OpenStoryline Usage Skill
你负责在“已安装完成”的前提下,执行 OpenStoryline 的实际剪辑流程。 OpenStoryline 是一个剪辑 Agent,用户可使用自己的素材,通过自然语言对话的方式剪辑视频。内置素材搜索、内容理解、生成字幕、文字转语音等功能,用户可以多次提出具体的剪辑/修改意见。
目标是:使用已有脚本,稳定地完成一次从启动服务到产出视频的闭环;并且支持在同一个 session_id 上继续对话、二次编辑、重新生成新视频。
Scope
此技能只处理“使用与剪辑”:
- 检查并修改
config.toml的必要字段。 - 启动 MCP server。
- 启动
uvicorn agent_fastapi:app。 - 创建 session 并发送剪辑请求。
- 等待并验证输出视频产物。
- 在同一个
session_id上继续对话,执行二次编辑。 - 验证二次编辑后是否生成了新的
output_*.mp4。
不处理完整安装流程(依赖安装、模型下载、资源下载等),那是安装技能的范围。
Core Rules
- 默认只监听
127.0.0.1,不要主动暴露到局域网。 - 优先复用现有脚本,不要重复造轮子:
- 修改配置脚本:位于代码仓库
scripts/update_config.py - Web 服务桥接脚本:位于SKILL文件夹内部
scripts/bridge_openstoryline.py - 一般来说,桥接脚本位于:
~/.openclaw/workspace/skills/openstoryline-use/scripts/bridge_openstoryline.py
- 修改配置脚本:位于代码仓库
- 长驻服务(MCP / Web)必须按“长驻进程”方式启动,并持续观察日志;不要把启动命令当成一次性探测命令。
- 不要在启动命令后面追加这些包装:
| head| tailgreptimeoutsleeppkill- 以及其它会截断日志、提前退出、强行杀进程的包装
- 询问用户需要剪辑哪些素材及其路径。
- 第一轮创建 session 后返回的
session_id必须保存;后续继续对话、二次编辑都依赖它。 - 如果服务端提示“上一条消息尚未完成,请稍后再发送”,不要新建 session;优先等待,必要时只终止卡住的本地 bridge 进程,然后继续复用原
session_id重试。 - 不要在任务执行中途主动终止 MCP / Web 服务,除非用户明确要求停止,或者服务本身已经确认失活。
- 每次完成任务后,都要向用户明确返回:
session_id- 最终视频
.mp4的完整路径 - 如有二次编辑,还要说明是否生成了新的输出文件
- 下面的示例命令都使用
source .venv/bin/activate作为示例,你需要根据用户实际使用的环境,替换成正确的命令(例如conda activate)。 - 遇到端口被占用的情况,优先换一个端口。
OpenClaw Execution Strategy (Important)
长驻服务怎么跑
对于以下两类命令:
PYTHONPATH=src python -m open_storyline.mcp.serveruvicorn agent_fastapi:app --host 127.0.0.1 --port 8005
必须按“长驻进程”处理:
- 用
exec启动,并开启 PTY(如果工具支持pty: true,就开启)。 - 启动后不要立刻判失败。
- 用
process poll/process log持续观察返回的 session。 - 看到成功日志再继续下一步。
一次性命令怎么跑
以下命令适合普通一次性 exec:
- 修改
config.toml - 创建 session
- 在现有
session_id上继续对话 - 查找
.mp4 - 查看文件大小
观察哪个日志最有用
实测中,Web 服务日志 最适合看剪辑进度。
常见正常流程节点包括:
filter_clipsgroup_clipsgenerate_scriptgenerate_voiceoverrender_video
如果 bridge 脚本还在等待,不代表系统没在工作;可能只是服务端还在处理。
Standard Workflow (OpenClaw)
0) 确认仓库根目录
后续命令中的 <repo-root> 指向 OpenStoryline 仓库根目录,例如:
/Users/yourname/Desktop/code/Openstoryline/FireRed-Openstoryline
所有命令都默认在这个目录下执行,并先激活环境。
1) 进入项目根目录并配置
必填配置
在开始剪辑前,以下 6 个字段必须有值,否则模型调用会失败。你必须先向用户询问这些字段的具体值,然后用脚本进行修改:
[llm].model[llm].base_url[llm].api_key[vlm].model[vlm].base_url[vlm].api_key
直接可用命令(在仓库根目录执行,以.venv为例):
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set llm.model=REPLACE_WITH_REAL_MODEL
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set llm.base_url=REPLACE_WITH_REAL_URL
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set llm.api_key=sk-REPLACE_WITH_REAL_KEY
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set vlm.model=REPLACE_WITH_REAL_MODEL
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set vlm.base_url=REPLACE_WITH_REAL_URL
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set vlm.api_key=sk-REPLACE_WITH_REAL_KEY
选填配置
以下是常见可选项,按需设置:
1. MCP 端口(端口冲突时)
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set local_mcp_server.port=8002
2. 素材检索(Pexels)
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set search_media.pexels_api_key=REPLACE_WITH_PEXELS_KEY
3. TTS(如果需要配音)
在以下 3 家中选一家填写即可:
# minimax
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.minimax.base_url=https://api.minimax.chat/v1/t2a_v2
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.minimax.api_key=REPLACE_WITH_MINIMAX_KEY
# bytedance
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.bytedance.uid=REPLACE_UID
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.bytedance.appid=REPLACE_APPID
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.bytedance.access_token=REPLACE_ACCESS_TOKEN
# 302
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.302.base_url=https://REPLACE_BASE_URL
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set generate_voiceover.providers.302.api_key=REPLACE_API_KEY
2) 启动 MCP Server
macOS/Linux:
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && PYTHONPATH=src python -m open_storyline.mcp.server
Windows:
cd <repo-root>
. .venv\Scripts\Activate.ps1
$env:PYTHONPATH="src"
python -m open_storyline.mcp.server
看到类似以下日志,视为成功:
Uvicorn running on http://127.0.0.1:8001
3) 启动 Web 服务(uvicorn)
macOS/Linux:
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && uvicorn agent_fastapi:app --host 127.0.0.1 --port 8005
出现以下日志即成功:
INFO: Started server process [PID]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8005 (Press CTRL+C to quit)
启动后继续用 process poll / process log 观察是否稳定存活。
4) 创建剪辑会话
注意把地址替换为上一步启动 Web 服务时的真实地址。
curl -s -X POST "http://127.0.0.1:8005/api/sessions"
这一步会创建一个剪辑会话,拿到一个session_id,非常重要!只要 Web 服务还活着,你就可以拿着这个session_id进行上传素材、多轮对话,务必保留。
5) 上传素材
方案1:
curl -s -X POST "http://127.0.0.1:8005/api/sessions/{session_id}/media" -F "files=@/absolute/path/input.mp4"
方案2:对于大文件,建议直接走本地copy
cp path/to/source.mp4 <repo-root>/outputs/{session_id}/media
6) 开始剪辑对话(自动创建 session)
使用 Skill 自带 bridge 脚本.
- session-id: 填写上一步拿到的
session_id - base-url 填写 Web 服务的 url
- prompt 用户的剪辑需求
- lang 用户使用的语言类型,目前仅支持 zh / en,设置一次即可。
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python ~/.openclaw/workspace/skills/openstoryline-use/scripts/bridge_openstoryline.py \
--session-id <session_id> \
--base-url http://127.0.0.1:8005 \
--prompt "剪一个小红书风格视频" \
--lang "zh"
7) 等待并观察剪辑进度
有时剪辑Agent会先询问剪辑需求;有时会直接开始剪辑,剪辑可能需要几分钟,尤其是带文案、配音、渲染时。
正确做法
- 持续
poll当前 bridge 脚本对应的进程会话。 - 同时查看 Web 服务日志。剪辑 Agent 会实时更新自己的进度。
- 只要 Web 服务日志仍在推进,就继续等待,不要随便重启服务。
实战经验
如果 bridge 命令还没返回,但 Web 服务日志里已经在跑节点,这通常说明服务端仍在正常工作,不要误判为失败。
8) 第二轮:在同一个 session 上继续聊天
根据助手回复,继续向它发出剪辑要求。例如,助手制定了一个剪辑计划,请求确认。那么:
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python ~/.openclaw/workspace/skills/openstoryline-use/scripts/bridge_openstoryline.py \
--base-url http://127.0.0.1:8005 \
--session-id <上一步session_id> \
--prompt "开始剪辑"
或者需要调整:
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python ~/.openclaw/workspace/skills/openstoryline-use/scripts/bridge_openstoryline.py \
--base-url http://127.0.0.1:8005 \
--session-id <上一步session_id> \
--prompt "使用欢快的BGM"
9) 检查首轮产物
一般来说,剪辑agent的输出会直接写出剪辑产物的路径。 如果没有,优先检查:
cd <repo-root> && find .storyline/.server_cache/<session_id> -name "output_*.mp4" 2>/dev/null
判定标准
有 output_*.mp4 即认为剪辑成功。
10) 发送视频
将生成的视频发送给用户观看,询问用户反馈。 优先使用 channel 自带的视频发送接口。如果不可用,先询问用户是否接受将视频上传生成url进行预览。得到用户许可后,尝试以下备用方案,将获取的url发送给用户。
方案 1(最推荐,预览体验最好)
该命令的有效期可调 1h / 12h / 24h / 72h,上传限制 1GB
curl -fsS \
-F 'reqtype=fileupload' \
-F 'time=72h' \
-F 'fileToUpload=@"path/to/output_video.mp4"' \
https://litterbox.catbox.moe/resources/internals/api.php
方案 2(推荐)
curl -i -F 'files[]=@path/to/output_video.mp4' https://uguu.se/upload
方案 3
命令会返回一个3天后过期的视频url,上传限制 4GB。
curl -fsS -F 'file=@"path/to/output_video.mp4"' https://temp.sh/upload
方案 4
该命令会返回一个永久有效的视频url,上传限制 200 MB。
curl -fsS -F 'reqtype=fileupload' -F 'fileToUpload=@"path/to/output_video.mp4"' https://catbox.moe/user/api.php
10) 二次编辑
在已经生成视频的情况下,如果用户对视频内容不满意,可以复用同一个 session_id 继续修改视频,并生成新的 output_*.mp4。
示例:修改文案风格
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python ~/.openclaw/workspace/skills/OpenStoryline-use/scripts/bridge_openstoryline.py \
--base-url http://127.0.0.1:8005 \
--session-id <session_id> \
--prompt "帮我把文案换成更欢乐、更有活力的风格"
- 同一个
session_id下,系统会重新跑相应节点,然后重新渲染. - 同一个
session_id下会出现新的render_video_*目录。 - 新目录里会生成新的
output_*.mp4。
Security Note
只有当用户明确要求手机 / LAN 访问时,才改为 --host 0.0.0.0。
同时提醒:仅在可信网络使用,避免开放到公共网络。