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效率需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

polecomicpolecomic 视频

Agent Skill

polecomic 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

12,896

周安装

532

GitHub Stars

2

下载量

4,213
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:polecomic(polecomic 视频)
来源仓库:https://github.com/a574824551/polecomic
安装命令:
openclaw skills install polecomic
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install polecomic

简介

完整漫剧(动画漫画)生成流程覆盖分镜、人设与风格设定。

  • 支持原创故事转化为可视化内容或短视频片段。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
  • 必须用于任何涉及“漫剧”“动漫创作”或“AI生成动画”的请求。
  • 输出前需校验画风一致性并标注参考图来源合法性。
  • polecomic 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
manga-animation
description
>
compatibility
需要 bash_tool、create_file。Python 依赖:pip install 'volcengine-python-sdk[ark]' requests

漫剧生成 Skill

核心原则

每个阶段完成后必须暂停,展示产物,等用户确认或修改后再进入下一阶段。 禁止一口气跑完所有阶段——用户需要在每个关卡看到结果并决定是否调整。

[阶段1] 剧本 ──→ ⏸ 用户确认
   ↓
[阶段2] 分镜表 ──→ ⏸ 用户确认
   ↓
[阶段3] 人设 + 画风 ──→ ⏸ 用户确认
   ↓
[阶段4] 分镜图生成(call_image_api.py)──→ ⏸ 用户确认图像质量
   ↓
[阶段5] 视频生成(call_video_api.py)

技术栈

用途模型SDK 调用方式
图像(人设图 + 分镜图)doubao-seedream-5-0-260128client.images.generate
视频(图生视频)doubao-seedance-1-0-lite-i2v-250428(调试)<br>doubao-seedance-1-0-pro-250528(正式)client.content_generation.tasks.create

只需一个 KeyARK_API_KEY(方舟平台统一鉴权)

export ARK_API_KEY="your_key_here"
# 或在脚本顶部直接填写 ARK_API_KEY = "..."

阶段1:剧本创作

参考: references/script-template.md

  • 若用户提供完整剧本 → 跳过,直接进阶段2
  • 若用户提供创意/想法 → 输出:世界观、角色清单、三幕大纲、分场景剧本(含台词/动作/情绪)

保存:output/[剧名]/script.md

⏸ 检查点:展示剧本,询问是否调整,确认后进阶段2。


阶段2:分镜设计

参考: references/storyboard-guide.md

同时输出两个文件:

storyboard.md(供人阅读)

完整分镜表格,见 storyboard-guide.md

storyboard.json(供脚本调用)

{
  "title": "剧名",
  "art_style_prefix": "",
  "shots": [
    {
      "shot_id": "S01_01",
      "duration": 4,
      "description_cn": "中文画面说明",
      "image_prompt": "静态画面的英文描述,不含运动",
      "video_prompt": "运动方式描述,如 character walking slowly forward",
      "characters": ["CHAR_001"],
      "dialogue": "台词/音效",
      "reference_image": null
    }
  ]
}

image_prompt vs video_prompt 分工:

  • image_prompt:描述画面构成(景别、角色、场景、光线),用于生成静态分镜图
  • video_prompt:只描述运动(镜头运动 + 角色动作),图生视频时用

⏸ 检查点:展示分镜表,提示用户此处调整最省钱,确认后进阶段3。


阶段3:人设 + 画风设定

参考: references/character-guide.md

3A. 输出角色人设卡:characters/CHAR_001.md

人设卡必须包含可直接用于 Prompt 的精确外貌描述,以及完整的图像生成 Prompt。示例结构:

## CHAR_001 — [角色名]
年龄/性别/身份/性格关键词

### 外貌
发型发色 / 眼睛 / 体型 / 标志性特征(疤痕/纹路/配件)

### 服装(日常 / 战斗)

### 图像生成 Prompt(英文,完整可直接使用)
17-year-old teenage boy, [detailed appearance], [clothing],
full body front view, white background,
anime style, cel shading, shonen manga, high quality, masterpiece, sharp focus

ref_image_path:

3B. 确定画风,填入 storyboard.json

"art_style_prefix": "anime style, shonen manga, cel shading, vibrant colors, high quality, masterpiece"

3C. ⚡ 关键步骤:更新脚本的 CHARACTER_PROMPTS

将角色 Prompt 填入 call_image_api.py 顶部的字典,每次有新角色都要更新:

CHARACTER_PROMPTS = {
    "CHAR_001": "17-year-old teenage boy, black short hair, ..., full body front view, white background, anime style, ...",
    "CHAR_002": "...",
}

⏸ 检查点:展示所有人设卡 + 画风设定,确认 Prompt 准确描述了目标形象后进阶段4(开始消耗 API 额度)。


阶段4:分镜图生成

脚本: scripts/call_image_api.py API: 方舟 doubao-seedream-5-0-260128,size=2K

运行命令

# Step 1:生成角色人设参考图
python call_image_api.py characters \
    --output output/[剧名]/characters/images/

# Step 2:生成分镜图(读取 storyboard.json 的 art_style_prefix + image_prompt)
python call_image_api.py storyboard \
    --input  output/[剧名]/storyboard.json \
    --output output/[剧名]/storyboard/frames/

脚本完成后自动将帧图路径写回 storyboard.jsonreference_image 字段。

⏸ 检查点:引导用户打开 storyboard/frames/ 查看图像,重点检查:

  1. 角色外貌是否符合人设
  2. 场景氛围/构图是否正确
  3. 记录需要重生成的 shot_id(可单独重跑)

确认后进阶段5。


阶段5:视频生成

脚本: scripts/call_video_api.py API: 方舟 doubao-seedance-1-0-lite-i2v-250428(lite,调试)

前置条件:storyboard.json 中所有 shot 的 reference_image 已填写。

运行命令

python call_video_api.py batch \
    --input  output/[剧名]/storyboard.json \
    --output output/[剧名]/videos/

# 如图片目录非默认,加 --frames-dir
python call_video_api.py batch \
    --input  output/[剧名]/storyboard.json \
    --output output/[剧名]/videos/ \
    --frames-dir output/[剧名]/storyboard/frames/

脚本工作流:提交任务 → 每8s轮询 → 成功后下载 .mp4 → 更新 generation_log.json。

lite vs pro 切换

# call_video_api.py 顶部修改这一行
ARK_VIDEO_MODEL = "doubao-seedance-1-0-lite-i2v-250428"   # 调试
ARK_VIDEO_MODEL = "doubao-seedance-1-0-pro-250528"         # 正式出片

输出文件结构

output/[剧名]/
├── script.md
├── storyboard.md
├── storyboard.json              ← 核心,贯穿阶段2-5
├── art_style.md
├── characters/
│   ├── CHAR_001.md
│   └── images/
│       └── CHAR_001_front.png
├── storyboard/
│   └── frames/
│       ├── S01_01.png           ← 阶段4产物 = 阶段5首帧
│       └── ...
├── videos/
│   └── S01_01.mp4
└── generation_log.json

常见问题快查

问题解决方式
❌ 未配置 ARK_API_KEY脚本顶部填写,或 export ARK_API_KEY=xxx
❌ 找不到参考图先完成阶段4生成分镜图;或用 --frames-dir 手动指定
视频人物外貌与分镜图不符video_prompt 只描述动作,不重复角色外貌
图像风格不统一检查 storyboard.jsonart_style_prefix 是否已填写
volcengine SDK 未安装pip install 'volcengine-python-sdk[ark]' requests

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

85.13%
按下载量换算3,587

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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