Skill: liangshenghzj888-stack/jiege-openclaw-video-v1-2-2 (version 1.2.2)

# Skill: jiege-video-skill ### 作者: 何振杰 ## 功能描述 一个高性能 Veo 视频生成技能，支持通过自然语言一键生成。 ## 适用场景 - 自动化视频创作。 - 无需命令行参数，通过自然语言对话生成视频。 ## 安装说明 1. 使用 `openclaw install jiege-video-skill` 安装。 2. 确保在 `~/.openclaw/openclaw.json` 中配置了有效的 API Key。 ## 使用方法 安装后，直接在聊天窗口输入： > 生成视频：[您的提示词] 例如： > 生成视频：一只在雨中奔跑的黑豹，电影质感 ## 运行机制 - 拦截指令后，自动调用后台进程生成。 - 任务完成时，会自动在浏览器中弹出结果页面。 - 内置锁机制，防止并发重复任务。 ## 注意事项 - 请确保系统环境已安装 Python。 - 若提示任务阻塞，请确认无残留的 `.lock` 文件。

path: hooks.js
content: module.exports = async (ctx) => {
    const text = ctx.message.text || "";
    if (text.startsWith('生成视频：')) {
        const prompt = text.replace('生成视频：', '').trim();
        const { spawn } = require('child_process');
        const path = require('path');
        
        // 修正为指向项目根目录下的 scripts/veo_worker.py
        const scriptPath = path.join(__dirname, 'model', 'scripts', 'veo_worker.py');
        
        const child = spawn('python', [scriptPath, '--prompt', prompt, '--model', 'veo3.1', '--seconds', '8'], {
            detached: true,
            stdio: 'ignore'
        });
        child.unref();
        
        return { reply: "正在后台为您生成视频，完成后会自动在浏览器打开。" };
    }
};

path: manifest.json
content: {
  "name": "jiege-video-skill",
  "version": "1.0.0",
  "author": "何振杰",
  "description": "基于 Veo 模型的视频生成技能，支持通过“生成视频：[提示词]”唤起。",
  "dependencies": ["requests"],
  "main": "veo_worker.py",
  "hooks": {
    "onMessage": "hooks.js"
  }
}

path: model/scripts/veo_worker.py
content: import requests, time, argparse, os, json, sys, re, platform, subprocess

# 使用当前脚本所在目录作为基准路径，确保在任何安装路径下均可正常运行
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
LOG = os.path.join(BASE_DIR, "veo_log.txt")
LOCK = os.path.join(BASE_DIR, "veo.lock")

# 强制重定向至脚本同级目录的日志文件
# sys.stdout = sys.stderr = open(LOG, "a", encoding="utf-8")
print(f"[*] 调试：开始执行任务", flush=True)



def open_url(url):
    """跨平台打开 URL"""
    if platform.system() == 'Windows':
        os.startfile(url)
    elif platform.system() == 'Darwin':  # macOS
        subprocess.Popen(['open', url])
    else:  # Linux
        subprocess.Popen(['xdg-open', url])

def generate_video(prompt, model, seconds):
    print(f"[*] 调试：检查锁文件路径 {LOCK}", flush=True)
    if os.path.exists(LOCK):
        print(f"[*] 调试：发现锁文件，任务已在运行", flush=True)
        return
    
        # 记录当前进程 ID
    print(f"[*] 调试：尝试写入锁文件，进程ID: {os.getpid()}", flush=True)
    try:
        with open(LOCK, "w") as f: f.write(str(os.getpid()))
    except Exception as e:
        print(f"[!] 无法写入锁文件: {e}", flush=True)
        return
    
    try:
        # 使用相对用户主目录配置路径
        config_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), ".openclaw", "openclaw.json")
        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            cfg = json.load(f)
            key = list(cfg['models']['providers'].values())[0]['apiKey']
        
        payload = {
            "model": model,
            "messages": [{"role": "user", "content": f"{prompt}，时长 {seconds} 秒"}],
            "stream": True
        }
        
        print(f"[*] 提交任务: {model}, 时长: {seconds}s", flush=True)
        res = requests.post("https://maas-openapi.wanjiedata.com/api/v1/chat/completions", 
            headers={"Authorization": f"Bearer {key}", "Content-Type": "application/json"},
            json=payload, stream=True)
        
        print(f"[*] 调试：API 请求已发送，正在接收流数据", flush=True)
        full = ""
        for line in res.iter_lines():
            if line:
                decoded = line.decode('utf-8')
                if decoded.startswith('data: '):
                    try:
                        d = json.loads(decoded[6:])
                        full += d['choices'][0]['delta'].get('content', '')
                    except: pass
        
        match = re.search(r'(https?://\S+)', full)
        if match:
            url = match.group(1).rstrip(')"\'').replace(')', '').replace(']', '')
            open_url(url)
            print(f"[*] 成功打开链接: {url}")
        else: 
            print(f"[!] 提取失败。完整内容: {full}")
            
    finally:
        if os.path.exists(LOCK): 
            try:
                os.remove(LOCK)
            except OSError:
                pass

if __name__ == "__main__": 
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--prompt", required=True)
    parser.add_argument("--model", required=True)
    parser.add_argument("--seconds", type=int, required=True)
    args = parser.parse_args()
    generate_video(args.prompt, args.model, args.seconds)


path: model/scripts/video_interface.py
content: import subprocess, os, sys, platform

# 基于脚本所在目录动态定位 worker 脚本
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
WORKER_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "veo_worker.py")

def trigger_veo_generation(prompt, model="veo3.1-fast", seconds=8):
    # 使用 Python 解释器调用相对路径下的脚本
    cmd = [
        sys.executable,  # 确保使用当前同一个 python 解释器
        WORKER_PATH,
        "--prompt", prompt,
        "--model", model,
        "--seconds", str(seconds)
    ]
    
    # 跨平台进程启动设置
    if platform.system() == 'Windows':
        # Windows 上使用 CREATE_NEW_PROCESS_GROUP
        subprocess.Popen(cmd, creationflags=subprocess.CREATE_NEW_PROCESS_GROUP)
    else:
        # Linux/macOS 上启动新进程
        subprocess.Popen(cmd, start_new_session=True)
        
    return f"[*] 任务已提交: {prompt}"


path: README.md
content: # Jiege OpenClaw Video - Veo 视频生成技能

本技能提供了一个基于 Veo 模型的全自动视频生成工作流，专为 OpenClaw 平台开发。

## 功能特性
- **自然语言触发**：无需复杂命令行，支持直接对话式唤起生成。
- **Veo 模型集成**：适配 veo3.1 系列，支持高性能快速生成。
- **异步守护进程**：生成任务在后台独立运行，不阻塞主控台，不触发 Agent 监听异常。
- **智能交互**：任务完成后自动提取下载链接并唤起系统默认浏览器。
- **并发保护**：集成锁机制，防止短时间内因重复请求导致 API 负载过高。

## 目录结构
```text
jiege-video-skill/
├── manifest.json       # 技能入口定义
├── hooks.js            # 对话拦截器
├── SKILL.md            # 技能元数据
├── README.md           # 使用说明
└── model/
    └── scripts/
        ├── veo_worker.py        # 生成逻辑引擎
        └── video_interface.py   # 接口调用层
```

## 快速开始
1. **安装**: 在 OpenClaw 终端中执行 `openclaw install jiege-video-skill`。
2. **触发**: 在聊天框中输入：`生成视频：[您的视频描述]`。
3. **查看**: 系统将自动在后台处理，完成后会自动为你打开网页。

## 故障排查
- **任务阻塞**: 若脚本提示“任务正在运行”，请检查 `model/scripts/veo.lock` 文件并删除即可恢复。
- **无反应**: 检查 `model/scripts/veo_log.txt` 日志文件，查看 API 响应状态。
- **模型配置**: 确保 `~/.openclaw/openclaw.json` 中已正确配置 `apiKey`。

---
*作者：何振杰*


path: requirements.txt
content: requests>=2.25.1


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