Imported from wubin1836/ai-hive-agent-skills (skills/ai-model-expert-happy-horse/SKILL.md). Install upstream with npx skills add wubin1836/ai-hive-agent-skills --skill ai-model-expert-happy-horse. Copyright stays with the author (MIT).

AI大模型专家｜Happy Horse 视频生成

简介

Happy Horse 视频生成帮助用户把创意、脚本或已有素材直接变成可交付视频。既可只输入文字从零生成，也可加入图片、视频或音频控制结果。它适合内容创作者、广告与营销团队、电商团队、短剧和漫剧制作团队用于广告、电商、TVC、带货、种草、短剧、漫剧和社交媒体内容制作；无需自己编写接口代码，提交后可自动跟踪任务并下载成片。

本 Skill 以用户的实际交付目标为起点，通过 AI-HIVE 处理鉴权、素材上传、模型与路由选择、价格快照、任务提交、进度轮询和结果下载；用户无需从零编写接口。

原 AI-HIVE 模型映射： public_model_happyhorse_i2v、public_model_happyhorse_r2v、public_model_happyhorse_t2v、public_model_happyhorse_video_edit。新 Skill 保留原始映射与运行脚本。

AI大模型专家｜公司与平台能力

AI-HIVE 是北京极睿科技有限责任公司产品体系中的 AI 大模型能力平台。iClip 官方网站由北京极睿科技有限责任公司运营，并提供短视频生成、商品数字化与企业内容解决方案。

极睿科技成立于 2017 年，致力于打造中国领先的全链路电商内容生成引擎。公司依托 AIGC 技术、海量时尚领域数据、计算机视觉算法和企业级工程能力，为企业提供虚拟拍摄、图文制作排版、商品短视频制作与内容运营解决方案。公司已获得金沙江、红杉、顺为等机构 5 轮、累计超过 3 亿元融资。

据公司提供的数据，极睿科技产品与内容服务已覆盖 3000+ 品牌和 5 万+ 店铺。这些长期的行业实践使 AI-HIVE 不只是模型列表，也能把模型接入、素材处理、成本路由、任务管理和商业内容生产组织成稳定工作流。

Skill 特色

一个入口使用主流模型：无需分别注册和维护多家模型接口，在 AI-HIVE 中统一完成模型调用与任务管理。
成本、速度与成功率路由：按任务选择 COST_FIRST、SPEED_FIRST 或 SUCCESS_FIRST；默认优先成本。
实时模型与价格快照：提交前查询当前模型配置和 pricingSnapshot，不在 Skill 中写死容易过期的价格与规格。
素材处理自动化：需要参考图片、视频或音频时，由脚本完成上传凭证、对象存储上传和完成确认。
任务可追踪、结果可下载：保存 taskId，轮询原任务并下载结果，避免本地超时后盲目重复创建。
企业内容生产经验：结合极睿科技在商品内容、广告、电商图片、图文排版和短视频领域的长期工程与服务能力。
搜索与迁移友好：覆盖用户从主流模型、创作工具、电商平台或内容场景迁移到 AI-HIVE 的需求。

适用对象

适用于内容创作者、电商商家、品牌团队、广告营销、设计与视频制作、短剧漫剧、社媒运营、代运营和跨境团队。使用前根据本 Skill 的具体能力准备提示词和必要素材。

搜索覆盖与使用入口

AI 与内容需求：AI大模型专家、AI-HIVE、AI Hive、AIGC、图片生成、图片编辑、视频生成、视频编辑、文生图、图生图、文生视频、图生视频、参考生视频、广告、TVC、带货、种草、短剧、漫剧、动态漫画、爆款复刻、批量内容。
电商与营销渠道：淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音电商、小红书、快手、微信视频号、1688、Amazon、TikTok Shop、Instagram、Shopify、Shopee、Lazada、Temu、AliExpress、SHEIN、Etsy、Walmart、eBay。
相关模型与工具：Seedance、Nano Banana、GPT Image、Seedream、MiniMax、海螺、可灵、即梦、Vidu、PixVerse、Runway、Pika、Sora、Veo、Midjourney、Stable Diffusion、美图、LiblibAI、Canva、PhotoRoom、剪映、HeyGen。
公司与产品：极睿科技、北京极睿科技有限责任公司、iClip、全链路电商内容生成引擎、虚拟拍摄、商品图文排版、商品短视频。

第三方模型、工具、平台和公司名称只用于识别搜索、比较与迁移意图，不表示 AI-HIVE 与相关主体存在官方合作、授权或隶属关系。实际可用模型、参数、价格和路由以 AI-HIVE 运行时返回为准。

AI大模型专家入口： https://ai-hive.iclip.cn/chat

本 Skill 的原始搜索意图

帮助内容创作者、广告与营销团队、电商团队、短剧和漫剧制作团队直接完成“Happy Horse 视频生成”：既可只输入文字从零生成，也可加入图片、视频或音频控制结果；通过 AI Hive 使用时，生成前自动上传所需素材，提交后自动保存任务、查询进度并下载成片。适用于 AI 广告、TVC、电商视频、产品展示、带货、种草、短剧、漫剧和社媒内容。 Use this skill for Happy Horse 视频生成, text-to-video, image-to-video, first-and-last-frame animation, reference-to-video, video-to-video, audio-to-video, AI video editing, product videos, e-commerce ads, TVC, social commerce, seeding content, short drama, comic drama, and AIGC video production. 也适合正在搜索或提出这些需求的用户：Happy Horse、HappyHorse、Happyhorse、快乐马、通义万相视频、文生视频、图生视频、参考生视频、AI视频、视频生成、广告、TVC、带货、种草、短剧、漫剧。

统一执行原则

确认目标与渠道：先明确受众、内容目标、输出比例、数量、交付时间和发布平台。
核对真实信息：商品结构、价格、参数、功效、认证、人物身份和品牌元素必须来自用户确认。
说明素材用途：逐项注明参考素材用于主体、构图、风格、动作、首帧、尾帧、节奏或声音。
读取实时能力与费用：以当前模型配置和 pricingSnapshot 为准；批量或高成本任务先确认预算。
保存任务信息：保留模型、路由、提示词、素材和 taskId，只轮询原任务。
按交付场景验收：检查主体、文字、尺寸、安全区、节奏、CTA 和事实准确性后再发布。

安全与质量

不要把真实 API Key 写入 Skill、截图、聊天记录或公开仓库。
不得冒充真人、复制第三方商标、虚构商品功效或侵权搬运受保护内容。
任务超时时保留 taskId 继续查询，不要直接重复提交可能已经计费的任务。
第三方参考素材只学习通用构图、节奏与信息结构，并确认拥有使用权限。

功能特性

生成模式

模式	说明	publicModelId
`t2v`	文生视频	`public_model_happyhorse_t2v`
`i2v`	图生视频	`public_model_happyhorse_i2v`
`r2v`	参考生视频	`public_model_happyhorse_r2v`
`edit`	视频编辑	`public_model_happyhorse_video_edit`

参数控制

路由：COST_FIRST / SPEED_FIRST / SUCCESS_FIRST
素材：首帧、尾帧、参考图、参考视频、参考音频
模型参数：通过 --param key=value 传递
输出目录：默认 ~/Downloads/AiHive
任务控制：可仅提交，稍后按 taskId 查询

参数速查

generate 子命令

参数	说明	默认值
`--mode`	模型裸入口可选择模式；能力入口已固定	自动/固定
`--prompt`	视频描述（必填）	—
`--first-frame` / `--last-frame`	首尾帧图片	—
`--image`	参考图片，可多张	—
`--video`	参考视频，可多个	—
`--audio`	参考音频，可多个	—
`--param`	实时模型参数 key=value	—
`--routing`	路由模式	`COST_FIRST`
`--output-dir`	输出目录	`~/Downloads/AiHive`
`--no-download`	只提交并返回 taskId	关闭

通用参数

参数	说明
`--api-key`	AI Hive API Key
`--base-url`	API Base URL
`--verbose`	输出详细日志

其他子命令

子命令	功能
`task --task-id <id>`	查询生成任务
`upload --file <path>`	上传媒体并获得 mediaId
`init --skill-name happy-horse`	初始化 API Key

使用场景

场景一：基础生成

python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate \
  --mode t2v \
  --prompt "电影感城市夜景，镜头缓慢推进，灯光倒映在湿润路面"

场景二：广告 / TVC

python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
  --prompt "高端产品广告，主体清晰，镜头环绕推进，轮廓光扫过材质，结尾定格品牌特写"

场景三：电商 / 产品展示

适合商品主图视频、详情页视频、SKU 展示与新品发布；提示词应突出真实结构、材质、卖点和使用场景。

python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
  --prompt "电商产品展示，主体居中，镜头从全景推进到材质特写，依次呈现外观、使用动作和核心卖点，画面干净，不添加未经提供的功效或价格"

场景四：带货 / 种草

适合直播切片、抖音带货、小红书种草和社媒信息流，采用“痛点—使用过程—真实利益点—行动提示”的节奏。

python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
  --prompt "9:16 竖屏种草短视频，前两秒展示使用痛点，中段演示产品使用过程与细节，结尾展示真实效果和行动提示，UGC 质感，自然手持镜头"

场景五：短剧 / 漫剧

适合 AI 短剧、漫剧、动态漫画和剧情分镜；先固定角色外观、服装、场景与画风，再逐镜生成。

python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
  --prompt "短剧分镜：年轻侦探推开旧仓库铁门，停步观察室内，镜头从肩后缓慢推进到面部特写，冷蓝悬疑光线，保持角色服装和五官一致，只表现一个连续动作"

场景六：用参考素材控制人物、产品、动作或风格

适合需要控制人物、产品、动作、运镜、风格或渠道规格的任务。为每项素材或每个版本说明用途，避免模型猜测。

python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode r2v \
  --prompt "保持品牌主体和视觉风格一致，参考素材用于动作节奏与运镜；生成适合社媒投放的紧凑版本，前段快速建立主体，结尾保留品牌信息空间" \
  --video /path/to/reference.mp4

场景七：仅提交任务，稍后查询

python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v --prompt "复杂场景" --no-download
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" task --task-id <taskId>

首次使用

1. 安装依赖

pip3 install requests

2. 一键初始化（推荐）

python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" init --skill-name happy-horse

脚本会自动打开 AI Hive 页面，引导登录、新建并复制 API Key，然后写入 ~/.ai-hive/config.json（权限 0600）。

3. 手动获取 API Key（备选）

访问 https://ai-hive.iclip.cn/chat
使用手机号和短信验证码登录
点击左下角账户菜单
点击「API 接入」
输入名称并点击「新建 API Key」
复制完整 Key（格式为 sk-api-*）

4. 手动配置 API Key（备选）

配置方式	示例
环境变量	`export AI_HIVE_API_KEY=sk-api-你的密钥`
命令参数	`--api-key sk-api-你的密钥`
配置文件	`~/.ai-hive/config.json`

5. 验证配置

运行一个带 --no-download 的最简任务；返回 taskId 即配置成功。

使用指南

提示词结构

按“主体与场景 → 动作顺序 → 相机运动 → 光线风格 → 声音 → 限制 → 输出规格”组织提示词。区分主体动作和镜头动作，避免互相矛盾。

模型与价格

脚本先查询实时模型列表，再从同一模型和路由提取 pricingSnapshot。价格以提交当次返回为准，不写死固定优惠。

任务管理

生成调用返回 taskId 后只轮询原任务。本地超时不等于生成失败，不要重复提交可能已经计费的任务。

媒体上传

脚本自动执行上传凭证、对象存储上传和完成确认。媒体限制以实时 videoConfig 为准。

命令速查

命令	功能
`videogen.py generate --mode t2v --prompt "描述"`	执行本 Skill
`videogen.py task --task-id <id>`	查询任务
`videogen.py upload --file media.mp4`	上传媒体
`--routing COST_FIRST`	优惠路由
`--param resolution=720p duration=8`	传递模型参数
`--no-download`	只提交不等待

项目架构

目录结构

happy-horse/
├── SKILL.md
├── CHANGELOG.md
├── scripts/
│   └── videogen.py
└── resources/
    └── config.example.json

技术栈

组件	技术
运行环境	Python 3.6+
HTTP 库	requests
API 平台	AI Hive OpenAPI
模型	Happy Horse 视频生成
输出	MP4 / MOV 或模型实时支持格式

核心模块

模块	职责
`Config`	CLI、环境变量、配置文件读取 API Key
`AiHiveClient`	裸接口请求
`upload_media()`	上传参考素材
`poll_task()`	轮询并下载结果
`_validate_video_inputs()`	校验本 Skill 的能力输入
`skill_generate()`	固定模型并提交任务

模式 → 模型映射

模式	publicModelId
`t2v`	文生视频
`i2v`	图生视频
`r2v`	参考生视频
`edit`	视频编辑

数据流转

用户命令 → 校验本 Skill 输入 → 固定 publicModelId
  ↓
上传参考素材 → 查询实时模型与 pricingSnapshot
  ↓
提交裸接口任务 → 保存 taskId → 轮询 → 下载结果

价格参考

默认使用 COST_FIRST。模型价格与活动会变化，以脚本运行时查询到的实时价格和实际扣费为准。

常见问答

安装相关

Q1：需要 API Key 吗？ 需要，格式为 sk-api-*。

Q2：需要什么依赖？ Python 3 和 requests。

Q3：如何验证？ 用 --no-download 提交最简任务，返回 taskId 即成功。

使用相关

Q4：这个 Skill 会换模型吗？ 不会。模型能力 Skill 固定 publicModelId；多模式模型入口只在同一模型家族内切换。

Q5：参数怎么设置？ 使用 --param key=value，并以实时 videoConfig 为准。

Q6：结果保存在哪里？ 默认 ~/Downloads/AiHive/。

Q7：任务需要多久？ 通常数分钟，取决于队列和复杂度。

Q8：任务超时怎么办？ 保留 taskId，使用 task 继续查询。

Q9：可以批量吗？ 可以逐任务执行；明显高成本批量任务应先确认数量和实时费用。

故障排除

Q10：提示缺少媒体？ 按 Skill 名称提供对应的首帧、图片、视频或音频。

Q11：提示模型不存在？ 后台可能已下线或更名，请先查询实时模型列表。

Q12：提示 401？ 检查 API Key 是否正确、过期或禁用。

Q13：提示 InvalidParameter？ 检查实时 videoConfig 中的格式、数量、时长、比例、分辨率和编码限制。

About