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Agent Skill · 待分类

libtv-skills(自由电视技能)

libtv-skills 用于补充待分类相关能力,适合在 Local Agent 中需要让 Agent 承接待分类相关任务时使用。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。

libtv-skills 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 2,807。

总安装 1,371周安装 56下载 444核验 2026-05-01
待分类需要联网unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Local Agent

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。
许可证
unknown

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:libtv-skills(自由电视技能)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:libtv-skills
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

libtv-skills 用于补充待分类相关能力。适合在 Local Agent 中让 Agent 承接待分类任务时使用。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、维护状态及是否会触发联网、命令执行或文件读写。当前无额外备注,功能尚不明确,需进一步验证。

来源仓库内路径:libtv-skills

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 Local Agent;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

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 libtv-skills。

  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

libtv-skills 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 libtv-skills。

libtv-skills 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。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。

libtv-skills 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。

libtv-skills 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

libtv-skills 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,371 次,近一周安装 56 次,下载 444 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。

libtv-skills 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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 Local Agent,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
libtv-skills

自由电视技能 · 本页

1,371—需要联网未明确未收录

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

agent-im 会话(生图 / 生视频)

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。

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。

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

前置要求

export LIBTV_ACCESS_KEY="your-access-key"

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

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

典型工作流

理解这些工作流,才能正确组合上面的脚本完成用户需求。

场景 1:用户要求生成图片/视频(最常见)

1. create_session.py "用户的描述"  →  拿到 sessionId + projectUuid
2. 每隔 8 秒调用 query_session.py SESSION_ID --after-seq 0 轮询
3. 检查 messages:当出现 assistant 角色的消息且包含图片/视频 URL → 任务完成
4. 自动下载:download_results.py SESSION_ID --output-dir ~/Downloads/项目名 --prefix 有意义的前缀
5. 向用户展示:本地文件列表 + projectUrl(画布链接)

生成完成后自动执行下载,不需要用户额外请求。下载目录和前缀根据任务语义自动命名(如分镜用 storyboard,角色设定用 character 等)。

场景 2:用户提供图片/视频要求编辑修改(如"把纸船换成爱心")

1. upload_file.py /path/to/video.mp4  →  拿到 OSS URL
2. create_session.py "把四周的纸船都换成白色的纸爱心 参考视频:{oss_url}"
3. 后续同场景 1 的步骤 2-5

用户给了文件路径 + 编辑指令 = 先上传文件,再把编辑指令和 OSS URL 一起发送。

场景 3:用户提供参考图/视频要求生成新内容

1. upload_file.py /path/to/ref.png  →  拿到 OSS URL
2. create_session.py "根据参考图生成xxx,参考图:{oss_url}"
3. 后续同场景 1 的步骤 2-5

场景 4:在已有会话中追加新需求

1. create_session.py "新的描述" --session-id SESSION_ID
2. 后续同场景 1 的步骤 2-5

轮询策略

  • 间隔:每 8 秒查询一次
  • 增量拉取:首次用 --after-seq 0,后续用上次拿到的最大 seq 值
  • 完成判断:messages 中出现 assistant 消息且 content 包含结果 URL(图片/视频地址)
  • 超时:连续轮询 3 分钟仍无结果,告知用户"生成时间较长,可稍后通过项目画布链接查看",不再继续轮询
  • 错误重试:单次查询失败可重试 1 次,连续 3 次失败则停止并告知用户

输出格式

create_session 返回:

{
  "projectUuid": "aa3ba04c5044477cb7a00a9e5bf3b4d0",
  "sessionId": "90f05e0c-...",
  "projectUrl": "https://www.liblib.tv/canvas?projectId=aa3ba04c5044477cb7a00a9e5bf3b4d0"
}

query_session 返回:

{
  "messages": [
    {"id": "msg-xxx", "role": "user", "content": "生一个动漫视频"},
    {"id": "msg-yyy", "role": "assistant", "content": "..."}
  ],
  "projectUrl": "https://www.liblib.tv/canvas?projectId=..."
}

(projectUrl 仅在传入 --project-id 时存在)

change_project 返回:

{
  "projectUuid": "新项目UUID",
  "projectUrl": "https://www.liblib.tv/canvas?projectId=新项目UUID"
}

upload_file 返回:

{
  "url": "https://libtv-res.liblib.art/claw/{projectUuid}/{uuid}.png"
}

download_results 返回:

{
  "output_dir": "/Users/xxx/Downloads/libtv_results",
  "downloaded": ["/Users/xxx/Downloads/libtv_results/01.png", "..."],
  "total": 9
}

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。

在任务完成时,同时给出:视频/图片结果链接 + 项目画布链接(projectUrl)。 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

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)

平台分布

Local Agent

71.35%
按下载量换算317

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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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