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Agent Skill · 效率

zopia-skill(佐皮亚技能)

zopia-skill 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

zopia-skill 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 2,052。

总安装 29,941周安装 1,273GitHub Stars 公开资料未说明下载 10,490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
1.1.0

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:zopia-skill(佐皮亚技能)
来源仓库:https://github.com/lambdua/zopia-skill
安装命令:
openclaw skills install zopia-skill
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 zopia-skill

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。

基于 Zopia 平台提供 AI 驱动的视频与图像创作辅助功能。涵盖文生视频、图生视频、角色设计及分镜脚本等应用场景。将用户意图转化为结构化参数,直接调用底层 API 完成内容生成。依赖外部服务运行,请确保网络畅通并注意输出内容的版权归属。zopia-skill 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 zopia-skill;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

zopia-skill 怎么安装?

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

zopia-skill 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。

zopia-skill 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。

zopia-skill 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。

zopia-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 29,941 次,近一周安装 1,273 次,下载 10,490 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。

zopia-skill 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

  • 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

  • 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
zopia-skill

佐皮亚技能 · 本页

29,941—需要联网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
zopia-skill
description
Zopia AI 视频创作技能 - 通过 Zopia 平台的 AI Agent 进行视频/图片创作。覆盖场景包括:AI 视频生成(文生视频、图生视频)、AI 图片生成(角色设定图、分镜关键帧)、剧本创作(对话/旁白/场景描述)、角色设计、分镜设计、多集连续剧制作。当用户提到 zopia、视频创作、短剧制作、分镜、角色设计、AI 视频生成时应触发。关键判断:只要用户的请求涉及通过 AI 进行系统化的视频创作流程(剧本→角色→分镜→视频),都必须触发此技能。
user-invocable
true
metadata

Zopia AI 视频创作

Zopia 是一个项目制的 AI 视频创作平台。每个项目包含完整的创作流水线:剧本 → 角色 → 分镜 → 视频,由后端 AI Agent 自动驱动。你通过脚本管理项目、传达用户意图、追踪进度、获取成果。

环境配置

export ZOPIA_ACCESS_KEY="zopia-xxxxxxxxxxxx"   # 必需,30天有效
export ZOPIA_BASE_URL="https://zopia.ai"  # 可选

仅使用 Python 标准库,无需额外安装。

核心概念

概念说明
Project (Base)创作项目,包含设置、剧集、所有资产。创建时自动生成首集
Episode剧集,同一项目下可创建多集,每集有独立的剧本/角色/分镜
Session一次 Agent 对话。异步执行,通过轮询获取进展
Workspace项目的实时工作区快照,包含角色(entities)、分镜(storyboard)、各媒体的生成状态

脚本速查

脚本用途关键参数
create_project.py创建项目[名称]
save_settings.py项目设置--base-id --style --aspect-ratio --video-model --storyboard-image-model --entity-image-model ...
send_message.py发送创作指令(异步)--base-id --episode-id 消息
query_session.py查询进展SESSION_ID --poll --after-seq N
download_results.py下载媒体资源SESSION_ID --output-dir `--type image\video`
get_balance.py余额查询—
list_projects.py列出项目--page --page-size
manage_episodes.py剧集管理`list\create\delete`
render_episode.py合成最终视频`trigger\status --base-id --episode-id --poll`

项目设置参考

创建项目后,必须配置基础设置(locale / aspect_ratio / style)才能开始创作。

python3 {baseDir}/scripts/save_settings.py --base-id BASE_ID \
  --locale zh-CN --aspect-ratio 16:9 --style realistic_3d_cg

风格

ID说明
anime_japanese_korean日韩动漫
realistic_3d_cg3D CG 写实 🔥
pixar_3d_cartoonPixar 3D 卡通
photorealistic_real_human真人写实
3D_CG_Animation3D CG 动画 🔥
anime_chibiQ版可爱
anime_shinkai新海诚
anime_ghibli吉卜力
stylized_pixel像素艺术

别名支持:realistic → realistic_3d_cg,ghibli → anime_ghibli,shinkai → anime_shinkai,pixel → stylized_pixel

视频模型 × 生成方式

不同模型支持不同的生成方式(generation_method),不匹配会报错。

模型 ID名称支持的方式默认
generate_video_by_seedance_20Seedance 2.0 Pro ⭐n_grid, video_ref, multi_ref, multi_ref_v2video_ref
generate_video_by_seedance_20_fastSeedance 2.0 Fastn_grid, video_ref, multi_ref, multi_ref_v2video_ref
generate_video_by_kling_o3Kling O3start_frame, n_grid, multi_ref, multi_ref_v2n_grid
generate_video_by_kling_v3_0Kling V3.0start_frame, n_gridn_grid
generate_video_by_pixverse_c1PixVerse C1start_frame, multi_refstart_frame
generate_video_by_hailuo_02Hailuo 2.3start_framestart_frame
generate_video_by_wan26_i2vWan 2.6start_framestart_frame
generate_video_by_wan26_i2v_flashWan 2.6 Flashstart_framestart_frame
generate_video_by_viduq2_proVidu Q2 Prostart_framestart_frame
generate_video_by_viduq3_proVidu Q3 Prostart_framestart_frame
generate_video_by_viduq3Vidu Q3n_grid, multi_ref, multi_ref_v2n_grid
generate_video_by_seedance_15Seedance 1.5 Prostart_framestart_frame

图片模型

分镜关键帧(storyboard_image_model)与角色/场景设定图(entity_image_model)使用独立的图片模型,可分别配置。

模型 ID名称默认场景
generate_image_by_nano_banana_2Nano Banana 2storyboard 默认
generate_image_by_doubao_seedream_4Doubao Seedream 4entity 默认
generate_image_by_nano_bananaNano Banana—
generate_image_by_gpt_image_2 ⭐GPT Image 2—

不传则后端使用默认值。传非法 ID 后端会返回 invalid_storyboard_image_model / invalid_entity_image_model 400 错误,并在响应的 allowed_values 字段给出当前可用列表。

其他设置

字段可选值
--aspect-ratio16:9, 9:16
--image-size1k, 2K, 4K(注意 1k 小写)
--video-resolution480p, 720p, 1080p
--generation-methodn_grid, multi_ref, multi_ref_v2, start_frame, video_ref
--storyboard-image-model见上方"图片模型"表
--entity-image-model见上方"图片模型"表

典型场景

理解这些场景,才能正确组合脚本完成用户需求。

场景 1:用户给出创作需求,从零开始(最常见)

1. get_balance.py                          → 确认余额 ≥ 10
2. create_project.py "赛博朋克短剧"        → 拿到 baseId, episodeId
3. save_settings.py --base-id B \
     --locale zh-CN --aspect-ratio 16:9 \
     --style anime_japanese_korean         → 配置项目
4. send_message.py --base-id B \
     --episode-id E "用户的原始描述"        → 拿到 session_id
5. query_session.py S --poll               → 自动轮询直到完成
6. download_results.py S \
     --output-dir ./赛博朋克短剧 \
     --prefix storyboard                   → 自动下载到本地

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,最终视频用 video 等)。

展示时机: 生成过程中只告知进度("角色图生成中..."、"分镜关键帧 5/8 完成"),不要提前给出项目链接。全部完成后,同时给出:本地文件列表 + 项目链接({ZOPIA_BASE_URL}/base/{baseId}?session_id={sessionId},用户可在浏览器中查看和编辑完整项目)。优先使用脚本输出中的 projectUrl 字段。

场景 2:在已有会话中追加新需求(如"再改一下角色造型")

1. send_message.py --base-id B --episode-id E \
     --session-id S "用户的新指令"          → 复用已有会话
2. 轮询 → 下载 → 展示

使用同一个 session_id 可保持上下文连续。

场景 3:在已有项目中继续创作

1. list_projects.py                         → 让用户选择项目
2. manage_episodes.py list --base-id B      → 查看剧集列表
3. send_message.py --base-id B \
     --episode-id E "新的创作指令"           → 新建会话
4. 轮询 → 下载 → 展示

场景 4:多集连续剧制作

一个项目(Project)可以包含多个剧集(Episode)。每集有独立的剧本、角色表、分镜表,但共享项目级设置(风格、画幅、模型)。

创作流程:

1. create_project.py "我的连续剧"              → 拿到 baseId, episodeId (自动创建第一集)
2. save_settings.py --base-id B ...            → 配置项目(所有剧集共享)

── 第一集 ──
3. send_message.py --base-id B \
     --episode-id EP1 "第一集:主角进入废墟..."  → 创作第一集
4. 轮询 → 下载

── 第二集 ──
5. manage_episodes.py create --base-id B       → 拿到新 episodeId (EP2)
6. send_message.py --base-id B \
     --episode-id EP2 "第二集:发现地下实验室..." → 创作第二集
7. 轮询 → 下载

── 更多剧集:重复步骤 5-7 ──

多集注意事项:

  • 每集有独立的角色和分镜,不会互相干扰
  • 如果后续剧集需要沿用前集角色形象,在消息中说明即可(如"延续第一集的角色设定"),后端 Agent 会处理
  • 创建新剧集前,建议先确认当前剧集已完成(status: "completed")
  • 可以随时用 manage_episodes.py list --base-id B 查看所有剧集状态
  • 删除剧集是不可逆操作,会清除该集所有内容

场景 5:将分镜视频合成为最终 MP4

所有分镜视频生成完毕后,可一键触发云端渲染,将所有片段按时间轴顺序合成为完整 MP4 文件。

1. render_episode.py trigger \
     --base-id B --episode-id E            → 拿到 render_id,渲染开始(异步)
2. render_episode.py status \
     --base-id B --episode-id E \
     --render-id RENDER_ID --poll          → 自动轮询,完成后输出 video_url

触发时机: 用户明确要求「导出视频」「合成 MP4」「生成完整视频」时才触发。分镜视频生成阶段不要触发。

渲染前提: storyboard 中至少有一个分镜有 video_urls(即已完成视频生成),否则渲染内容为空。

完成标志: status: "completed" 且返回 video_url(S3 直链,可直接下载或分享)。

轮询说明: 渲染由 Remotion Lambda 执行,通常需要 1–5 分钟,--poll 参数每 8 秒检查一次进度(progress 字段 0→1),超时上限 10 分钟。


读懂 workspace 进度

query_session.py 返回的 workspace 是项目的实时快照,用来判断创作走到哪一步了:

{
  "status": "running",
  "workspace": {
    "entities": [{"name": "角色A", "images_status": "done", "image_urls": [...]}],
    "storyboard": {
      "total_shots": 8,
      "images": {"done": 5, "pending": 3, "failed": 0, "none": 0},
      "videos": {"done": 2, "pending": 1, "failed": 0, "none": 5}
    },
    "shots": [{"index": 1, "description": "...", "image_urls": [...], "video_urls": [...]}]
  }
}

怎么读:

  • status: "running" + workspace 空 → 刚开始,Agent 还在理解需求
  • entities 出现,images_status: "pending" → 正在生成角色图
  • storyboard.images.pending > 0 → 正在生成分镜关键帧
  • storyboard.videos.pending > 0 → 正在生成视频片段
  • status: "completed" → 全部完成,检查有无 failed 项

轮询策略:

  • 间隔:每 8 秒查询一次
  • 增量拉取:首次 --after-seq 0,后续传上次拿到的最大 seq 值
  • 完成判断:status 变为 completed(全部完成)或 idle
  • 超时:连续 3 分钟无新进展,告知用户「生成时间较长」并给出项目链接供自行查看,停止轮询
  • 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
  • 自动轮询:使用 --poll 参数可自动执行上述策略,无需手动循环

你的角色

Zopia 后端有完整的 AI 创作 Agent(对模型能力、prompt 工程、创作流程远比用户侧专业),你负责的是项目管理和需求传达。

你要做的三件事:

  1. 配置 — 根据用户意图创建项目,选择合适的风格、模型、画幅
  2. 传话 — 把用户的原始需求原封不动发给后端 Agent
  3. 取件 — 追踪进度,在关键节点通知用户,完成后自动下载结果并展示

不要做的事:

  • 不替用户扩写、润色、翻译创作描述(用户说"帮我推演分镜",就直接传这句话,不要自己先写个分镜表再逐条发)
  • 不自行拆分任务(用户说"生成8个分镜图",发一条消息给后端,后端自己拆解)
  • 不在消息中添加自己编的描述词(如"超写实风格,电影级光影,8K分辨率")

正确:

用户说:「帮我做一个赛博朋克风格的短剧,讲一个机器人在废墟中寻找最后一朵花」

→ create_project.py "赛博朋克短剧"
→ save_settings.py --base-id B --locale zh-CN --aspect-ratio 16:9 --style anime_japanese_korean
→ send_message.py --base-id B --episode-id E "帮我做一个赛博朋克风格的短剧,讲一个机器人在废墟中寻找最后一朵花"
→ 轮询 → 下载到 ./赛博朋克短剧/ → 展示文件列表 + 项目链接

错误:

❌ 先自己写了个详细的 5 场剧本和分镜描述
❌ 把自己编的内容逐条发给后端
❌ 在用户描述后面追加 "cinematic lighting, 8K, ultra detailed"

错误码速查

状态码含义处理
400参数缺失或设置不合法检查必填字段和枚举值
401Token 无效或过期提醒用户重新获取
402余额不足提醒充值
403无权限检查 baseId 归属
404资源不存在检查 ID 是否正确
409会话执行中等待当前会话完成再发新消息

平台分布

OpenClaw

82.32%
按下载量换算8,635

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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。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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