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Agent Skill · 开发

tensorslab-video(张量板视频)

用于辅助视频生成、动画合成、脚本化剪辑或 Remotion 等视频项目开发。它适合让 Agent 组织镜头、生成素材说明、维护合成代码或排查渲染问题。使用时需要确认分辨率、时长、素材路径和导出格式;涉及外部素材、人物肖像或商业发布时,应先核对版权授权和内容审核要求。

tensorslab-video 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 16,924。

总安装 456周安装 19GitHub Stars 6下载 152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
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:tensorslab-video(张量板视频)
来源仓库:https://github.com/tensorslab/skills
仓库路径:skills/tensorslab-video
安装命令:
npx skills add https://github.com/tensorslab/skills --skill tensorslab-video
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/tensorslab/skills --skill tensorslab-video

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。

tensorslab-video 用于辅助视频生成、动画合成、脚本化剪辑或 Remotion 项目开发,适合让 Agent 组织镜头或生成素材说明。适用于视频制作、动画开发等场景。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,具体用法可参考原始 README。

使用时需确认分辨率、时长和素材路径;涉及外部素材或商业发布时应先核对版权授权和内容审核要求。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/tensorslab-video

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/tensorslab/skills --skill tensorslab-video;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

tensorslab-video 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/tensorslab/skills --skill tensorslab-video。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

tensorslab-video 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

tensorslab-video 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。

tensorslab-video 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。

tensorslab-video 用的人多吗?

公开数据是累计安装 456 次,近一周安装 19 次,下载 152 次,GitHub 6 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。

tensorslab-video 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,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。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
tensorslab-video

张量板视频 · 本页

4566接触敏感数据未明确通过

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

TensorsLab Video Generation

Overview

This skill enables AI-powered video generation through TensorsLab's API, supporting both text-to-video and image-to-video workflows. Video generation is a time-intensive process - tasks typically take several minutes to complete.

Authentication Check

Before any video generation, verify the API key is configured:

# 仅检查变量是否存在,不输出完整值
[ -n "$TENSORSLAB_API_KEY" ] && echo "✅ API key is set" || echo "❌ TENSORSLAB_API_KEY is not set"

If not set, display this friendly message:

您好!要生成高质量的内容,您需要先进行简单的配置:
1. 访问 https://tensorslab.tensorslab.com/ 登录并订阅。
2. 在控制台中获取您的专属 API Key。
3. 将其保存为环境变量:
   - Windows (PowerShell): $env:TENSORSLAB_API_KEY="您的Key"
   - Mac/Linux: export TENSORSLAB_API_KEY="您的Key"

Models

ModelDescriptionBest ForMax Duration
seedancev2Latest, highest qualityGeneral purpose, cinematic content15s
seedancev15proPro qualityHigh-end productions10s
seedancev1profastFast generationQuick previews10s
seedancev1Standard liteBasic videos10s

Default: seedancev1profast

Workflow

1. Text-to-Video Generation

User request: "做一段 10 秒钟横屏的宇宙飞船穿梭星际的视频"

Agent processing:

  1. Extract parameters: duration=10, ratio="16:9"
  2. Enhance prompt with cinematic details, camera movements, scene descriptions
  3. Call API with enriched prompt
  4. Monitor progress with heartbeat updates (every 60 seconds)
  5. Download to ./tensorslab_output/

Example enhanced prompt:

Cinematic wide shot of a spaceship rapidly flying through space, passing glowing
nebulae and distant stars, lens flares, dramatic camera movement, epic scale,
movie-quality visual effects, smooth 24fps motion

2. Image-to-Video Generation

User request: "让这张人物合影 family.jpg 动起来" or "让风景照动起来"

Agent processing:

  1. Extract image file paths (1-2 images supported)
  2. Enhance prompt with motion instructions
  3. Monitor progress with heartbeat updates
  4. Download results

Parameters for image-to-video:

  • sourceImage: Array of image files (1-2 images max)
  • imageUrl: Comma-separated URLs of source images
  • prompt: Description of desired motion/animation

3. Resolution and Aspect Ratio

Aspect ratios:

  • 9:16 - Vertical (TikTok, Reels, Shorts) - default
  • 16:9 - Horizontal (YouTube, standard video)
  • Other ratios available depending on model

Resolutions:

  • 480p - SD quality, faster generation
  • 720p - HD quality - default
  • 1080p - Full HD
  • 1440p - 2K quality (seedancev2 only)

4. Duration Options

  • seedancev2: 5-15 seconds
  • Other models: 5-10 seconds

Longer videos take proportionally more time to generate.

5. Special Features (seedancev2 only)

FeatureParameterDescription
Audio Generationgenerate_audio=1Generate soundtrack with video
Last Framereturn_last_frame=1Also return final frame as image

Progress Tracking

Video generation takes several minutes. Keep users informed:

⏳ Waiting for video generation to complete...
   (This may take several minutes - please be patient)
🔄 Status: Processing (elapsed: 45s)
🚀 正在渲染电影级大片,已耗时 60 秒,请稍安勿躁...
🚀 正在渲染电影级大片,已耗时 120 秒,请稍安勿躁...
✅ Task completed!

Heartbeat interval: Print encouraging message every 60 seconds.

Using the Script

依赖:脚本需要 requests 库,首次使用前执行: ``bash pip install requests ``

Execute the Python script directly:

# Text-to-video (default 5s, vertical 9:16)
python scripts/tensorslab_video.py "a spaceship flying through space"

# 10 second horizontal video
python scripts/tensorslab_video.py "sunset over ocean waves" --duration 10 --ratio 16:9

# Image-to-video
python scripts/tensorslab_video.py "make this photo come alive" --source portrait.jpg

# Fast preview
python scripts/tensorslab_video.py "abstract flowing colors" --model seedancev1profast

# High quality with audio
python scripts/tensorslab_video.py "epic mountain timelapse" --resolution 1440p --duration 10 --audio

# Custom output directory
python scripts/tensorslab_video.py "a sunset timelapse" --output-dir ./my_videos

Task Status Flow

StatusCodeMeaning
Pending1Task waiting in queue
Processing2Currently generating
Completed3Done, video ready
Failed4Error occurred
Uploading5Uploading generated video

Error Handling

Translate API errors to user-friendly messages:

Error CodeMeaningUser Message
9000Insufficient credits"亲,积分用完啦,请前往 https://tensorslab.tensorslab.com/ 充值"
9999General errorShow the specific error message

Output

All videos are saved to output directory with naming pattern:

  • Default: ./tensorslab_output/ (current working directory)
  • Custom: Use --output-dir or -o to specify a different path
  • Naming: {task_id}_{index}.mp4 - e.g., abcd_1234567890_0.mp4

After completion, inform user:

🎉 您的视频处理完毕!已存放于 ./tensorslab_output/{filename}

Tips for Better Results

Text-to-Video

  • Include cinematic terms: "wide shot", "close-up", "pan", "dolly"
  • Describe motion: "flying rapidly", "slowly drifting", "zooming in"
  • Specify style: "cinematic", "documentary style", "dreamy"

Image-to-Video

  • Describe the desired motion: "gentle sway", "subtle movement"
  • For landscapes: "clouds moving", "water flowing", "leaves rustling"

Resources

  • scripts/tensorslab_video.py: Main API client with full CLI support
  • references/api_reference.md: Detailed API documentation

平台分布

Codex

35.34%
按下载量换算54

Claude

31.27%
按下载量换算48

Cursor

18.7%
按下载量换算28

Gemini CLI

10.71%
按下载量换算16

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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