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Agent Skill · 开发

jimeng-ai(艾吉梦)

jimeng-ai 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

jimeng-ai 是开发类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 893。

总安装 51,916周安装 2,185GitHub Stars 2下载 18,179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
1.3.3

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:jimeng-ai(艾吉梦)
来源仓库:https://github.com/ogenes/jimeng-ai
安装命令:
openclaw skills install jimeng-ai
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 jimeng-ai

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。

jimeng-ai 基于火山引擎即梦 AI 实现文生图/文生视频功能,支持创意内容生成。适用于广告素材、短视频脚本或设计原型等开发类任务场景。通过文本描述自动生成图片或视频,支持多图编辑与比例调整。使用时需关注内容合规性与版权授权,避免生成敏感或侵权素材。安装前请确保 clawhub 环境已配置有效账号与配额权限。

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 jimeng-ai;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

jimeng-ai 怎么安装?

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

jimeng-ai 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。

jimeng-ai 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。

jimeng-ai 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。

jimeng-ai 用的人多吗?

公开数据是累计安装 51,916 次,近一周安装 2,185 次,下载 18,179 次,GitHub 2 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。

jimeng-ai 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

  • 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

  • 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。

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
jimeng-ai

艾吉梦 · 本页

51,9162接触敏感数据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
jimeng-ai
description
基于火山引擎即梦AI的文生图/文生视频能力,支持通过文本描述生成图片和视频。

即梦AI 文生图/文生视频 Skill

基于火山引擎即梦AI的文生图和文生视频能力,支持通过文本描述生成图片和视频。

功能特性

  • 执行过程存储:使用 MD5(提示词) 作为文件夹名保存任务状态
  • 异步查询:支持断点续传,避免重复提交相同任务
  • Base64 图片处理:直接从 API 响应中解码并保存图片
  • 支持即梦AI文生图(v3.0 / v3.1 / v4.0)
  • 支持即梦AI文生视频(v3.0 1080P)
  • 可配置宽高比、生成数量、自定义尺寸

所需环境变量

变量名是否必需说明
VOLCENGINE_AK必需火山引擎 Access Key
VOLCENGINE_SK条件必需火山引擎 Secret Key(永久凭证必需)
VOLCENGINE_TOKEN可选安全令牌(临时凭证 STS 必需)
注意:使用临时凭证(AKTP 开头)时,可以只使用 AK + Token,不需要 SK。

配置示例

export VOLCENGINE_AK="your-access-key"
export VOLCENGINE_SK="your-secret-key"

# 如果使用临时凭证(STS),还需要设置 Token
export VOLCENGINE_TOKEN="your-security-token"

获取方式:

  1. 登录 火山引擎控制台
  2. 进入"访问控制" -> "密钥管理"
  3. 创建或查看已有访问密钥

安装依赖

cd ~/.openclaw/workspace/skills/jimeng-ai
npm install

工作流程

首次执行(新任务)

使用新提示词运行时,脚本将:

  1. 向 API 提交任务
  2. 使用 md5(提示词) 作为文件夹名创建目录
  3. 保存 param.json、response.json 和 taskId.txt
  4. 输出:"任务已提交,TaskId: xxx"
$ npx ts-node scripts/text2image.ts "一只可爱的猫咪"
任务已提交,TaskId: 1234567890

后续执行(异步查询)

使用相同提示词运行将查询已有任务:

  1. 如果图片已存在 → 立即返回图片路径
  2. 如果任务未完成 → 输出:"任务未完成,TaskId: xxx"
  3. 如果任务已完成 → 从 binary_data_base64 解码并保存图片
$ npx ts-node scripts/text2image.ts "一只可爱的猫咪"
任务未完成,TaskId: 1234567890

# 或者任务完成时:
$ npx ts-node scripts/text2image.ts "一只可爱的猫咪"
任务已完成,图片保存路径:
  - ./output/<md5_hash>/1.jpg
  - ./output/<md5_hash>/2.jpg

使用方法

基础用法

npx ts-node scripts/text2image.ts "一只可爱的猫咪"

完整参数

npx ts-node scripts/text2image.ts "提示词" \
  --version v40 \
  --ratio 16:9 \
  --count 2

参数说明

参数说明默认值
prompt图片生成提示词(必填)-
--versionAPI版本: v30, v31, v40v31
--ratio宽高比: 1:1, 9:16, 16:9, 3:4, 4:3, 2:3, 3:2, 1:2, 2:116:9
--count生成数量 1-41
--width指定宽度(可选)-
--height指定高度(可选)-
--size指定面积(可选,如 4194304 表示 2048x2048)-
--seed随机种子(可选)-
--output图片输出目录./output
--debug调试模式false
--no-download不下载图片,只返回URLfalse

输出格式

任务已提交(首次运行)

{
  "success": true,
  "submitted": true,
  "prompt": "一只可爱的猫咪",
  "version": "v40",
  "ratio": "1:1",
  "count": 1,
  "taskId": "1234567890",
  "folder": "./output/<md5_hash>",
  "message": "任务已提交,请稍后使用相同提示词查询结果"
}

任务已完成

{
  "success": true,
  "prompt": "一只可爱的猫咪",
  "version": "v40",
  "ratio": "1:1",
  "count": 1,
  "taskId": "1234567890",
  "images": [
    "./output/<md5_hash>/1.jpg",
    "./output/<md5_hash>/2.jpg"
  ],
  "outputDir": "./output/<md5_hash>"
}

任务未完成

{
  "success": true,
  "prompt": "一只可爱的猫咪",
  "version": "v40",
  "ratio": "1:1",
  "count": 1,
  "taskId": "1234567890",
  "folder": "./output/<md5_hash>",
  "message": "任务未完成,请稍后使用相同提示词查询结果"
}

错误响应

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "MISSING_CREDENTIALS",
    "message": "请设置环境变量 VOLCENGINE_AK 和 VOLCENGINE_SK"
  }
}

文件夹结构

output/
└── <md5(prompt)>/           # md5哈希作为文件夹名
    ├── param.json           # 请求参数
    ├── response.json        # API提交响应
    ├── taskId.txt           # 任务ID
    └── 1.jpg, 2.jpg, ...    # 生成的图片

示例

生成风景画

npx ts-node scripts/text2image.ts "山水风景画,水墨风格" --version v40 --ratio 16:9

生成科幻城市

npx ts-node scripts/text2image.ts "未来科幻城市,霓虹灯光,赛博朋克风格" --version v40 --ratio 16:9 --count 2

指定尺寸生成

npx ts-node scripts/text2image.ts "抽象艺术" --width 2048 --height 1152

自定义输出目录

npx ts-node scripts/text2image.ts "一只可爱的猫咪" --output ~/Pictures/jimeng

版本说明

  • v30: 即梦3.0 基础版本
  • v31: 即梦3.1 改进版本
  • v40: 即梦4.0 最新版本(推荐)

文生视频使用方法

基础用法

npx ts-node scripts/text2video.ts "一只可爱的猫咪在草地上奔跑"

完整参数

npx ts-node scripts/text2video.ts "提示词" \
  --ratio 9:16 \
  --duration 5 \
  --fps 24

参数说明

参数说明默认值
prompt视频生成提示词(必填)-
--ratio宽高比: 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16, 21:99:16
--duration视频时长: 5 或 10 秒5
--fps帧率: 24 或 3024
--output视频输出目录./output
--wait等待任务完成false
--debug调试模式false
--no-download不下载视频,只返回URLfalse

视频输出格式

任务已提交
{
  "success": true,
  "submitted": true,
  "prompt": "元宵节灯笼",
  "ratio": "9:16",
  "duration": 5,
  "fps": 24,
  "taskId": "1234567890",
  "folder": "./output/video/<md5_hash>",
  "message": "任务已提交,请稍后使用相同提示词查询结果"
}
任务已完成
{
  "success": true,
  "prompt": "元宵节灯笼",
  "ratio": "9:16",
  "duration": 5,
  "fps": 24,
  "taskId": "1234567890",
  "videoUrl": "https://...",
  "data": {}
}
任务未完成
{
  "success": true,
  "pending": true,
  "prompt": "元宵节灯笼",
  "ratio": "9:16",
  "duration": 5,
  "fps": 24,
  "taskId": "1234567890",
  "status": "in_queue",
  "message": "任务处理中,请稍后使用相同提示词查询结果"
}

视频文件夹结构

output/video/
└── <md5(prompt)>/           # md5哈希作为文件夹名
    ├── param.json           # 请求参数
    ├── response.json        # API提交响应
    ├── taskId.txt           # 任务ID
    └── video.mp4            # 生成的视频

参考文档

平台分布

OpenClaw

89.66%
按下载量换算16,299

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

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。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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