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Agent Skill · 效率

picasso-tiktok(毕加索抖音)

picasso-tiktok 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。

picasso-tiktok 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 7,068。

总安装 8,537周安装 378GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,084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
1.2.0

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:picasso-tiktok(毕加索抖音)
来源仓库:https://github.com/pauldelavallaz/picasso-tiktok
安装命令:
openclaw skills install picasso-tiktok
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 picasso-tiktok

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。

端到端 TikTok/Reels 视频自动化生成流水线。集成脚本撰写、TTS 配音、AI 头像与字幕合成功能。一键输出 1080x1920 竖版视频成品。依赖第三方服务(如 ElevenLabs、Whisper),需分别配置密钥。涉及人物肖像时请注意版权与形象使用合规性。

picasso-tiktok 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 picasso-tiktok;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

picasso-tiktok 怎么安装?

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

picasso-tiktok 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。

picasso-tiktok 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。

picasso-tiktok 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。

picasso-tiktok 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,537 次,近一周安装 378 次,下载 3,084 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。

picasso-tiktok 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。
  • 需要处理效率类任务、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。

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
picasso-tiktok

毕加索抖音 · 本页

8,537—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
picasso-tiktok
description
|
version
1.2.0

Picasso TikTok 🎨

Genera videos 9:16 para TikTok/Reels combinando un video fuente + avatar HeyGen + subtítulos sincronizados.

⚠️ FLUJO OBLIGATORIO — paso a paso con validación

NUNCA correr el pipeline completo de una sola vez. Siempre:

  1. Descargar + analizar video → mostrar duración e info
  2. Escribir guión → mostrar a Paul, esperar OK
  3. Generar audio → enviar para escuchar, esperar OK
  4. Preguntar configuración del video (layout, música fuente) → esperar OK
  5. Generar avatar HeyGen
  6. Transcribir + corregir subtítulos contra guión original
  7. Componer video final

Paso 1: Descargar video

Google Drive

pip install gdown -q
gdown "https://drive.google.com/uc?id=FILE_ID&confirm=t" -O output.mp4

Si falla (permisos): pedir a Paul que comparta "cualquier persona con el link" o mande por Telegram.

TikTok / YouTube

yt-dlp -o "output.mp4" "URL"

Telegram (archivo adjunto)

Los archivos adjuntos llegan a ~/.openclaw/media/inbound/

Verificar

ffprobe video.mp4 2>&1 | grep -E "Duration|Video:|Audio:"

Paso 2: Guión

Reglas:

  • Español argentino rioplatense (voseo: "grabás", "actualizás", "imaginá")
  • Hook fuerte en los primeros 3 segundos
  • Dinámico, sin relleno
  • Sin notas de dirección, solo el texto que se lee
  • CTA al final (ej: "sumate a Morfeo Labs")
  • Duración objetivo: igual o levemente mayor que el video fuente

Mostrar guión y esperar aprobación antes de generar audio.


Paso 3: Audio — TTS

✅ DEFAULT: ElevenLabs Paul Pro

SIEMPRE generar 3 variaciones de voz y enviar para que Paul elija antes de continuar.

import requests, time

CACHE = "/home/ubuntu/clawd/projects/picasso-tiktok/cache/JOB_NAME"
BASE_URL = "https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/$ELEVENLABS_VOICE_ID"
HEADERS = {"xi-api-key": "$ELEVENLABS_API_KEY", "Content-Type": "application/json"}

# Variación A — expresivo, pausas fuertes
# Variación B — DEFAULT ganador: guiones largos para pausas dramáticas (stability 0.45)
# Variación C — fluido y periodístico, sin cortes (stability 0.62)

configs = [
    ("A", script_a, {"stability": 0.35, "similarity_boost": 0.80, "style": 0.25}),
    ("B", script_b, {"stability": 0.45, "similarity_boost": 0.82, "style": 0.15}),  # ← ganador recurrente
    ("C", script_c, {"stability": 0.62, "similarity_boost": 0.78, "style": 0.05}),
]

for ver, text, settings in configs:
    r = requests.post(BASE_URL, headers=HEADERS,
        json={"text": text, "model_id": "eleven_multilingual_v2", "voice_settings": settings})
    with open(f"{CACHE}/audio_{ver}.mp3", "wb") as f:
        f.write(r.content)
    print(f"✅ V{ver} {len(r.content)//1024}KB")
    time.sleep(1)

Trucos de puntuación para controlar ritmo:

  • Frases separadas en párrafos propios → pausas naturales largas (VA)
  • Guiones largos — dentro de frases → pausa dramática mid-sentence (VB, ganador)
  • Todo junto sin cortes → fluido tipo documental (VC)

⚠️ IMPORTANTE:

  • Modelo: eleven_multilingual_v2 — NUNCA eleven_v3 (cambia el acento)
  • Voice ID Paul Pro: $ELEVENLABS_VOICE_ID
  • API Key: $ELEVENLABS_API_KEY

Backup: Cartesia sonic-3

r = requests.post("https://api.cartesia.ai/tts/bytes",
    headers={"X-API-Key": "$CARTESIA_API_KEY",
             "Cartesia-Version": "2025-04-16", "Content-Type": "application/json"},
    json={"model_id": "sonic-3",  # SIEMPRE sonic-3, nunca sonic-2
          "transcript": SCRIPT,
          "voice": {"mode": "id", "id": "$CARTESIA_VOICE_ID"},
          "language": "es",
          "output_format": {"container": "mp3", "sample_rate": 44100, "bit_rate": 128000}})

Enviar audio para escuchar y esperar OK antes de continuar.


Paso 4: Preguntar configuración

Antes de generar avatar y componer, confirmar:

  • Layout: 60/40 (source top), 50/50, 40/60 (avatar top)
  • Subtítulos: sí/no
  • Audio fuente: ¿mezclar música original? Si sí, ¿a qué volumen? (típico: 30%)
  • Título para primeros segundos (ej: "Esta chica no existe 👁️")
  • Caption TikTok con hashtags

Paso 5: Avatar HeyGen

Subir audio a uguu.se (requerido por HeyGen)

import requests

with open("audio.mp3", "rb") as f:
    r = requests.post("https://uguu.se/upload",
        files={"files[]": ("audio.mp3", f.read(), "audio/mpeg")}, timeout=30)
audio_url = r.json()["files"][0]["url"]

Generar video

HEYGEN_KEY = "$HEYGEN_API_KEY"
AVATAR_ID  = "aa7ca06de7454b9caa147b97a534e813"  # Paul default

r = requests.post("https://api.heygen.com/v2/video/generate",
    headers={"X-Api-Key": HEYGEN_KEY, "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "video_inputs": [{
            "character": {"type": "avatar", "avatar_id": AVATAR_ID, "avatar_style": "normal"},
            "voice": {"type": "audio", "audio_url": audio_url},
            "background": {"type": "color", "value": "#000000"}
        }],
        "dimension": {"width": 432, "height": 768},  # 9:16 pequeño, escala mejor
        "aspect_ratio": "9:16"
    })
video_id = r.json()["data"]["video_id"]

Poll hasta completar (~2-4 min)

import time
while True:
    r = requests.get(f"https://api.heygen.com/v1/video_status.get?video_id={video_id}",
        headers={"X-Api-Key": HEYGEN_KEY})
    data = r.json().get("data") or {}
    if data.get("status") == "completed":
        avatar_url = data["video_url"]
        break
    time.sleep(15)

Descargar y cropdetect

curl -sL "$AVATAR_URL" -o avatar.mp4

# Auto-detect crop (quita padding negro de HeyGen)
ffmpeg -ss 2 -i avatar.mp4 -vframes 10 -vf cropdetect=24:2:0 -f null - 2>&1 | grep crop= | tail -2
# Típico resultado: crop=432:244:0:262

Paso 6: Subtítulos — SIEMPRE contrastar con guión original

Transcribir con Whisper

import requests, os

with open("audio.mp3", "rb") as f:
    r = requests.post("https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['OPENAI_API_KEY']}"},
        files={"file": ("audio.mp3", f, "audio/mpeg")},
        data={"model": "whisper-1", "response_format": "verbose_json",
              "timestamp_granularities[]": "word", "language": "es"})
words = r.json()["words"]

⚠️ SIEMPRE revisar y corregir contra el guión original

Whisper comete errores frecuentes en español/rioplatense + términos técnicos:

Whisper escribeCorrecto
ClingKLING
Confi / ConfyCOMFY
ImaginaIMAGINÁ
GrabasGRABÁS
ActualizasACTUALIZÁS
BuscasBUSCÁS
PreparasPREPARÁS
I AIA
cualquier nombre de marcaverificar siempre

Corregir en el .ass antes de renderizar:

fixes = [("CLING", "KLING"), ("CONFI", "COMFY"), ("IMAGINA", "IMAGINÁ"), ...]
for wrong, right in fixes:
    ass = ass.replace(wrong, right)

Generar .ass

import sys
sys.path.insert(0, "/home/ubuntu/clawd/projects/picasso-tiktok/picasso-api/workers")
from subtitles import generate_ass

ass = generate_ass(words)
# Aplicar correcciones de marca/voseo
# Aplicar MarginV según layout (ver tabla abajo)
with open("subs.ass", "w") as f:
    f.write(ass)

MarginV según layout

LayoutTop pxBot pxMarginV recomendado
60/401152768720
50/50960960880
40/607681152~1000

Parchear en el .ass:

import re
ass = re.sub(
    r'(Style: Word,\S+,\d+,\S+,\S+,\S+,\S+,-?\d+,\d+,\d+,\d+,\d+,\d+,\d+,\d+,\d+,[\d.]+,[\d.]+,\d+,\d+,\d+,)\d+,',
    lambda m: m.group(1) + str(MARGIN_V) + ',', ass)

Paso 7: Componer video final

Splits de altura

Layouttop_hbot_h
60/401152768
50/50960960
40/607681152

Filter chain base (sin mezcla de audio)

ffmpeg -y \
  -i source.mp4 -i avatar.mp4 -i audio.mp3 \
  -filter_complex "
    [0:v]scale=1080:{top_h}:force_original_aspect_ratio=increase,crop=1080:{top_h},setsar=1[top];
    [top]pad=1080:1920:0:0:black[bg];
    [1:v]crop={crop_str},scale=1080:{bot_h}:force_original_aspect_ratio=increase,crop=1080:{bot_h},setsar=1[av];
    [bg][av]overlay=0:{top_h}[ov];
    [ov]ass=subs.ass[final]
  " \
  -map "[final]" -map "2:a" \
  -c:v libx264 -profile:v high -level 4.0 -crf 23 \
  -c:a aac -b:a 192k -movflags +faststart -shortest \
  output.mp4

Con mezcla de audio (música fuente al X%)

  -filter_complex "
    [0:v]...[ov];
    [ov]ass=subs.ass[final];
    [0:a]volume=0.3[src_a];
    [2:a]volume=1.0[tts_a];
    [src_a][tts_a]amix=inputs=2:duration=shortest[mix_a]
  " \
  -map "[final]" -map "[mix_a]" \

⚠️ NUNCA estirar el avatar

# ✅ CORRECTO: scale to fill + crop (sin deformación, sin negro)
[1:v]crop={crop_str},scale=1080:{bot_h}:force_original_aspect_ratio=increase,crop=1080:{bot_h},setsar=1[av]

# ❌ MAL: escala directa deforma
[1:v]crop={crop_str},scale=1080:{bot_h},setsar=1[av]

# ❌ MAL: pad con negro (Paul no quiere franjas negras)
[1:v]crop={crop_str},scale=1080:-2,pad=1080:{bot_h}:...,setsar=1[av]

Output final

  • Resolución: 1080x1920
  • Codec: H.264 high profile level 4.0
  • Audio: AAC 192k
  • -movflags +faststart

Layouts adicionales

2/3 top + 1/3 bottom (Chiqui Tapia, Claude Opus style)

top_h=1280, bot_h=640, MarginV=640
[0:v]scale=1080:1280:force_original_aspect_ratio=increase,crop=1080:1280,setsar=1[top];
[top]pad=1080:1920:0:0:black[bg];
[1:v]crop=432:240:0:264,scale=1080:640:force_original_aspect_ratio=increase,crop=1080:640,setsar=1[av];
[bg][av]overlay=0:1280[ov]

Video fuente que debe verse ENTERO (letterbox, sin recorte)

# Usar decrease + pad en vez de increase + crop
[0:v]scale=1080:{top_h}:force_original_aspect_ratio=decrease,pad=1080:{top_h}:(ow-iw)/2:(oh-ih)/2:black,setsar=1[top]

Loop de video fuente cuando el audio es más largo

AUDIO_DUR=$(ffprobe -v quiet -show_entries format=duration -of csv=p=0 audio.mp3)
ffmpeg -y -stream_loop 3 -i source.mp4 -t $AUDIO_DUR \
  -c:v libx264 -preset fast -crf 18 -c:a aac source_looped.mp4

Recorte del inicio del video fuente

# Agregar -ss SEGUNDOS antes del -i source.mp4 en el loop
ffmpeg -y -ss 1.25 -stream_loop 3 -i source.mp4 -t $AUDIO_DUR ...

B-roll generado con IA — Runway Gen-4.5

Cuando no hay video fuente real, generar B-roll con Runway Gen-4.5 via Replicate.

Variables:

  • prompt — descripción cinematográfica del clip
  • image — frame inicial opcional (para image-to-video)
  • duration — segundos (default 5, máximo 10)
  • aspect_ratio — default 16:9; usar 768:1344 para 9:16 vertical

Costo: ~$0.05 por clip de 10s

import requests, os, time

r = requests.post("https://api.replicate.com/v1/models/runwayml/gen-4.5/predictions",
    headers={"Authorization": f"Token {os.environ['REPLICATE_API_TOKEN']}", "Content-Type": "application/json"},
    json={"input": {
        "prompt": "DESCRIPCION_CINEMATOGRAFICA",
        "duration": 10,
        "ratio": "768:1344"  # vertical 9:16
    }})
pred_id = r.json()["id"]

# Poll
while True:
    r = requests.get(f"https://api.replicate.com/v1/predictions/{pred_id}",
        headers={"Authorization": f"Token {os.environ['REPLICATE_API_TOKEN']}"})
    status = r.json()["status"]
    if status == "succeeded":
        url = r.json()["output"]
        if isinstance(url, list): url = url[0]
        # descargar...
        break
    time.sleep(15)

Workflow para videos con guión largo:

  1. Generar audio TTS primero → obtener duración total
  2. Dividir guión en segmentos temáticos con timestamps aproximados
  3. Asignar duración a cada clip de Runway (suma debe cubrir la duración total)
  4. Generar todos los clips en paralelo (lanzar predicciones, luego poll)
  5. Concatenar clips con ffmpeg, usar como source en Picasso

Checklist antes de entregar

  • [ ] Guión aprobado por Paul
  • [ ] 3 variaciones de audio enviadas — Paul elige antes de continuar
  • [ ] Layout confirmado por Paul
  • [ ] Subtítulos corregidos contra guión original (errores de Whisper fixeados)
  • [ ] Avatar sin deformación (AR mantenido)
  • [ ] Audio fuente mezclado al volumen correcto (si aplica)
  • [ ] Video es 1080x1920 verificado con ffprobe

平台分布

OpenClaw

82.02%
按下载量换算2,529

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

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。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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