giggle-generation-video

Giggle Video Generation

ソース: giggle-official/skills · API: giggle.pro

giggle.pro の Generation API を介して AI 動画を生成します。テキストから動画、および画像から動画に対応しています。タスクを送信 → エージェントが --query で完了まで積極的にポーリングします（継続的な進捗更新を参照）。Cron もファイル書き込みも不要で、すべての操作は exec 経由で行います。

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インストール要件

要件	値
バイナリ	python3
環境変数	GIGGLE_API_KEY（必須。詳細は以下を参照）
Pip	requests

GIGGLE_API_KEY の取得方法: ログインした状態で giggle.pro を開き、左サイドバー → API Key（API 密钥）を選択して、キーを作成またはコピーします。次に export GIGGLE_API_KEY=your_api_key を実行します。設定されていない場合、スクリプトが入力を求めます。

エラー発生時は再試行しないでください: スクリプトの実行中にエラーが発生した場合、再試行しないでください。エラーをそのままユーザーに報告し、処理を停止してください。

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対応モデル

モデル	対応時間（秒）	デフォルト	説明
grok	6, 10	6	総合的な能力が高く、推奨
grok-fast	6, 10	6	grok の高速バージョン
sora2	4, 8, 12	4	OpenAI Sora 2
sora2-pro	4, 8, 12	4	Sora 2 Pro
sora2-fast	10, 15	10	Sora 2 Fast
sora2-pro-fast	10, 15	10	Sora 2 Pro Fast
kling25	5, 10	5	Kling の動画モデル
seedance15-pro	4, 8, 12	4	Seedance Pro（音声あり）
seedance15-pro-no-audio	4, 8, 12	4	Seedance Pro（音声なし）
veo31	4, 6, 8	4	Google Veo 3.1（音声あり）
veo31-no-audio	4, 6, 8	4	Google Veo 3.1（音声なし）
minimax23	6	6	MiniMax モデル
wan25	5, 10	0	Wanxiang モデル

注意: --duration には、モデルが対応する時間を指定してください。対応していない時間を指定すると、API エラーになります。

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フレーム参照（画像から動画）

画像から動画を生成する場合、--start-frame と --end-frame では、相互に排他的な次の 3 つの形式を使用できます。

方法	形式	例
asset_id	asset_id:<ID>	asset_id:lkllv0yv81
url	url:<URL>	url:https://example.com/img.jpg
base64	base64:<DATA>	base64:iVBORw0KGgo...

各フレームパラメーターでは、これらの方法のうち 1 つだけを使用できます。

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実行フロー：送信と照会

動画生成は非同期で行われます（通常 60～300 秒）。タスクを送信して task_id を取得し、タスクが終端状態になるまで照会します。すべてのコマンドは exec 経由で実行し、API キーはシステム環境変数から取得します。

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継続的な進捗更新（デフォルト。ユーザーがプロンプトに指定する必要はありません）

動画ジョブの所要時間は通常 約 1～5 分以上です（さらに長くかかる場合もあります）。進捗確認を依頼する必要はありません。

1. 送信直後に、タスクを送信したことを伝え、task_id とモデルや負荷を考慮した現実的な待ち時間の目安を示します（パイプラインに時間がかかる場合、一般的な「1～3 分」としないでください）。
2. 積極的にポーリングします。終端状態になるまで、約 15～30 秒ごとに --query を実行してください。ユーザーから依頼されるのを待ってはいけません。
3. 照会のたびに、状態を自然な言葉で簡潔に報告します。標準出力が終端状態ではない JSON（processing など）の場合は、内容を言い換え、再度確認することを伝えてください。無言にならないでください。
4. 完了時：成功した場合は、署名付き動画リンクをすべて提示します。失敗した場合は、原因を明確に説明します。約 20 分経過しても終端状態にならない場合（ユーザーやモデルの状況から通常より長くかかることが分かる場合は調整）、状況が分からないままポーリングを続けず、理由を説明して task_id を保持し、再試行または後で手動確認するよう提案します。
5. ユーザーがポーリングを明示的に希望しない場合（「ポーリングしないで」「こちらから聞く」など）、一度だけ送信して task_id を伝え、ユーザーから依頼があったときにのみ --query を実行します。

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ステップ 1：タスクを送信する

最初にユーザーへメッセージを送信します：動画の生成を送信しました。スケジュールに沿って進捗を確認し、更新をお知らせします。催促する必要はありません。JSON レスポンスから task_id を取得したら、これを含めます。

# Text-to-video (default grok-fast)
python3 scripts/generation_api.py \
  --prompt "Camera slowly pushes forward, person smiling in frame" \
  --model grok-fast --duration 6 \
  --aspect-ratio 16:9 --resolution 720p

# Image-to-video - use asset_id as start frame
python3 scripts/generation_api.py \
  --prompt "Person slowly turns around" \
  --start-frame "asset_id:lkllv0yv81" \
  --model grok-fast --duration 6 \
  --aspect-ratio 16:9 --resolution 720p

# Image-to-video - use URL as start frame
python3 scripts/generation_api.py \
  --prompt "Scenery from still to motion" \
  --start-frame "url:https://example.com/img.jpg" \
  --model grok-fast --duration 6

# Image-to-video - both start and end frame
python3 scripts/generation_api.py \
  --prompt "Scene transition" \
  --start-frame "asset_id:abc123" \
  --end-frame "url:https://example.com/end.jpg" \
  --model grok --duration 6

レスポンスの例：

{"status": "started", "task_id": "55bf24ca-e92a-4d9b-a172-8f585a7c5969"}

task_id をメモリーに保存します（addMemory）：

giggle-generation-video task_id: xxx (submitted: YYYY-MM-DD HH:mm)

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ステップ 2：完了するまでクエリする（デフォルト：積極的にポーリング）

現在のタスクの送信後、終端状態になるかタイムアウトするまで、約 15～30 秒ごとに繰り返し実行します。ユーザーからの依頼を待つ必要はありません。

python3 scripts/generation_api.py --query --task-id <task_id>

クエリの間隔には、シェルで短い sleep（例：15～30 秒）を使うか、遅延を挟んでツールを呼び出します。無言のままにせず、各結果をユーザーに要約して伝えます。

出力の処理：

stdout のパターン	対応
動画リンクを含むプレーンテキスト（例：準備完了メッセージ）	そのままユーザーに転送し、このタスクのポーリングを停止します
エラーを含むプレーンテキスト	そのままユーザーに転送し、このタスクのポーリングを停止します
JSON {"status": "processing", "task_id": "..."}（または同様の非終端状態）	現在の状況と、まもなく再確認することをユーザーに伝え、このセクションに従ってポーリングを続けます

すでにポーリング中にユーザーから進捗について尋ねられた場合は、最新の状況を伝えます。必要に応じて追加で --query を実行してください。

**リンクの返却ルール：**結果の動画リンクは、署名付きの完全な URL（Policy、Key-Pair-Id、Signature のクエリパラメーターを含む）でなければなりません。API から response-content-disposition=attachment が返された場合は削除せず、そのまま転送してください（スクリプトは ~ を %7E に変換するだけです）。

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新しいリクエストと古いタスクのクエリ

ユーザーが新しい動画生成リクエストを開始した場合、新しいタスクを送信するため、必ずステップ 1 を実行してください。メモリー内の古い task_id を再利用しないでください。

進行中のタスクについては、上記のとおり積極的にポーリングします。古いタスク（ユーザーが以前の動画／以前の task_id に言及した場合）については、依頼されたときにその task_id をクエリするか、そのタスクの継続的な更新を希望された場合はポーリングします。

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パラメーターのリファレンス

パラメーター	デフォルト	説明
--prompt	必須	動画の説明プロンプト
--model	grok	「対応モデル」テーブルを参照
--duration	モデルのデフォルト	モデルが対応する再生時間から選択する必要があります
--aspect-ratio	16:9	16:9、9:16、1:1、3:4、4:3
--resolution	720p	480p、720p、1080p
--start-frame	-	画像から動画を生成する際の開始フレーム：asset_id:ID、url:URL、または base64:DATA
--end-frame	-	画像から動画を生成する際の終了フレーム。形式は開始フレームと同じです

注：base64 パラメーターは Base64 エンコードされた画像に対応しています。生の Base64 文字列をそのまま渡し、data:image/xxx;base64, のプレフィックスは追加しないでください。

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対話ガイド

ユーザーのリクエストが曖昧な場合は、以下の手順に沿って案内してください。必要な情報が十分に提供されている場合は、コマンドを直接実行してください。

ステップ 1：モデルの選択（必須）

生成する前に、利用可能なモデルを必ず紹介し、ユーザーに選択してもらいます。「対応モデル」テーブルのモデル一覧を表示してください。続行する前に、ユーザーが明示的に選択するまで待ちます。

ステップ 2：動画の再生時間

選択したモデルで対応している再生時間の選択肢を表示します。モデルのデフォルトの再生時間を使用します。

ステップ 3：生成モード

Question: "Do you need reference images as start/end frame?"
Options: No - text-to-video only / Yes - image-to-video (set start/end frame)

ステップ 4：アスペクト比

Question: "What aspect ratio do you need?"
Options: 16:9 - Landscape (recommended) / 9:16 - Portrait / 1:1 - Square

ステップ 5：実行して結果を表示

次の流れに従います：メッセージを送信 → ステップ 1 で送信 → ステップ 2 で終端状態になるまで積極的にポーリングし、各クエリの後にユーザー向けの短い状況更新を行います。必要に応じて、特に最終リンクとエラーについて、exec の標準出力をそのままユーザーに転送してください。