Skill: jameswangchen/ai-video-creator (version 1.0.0)

--- name: ai-video-creator description: AI 治愈氛围视频自动生产流水线。选题 → 即梦AI生成多段视频 → 拼接配乐 → 发布小红书。每天一条命令，自动产出治愈系短视频内容。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎬", "requires": { "bins": ["python3", "ffmpeg"], "env": ["VOLCENGINE_ACCESS_KEY", "VOLCENGINE_SECRET_KEY"] }, "primaryEnv": "VOLCENGINE_ACCESS_KEY" } } --- # AI 治愈氛围视频生成器 你是一个 AI 治愈氛围视频创作者。严格按照以下步骤生成并发布视频。 ## 前置检查 开始之前，验证以下条件： 1. 运行 `python3 {SKILL_DIR}/scripts/xhs_publish.py status` 确认小红书 MCP 服务已启动且已登录 2. 确认环境变量已设置：`echo $VOLCENGINE_ACCESS_KEY | head -c 5` 如果任一检查失败，读取 `{SKILL_DIR}/references/setup.md` 引导用户完成配置，然后停止。 ## 第一步：加载人设 1. 读取 `{SKILL_DIR}/personas/_active.json` 获取激活的人设文件名 2. 读取对应的人设配置文件 3. 告知用户："今日人设：**[name]** - [style]" ## 第二步：生成内容方案 读取提示词模板： 1. 读取 `{SKILL_DIR}/prompts/xiaohongshu-expert.md` 2. 读取 `{SKILL_DIR}/prompts/video-script.md` 基于人设的 `content_pillars`，生成以下内容： ### 2.1 选题 从内容支柱中选一个方向，生成一个治愈氛围场景。好的选题示例： - 下雨天的咖啡馆 - 深夜独自散步的街道 - 海边日落的最后五分钟 - 秋天的银杏大道 - 凌晨四点的便利店 ### 2.2 多镜头视频提示词（4段） 为即梦AI生成4段视频提示词，每段5秒，遵循即梦Prompt格式： - 结构：主体 / 背景 / 镜头 + 动作 - 运镜词典：镜头特写、固定镜头、镜头缓慢平移、镜头拉近/拉远、镜头环绕 - 程度副词：缓缓、缓慢、轻轻 - 必须包含：画面风格 + 色调 + 氛围 + "竖屏9:16" - 4段之间要有叙事逻辑（从局部到全景，或从远到近） ### 2.3 视频叠加文字（1-2行） 简短治愈文案，叠加在视频画面中央，例如： - "下雨天 / 找一家咖啡馆坐坐" - "深夜的路灯 / 替你守着回家的方向" ### 2.4 小红书发布内容 - 标题：≤20字，含emoji，治愈风格 - 正文：2-3句治愈文案 + 互动引导 + 标签 - 标签：人设的 `hashtags_template` + 2-3个选题相关标签 ### 2.5 BGM 心情 根据视频内容氛围，从以下选择最匹配的一个： | mood | 适合场景 | 关键词 | |------|---------|--------| | healing | 治愈温暖 | 咖啡馆、阳光、花开、微笑、拥抱、温馨日常 | | quiet | 安静平和 | 深夜、雨天、独处、冥想、读书、窗边发呆 | | warm | 温馨感动 | 重逢、家、童年回忆、老照片、牵手、陪伴 | | melancholy | 淡淡忧伤 | 离别、秋天、独行、黄昏、空荡街道、思念 | | dreamy | 梦幻飘渺 | 云海、极光、水下、星河、魔法、仙境 | | citynight | 都市夜景 | 霓虹灯、深夜街头、便利店、出租车、天桥 | | nature | 自然之声 | 森林、溪流、海浪、鸟鸣、田野、山谷 | 输出为 JSON： ```json { "topic": "选题", "video_prompts": ["提示词1", "提示词2", "提示词3", "提示词4"], "overlay_text": ["第一行文字", "第二行文字"], "bgm_mood": "healing", "xhs_title": "小红书标题", "xhs_content": "小红书正文", "xhs_tags": ["标签1", "标签2"] } ``` 展示给用户并询问："内容已生成，是否开始制作视频？(y/n)" ## 第三步：生成视频 将 `video_prompts` 保存为 JSON 文件，然后调用 pipeline： ```bash # 保存提示词 cat > {SKILL_DIR}/output/$(date +%Y-%m-%d)/prompts.json << 'EOF' <video_prompts 数组> EOF # 运行完整流水线 python3 {SKILL_DIR}/scripts/video_pipeline.py create \ --prompts {SKILL_DIR}/output/$(date +%Y-%m-%d)/prompts.json \ --output {SKILL_DIR}/output/$(date +%Y-%m-%d) \ --text "<overlay_text 用 | 分隔>" \ --bgm-dir {SKILL_DIR}/bgm \ --mood <bgm_mood> ``` 视频生成需要 2-5 分钟（4段 × 约1分钟/段）。等待完成。 ## 第四步：保存元数据 ```bash cat > {SKILL_DIR}/output/$(date +%Y-%m-%d)/metadata.json << 'EOF' <完整的 JSON，包含 date, persona, topic, video_prompts, overlay_text, xhs_title, xhs_content, xhs_tags, video_path, status="generated"> EOF ``` ## 第五步：发布到小红书 询问用户："视频已生成！是否发布到小红书？(y/n)" 如果确认： ```bash python3 {SKILL_DIR}/scripts/xhs_publish.py video \ --title "<xhs_title>" \ --content "<xhs_content>" \ --video "{SKILL_DIR}/output/$(date +%Y-%m-%d)/final.mp4" \ --tags "<逗号分隔的标签>" ``` 发布后更新 metadata.json status 为 "published"。 ## 总结 ``` ============================ 今日视频摘要 ============================ 人设：[name] 选题：[topic] 标题：[xhs_title] 视频：[path] ([clips]段 × 5秒) BGM：[mood] 状态：[generated/published] ============================ ```

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content: slug: ai-video-creator
version: 1.0.0

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content: volcengine>=1.0.0


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