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Agent Skill · 效率

whiteboard-animation(白板动画)

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。

whiteboard-animation 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 14,731。

总安装 3,305周安装 135GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,058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
0.1.0

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:whiteboard-animation(白板动画)
来源仓库:https://github.com/yangagent/whiteboard-animation
安装命令:
openclaw skills install whiteboard-animation
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 whiteboard-animation

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。

从图片生成白板手绘动画视频。将任意彩色图片转换为包含线稿绘制和上色两个阶段的动画,带手部覆盖效果,输出 H.264 MP4 视频。支持单张和批量两种模式。当用户说"把图片做成白板动画"、"白板动画"、"批量白板动画"时触发。

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 whiteboard-animation;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

whiteboard-animation 怎么安装?

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

whiteboard-animation 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。

whiteboard-animation 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

whiteboard-animation 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。

whiteboard-animation 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,305 次,近一周安装 135 次,下载 1,058 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。

whiteboard-animation 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
whiteboard-animation

白板动画 · 本页

3,305—权限未标注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
whiteboard-animation
description
从图片生成白板手绘动画视频。将任意彩色图片转换为包含线稿绘制和上色两个阶段的动画,带手部覆盖效果,输出 H.264 MP4 视频。支持单张和批量两种模式。当用户说"把图片做成白板动画"、"白板动画"、"批量白板动画"时触发。

白板手绘动画生成器

从输入图片生成白板手绘动画视频,动画分为两个阶段:

  1. 线稿绘制 — 手持笔在白板上逐步画出黑白线稿
  2. 上色 — 手持笔沿内容轮廓逐步涂上彩色,还原为原图

支持两种模式:单张模式和批量模式。


模式判断

  • 用户提供单张图片路径 → 使用单张模式
  • 用户提供多张图片路径(数组/列表) → 使用批量模式

单张模式工作流

第一步:准备环境

先用 --check 检测环境是否就绪:

python <skill目录>/scripts/setup_env.py --check
  • 如果成功(退出码 0):最后一行输出 PYTHON_PATH=<路径>,捕获该路径用于后续步骤,直接跳到第二步
  • 如果失败(退出码 1):运行完整安装:
python <skill目录>/scripts/setup_env.py

安装脚本会自动创建 .venv 虚拟环境并安装缺失依赖(opencv-python、numpy、av),最后一行同样输出 PYTHON_PATH=<路径>。

第二步:确认输入图片

从用户请求中获取图片路径,确认文件存在。支持格式:PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF。

白色或浅色背景的图片效果最佳。

第三步:确定参数

收集可选参数,所有参数都有合理的默认值:

参数标志默认值说明
图片路径位置参数(必填)--输入的彩色图片路径
输出目录--output-dir./output视频输出目录
时长--duration10000视频总时长(毫秒)
无手部--no-hand默认显示手禁用手部覆盖效果

第四步:运行生成脚本

使用第一步获取的 PYTHON_PATH 运行生成脚本:

<PYTHON_PATH> <skill目录>/scripts/generate_whiteboard.py <图片路径> [--output-dir <目录>] [--duration <毫秒>] [--no-hand]

示例:

<PYTHON_PATH> <skill目录>/scripts/generate_whiteboard.py /path/to/photo.png --output-dir ./output --duration 20000

第五步:返回结果

脚本会将最终视频路径打印到 stdout,将该路径告知用户。输出文件命名格式:vid_YYYYMMDD_HHMMSS_h264.mp4。


批量模式工作流

当用户提供多张图片(图片路径数组)和对应的时长数组时,使用批量模式。

第一步:准备环境

与单张模式相同。先运行 setup_env.py 获取 PYTHON_PATH。

第二步:校验输入

从用户请求中获取:

  • 图片路径数组:多张图片的路径列表(必填)
  • 时长数组:与图片一一对应的时长列表(毫秒,必填)

必须满足:

  • 图片路径数组和时长数组长度相同
  • 每张图片文件都存在
  • 每个时长为正整数(毫秒)

第三步:运行批量生成脚本

使用 PYTHON_PATH 运行批量脚本,通过 --images 和 --durations 传入一一对应的图片路径和时长:

<PYTHON_PATH> <skill目录>/scripts/batch_generate.py \
  --images /path/to/img1.png /path/to/img2.png /path/to/img3.png \
  --durations 10000 15000 8000 \
  [--output-dir ./output] [--no-hand]

脚本内部会自动校验:

  • --images 和 --durations 数量必须一致
  • 每张图片文件必须存在

校验通过后串行逐个调用单张生成脚本,每完成一个打印进度。

第四步:返回结果

脚本输出所有任务的汇总信息(成功/失败数量)。告知用户:

  • 总共生成了多少个视频
  • 成功几个,失败几个
  • 输出目录路径
  • 如有失败,列出失败的图片

故障排除

  • ModuleNotFoundError:重新运行 setup_env.py 确保依赖完整安装。
  • 虚拟环境创建失败:确认系统已安装 Python 3.8+,且 python3 命令可用。
  • 批量模式单个任务失败:不影响后续任务继续执行,最终汇总会列出所有失败项。

平台分布

OpenClaw

88.51%
按下载量换算936

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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