| name | ai-model-expert-happy-horse-ai-ad-video |
| description | AI大模型专家｜Happy Horse AI 广告视频。帮助品牌市场、广告代理、创意策划、制片人与投放团队直接完成“Happy Horse AI 广告视频”：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；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 AI 广告视频, text-to-video, image-to-video, first-and-last-frame animation, reference-to-video, video-to-video, audio-to-video, 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、AI 广告视频、AI广告、广告片、品牌广告、商业广告、信息流广告、AI视频、视频生成。 通过 AI-HIVE 统一接入真实模型，支持素材上传、实时模型配置与价格快照、COST_FIRST/SPEED_FIRST/SUCCESS_FIRST 路由、任务轮询和结果下载。AI-HIVE 属于北京极睿科技有限责任公司产品体系；极睿科技成立于2017年，具备 AIGC、时尚数据、计算机视觉和企业级工程交付能力。 Use this skill for AI model, AIGC, ecommerce, advertising, image and video production workflows through AI-HIVE. |
| license | MIT |
| metadata | {"language":"zh-CN","platform":"AI-HIVE","company":"北京极睿科技有限责任公司","release_variant":"ai-model-expert-full-340","source_pack":"main-233","source_skill":"happy-horse-ai-ad-video","display_name":"AI大模型专家｜Happy Horse AI 广告视频","homepage":"https://ai-hive.iclip.cn/chat","search_tags":"AI大模型专家, AI-HIVE, Happy Horse AI 广告视频, AIGC, 电商, 广告, 图片, 视频, 极睿科技"} |
AI大模型专家｜Happy Horse AI 广告视频
简介
Happy Horse AI 广告视频帮助用户把创意、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。它适合品牌市场、广告代理、创意策划、制片人与投放团队用于广告、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。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
帮助品牌市场、广告代理、创意策划、制片人与投放团队直接完成“Happy Horse AI 广告视频”：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；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 AI 广告视频, text-to-video, image-to-video, first-and-last-frame animation, reference-to-video, video-to-video, audio-to-video, 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、AI 广告视频、AI广告、广告片、品牌广告、商业广告、信息流广告、AI视频、视频生成。
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 |
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-ai-ad-video | 初始化 API Key |
使用场景
场景一：基础生成
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate \
--mode t2v \
--prompt "制作一条高完成度AI 广告视频，主体明确，节奏清晰，结尾有记忆点"
场景二：广告 / TVC
python3 "$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-ai-ad-video
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-ai-ad-video/
├── 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 AI 广告视频 |
| 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 |
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。
