演示技能安装与使用

仓库的 examples/skills/ 提供 story-video-skill 和 OpenMontage 两个演示技能——前者负责通用故事长视频制作，后者承载管线状态与检查点，把整条视频流水线交给智能体。它们是给智能体看的制作说明和工具，不是双击就能出片的软件。先完成安装部署，再接上你常用的智能体。

1这个技能是做什么的

story-video-skill 是通用故事长视频制作技能：你提供一个故事（或和智能体共同创作），题材和表现形式由故事决定——可以是动作、打斗、追逐、悬疑、冒险，也可以是旁白、对白、环境声或静默镜头。它不预设多角色对话或讲解结构，不会把你的故事硬改成两个人对谈。

技能负责故事策划、资产设计、分镜、提示词、生成调度、QA 和项目进度/创作档案；具体的图片、视频、声音生成仍受当前 VideoFree Studio 插件能力约束，剪辑、混音和导出通过网关的 film-studio 插件完成。

2准备两个完整技能文件夹

在 VideoFree Studio 项目的 examples/skills/ 里找到下面两个目录，一起复制到你的智能体支持的技能目录。一定复制整个文件夹（含 references/、scripts/），不要只复制 SKILL.md。

智能体的技能目录/
├─ story-video-skill/  ← 故事策划、资产、分镜、生成调度与 QA
└─ openmontage/        ← 管线状态、阶段检查点与产物校验

OpenMontage 是独立的第三方工具包，不是 VideoFree Studio 自研——完整源码、AGPL-3.0 许可证、版权和来源声明都要保留。本技能对它的集成（story-video 管线）记录在 OpenMontage 的 docs/story-video-integration.md，不代表上游官方版本。

媒体生成由主制片直接调用 VideoFree Studio 的 MCP，按第 3 步配置即可。仓库里另有 videofree-creation（API 客户端与 MCP 指南），适合只想轻量接入 API 的场景。

3让智能体检查环境和依赖

生成在 VideoFree Studio 网关这边进行；智能体那边需要 Python 3.10+（按 OpenMontage 的 requirements 安装依赖）、ffprobe（用于下载校验）。剪辑、混音、渲染统一走网关 film-studio 插件动作，不需要在本机安装 Remotion 或 HyperFrames。下面这段可以直接发给它：

请帮我安装 videofree 的演示视频技能。我已准备 story-video-skill、openmontage 两个完整文件夹。先确认当前智能体的技能安装目录，再复制完整目录并保留所有资产、脚本和许可证。检查 Python 3.10+ 和 ffprobe，在你实际使用的 Python 环境安装 openmontage 的 requirements.txt。给主制片配置我的 videofree MCP：【填网关地址，例如 http://127.0.0.1:8765/mcp】。刷新技能发现，校验媒体能力，只检查，不要直接生成或花费额度。

4连接 VideoFree Studio 的 MCP

在智能体的 MCP 配置里添加一个 HTTP 服务，名字填 videofree，地址填 http://你的网关电脑IP:8765/mcp。它随 VideoFree Studio 一起启动，不用再单独开服务；当前不需要 token，未来开启认证时脚本会读取 VIDEOFREE_API_TOKEN 作为请求头。

同机直接用 http://127.0.0.1:8765/mcp。另一台电脑必须把 127.0.0.1 换成运行网关那台电脑的真实局域网 IP，不要照抄示例地址。

让智能体先检查健康状态、查询可用能力（get_health、list_capabilities）。能查到才说明连接成功。各平台配置格式不同，参照当前智能体的 HTTP MCP 配置说明和 story-video-skill/references/install.md，不要把某个平台的 JSON 当成通用格式。

这套演示视频技能使用 MCP。请选用支持 HTTP MCP 的智能体，并且只给主制片配置媒体服务——子智能体不连接媒体工具。

5刷新技能，让它检查能不能用

刷新或重启智能体，让它读到新技能，然后按 story-video-skill/references/install.md 的能力清单逐项核实：Qwen 图像链与 H3 转换、film-studio 合成动作、进度与创作档案插件、图像/视频/声音审核能力。缺什么就如实报告什么——缺 Qwen 能力就阻断，不会回退别的出图模型；没有审核能力就不能假装审核通过。

支持子智能体时，只有主制片连接媒体生成工具；剧本、分镜和 QA 按任务给权限。权限隔离要在宿主设置，技能文字本身不能代替权限配置。

6先做一个短片，再放开自动化

第一次先发一个真实的故事，确认策划、生成和合成都正常：

使用 story-video-skill，把我给的故事制作成一支 3 分钟长视频，题材和表现方式以故事为准，需要有追逐和打斗，也保留原故事中关键对白；先完成并审核十文档定稿包，再按已批准预算执行。先告诉我制作方案、预计生成次数和是否二采，等我确认后再生成。

也可以明确要求纯动作、旁白、群戏、动画、悬疑等形式；未指定的部分由技能根据故事规划，不会默认生成讲解式对话。

审核授权边界要写清楚。 H3 视频转换的确认默认等你人工批准；只有你明确委托”某些镜头的审核和确认交给你”时智能体才可以代确认——笼统说一句”一口气做完”不算这种授权。出现身份不明确、预算超限等问题，智能体仍应停下来问你。

例如：「方案确认，最多提交 12 次生成，允许二采；无歧义的步骤自动继续，有身份或预算问题先问我。」

7图片候选：一次 2–4 个，集中审核

图片阶段（主体草稿、定版参考、四宫格）可以一次提交 2–4 个候选，然后对整批做一次集中 QA，只把审核通过且哈希绑定的候选定版。这样把提交与审核往返合并，减少来回次数。

这不保证 GPU 并行，也不保证缩短总推理时间——排队和执行仍由网关决定。收益是减少提交与审核的往返，不是让生成变快。

8项目归属、断点恢复与常见失败

项目与素材归属：技能会通过 create_project 创建带 AI 创建标记的专属项目，后续生成都带项目 ID，避免和你手动生成的素材混在一起。网关界面的 ai-project-progress 与 project-archive 插件全程显示进度和稿件；插件缺失时降级为本地台账并如实说明。
工作目录：每次制作使用独立工作目录（run_root），生产计划、下载、台账和 QA 都放这里，不往技能文件夹里堆成片。最终成片保存在约定的交付目录，不一定在 VideoFree Studio 项目目录，开始前让它说明输出位置。
断点恢复：所有生成经 guarded_mcp.py 提交并写入 jobs.jsonl 台账（请求、回执、哈希、幂等键）。中断后恢复时读台账和 OpenMontage 的阶段检查点，已完成的生成任务绝不重复提交；改上游内容会先让受影响的下游检查点失效，再局部重做。
常见失败：缺能力、达到重试上限、QA 不过——技能会如实阻断（BLOCKED）并报告停在哪一阶段，不会拿不合格版本冒充通过。QA 失败只重做受影响的资产/镜头，已通过的候选不重做。

想拆解这套技能的架构——定稿先行、阶段闸门、受控提交——做你自己题材的全自动流水线，见全自动长视频技能开发。