baokui

llm-video-generator

デザイン・メディアv1.0.1
作者:baokui更新日 2026-05-11全 2 バージョン · 最新版の公開日 2026-03-13@clawhub_baokui/llm-video-generator
動画処理#Video Generation#Audio

AlphaMoatによると、2026-09時点でllm-video-generatorのダウンロード数は856、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中5,074位、デザイン・メディアでは512件中512位です。

インストール数
106
ダウンロード数
856
スター数
-
総合順位
#5,074
全体の上位 100% · デザイン・メディアの上位 100%
プラットフォームインストール数ダウンロード数スター数コメント
ClawHub ↗22853--
SkillHub ↗106856-—

プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。

このスキルでできること

主文ではテキストからの動画生成、画像からの生成、フレーム指定による生成を説明し、継続生成と結合でクリップを延長し、長さ、スタイル、解像度、フレームレート、音声を設定します。プロンプトや提供画像は生成時に ZhipuAI へ送られる場合があります。機密内容はユーザーの承認後に限り送信してください。タスク情報と結果はローカルに保存されるため、共有前に出力先を確認します。メディア結合には信頼できるファイル名を使い、未信頼または不自然なパスを避けてください。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • テキストの場面説明から動画生成手順を計画する
  • ユーザー提供画像やフレームからの生成を計画する
  • 分割の継続、結合、ローカル出力の管理を確認する

使う場面

  • ユーザーが動画生成を明確に求め、サービスへの送信を承認したとき
  • 画像とプロンプトの外部処理が許可されているとき
  • ローカルのタスクファイルを確認し信頼できるファイル名を使えるとき

プロンプト例

スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。

機密画像をアップロードせずテキスト動画の案を作る
生成前にプロンプトと画像を ZhipuAI へ送ってよいか確認する
出力先を確認しメディア結合前にファイル名を検証する

月次の推移

ダウンロード数856
2275659032026-03 · ダウンロード数 2742026-05 · ダウンロード数 5092026-06 · ダウンロード数 5942026-07 · ダウンロード数 7492026-08 · ダウンロード数 7972026-09 · ダウンロード数 85626-0326-09
スター数-
0112026-03 · スター数 -2026-05 · スター数 -2026-06 · スター数 -2026-07 · スター数 -2026-08 · スター数 -2026-09 · スター数 -26-0326-09

2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。

月ダウンロード数前月比スター数
2026-09856—-
2026-08797+6.4%-
2026-07749+26.1%-
2026-06594+16.7%-
2026-05509—-
2026-03274—-

SKILL.md 原文

作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。

7.2 KB・ClawHub v1.0.1
---
name: llm-video-generator
description: >
  Generate videos from text descriptions using ZhipuAI CogVideoX-3 model.
  Supports text-to-video, image-to-video, and first/last frame-to-video generation.
  Automatically handles long videos (over 5s) by chaining multiple generation calls
  with last-frame continuation. Use when the user asks to create/generate a video
  from text, make a video, text-to-video, 文生视频, 生成视频, 做个视频, or any
  request involving converting text/images into a video. Supports configuring video
  content, style, resolution (up to 4K), frame rate (30/60fps), audio, and duration.
すべて表示(全 207 行)
---

# LLM Video Generator

Generate videos via ZhipuAI CogVideoX-3. Each API call produces ~5s of video.
For longer videos, chain multiple calls using last-frame continuation, then concatenate.

## Scripts

All scripts use `/opt/anaconda3/bin/python3`. Resolve `<skill-dir>` to this skill's directory.

| Script | Purpose |
|--------|---------|
| `scripts/video_gen.py` | Core generation (3 modes: text2video, image2video, frames2video) |
| `scripts/extract_last_frame.py` | Extract last frame from a video (for continuation) |
| `scripts/concat_videos.py` | Concatenate multiple video segments into one |

## Workflow

### Step 1: Assess Request & Clarify

**Clear request** → proceed to Step 2. A request is clear when:
- Video content/scene is described with enough detail
- Style or visual tone is specified or implied
- Duration is stated (default: 5s if not specified)

**Vague request** → propose a plan first:

```
基于你的需求,我拟定了以下视频方案:

📹 **视频内容**: [detailed scene description with key moments]
🎨 **视频风格**: [e.g., 写实/动画/电影感/温馨...]
⏱️ **视频时长**: [Xs, note: will be generated in 5s segments]
🔊 **背景音乐**: 有/无
📐 **分辨率**: 1920x1080
🎞️ **帧率**: 30fps

你觉得这个方案可以吗?需要调整哪些部分?
```

Iterate with the user until confirmed.

### Step 2: Estimate Time & Notify User

Before starting generation, calculate and report the estimated time:

**Time estimation formula:**
- Base: 1 minute per second of video (e.g., 20s video ≈ 20 minutes)
- High-definition (4K or 60fps): add +30% (e.g., 20s 4K video ≈ 26 minutes)
- Additional overhead: ~2 minutes for frame extraction, concatenation, and compression
- Segments: ceil(target_duration / 5)

**MUST send this message to the user before starting generation:**

```
⏳ **视频生成预估**

📊 分段计划:{N} 段(每段约5秒)
⏱️ 预计总耗时:约 {estimated_minutes} 分钟
📐 分辨率:{resolution}

视频生成是一个耗时过程,请耐心等待。我会在每段完成后实时汇报进度。
```

Example for a 30s 1080P video:
- 6 segments, base time = 30 minutes, +2 min overhead → ~32 minutes
- Message: "预计总耗时:约 32 分钟"

Example for a 20s 4K video:
- 4 segments, base time = 20 * 1.3 = 26 min, +2 min → ~28 minutes

### Step 3: Plan Generation Segments

Each API call produces ~5 seconds. Calculate segments: `ceil(target_duration / 5)`

For multi-segment videos, plan how the content evolves across segments. Write a prompt for each segment describing what happens in that 5-second window, maintaining visual continuity.

### Step 4: Execute Generation with Progress Reports

**CRITICAL: After each segment completes, IMMEDIATELY send a progress message to the user before starting the next segment.** Do not wait until all segments are done.

**Progress message format (send via message tool or inline reply after each segment):**

```
✅ 进度:{completed}/{total} 段完成(第{N}段已生成)
📝 内容:{brief segment description}
⏱️ 本段耗时:{minutes}分钟
📊 预计剩余:约 {remaining_minutes} 分钟
```

**Generation process:**

**Segment 1 — Text-to-Video:**

```bash
/opt/anaconda3/bin/python3 <skill-dir>/scripts/video_gen.py text2video \
  --prompt "<segment_1_prompt>" \
  --quality quality --audio true --size 1920x1080 --fps 30 \
  --output-dir <output-dir> --max-wait 900
```

→ **Send progress message to user**

**Segments 2+ — Image-to-Video (last-frame continuation):**

For each subsequent segment:

1. Extract last frame from the previous segment's video:
```bash
/opt/anaconda3/bin/python3 <skill-dir>/scripts/extract_last_frame.py \
  <previous_video.mp4> --output <output-dir>/frame_segN.png
```

2. Generate next segment using the last frame as input:
```bash
/opt/anaconda3/bin/python3 <skill-dir>/scripts/video_gen.py image2video \
  --prompt "<segment_N_prompt>" \
  --image-url <output-dir>/frame_segN.png \
  --quality quality --audio true --size 1920x1080 --fps 30 \
  --output-dir <output-dir> --max-wait 900
```

3. → **Send progress message to user**

Repeat for all segments.

**Alternative — Frames-to-Video mode:**

If you have both a starting and ending image for a segment:
```bash
/opt/anaconda3/bin/python3 <skill-dir>/scripts/video_gen.py frames2video \
  --prompt "<description>" \
  --first-frame <first.png> --last-frame <last.png> \
  --quality quality --audio true --size 1920x1080 --fps 30 \
  --output-dir <output-dir>
```

### Step 5: Concatenate Segments

After all segments are generated, combine them:

```bash
/opt/anaconda3/bin/python3 <skill-dir>/scripts/concat_videos.py \
  --inputs <seg1.mp4> <seg2.mp4> ... \
  --output <output-dir>/final_video.mp4
```

If the final file exceeds 25MB (Feishu upload limit), compress with ffmpeg:
```bash
ffmpeg -i <input> -c:v libx264 -crf 32 -c:a aac -b:a 96k -vf "scale=1280:720" -y <output>
```

### Step 6: Deliver

- Share the final video file with the user
- For Feishu delivery: use feishu-send-file skill to send the .mp4 file
- Final report:

```
🎬 **视频生成完成!**

⏱️ 总时长:{duration}秒
📦 文件大小:{size}MB
📊 共 {N} 段,总耗时 {total_minutes} 分钟
```

## Prompt Tips

- Use **English prompts** for best quality (translate Chinese descriptions)
- Be specific: scene, camera angle, lighting, motion, atmosphere
- Include style keywords: cinematic, realistic, cartoon, watercolor, etc.
- For continuation segments, describe the **action progression**, not the full scene from scratch
- Keep each segment prompt concise (1-3 sentences)

## Parameters Reference

| Parameter | Flag | Default | Options |
|-----------|------|---------|---------|
| Prompt | `--prompt` | (required) | Descriptive text |
| Quality | `--quality` | `quality` | `quality` / `speed` |
| Audio | `--audio` | `true` | `true` / `false` |
| Resolution | `--size` | `1920x1080` | `1280x720`, `1920x1080`, `3840x2160` |
| Frame rate | `--fps` | `30` | `30` / `60` |
| Output dir | `--output-dir` | `.` | Any writable path |
| Poll interval | `--poll-interval` | `10` | Seconds |
| Max wait | `--max-wait` | `900` | Seconds (default raised for reliability) |

## Error Handling

- **Missing ZHIPU_API_KEY**: Ask user to set environment variable
- **Missing zai-sdk**: `pip install zai-sdk` (under anaconda)
- **Missing ffmpeg**: Required for frame extraction and concatenation
- **Task timeout**: Increase `--max-wait` or retry; check task status manually via API
- **Task failed**: Simplify the prompt and retry
- **File too large for Feishu**: Compress with ffmpeg (reduce resolution or increase CRF)

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