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chanjing-ai-creation

chanjing-ai-creation

github.com/chanjing-aiCreative & media2262 installsUpdated 1w ago
Repository

About chanjing-ai-creation

A Python-based skill for submitting and tracking image and video creation tasks through Chanjing’s Open API. It supports general parameters and custom request bodies, and downloads results only when explicitly requested.

Key features

  1. 01Submit image and video tasks
  2. 02Poll asynchronous task status
  3. 03List tasks and inspect task details
  4. 04Pass custom request bodies
  5. 05Download results on explicit request

Use cases

  1. 01Submit a text-to-image or image-to-video task
  2. 02Check progress and retrieve a result URL
  3. 03Review task history or error details

Install

Copy the command and run it in a terminal.

$npx skills add https://github.com/chanjing-ai/chan-skills --skill chanjing-ai-creation

After installing, type/chanjing-ai-creationin Claude Code to confirm it loaded.

Bundled files

References and scripts installed along with SKILL.md.

examples.md
manifest.yaml
reference.md
scripts/
_auth.py
_task_api.py
download_result.py
get_task.py
list_tasks.py
poll_task.py
submit_task.py

Details

From the project README

Chanjing AI Creation

功能说明

调用蝉镜 AI 创作 Open API:提交任务、轮询状态、列表与单条查询;仅在用户明确要求时用 download_result.py 可选下载输出。需读写本地 credentials.json 并访问 Open API。跨模型文生图/视频等由 submit_task.py 参数与透传体决定。本 skill 脚本不依赖 ffmpeg/ffprobe。

运行依赖

  • python3 与同仓库 scripts/*.py
  • 无 ffmpeg/ffprobe 门控

环境变量与机器可读声明

  • 环境变量键名与说明:manifest.yaml(environment 段)及本文
  • 变量、凭据、合规 permissions、clientPermissions、agentPolicy:manifest.yaml

使用命令

  • ClawHub(slug 以注册表为准):clawhub run chanjing-ai-creation
  • 本仓库示例:python skills/chanjing-ai-creation/scripts/submit_task.py …(见正文 Standard Workflow)

登记与审稿(单一事实来源)

主凭据、可选 env、下载信任边界等:以 manifest.yaml 为准。本篇从 When to Use 起写业务能力。

When to Use This Skill

当用户要做这些事时使用本 Skill:

  • 提交图片或视频 AI 创作任务(submit_task.py)
  • 列表 / 单条查询任务(list_tasks.py、get_task.py)
  • 轮询异步结果直至完成(poll_task.py)
  • 仅在用户明确要求时下载输出(download_result.py)

上述流程依赖读写本地 credentials.json 并调用 open-api.chanjing.cc。

如果需求更接近“文生数字人”,优先使用 chanjing-text-to-digital-person。
如果需求更接近“已有数字人视频合成”,优先使用 chanjing-video-compose。

Preconditions

执行本 Skill 前,必须先通过 chanjing-credentials-guard 完成 AK/SK 与 Token 校验。

本 Skill 与 guard 共用:

  • ~/.chanjing/credentials.json
  • https://open-api.chanjing.cc

无凭证时,脚本会自动打开蝉镜登录页,并提示配置命令。

审阅与安全(凭据)

与 Purpose / Credentials / Persistence、download_result.py 信任边界相关的逐项说明见 manifest.yaml。

运行时范围:本 Skill 的说明与脚本仅服务于已声明用途——读取本地 credentials.json、调用蝉镜 Open API 端点;不在轮询或查询成功时自动落盘生成物,仅在用户显式执行 download_result.py 时下载资源。

_auth.py 与仓库布局:鉴权辅助可能打开系统浏览器,或按相对路径调用同仓库下的 chanjing-credentials-guard 脚本(例如 open_login_page.py)。这假设当前工作区为 chan-skills 式多 Skill 目录结构,或已单独安装并具备等效路径的 guard skill;否则将回退为仅打开登录页 URL。

敏感数据与持久化:预期仅处理 credentials.json 中的 app_id、secret_key、access_token(及与 token 生命周期相关的字段,见 manifest.yaml)。将 access_token 写入磁盘 是有意设计且已文档化,对 API 客户端而言通常可接受;但在多人共用主机、全盘备份/同步到不可信存储等场景下,磁盘上的 token 会扩大泄露面,需按环境自行评估。

Standard Workflow

AI 创作的主接口是统一提交器:

  1. 调用 submit_task.py 提交图片或视频生成任务,得到 unique_id
  2. 调用 poll_task.py 轮询直到成功,得到 output_url
  3. 如需回看任务参数或错误原因,调用 get_task.py
  4. 如需看历史记录,调用 list_tasks.py
  5. 只有在用户明确要求保存到本地时,才调用 download_result.py

这个 skill 默认做成“通用任务提交器”:

  • 对常见图片/视频模型,优先使用脚本提供的通用参数
  • 对特殊模型参数,使用 --body-file 或 --body-json 透传完整请求体

Covered APIs

本 Skill 当前覆盖:

  • POST /open/v1/ai_creation/task/submit
  • POST /open/v1/ai_creation/task/page
  • GET /open/v1/ai_creation/task

Scripts

脚本目录:

  • skills/chanjing-ai-creation/scripts/
脚本说明
_auth.py读写 credentials.json、获取或刷新 access_token
submit_task.py提交 AI 创作任务,输出 unique_id
get_task.py获取单个任务详情
list_tasks.py列出图片或视频任务
poll_task.py轮询任务直到完成,默认输出第一个结果地址
download_result.py下载图片或视频到 outputs/ai-creation/

Usage Examples

示例 1:Seedream 4.5 文生图

TASK_ID=$(python3 skills/chanjing-ai-creation/scripts/submit_task.py \
  --creation-type 3 \
  --model-code "doubao-seedream-4.5" \
  --prompt "赛博朋克城市夜景,霓虹灯,雨夜,电影镜头" \
  --aspect-ratio "16:9" \
  --clarity 2048 \
  --number-of-images 1)

python3 skills/chanjing-ai-creation/scripts/poll_task.py --unique-id "$TASK_ID"

示例 2:腾讯 Kling v2.1 Master 图生视频

TASK_ID=$(python3 skills/chanjing-ai-creation/scripts/submit_task.py \
  --creation-type 4 \
  --model-code "tx_kling-v2-1-master" \
  --ref-img-url "https://res.chanjing.cc/chanjing/res/aigc_creation/photo/start.jpg" \
  --ref-img-url "https://res.chanjing.cc/chanjing/res/aigc_creation/photo/end.jpg" \
  --prompt "角色从静止到转身,镜头平滑移动,叙事感强" \
  --aspect-ratio "9:16" \
  --clarity 1080 \
  --quality-mode pro \
  --video-duration 5)

python3 skills/chanjing-ai-creation/scripts/poll_task.py --unique-id "$TASK_ID"

示例 3:直接透传完整 JSON

python3 skills/chanjing-ai-creation/scripts/submit_task.py \
  --body-file ./payload.json

Download Rule

下载是显式动作,不是默认动作:

  • poll_task.py 成功后应先返回远端 output_url
  • 不要自动下载结果文件
  • 只有当用户明确表达“下载到本地”“保存到 outputs”“帮我落盘”时,才执行 download_result.py

Output Convention

默认本地输出目录:

  • outputs/ai-creation/

Additional Resources

更多接口细节见:

  • skills/chanjing-ai-creation/reference.md
  • skills/chanjing-ai-creation/examples.md

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