openstoryline-use

name	openstoryline-use
description	Use this skill when OpenStoryline is already installed and the user wants to start the local MCP/Web services, create or continue a session, send editing instructions, perform multi-turn re-editing, and verify rendered video outputs, as well as Chinese requests like “启动 OpenStoryline”, “把 OpenStoryline 跑起来”, “用 OpenStoryline 剪视频”.

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”：

1. 检查并修改 config.toml 的必要字段。
2. 启动 MCP server。
3. 启动 uvicorn agent_fastapi:app。
4. 创建 session 并发送剪辑请求。
5. 等待并验证输出视频产物。
6. 在同一个 session_id 上继续对话，执行二次编辑。
7. 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

1. 默认只监听 127.0.0.1，不要主动暴露到局域网。
2. 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
3. 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。
4. 不要在启动命令后面追加这些包装：
   • | head
   • | tail
   • grep
   • timeout
   • sleep
   • pkill
   • 以及其它会截断日志、提前退出、强行杀进程的包装
5. 询问用户需要剪辑哪些素材及其路径。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 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
10. 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 ）。
11. 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.server
• uvicorn agent_fastapi:app --host 127.0.0.1 --port 8005

必须按“长驻进程”处理：

1. 用 exec 启动，并开启 PTY（如果工具支持 pty: true，就开启）。
2. 启动后不要立刻判失败。
3. 用 process poll / process log 持续观察返回的 session。
4. 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_clips
• group_clips
• generate_script
• generate_voiceover
• render_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。

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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

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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

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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。

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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"

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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

1. 持续 poll 当前 bridge 脚本对应的进程会话。
2. 同时查看 Web 服务日志。剪辑 Agent 会实时更新自己的进度。
3. 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。

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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"

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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。

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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

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 3

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。

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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。