综合生成工具-专业版
涵盖40+全模态AI模型,支持高质量图片、视频、音频生成及多步骤管道链接,适合专业团队批量多媒体内容制作。
天轰穿
@thcjp
Install
$ openclaw skills install @thcjp/dlazy-gen-tool-pro功能说明: 本技能涵盖 化工作流场景 等核心能力。
综合生成工具(专业版)
概述
综合生成工具专业版是全模态 AI 生成平台,覆盖图片、视频、音频三大模态共 40+ 模型。通过管道链接(Pipe Chaining)可将文生图、图生视频、视频配音等多个步骤串联为自动化工作流,实现从文本到完整多媒体内容的一站式生产. 本版本与免费版完全兼容——免费版的 API Key 配置和图片生成功能可直接使用。专业版新增视频生成、音频生成、矢量图生成、高质量模型和管道链接等高级能力.
核心能力
模态覆盖对比
| 模态 | 免费版 | 专业版 | 代表模型 |
|---|---|---|---|
| 基础文生图 | 4个 | 19个 | banana2, seedream-4.5, recraft-v4-pro, qwen-image-2-pro |
| 矢量图生成 | 不支持 | 2个 | recraft-v4-vector, recraft-v4-pro-vector |
| 图片处理 | 2个 | 4个 | imageseg, superres, image-replicate, video-replicate |
| 视频生成 | 不支持 | 17个 | veo-3.1, seedance-2.0, kling-v3, pixverse-c1, wan2.7 |
| 音频生成 | 不支持 | 15个 | doubao-tts, suno-music, elevenlabs-dialogue |
| 管道链接 | 不支持 | 支持 | 多步骤串联 |
处理: 解析模态覆盖对比的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回模态覆盖对比的响应数据,包含状态码、结果和日志.
核心能力(补充)
输入格式
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| input | string | 是 | 综合生成工具-专业版处理的输入数据或指令 |
| options | object | 否 | 附加配置选项,如模式选择、格式偏好等 |
| callback_url | string | 否 | 异步处理完成后的回调通知URL |
图片生成(19个模型):
- 高质量: seedream-4.5, qwen-image-2-pro, recraft-v4-pro
- 通用型: banana-pro, banana2, gpt-image-2, grok-4.2
- 风格化: mj-imagine, jimeng-t2i, kling-image-o1, viduq2-t2i
- 矢量图: recraft-v4-vector, recraft-v4-pro-vector (SVG输出)
- 轻量级: seedream-5.0-lite
# ...
视频生成(17个模型):
- 文生视频: veo-3.1, seedance-2.7
- 图生视频: jimeng-i2v-first, viduq2-i2v, kling-v3-omni
- 首尾帧: jimeng-i2v-first-tail
- 数字人: jimeng-omnihuman-1.5, jimeng-dream-actor
- 视频编辑: happyhorse-1.0, video-replicate
- 唇形同步: heygen-lipsync-speed, sync-lipsync-3, videoretalk
- 视频处理: videoseg
# ...
音频生成(15个模型):
- 详见 dlazy-audio-tool-pro
# ...
高级功能:
- 管道链接(Pipe Chaining)
- 批量生成
- 风格复刻(image-replicate, video-replicate)
- 矢量图输出(SVG)
处理: 解析核心能力的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心能力的响应数据,包含状态码、结果和日志.
- 执行此能力时使用
input_params参数,支持创建/查询/导出操作
核心功能执行
用input_params参数进行配置.
处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.
- 执行此能力时使用
input_params参数,支持创建/查询/导出操作 能力覆盖范围:本skill的核心能力覆盖以下场景关键词:全模态生成引擎、支持图片、音频生成与管道链、接批量工作流、综合生成工具专业、面向专业团队的全、生成平台、模型全覆盖、音频三大模态、高质量图片生成、Use、when、需要视频处理、音频编辑、媒体转换、配音生成时使用、不适用于版权受保、护的媒体内容处理、适用于独立开发者、企业团队和自动化、工作流场景等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.
使用场景
场景一:广告素材全流程制作
从文案到视频广告的完整制作流程.
# 步骤1 生成产品主视觉图
dlazy seedream-4.5 \
--prompt "高端无线耳机产品图,深色背景,戏剧性灯光,超写实" \
--ratio "16:9" \
--quality "4K"
# ...
# 步骤2 图片转视频(图生视频)
dlazy kling-v3 \
--image @0.url \
--prompt "耳机缓缓旋转,光影流动,产品展示动效" \
--duration 5
# ...
# 步骤3 生成背景音乐
dlazy suno-music \
--mode "custom" \
--style "electronic ambient premium" \
--title "Product Showcase BGM" \
--instrumental true \
--duration 5
# ...
# 步骤4 生成配音旁白
dlazy doubao-tts \
--text "全新无线耳机,聆听非凡。" \
--voice "male-magnetic"
# ...
# 管道链接一键完成:
dlazy seedream-4.5 --prompt "高端无线耳机,深色背景" --ratio "16:9" \
| dlazy kling-v3 --image @0.url --prompt "耳机旋转展示" --duration 5
场景二:短视频内容批量生产
批量生成短视频素材.
# 短视频批量生产脚本
import subprocess
import json
# ...
class VideoBatchProducer:
"""短视频批量生产器"""
# ...
def __init__(self):
self.pipeline = []
# ...
def add_image_step(self, prompt, model="seedream-5.0-lite", ratio="9:16"):
"""添加图片生成步骤"""
self.pipeline.append({
"type": "image",
"model": model,
"prompt": prompt,
"ratio": ratio
})
return self
# ...
def add_video_step(self, prompt, model="kling-v3", duration=5):
"""添加视频生成步骤"""
self.pipeline.append({
"type": "video",
"model": model,
"prompt": prompt,
"duration": duration
})
return self
# ...
def add_audio_step(self, text, model="doubao-tts"):
"""添加配音步骤"""
self.pipeline.append({
"type": "audio",
"model": model,
"text": text
})
return self
# ...
def execute_batch(self, scenarios):
"""批量执行生产流程"""
results = []
for scenario in scenarios:
steps = []
for step in self.pipeline:
cmd = self._build_command(step, scenario)
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
try:
output = json.loads(result.stdout)
steps.append({"step": step["type"], "output": output})
except:
append({"step": step["type"], "error": "failed"})
results.append({"scenario": scenario, "steps": steps})
return results
# ...
def _build_command(self, step, scenario):
cmd = ["dlazy", step["model"]]
if step["type"] == "image":
cmd += ["--prompt", step["prompt"].format(**scenario),
"--ratio", step["ratio"]]
elif step["type"] == "video":
"--duration", str(step["duration"])]
elif step["type"] == "audio":
cmd += ["--text", step["text"].format(**scenario)]
return cmd
# ...
# 批量生产
producer = VideoBatchProducer()
producer.add_image_step("美食特写:{dish},暖色调,诱人", "9:16") \
.add_video_step("{dish}冒热气,缓慢推进", duration=5) \
.add_audio_step("今天推荐:{dish},色香味俱全!")
# ...
scenarios = [
{"dish": "红烧肉"},
{"dish": "清蒸鱼"},
{"dish": "麻婆豆腐"},
{"dish": "糖醋排骨"},
{"dish": "宫保鸡丁"}
]
results = producer.execute_batch(scenarios)
场景三:矢量图与Logo生成
生成可缩放的矢量图资产.
# 生成SVG矢量Logo
dlazy recraft-v4-vector \
--prompt "极简风格科技公司Logo,几何图形,蓝色主调" \
--output "logo.svg"
# ...
# 高保真矢量插画(4MP级别)
dlazy recraft-v4-pro-vector \
--prompt "详细的等距插画,城市俯视图,扁平风格" \
--output "city-illustration.svg"
管道引用速查
| 引用 | 解析为 |
|---|---|
- | 上游输出的自然值 |
@N | 第N个输出的主值 |
@N.path | 深入第N个输出 |
@* | 所有输出的主值数组 |
@stdin | 完整上游JSON信封 |
快速开始
依赖详情
npm install -g @dlazy/cli@latest
dlazy auth set YOUR_API_KEY
第二步:生成领先段视频
# 文生视频
dlazy veo-3.1-fast \
--prompt "一只金毛犬在海滩上奔跑,夕阳西下,电影感" \
--duration 5
# ...
# 图生视频
dlazy kling-v3 \
--image "./input.jpg" \
--prompt "图片中的场景开始动起来,镜头缓缓推进" \
--duration 5
第三步:尝试管道链接
# 文生图 → 图生视频 → 自动串联
dlazy seedream-4.5 --prompt "山间日出,云海翻涌" \
url --prompt "云海流动,太阳升起" --duration 5
响应解析: 完成完成后,查看输出响应确认任务状态。成功时输出包含解析摘要和响应数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误解析章节获取恢复步骤.
示例
高质量图片生成
# seedream-4.5 高质量文生图
dlazy seedream-4.5 \
--prompt "描述文本" \
--ref-images "ref1.jpg,ref2.jpg" \ # 参考图(可选)
--quality "4K" # 2K 或 4K
--ratio "16:9"
# ...
# recraft-v4-pro 4MP高分辨率
dlazy recraft-v4-pro \
--prompt "描述文本" \
--resolution "4MP" # 适合印刷品
视频生成配置
# veo-3.1 高质量视频
dlazy veo-3.1 \
--prompt "描述文本" \
--mode "t2v" # t2v 或 i2v
--image "input.jpg" # i2v模式需要
--duration 5
# ...
# seedance-2.0 多模态参考
dlazy seedance-2.0 \
--prompt "描述文本" \
--ref-images "img1.jpg" \
--ref-video "ref.mp4" \ # 视频参考
--first-frame "start.jpg" \
--last-frame "end.jpg"
管道链接配置
# 多步骤管道链接
dlazy seedream-4.5 --prompt "城市夜景" --n 4 \
| dlazy superres --images @* \
url --prompt "城市灯火流动"
# ...
# 管道引用说明:
# @0.url = 上游领先个输出的URL
# @* = 上游所有输出数组
# - = 上游自然值(单值场景)
优选实践
- 模型分级使用:草稿用 lite 模型,成品用 pro 模型,控制成本.
- 管道调试:先用
--dry-run测试管道,确认引用正确再正式执行. - 视频时长控制:短视频 5 秒,广告 10-15 秒,控制生成成本.
- 参考图引导:图生视频提供高质量参考图,效果更好.
- 批量并行:批量任务可并行执行,提升效率.
专业版优选实践:
[ ] 模型分级使用(草稿lite / 成品pro)
[ ] 管道引用已用 --dry-run 测试
[ ] 视频时长已优化(控制成本)
[ ] 参考图质量已确认
[ ] 批量任务已规划并行策略
[ ] 余额充足(视频生成消耗较高)
[ ] API Key 已安全配置
常见问题
Q: 视频生成支持多长?
A: 多数视频模型支持 5-10 秒。veo-3.1 支持更长时长但生成时间相应增加。建议短视频 5 秒起步.
Q: 管道链接中某一步失败怎么办?
A: 管道中断,已完成的步骤输出仍可使用。检查失败步骤的错误信息,修正后从失败步骤重新执行.
Q: 矢量图输出什么格式?
A: recraft-v4-vector 和 recraft-v4-pro-vector 输出 SVG 格式,可在任意分辨率下缩放,适合 Logo、图标和插画.
Q: 如何从免费版升级?
A: API Key 和 CLI 配置无需变更,直接使用专业版的全部 40+ 模型即可.
已知限制
A: 单批建议不超过 50 个任务。超大批量请分批执行,避免 API 限流.
Q: 视频生成消耗大吗?
A: 视频生成的消耗显著高于图片。建议先用图片确认创意方向,再生成视频.
依赖说明
运行环境
- Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
- Node.js: 16+(dlazy CLI 运行需要)
第三方依赖
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |
| Node.js 16+ | 运行时 | 必需 | nodejs.org 官方下载 |
| @dlazy/cli | CLI工具 | 必需 | npm install -g @dlazy/cli@latest |
| dlazy API Key | 认证 | 必需 | dlazy.com/dashboard 获取 |
| FFmpeg(可选) | 工具 | 推荐 | 视频拼接与格式转换 |
API Key 配置
- 必需: dlazy API Key(与免费版共用)
- 获取方式: 访问 dlazy.com/dashboard/organization/api-key
- 配置方式:
dlazy auth set YOUR_API_KEY或环境变量DLAZY_API_KEY - 安全说明: Key 可随时轮换或撤销;配置文件权限限制为当前用户
- 余额说明: 视频生成消耗较高,建议定期检查余额
可用性分类
- 分类: MD+EXEC+API(Markdown指令 + 命令行 + 外部API调用)
- 说明: 企业级AI Skill,支持全模态40+模型、管道链接与批量处理
- 适用规模: 专业内容团队,多媒体批量生产
- 兼容性: 与免费版完全兼容,API Key 和配置无缝共用
错误处理
| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令,参考国内替代方案 |
输出格式
{
"success": true,
"data": {
"result": "综合生成工具-专业版处理结果",
"execution_time": "0.5s",
"metadata": {
"version": "1.0",
"processor": "dlazy gen pro"
}
},
"execution_log": ["解析输入参数", "执行核心处理", "格式化输出结果"],
"error": null
}
安全注意事项
| 风险类型 | 防范措施 |
|---|---|
| API密钥泄露 | 通过环境变量配置,禁止硬编码到代码或配置文件中 |
| 命令执行风险 | 仅执行白名单命令,避免拼接用户输入到命令行参数中 |
| 网络通信安全 | 使用HTTPS协议,验证SSL证书有效性 |
| 敏感数据暴露 | 输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息 |
使用前请确认已阅读依赖说明章节,确保运行环境满足安全要求。
核心功能
- 自动化执行: 全模态生成引擎,覆盖40+模型,支持图片/视频/音频生成与管道链接批量工作流。。综合生成工具专业版,面向专业团队的全模态
- 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
- API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
- 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
- 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据
核心功能
- 自动化执行: 全模态生成引擎,覆盖40+模型,支持图片/视频/音频生成与管道链接批量工作流。。综合生成工具专业版,面向专业团队的全模态
- 文件处理: 支持多种文件格式的读取、解析和写入操作
- API集成: 通过标准化接口调用外部服务并处理响应
- 命令执行: 在安全沙箱中执行系统命令并收集结果
- 信息检索: 快速搜索和过滤目标数据
Top skills in this category
YouTube Watcher
@michaelgatharaFetch and read transcripts from YouTube videos. Use when you need to summarize a video, answer questions about its content, or extract information from it.
Screenshot
@ivangdavilaCapture, inspect, and compare screenshots of screens, windows, regions, web pages, simulators, and CI runs with the right tool, wait strategy, viewport, and...
YouTube Transcript
@xthezealotFetch and summarize YouTube video transcripts. Use when asked to summarize, transcribe, or extract content from YouTube videos. Handles transcript fetching via residential IP proxy to bypass YouTube's cloud IP blocks.
Manage Instagram Business and Creator accounts via the Instagram Graph API. Publish posts and carousels, retrieve media and insights, moderate comments, send...
simmer
@simmerThe prediction market interface for AI agents. Trade Polymarket and Kalshi through one API with self-custody wallets, safety rails, and smart context.