opencreator-skills

OpenCreator 工作流技能

激活条件

当任务涉及以下任一内容时，使用此技能：

• 搜索或运行 OpenCreator 模板
• 运行现有工作流并获取结果
• 构建或编辑工作流图（节点 + 边）
• UGC、分镜视频、电商多图或类似的内容创作

模式选择

User request
  │
  ├─ Run template / get results / "帮我做 XX" ──► Operate Mode (default)
  │
  └─ Create workflow / edit graph / "从零搭" / no suitable template ──► Build Mode

始终先尝试操作模式。 仅在以下情况下切换到构建模式：

• 搜索后没有合适的模板
• 用户明确要求创建或编辑工作流
• 所需的工作流图与任何可用模板都存在实质性差异

如果任务同时需要两种模式，先使用构建模式（生成工作流图），再使用操作模式（运行工作流）。

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操作模式

必须阅读： references/api-workflows.md

此文件涵盖完整的操作流程：

1. 配置（基础 URL、API 密钥）
2. 按关键词搜索模板
3. 展示候选项，由用户选择
4. 复制模板 → 获取 flow_id
5. 查询运行时参数
6. 收集用户输入（询问每个字段，绝不使用默认值）
7. 运行工作流
8. 轮询状态
9. 交付结果（直接提供媒体，而不只是链接）

补充资料（仅在需要更深入的技巧时阅读）：

• references/best-practices.md — 模板优先策略和设计原则

操作模式硬性规则

• 运行前始终复制模板（公共模板为只读）
• 每次运行前始终查询参数（节点 ID 可能会变化）
• inputs 必须是扁平结构：{ "node_id": "value" } — 绝不再套一层对象
• 绝不向用户暴露 node_id / inputText / imageBase64 — 应使用业务语言
• 搜索结果必须按相关性排序，且只向用户展示前 5 个
• 启动运行后，必须持续轮询直至进入终止状态（成功/失败/已取消）——绝不停止并等待用户提出要求。这是你的首要职责。
• 成功后，立即获取结果并向用户交付媒体——结束本轮回复前必须完成交付。
• 文本/图像每 10 秒轮询一次，视频每 30 秒轮询一次
• 直接交付媒体，而不只是提供 URL

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构建模式

构建或编辑工作流图时，按顺序完成以下四个步骤。不得跳过任何步骤。

步骤 1：结构逆向规划

从用户最终需要的交付物开始逆向规划，确定抽象结构和模块依赖关系。

首先回答以下问题：

• 最终输出是什么？
• 是否需要语义层（文本/脚本生成）？
• 是否需要视觉分支（图像/视频）？
• 是否需要音频分支（TTS/音乐）？
• 是否需要合成层？
• 所有叶子输入是否都能追溯到用户输入或可生成的基本元素？

必须阅读：

• references/step-1-reverse-plan/workflow-reverse-planner.md
• references/node-catalog.md

输出：宏观格式 + 依赖关系图

步骤 2：生成器选择与连接

将抽象模块映射到具体生成器，并规划边和命名。

必须阅读：

• references/step-1-reverse-plan/generator-wiring-naming-planner.md
• references/step-1-reverse-plan/generator-routing.md

然后阅读 references/step-2-generators/ 中对应的文件（见下方路由表）。

步骤 3：模型选择与参数

选择模型，并为每个节点填写 selectedModels 和参数。

选择任何模型之前，必须遵守以下硬性规则：

• 将各步骤 3 文件中的 Confirmed model IDs 表视为模型 ID 的唯一准则
• 只能使用明确映射到当前节点类型 / atom 的模型 ID
• 如果文字说明中推荐了某个模型，但该 atom 对应的列表中没有列出其准确 ID，则不得使用
• 绝不将营销名称（例如 Sora 2、GPT Image 1.5、Seedream 5.0 Lite）转换为猜测的模型 ID
• 如果某个 atom 没有专用的步骤 3 文件，则使用 references/node-catalog.md 作为备用准则
• 如果查阅这些文档后，某个 atom 仍没有稳定的模型选择条目，则保留文档中说明的固定行为，不要自行编造 selectedModels

阅读 references/step-3-models/ 中对应的文件（见下方路由表）。

步骤 4：提示词编写

为需要 inputText 的节点编写提示词。

必须阅读：

• references/step-4-prompts/prompt-prewrite-reasoner.md

然后阅读对应的提示词最佳实践文件（见下方路由表）。

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步骤 2 生成器路由表

文本生成

• 仅文本 → 脚本：references/step-2-generators/reference-text-generator.md
• 参考图像 → 文本：references/step-2-generators/reference-image-text-generator.md
• 参考视频 → 文本：references/step-2-generators/reference-video-text-generator.md
• 多模态输入 → 文本：references/step-2-generators/multimodal-text-generator.md
• 脚本 → 分镜拆分：references/step-2-generators/storyboard-text-splitter.md

图像生成

• 文本 → 图像：references/step-2-generators/text-to-image-generator.md
• 多图参考 → 图像：references/step-2-generators/image-reference-generator.md
• 分镜批量生成图像：references/step-2-generators/storyboard-image-generator.md
• 重新布光：references/step-2-generators/relight-image-generator.md
• 角度控制：references/step-2-generators/angle-control-image-generator.md

视频生成

• 文本 → 视频：references/step-2-generators/text-to-video-generator.md
• 图像 → 视频：references/step-2-generators/image-to-video-generator.md
• 分镜广播：references/step-2-generators/storyboard-video-generator.md
• 分镜对齐：references/step-2-generators/storyboard-video-generator-aligned.md
• Omni 视频：references/step-2-generators/omni-video-generator.md
• 口型同步：references/step-2-generators/lipsync-video-generator.md
• 动作迁移：references/step-2-generators/motion-transfer-video-generator.md
• 视频修改／风格迁移：references/step-2-generators/video-modify-generator.md

音频生成

• 文本 → 语音：references/step-2-generators/text-to-speech-generator.md
• 声音克隆：references/step-2-generators/voice-cloning-generator.md
• 音乐：references/step-2-generators/music-generator.md

步骤 3 模型路由表

• 精确 ID 的权威来源：下方各文件中的 Confirmed model IDs 表；对于没有专用步骤 3 文件的节点，以 references/node-catalog.md 为备用来源
• textGenerator / scriptSplit：references/step-3-models/text-generator-model-selection.md
• imageMaker：references/step-3-models/text-to-image-model-selection.md
• imageToImage：references/step-3-models/image-to-image-model-selection.md
• videoMaker：references/step-3-models/image-to-video-model-selection.md
• textToVideo：references/step-3-models/text-to-video-model-selection.md
• textToSpeech：references/step-3-models/text-to-speech-model-selection.md
• 输入节点：references/step-3-models/input-block-skill.md
• 未在上方列出：查看 references/node-catalog.md

步骤 4 提示词路由表

• 编写任何提示词之前：references/step-4-prompts/prompt-prewrite-reasoner.md
• textGenerator 提示词：references/step-4-prompts/text-prompt-best-practices.md
• 图像节点提示词：references/step-4-prompts/image-prompt-best-practices.md
• 视频节点提示词：references/step-4-prompts/video-prompt-best-practices.md

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核心概念

广播

1 张图像 + N 段文本 → N 个结果。必须使用 imageInput 作为参考图像来源，而不是生成的图像。

对齐

N 张图像 + N 段文本，一一配对。数量必须完全一致。

列表传播

scriptSplit 输出文本列表；下游生成器会按列表项自动扩展——不要重复创建生成器节点。

共享语义层

在复杂场景（口型同步广告、多分支视频）中，先生成一份共享的结构化简报，再分流到视觉和音频分支。

场景参考

• UGC 对口型广告：references/scenarios/scenario-ugc-lipsync-ad.md
• 分镜视频：references/scenarios/scenario-storyboard-video.md
• 电商多图：references/scenarios/scenario-ecommerce-multi-image.md

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构建模式输出

完成四个步骤后，输出标准的 nodes + edges JSON。

节点和边的架构：references/node-catalog.md

如果有 create_workflow 工具，则使用它保存；否则通过工作流 PATCH API 保存（参见 references/api-workflows.md §10）。