libtv-skill

AI-powered image and video creation through natural language, supporting generation, editing, style transfer, and complex multi-step workflows. 通过 agent-im 的 OpenAPI 创建会话、发送消息（生图、生视频、编辑视频等）、上传图片/视频文件，并查询会话消息进展。 LibTV 是 LiblibAI 推出的 AI 视频创作平台，同时为人类创作者和 Agent 设计。Agent 通过 Skill 入口理解任务、调用模型并自动编排工作流。 平台核心能力： 用户的所有创作和编辑需求都通过发送自然语言消息来完成，Agent 会自主编排工作流。复杂任务（短剧、MV）耗时较长，需耐心轮询。 可选： OPENAPI_IM_BASE 或 IM_BASE_URL ，默认 。 无需安装额外依赖，仅使用 Python 标准库。 当用户提供了参考的文件地址时，进行上传，仅支持图片、视频，文件大小必须在200M以下。 生成完成后，可以将会话中的所有图片/视频批量下载到本地。 理解这些工作流，才能正确组合上面的脚本完成用户需求。 生成完成后 自动执行下载 ，不需要用户额外请求。下载目录和前缀根据任务语义自动命名（如分镜用 storyboard ，角色设定用 character 等）。 用户给了文件路径 + 编辑指令 = 先上传文件，再把编辑指令和 OSS URL 一起发送。 create_session 返回： query_session 返回： （ projectUrl 仅在传入 --project-id 时存在） change_project 返回： upload_file 返回： download_results 返回： 在任务完成时，同时给出： 视频/图片结果链接 + 项目画布链接（projectUrl） 。 过程中，不要给出 项目画布链接（projectUrl） 。 你（用户侧 Agent）的职责是 搬运工 ，不是创作者。后端有专门的 Agent 负责理解需求、拆解分镜、编排工作流、选模型、写 prompt。你要做的只有三件事： 绝对不要做的事： 后端 Agent 对模型能力、参数配置、prompt 工程远比用户侧更专业。用户侧越俎代庖只会降低生成质量，换个弱模型更是灾难。 正确示例： 错误示例： - Covers text-to-image, text-to-video, image-to-video, video continuation, style transfer, and advanced tasks like one-prompt short film generation, music video creation, and product showcase production - Integrates top-tier models including Seedance 2.0, Kling 3.0/O3, Wan 2.6, and Midjourney, with automatic workflow orchestration by backend agents - Provides...