就直接传"帮我推演分镜",不要自己先写个分镜表再逐条发)
  • 不要自行拆解任务步骤(如把"生成9张分镜图"拆成9次独立请求)
  • 不要自行编排镜头描述、剧情推演、风格分析
  • 不要在消息中添加自己编的 prompt(如"超写实风格,电影级光影,8K分辨率"之类的描述词)

后端 Agent 对模型能力、参数配置、prompt 工程远比用户侧更专业。用户侧越俎代庖只会降低生成质量,换个弱模型更是灾难。

正确示例:

用户说:「帮我推演后续的故事,来个分镜大爆炸,帮我出一个16:9的九宫格的图。新建一个任务。」
用户给了参考图:/path/to/ref.png

→ upload_file.py /path/to/ref.png  →  拿到 oss_url
→ create_session.py "帮我推演后续的故事,来个分镜大爆炸,帮我出一个16:9的九宫格的图。参考图:{oss_url}"
→ 轮询 → 下载 → 展示

错误示例:

❌ 用户侧自己先写了个九宫格分镜表(对峙、交锋、危机...)
❌ 然后把自己编的描述发给后端
❌ 或者拆成9次 create_session 分别发送

注意事项

  • 鉴权方式为请求头 Authorization: Bearer <LIBTV_ACCESS_KEY>
  • 创建会话时若不传 message,仅创建/绑定会话,不会调用 SendMessage
  • 查询会话时可用 --after-seq 做增量拉取,便于轮询新消息(含 assistant 回复与生图/生视频结果)
  • 项目画布地址固定为:https://www.liblib.tv/canvas?projectId= + projectUuid
  • 切换项目后,Redis 缓存会更新,下次 create_session 将使用新的 projectUuid
  • 上传文件仅支持图片(image/*)和视频(video/*)类型,其他类型会被拒绝,文件大小须在 200MB 以下
  • 上传返回的 OSS 地址格式为 https://libtv-res.liblib.art/claw/{projectUuid}/{uuid}{ext}
  • 生成过程中只告知用户"正在生成中",不要提前给出 projectUrl;任务完成后再同时给出:结果链接(图片/视频 URL) + 项目画布链接(projectUrl)
  • Gemini 文生图接口路径:/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent
  • Gemini 请求需携带 query 参数 key;若中转接口要求,额外携带 Authorization: Bearer <token>
  • Gemini 可通过 generationConfig.imageConfig.aspectRatio 控制宽高比,通过 imageSize 控制清晰度(如 1K、2K、4K)
  • Sora/Veo/Grok/豆包 视频接口路径:POST /v1/videos,鉴权为 Authorization: Bearer <*_API_KEY>
  • Sora/Veo/Grok/豆包 图生视频通过重复字段 input_reference 上传多张图片;查询优先使用 GET /v1/videos/{task_id}
  • Veo 系列模型可使用 VEO_* 环境变量别名,常用模型如 veo_3_1-fast,并支持 enable_upsample 参数
  • Grok 系列可使用 GROK_* 环境变量别名,常见 size 为 720P/1080P
  • 豆包系列可使用 DOUBAO_* 环境变量别名,常见 size 为 16:9/4:3/1:1/3:4/9:16/21:9/keep_ratio/adaptive
  • Vidu 提交路径是 POST /v1/video/generations(JSON);图生/首尾帧使用 --image-urls,查询仍建议 GET /v1/videos/{task_id}

平台分布

OpenClaw

95.97%
按下载量换算4,063

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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