Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

zenstudio(zenstudio 命令行)

zenstudio 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

zenstudio 是研究检索类 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 6,655。

总安装 21,418周安装 875GitHub Stars 1下载 6,859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
1.3.7

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:zenstudio(zenstudio 命令行)
来源仓库:https://github.com/zhaoda/zenstudio
安装命令:
openclaw skills install zenstudio
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 zenstudio

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

原ZenStudio CLI已升级为WorkRally,本技能仍保留兼容支持。用于遗留项目迁移与新CLI工具使用引导说明。提供旧版命令映射与新功能访问路径指引文档。新用户推荐使用npm install -g workrally获取最新体验。当前版本不再接收新功能更新,仅维持基础运行稳定性。

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 zenstudio;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

zenstudio 怎么安装?

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

zenstudio 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。

zenstudio 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。

zenstudio 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。

zenstudio 用的人多吗?

公开数据是累计安装 21,418 次,近一周安装 875 次,下载 6,859 次,GitHub 1 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。

zenstudio 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

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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

  • 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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
zenstudio

zenstudio 命令行 · 本页

21,4181接触敏感数据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
zenstudio
description
>-

ZenStudio 官方 AI 内容创作 CLI 工具 (zencli)。支持 AI 生图、AI 生视频、 项目管理、资产库、媒资管理、无限画布、文件上传下载等。 Use when user asks to generate images, generate videos, manage projects, upload files, download assets, manage materials, or interact with ZenStudio platform via command line. version: 1.3.7 license: MIT-0 author: ZenStudio Team homepage: https://ai.tvi.v.qq.com/zenstudio user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🎬","requires":{"bins":["zencli"],"env":["ZENSTUDIO_API_KEY","ZENSTUDIO_ENDPOINT","ZENCLI_CONFIG_DIR","ZENCLI_NO_UPDATE_CHECK"]},"primaryEnv":"ZENSTUDIO_API_KEY","credentials":{"storage":"~/.zencli/config.json","configDirEnv":"ZENCLI_CONFIG_DIR","description":"zencli auth login 写入的 API Key 持久化文件,JSON 格式,仅存储 api_key 和 endpoint。非持久化容器中可通过 ZENCLI_CONFIG_DIR 环境变量指定配置目录"},"install":[{"id":"npm","kind":"node","package":"zenstudio-cli@1.3.7","bins":["zencli"],"label":"Install ZenStudio CLI (npm)"}],"category":"AIGC","tags":["zenstudio","aigc","cli","video-generation","image-generation","ai-tools"]}}


ZenStudio CLI (zencli)

⚠️ 品牌升级通知 ZenStudio CLI (zencli) 已正式升级为 WorkRally。 - 新 CLI: npm install -g workrally(命令行从 zencli 变为 workrally) - 新 Skill: https://clawhub.ai/tencent-adm/workrally - npm 包: https://www.npmjs.com/package/workrally 当前 zenstudio-cli 仍可正常使用,但 后续新功能将仅在 workrally 中发布。 建议尽快迁移到新包。

AI 内容创作全流程命令行工具,封装 ZenStudio 平台 19+ 核心能力。

安装 & 配置

npm install -g zenstudio-cli@1.3.7

# 配置 API Key(三选一)
zencli auth login                          # 交互式登录(推荐)
zencli auth login --token <YOUR_API_KEY>   # 命令行传入
export ZENSTUDIO_API_KEY=<YOUR_API_KEY>    # 环境变量(仅推荐 CI/CD,Agent/子进程可能读不到 shell 配置)
# ↑ auth login 自动将 Token 写入配置文件:
#   若 ZENCLI_CONFIG_DIR 已设置 → $ZENCLI_CONFIG_DIR/config.json
#   否则 → ~/.zencli/config.json

zencli auth status                         # 验证登录状态

API Key 申请:Claw 配置

命令速查

# === 项目管理 ===
zencli project list [--search "关键词"]    # 列出/搜索项目
zencli project create "项目名"             # 创建项目
zencli project get <id>                    # 项目详情
zencli project update <id> --name "新名称" # 更新项目

# === 上传 / 下载 ===
zencli upload ./file.png -o json           # 上传文件 (COS SDK 直传)
zencli download <asset_id> [-d ./output/]  # 下载素材 (自动处理私有读签名)

# === AI 生图 ===
zencli generate image-models               # 查看可用模型(必须先调用!)
zencli generate image --prompt "描述" --model <model_id> [--aspect-ratio 16:9] [--input-images "url"] --poll

# === AI 生视频 (4 种驱动模式) ===
zencli generate video-models               # 查看可用模型(必须先调用!)
zencli generate video --prompt "描述" --model <provider_id> --poll                        # 纯文生视频(默认 Text 模式)
zencli generate video --prompt "描述" --model <provider_id> --single-image-url "url" --poll  # 图生视频(Text 模式 + 参考图)
zencli generate video --mode FirstLastFrame --prompt "描述" --model <provider_id> --first-frame-url "url" --poll  # 首尾帧
# 其他模式: FrameSequence(--sequence-frames)  SubjectToVideo(--reference-assets)
# --mode 默认 Text;通用选项: --duration <秒> --count 1-4 --enable-sound --poll

# === 媒资库 (asset) — 项目级媒体文件池 ===
zencli asset create --url <cdn_url> --project-id <id> -o json  # 入库(返回带签名 URL)
zencli asset search --project-id <id>      # 搜索
zencli asset get <asset_id>                # 详情
zencli asset update <asset_id> --name "新名称"  # 更新素材 (目前仅支持改名)

# === 资产库 (material) — 树形管理:人物/道具/场景/网盘 ===
zencli material list role_person           # 人物  |  role_prop 道具  |  role_scene 场景  |  root 网盘文件夹
zencli material add ...                    # 创建素材/文件夹(从媒资库挂载)
zencli material get <material_id>          # 素材详情
zencli role get <role_id>                  # 角色详情(LoRA/提示词/版本)

# === 画布 ===
zencli canvas list                         # 列出画布
zencli canvas create "名称"                # 创建画布
zencli canvas build-draft <canvas_id> --file nodes.json          # 增量合并(默认保留已有节点)
zencli canvas build-draft <canvas_id> --nodes '[...]'            # 同上,直接传 JSON
zencli canvas build-draft <canvas_id> -d "id1,id2"               # 删除指定节点
zencli canvas build-draft <canvas_id> -n '[...]' -d "old1"       # 同时增删改
zencli canvas build-draft <canvas_id> -n '[...]' --mode overwrite  # 全量覆盖(清空后重建)

# === 任务查询 ===
zencli generate task <task_id> [--poll]    # 查询/轮询生成任务状态

# === 通用透传(调用任意 MCP 工具)===
zencli tools list                          # 列出所有工具
zencli tools describe <tool_name>          # 查看参数 schema
zencli tools call <tool_name> --arg key=value [--json-args '{}']

# === URL / 升级 ===
zencli url build "页面名" [--params '{}']  # 构建 ZenStudio 前端链接
zencli url parse <url>                     # 解析 URL
zencli upgrade [--check]                   # 升级 / 仅检查

输出格式: -o json(默认, Agent 推荐) | -o table(人类阅读) | -o text(管道/脚本) | zencli config set output_format <fmt>

关键工作流:上传文件

概念:媒资库(asset) = 项目级文件池;资产库(material) = 树形目录(人物/道具/场景/网盘文件夹)。资产库的素材只能从媒资库挂载。

# 步骤 1: 上传 → CDN URL
zencli upload ./character.png -o json
# 步骤 2: 入媒资库(必须!返回 asset_id + 带签名的 asset_details)
zencli asset create --url <cdn_url> --project-id <project_id> -o json
# 步骤 3(按需): 挂载到资产库(必传 asset_id + 完整 asset_details)
zencli material add --material-id <asset_id> --material-detail '<asset_details_json>' \
  --parent-id <target_id> --type 2 --project-ids <project_id>
步骤 1→2 强制绑定,上传后必须入媒资库。视频/音频为私有读,只有入库后的 URL 才带签名。 步骤 3 由 Agent 判断:"上传文件" → 两步 | "上传到角色/道具/场景/文件夹" → 三步 | "媒资素材添加到资产库" → 仅步骤 3

⚠️ 重要规则

  1. 前端链接必须用 zencli url build 生成,严禁自行拼接 URL
  2. 模型 ID 必须动态获取:image-models / video-models,严禁猜测或硬编码
  3. canvas ≠ project:画布用 canvas,短番项目用 project,不要混用
  4. build-draft 实时生效:写入后正在查看画布的用户会立即看到变更,无需刷新页面
  5. build-draft 默认增量合并:只需传变更的节点(新增/修改),已有节点自动保留。删除用 -d,全量覆盖用 --mode overwrite
  6. build-draft 支持多人协同:CLI 写入画布时不会覆盖其他用户的并发编辑,可安全地与浏览器用户同时操作同一画布
  7. build-draft 节点数据校验:

- type 必须是 image/video/audio/imageGenerator/videoGenerator/artboard/text/freehand 之一 - image/video/audio 节点必须包含 data.asset.id(非空字符串),否则被拒绝 - text 节点必须包含 data.text.content(文本内容,最大2000字符),可选 fontSize/fontWeight/textAlign/color - freehand 节点必须包含 data.freehand.points(笔触坐标数组)和 data.freehand.initialSize({width,height}),可选 color/size - audio 节点默认尺寸 260×80;artboard 节点缺少尺寸时默认 600×800 - 服务端会自动修正常见问题(如空 style、缺少 measured、text/freehand 默认属性),但关键必填字段缺失无法修正

  1. 素材命名最佳实践:

- 画布内生成:使用 --name 传入"画布名称_素材特征"作为名字(如"产品设计画布_蓝色运动鞋"),通过 canvas list 获取画布名称 - 非画布生成:使用 --name 传入自定义名称,从 prompt 中提取核心关键词

  1. 不确定参数时用 --help 或 tools describe 自行探索

环境变量

  • ZENSTUDIO_API_KEY — API Key (Bearer Token)
  • ZENSTUDIO_ENDPOINT — API 端点 (默认 https://ai.tvi.v.qq.com/zenstudio/api/mcp)
  • ZENCLI_CONFIG_DIR — 配置文件目录 (默认 ~/.zencli,非持久化容器建议指向持久卷)
  • ZENCLI_NO_UPDATE_CHECK=1 — 禁用自动版本检查 (CI/CD 推荐)

平台分布

OpenClaw

78.76%
按下载量换算5,402

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills