AIGC-Director Agent Skill

SkillMedia

Turn an idea into a complete video. Once added, your AI can take a concept through six stages — script, character and scene design, storyboard, reference images, video generation, and final editing — to deliver a finished video. It also includes a temporary workbench for running single tasks on their own, such as writing, image analysis, image generation, or video generation.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Describe the video you have in mind — phrases like 'make a video' or 'AI video' bring this skill into play. Your AI will start with the script and walk you through each stage.

Then ask your AI: use the AIGC-Director Agent Skill skill

What your AI can do with it

  • Write a script from your idea
  • Design the characters and scenes for the story
  • Build a storyboard and reference images
  • Generate video from the prepared images
  • Edit the generated clips into a finished video
  • Run one-off tasks like image analysis, text-to-image, image-to-image, or video generation in a temporary workbench

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by aaaaqwq/agi-super-team in skills/aigc-director/SKILL.md and read by ahel’s review.

本地运行:这是一个本地部署的视频生成项目,前后端都运行在本机

  • 后端:http://localhost:8000
  • 前端:http://localhost:3000
  • 所有 API 调用都请求本地服务器,不要请求其他地址!
  • 确保在调用任何 API 之前,后端和前端服务都已经启动并运行正常!

核心理念:Agent 应该像"持续陪伴的智能视频制作助理",每完成一个用户可感知的重要任务,都应立即给用户一条简报,并等待用户确认。

核心原则:每个阶段的产物都必须展示给用户,必须停下来等待用户确认后才能继续下一阶段。

防止遗忘:在整个流程中,Agent 可能会忘记之前的用户输入或之前阶段的产物内容。每当进入一个新的阶段时,Agent 都必须重新加载这篇SKILL文档,确保不会忘记任何细节


项目结构

aigc-director/                    ← OpenClaw 调用的 skill 根目录
├── aigc-claw/                    ← 前后端项目代码
│   ├── backend/                  ← FastAPI 后端(端口 8000)
│   │   └── code/result/          ← 模型生成产物存放目录
│   │            ├── script/      ← 剧本产物
│   │            ├── image/       ← 图片产物(角色、场景、参考图)
│   │            └── video/       ← 视频产物
│   └── frontend/                 ← Next.js 前端(端口 3000)
├── references/                   ← OpenClaw 调用时的参考文档
│   ├── init_project/             ← 项目初始化
│   ├── run_project/              ← 服务启动
│   ├── workflow/                 ← 六阶段工作流 API
│   ├── sandbox/                  ← 临时工作台 API
│   └── send_message/             ← 消息发送
└── SKILL.md                      ← skill 正文

产物存放目录aigc-claw/backend/code/result/

  • script/ - 剧本产物
  • image/ - 图片产物(角色、场景、参考图)
  • video/ - 视频产物

阶段与停点(共9个)

停点阶段phase 值描述操作
1项目配置-确认配置选项展示配置 → 用户确认
2剧本生成suggest_expand建议扩写等待用户确认
3剧本生成logline_selection选择情节从3个候选中选择
4剧本生成mode_selection选择模式电影(4幕) / 微电影(1幕)
5剧本生成script_generation确认剧本确认后继续
6角色/场景设计-确认角色/场景图片确认后继续
7分镜设计-确认分镜列表确认后继续
8参考图生成-确认参考图确认后继续
9视频生成-确认视频片段确认后继续

注意suggest_expandlogline_selection 可能根据输入质量被跳过。


工作流程

1. 本地部署(仅初始化时执行)

当用户要求"初始化项目"、"配置项目"、"部署项目"时,需要先进行项目初始化:参考 init_all.md 执行完整初始化流程。

注意:仅在用户首次下载项目或需要重新配置环境时使用。项目已初始化过则跳过此步骤,直接检查服务运行状态。

2. 检查本地服务

参考 start_backend.mdstart_frontend.md 检查服务是否运行。

⚠️ 强制要求:如果服务未运行,必须先启动服务再继续!

2. 路由判断

用户说处理
"生成图片"临时工作台 (sandbox)
"生成视频"必须先询问:长视频(工作流) 还是 短视频(工作台)?
"分析图片"临时工作台 (sandbox)
"问 LLM 问题"临时工作台 (sandbox)
"照片转动漫"临时工作台 (sandbox)

3. 执行流程

1. 检查后端运行状态 → 未运行则参考 start_backend.md 启动 → 等待3秒 → 再次检查
2. 检查前端运行状态 → 未运行则参考 start_frontend.md 启动 → 等待5秒 → 再次检查
3. 检查 API Key 配置 → 读取 .env 文件,确认所需 API Key 已配置
4. 参考 create_project.md 询问用户项目配置 → 停点1(配置确认)→ 创建项目
5. 参考 create_script.md 执行剧本生成 → 停点2-5
6. 参考 create_character.md 执行角色设计 → 停点6
7. 参考 create_storyboard.md 执行分镜设计 → 停点7
8. 参考 create_reference.md 执行参考图生成 → 停点8
9. 参考 create_video.md 执行视频生成 → 停点9
10. 参考 create_post.md 执行后期剪辑
11. 完成 → 发送最终视频给用户

注意:一定要参考 references/ 目录下的具体文档执行每一步操作,不要凭记忆或想当然去调用 API!

检查 API Key 配置

在创建项目前,必须检查用户选择的模型对应的 API Key 是否已配置:

# 读取 .env 文件检查配置
cat aigc-claw/backend/.env | grep -E "API_KEY|KEY"

# 必需的配置(根据选择的模型)
# LLM: DASHSCOPE_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY / OPENAI_API_KEY / GEMINI_API_KEY
# 图片: ARK_API_KEY / DASHSCOPE_API_KEY
# 视频: DASHSCOPE_API_KEY / VOLC_ACCESS_KEY / KLING_ACCESS_KEY

如果 API Key 未配置,需要提醒用户:

  1. 告知缺少哪个平台的 API Key
  2. 提供获取方式
  3. 配置位置(aigc-claw/backend/.env 文件)
  4. 等待用户配置完成后才能继续
平台API Key 变量获取链接
DeepSeekDEEPSEEK_API_KEYhttps://platform.deepseek.com/api_keys
阿里云 DashScopeDASHSCOPE_API_KEYhttps://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=home#/home
字节火山方舟ARK_API_KEYVOLC_ACCESS_KEY/VOLC_SECRET_KEYhttps://www.volcengine.com/product/ark
快手可灵 KlingKLING_ACCESS_KEY/KLING_SECRET_KEYhttps://klingai.com/cn/dev

🚨 停点处理(强制规则)

当查询状态为 stage_completedwaiting_in_stage 时,必须按以下步骤执行:

步骤1:获取产物

curl "http://localhost:8000/api/project/{session_id}/artifact/{stage}"

步骤2:展示给用户

将 artifact 中的内容(选项列表、建议、产物摘要)完整展示给用户

步骤3:询问决策

明确告诉用户:

  • 选项有哪些
  • 每个选项的含义
  • 需要用户选择什么

步骤4:等待用户回复

禁止在用户回复前自行调用 intervenecontinue

步骤5:用户确认后执行

根据用户的选择,调用相应的 API


❌ 错误示例(我刚才犯的错)

收到 suggest_expand 停点 → 直接调用 intervene → 跳过用户确认

✅ 正确示例

1. 阶段内部停点触发(如 suggest_expand)
收到 suggest_expand 停点
→ 获取 artifact 查看内容
→ 展示给用户:"系统建议启用创意扩写模式..."
→ 询问:"是否同意?"
→ 用户回复"同意" → 调用 intervene

2. 阶段完成停点触发
收到 stage_completed 停点
→ 获取 artifact 查看产物内容
→ 展示给用户:"第一阶段已完成,生成了剧本内容..."
→ 询问:"是否继续下一阶段?"
→ 用户回复"继续" → 调用 continue

每个停点必须

  1. 展示产物或选项给用户
  2. 询问确认
  3. 用户确认后才能继续

状态判断

status含义操作
idle新建会话启动项目
running执行中轮询等待
waiting_in_stage等待用户介入调用 intervene
stage_completed阶段完成调用 continue
session_completed全部完成结束

注意:只有 status 变化时才需要干预,不要反复调用 artifact API 去"确认"!


消息发送渠道

根据向用户发送消息的渠道(飞书/微信),读取 references/send_message/ 下的对应参考文档,获取注意事项和发送方法:


任务简报格式

每个阶段完成后,发送简报必须包含:

  1. 刚完成什么
  2. 下一步做什么
  3. 需要用户决策的内容
  4. Web 界面链接http://[本地IP]:3000/?session={session_id}&stage={stage}(注意,这里使用本地 IPv4 地址,不要用 localhost!)
  5. 产物图片/视频(直接发送文件,禁止只发路径)

Web 界面链接格式

# 获取本地 IPv4 地址
import socket
local_ip = socket.gethostbyname(socket.gethostname())

# 构造前端 URL
frontend_url = f"http://{local_ip}:3000/?session={session_id}&stage={stage}"

# 发送给用户
send_to_user(f"📊 查看详情:{frontend_url}")

重要:必须使用本地 IPv4 地址(如 192.168.1.x),不要使用 localhost127.0.0.1,否则用户无法从其他设备访问!


详细参考

根据用户的需求和当前阶段,参考 references/ 目录下的具体文档执行相应操作:

references 目录

文件用途查看时机
init_project/项目初始化用户首次下载或要求"初始化项目"时
init_all.md完整初始化流程用户要求初始化部署时
init_backend.md后端初始化首次配置后端环境时
init_frontend.md前端初始化首次配置前端环境时
run_project/项目启动
start_backend.md启动后端服务服务未运行时
start_frontend.md启动前端服务服务未运行时
workflow/六阶段工作流
create_project.md创建新项目 API开始新视频项目时
create_script.md剧本生成 API执行第一阶段时
create_character.md角色/场景设计 API执行第二阶段时
create_storyboard.md分镜设计 API/剧情续写 API执行第三阶段时/用户提出续写剧情时
create_reference.md参考图生成 API执行第四阶段时
create_video.md视频生成 API执行第五阶段时
create_post.md后期剪辑 API执行第六阶段时
modify_character.md修改角色提示词用户要求修改角色时
modify_storyboard.md修改/续写分镜用户要求修改/续写分镜时
modify_reference.md修改参考图提示词用户要求修改参考图时
modify_video.md修改视频提示词用户要求修改视频时
sandbox/临时工作台
generate_image_t2i.md文生图 API用户要求生成图片时
generate_image_it2i.md图生图/风格转换 API用户要求转换图片风格时
generate_video.md短视频生成 API用户要求生成15秒内视频时
send_message/消息发送
feishu.md飞书发送媒体文件用户通过飞书渠道发起对话,并且需要向用户发送图片/视频给用户时
wechat.md微信发送媒体文件用户通过微信渠道发起对话,并且需要向用户发送图片/视频给用户时

Signals

GitHub stars
92
Forks
23
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
aigc-director
Source
github.com/aaaaqwq/agi-super-team