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Digital human video generation via Qingyun API — avatar-based talking head videos
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币安广场合约投机雷达 v5：以最近24小时专业交易帖为主要证据，回源核验帖子， 联合币安公共合约行情、4周期K线、布林带、ATR、量能和RR，生成可审计的本地影子报告。 触发词：币安广场、扫描币安、binance square、合约机会、交易信号雷达、4小时雷达
BTC 5分钟K线实时方向预测。v5.9对抗式审查重构: 13因子收敛到3个有证据信号(half_body延续+volume放量+meanrev回归, 11个47-49%硬币因子清零) + 三层独立信息过滤(多周期4h/1h/15m趋势 + 跨资产ETH/SOL广度 + 真订单流OFI) + 移除bull×0.92惩罚/Platt置信度门控。半K线策略第2分钟执行。黑天鹅防护: ATR spike+FNG<25。Binance端点双向故障切换。
BB 双向套利策略：加密合约 10x 杠杆布林带均值回归。布林带收窄=横盘→在下轨买、上轨卖；三重过滤器(1h趋势/RSI/BB甜区)确认碗平放，轨对轨止盈(RR 2:1~4:1)。含实时WebSocket模拟盘(paper)、历史回测(simulate/backtest_daily)、币安永续实盘CLI(trade_exec)。触发：'bb套利'、'布林带'、'bollinger'、'横盘策略'、'NEAR'、'回测'、'模拟盘'、'paper trading'。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | digital-human-api |
| description | Digital human video generation via Qingyun API — avatar-based talking head videos |
基于青云API的通用数字人口播视频生成 Skill。
v3核心改进：每shot生成专属场景图（Daniel真脸 + 个性化场景），视频自然不抽象。
数字人视频、口播视频、digital human剧本JSON → [Scene Image] → [TTS] → [Kling Video] → [Lip Sync] → FFmpeg合并
↑ 新增：每个shot独立生成贴合场景的图片
每shot独立流程：
{
"title": "视频标题",
"avatar_image": "/path/to/daniel-headshot.jpg",
"shots": [
{
"id": 1,
"text": "口播文案",
"emotion": "sarcastic",
"scene_description": "（可选）场景图详细描述",
"duration": 5
}
]
}
| emotion | 动作风格 |
|---|---|
serious | 严肃直视镜头 |
friendly | 友好微笑 |
excited | 兴奋手势多 |
sarcastic | 讽刺挑眉 |
storytelling | 讲故事手势 |
humorous | 幽默轻松 |
intense | 紧张/激动 |
confident | 自信权威 |
questioning | 疑惑歪头 |
casual | 日常对话 |
描述越具体，场景图越贴合。建议格式：
export QINGYUN_API_KEY=$(pass show api/qingyun)
# 完整流水线
python3 scripts/generate.py --script script.json --concurrent 1
# 分步执行
python3 scripts/generate.py --script script.json --step image # 场景图
python3 scripts/generate.py --script script.json --step tts # TTS语音
python3 scripts/generate.py --script script.json --step video # Kling视频
python3 scripts/generate.py --script script.json --step lipsync # 对口型
python3 scripts/generate.py --script script.json --step merge # 合并
output_dir/
├── shot_01_scene.jpg # 场景原图
├── shot_01_scene_768.jpg # 适配Kling的尺寸
├── shot_01_audio.mp3 # TTS语音
├── shot_01_video.mp4 # Kling视频
├── shot_01_lipsync.mp4 # 对口型完成
├── ...
└── final.mp4 # 最终视频
| 问题 | 解决 |
|---|---|
| 视频太抽象 | v3改用场景图，每个shot独立生成 |
| 429限流 | 并发=1，轮询间隔15s |
| 图片像素无效 | 自动resize到768px宽 |
| Grok场景图失败 | 自动降级到无ref生成 |
digital-human-api/
├── SKILL.md # 本文件
├── scripts/
│ ├── generate.py # 主脚本 v3（~800行）
│ └── config.yaml # 配置 v3