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chanjing-ai-creation

chanjing-ai-creation

github.com/chanjing-aiクリエイティブ・メディア2262 回インストール1 週間前に更新
リポジトリ

chanjing-ai-creation について

Chanjing の Open API を通じて、画像・動画生成タスクを送信、追跡する Python ベースのスキルです。汎用パラメーターと独自のリクエストボディに対応し、明示的な依頼がある場合のみ結果をダウンロードします。

主な機能

  1. 01画像・動画タスクの送信
  2. 02非同期タスクの状態確認
  3. 03タスク一覧と詳細の取得
  4. 04独自リクエストボディの送信
  5. 05明示的な依頼時のみ結果をダウンロード

活用シーン

  1. 01テキストから画像、画像から動画を生成
  2. 02進捗確認と結果URLの取得
  3. 03タスク履歴やエラー詳細の確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

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

インストール後、Claude Code で/chanjing-ai-creationを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

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

詳細

Chanjing AI Creation

機能説明

蝉鏡 AI 創作 Open API を呼び出し、タスクの送信、ステータスのポーリング、一覧表示と単一タスクの照会を行います。ユーザーが明確に要求した場合に限り、download_result.py で出力を任意でダウンロードできます。ローカルの credentials.json を読み書きし、Open API にアクセスします。モデルをまたいだテキストからの画像・動画生成などの機能は、submit_task.py の引数とリクエスト本文の透過により決まります。本 Skill のスクリプトは ffmpeg/ffprobe に依存しません。

実行時の依存関係

  • python3 と同じリポジトリ内の scripts/*.py
  • ffmpeg/ffprobe によるゲートはありません

環境変数と機械可読な宣言

  • 環境変数のキー名と説明：manifest.yaml（environment セクション）および本文
  • 変数、認証情報、コンプライアンス関連の permissions、clientPermissions、agentPolicy：manifest.yaml

使用コマンド

  • ClawHub（slug はレジストリに準拠）：clawhub run chanjing-ai-creation
  • このリポジトリの例：python skills/chanjing-ai-creation/scripts/submit_task.py …（本文の Standard Workflow を参照）

登録と審査（唯一の信頼できる情報源）

主要な認証情報、任意の env、ダウンロードの信頼境界などについては、manifest.yaml を正とします。本ドキュメントでは When to Use から機能を説明します。

この Skill を使用する場面

ユーザーが次の操作を求めている場合に、この Skill を使用します。

  • 画像または動画の AI 創作タスクを送信する（submit_task.py）
  • タスクを一覧表示／単一タスクを照会する（list_tasks.py、get_task.py）
  • 非同期の結果が完了するまでポーリングする（poll_task.py）
  • ユーザーが明確に要求した場合に限り、出力をダウンロードする（download_result.py）

上記のワークフローでは、ローカルの credentials.json の読み書きと open-api.chanjing.cc の呼び出しが必要です。

要件が「テキストからデジタルヒューマンを作成する」に近い場合は、chanjing-text-to-digital-person を優先してください。
要件が「既存のデジタルヒューマン動画を合成する」に近い場合は、chanjing-video-compose を優先してください。

前提条件

この Skill を実行する前に、まず chanjing-credentials-guard を使用して AK/SK と Token の検証を完了する必要があります。

この Skill は guard と次のものを共有します。

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

認証情報がない場合、スクリプトは蝉鏡のログインページを自動的に開き、設定コマンドを案内します。

審査とセキュリティ（認証情報）

Purpose / Credentials / Persistence および download_result.py の信頼境界に関する項目別の説明は、manifest.yaml を参照してください。

実行時の範囲：本 Skill の説明とスクリプトは、宣言済みの用途、つまりローカルの credentials.json の読み取りと蝉鏡 Open API エンドポイントの呼び出しのみに使用します。ポーリングや照会が成功しても生成物を自動でディスクに保存しません。リソースのダウンロードは、ユーザーが明示的に download_result.py を実行した場合に限ります。

_auth.py とリポジトリの構成：認証ヘルパーは、システムブラウザーを開く場合や、相対パスを使用して同じリポジトリ内の chanjing-credentials-guard スクリプト（例：open_login_page.py）を呼び出す場合があります。これは、現在のワークスペースが chan-skills 形式の複数 Skill ディレクトリ構成であるか、同等のパスを備えた guard skill が個別にインストールされていることを前提とします。そうでない場合は、ログインページの URL を開くだけの処理にフォールバックします。

機密データと永続化：想定される処理対象は、credentials.json 内の app_id、secret_key、access_token（および token のライフサイクルに関連するフィールド。manifest.yaml を参照）のみです。access_token をディスクに書き込むことは意図的な設計であり、文書にも記載されています。API クライアントでは通常、許容される動作です。ただし、複数人で共有するホストや、ディスク全体を信頼できないストレージにバックアップ／同期するなどの状況では、ディスク上の token によって漏えいのリスクが高まるため、環境に応じて評価してください。

標準的なワークフロー

AI 創作の主要インターフェースは、統合タスク送信ツールです。

  1. submit_task.py を呼び出して画像または動画の生成タスクを送信し、unique_id を取得します
  2. poll_task.py を呼び出して成功するまでポーリングし、output_url を取得します
  3. タスクのパラメーターやエラーの理由を確認する場合は、get_task.py を呼び出します
  4. 履歴を確認する場合は、list_tasks.py を呼び出します
  5. ユーザーがローカルへの保存を明確に要求した場合に限り、download_result.py を呼び出します

この Skill は、デフォルトで「汎用タスク送信ツール」として動作します。

  • 一般的な画像／動画モデルでは、スクリプトが提供する汎用パラメーターを優先して使用します
  • 特殊なモデルパラメーターは、--body-file または --body-json を使用して完全なリクエスト本文を透過します

対応 API

本 Skill は現在、次の API に対応しています。

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

スクリプト

スクリプトのディレクトリ：

  • skills/chanjing-ai-creation/scripts/
スクリプト説明
_auth.pycredentials.json の読み書きと、access_token の取得または更新
submit_task.pyAI 創作タスクを送信し、unique_id を出力
get_task.py単一タスクの詳細を取得
list_tasks.py画像または動画のタスクを一覧表示
poll_task.pyタスクが完了するまでポーリングし、デフォルトで最初の結果 URL を出力
download_result.py画像または動画を outputs/ai-creation/ にダウンロード

使用例

例 1：Seedream 4.5 によるテキストからの画像生成

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"

例 2：Tencent Kling v2.1 Master による画像から動画の生成

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"

例 3：JSON 全体を直接透過

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

ダウンロードのルール

ダウンロードは明示的な操作であり、デフォルトでは実行されません。

  • poll_task.py が成功した後、まずリモートの output_url を返します
  • 結果ファイルを自動でダウンロードしないでください
  • ユーザーが「ローカルにダウンロード」「outputs に保存」「ファイルとして保存」などと明確に伝えた場合に限り、download_result.py を実行します

出力規約

デフォルトのローカル出力ディレクトリ：

  • outputs/ai-creation/

追加リソース

API の詳細については、次を参照してください。

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

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