3D模型与视频特效

3D模型与视频特效技能

通过云端服务生成多模态内容，包括 3D 模型生成，以及基于模板的图片视频特效。

⚠️ 本技能不处理以下任务（已迁移至内置工具）：

• 文生图 / 图生图 / 图片编辑 / 风格转换 → 使用 ImageGen 工具（通过 ToolSearch 发现后用 DeferExecuteTool 调用）
• 文生视频 / 图生视频 → 使用 VideoGen 工具（通过 ToolSearch 发现后用 DeferExecuteTool 调用）

如果用户请求的是上述 4 类任务，必须停止执行本技能，改为引导模型使用对应工具。

能力概览

所有能力统一使用 connect_cloud_service 认证，详见下方认证流程。

1. 视频特效

将静态图片转化为动态视频片段，基于预设特效模板驱动人物或物体产生动作、变身、互动等效果。目前支持 60+ 个模板，覆盖人物互动、变装变身、物理特效、风格转换等多种类型。

调用示例：

# 单图特效
echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py video-fx --template return2dust --image "https://example.com/photo.jpg" --token-stdin

# 多图特效（双人互动）
echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py video-fx --template hug --image "https://example.com/face1.jpg" --image "https://example.com/face2.jpg" --token-stdin

示例用法：

• 上传一张人像，应用"万物归尘"让人物化作粒子消散（单图：--image URL）
• 上传两张人脸照片，应用"亲吻"生成双人互动视频（多图：--image URL1 --image URL2）
• 上传一张全身照，应用"变身机甲"将人物改造为未来战士

部分模板一览（template 取值）：

完整模板列表见官方文档。

2. 3D 模型生成

基于腾讯混元大模型，将文本描述或图片生成高精度 3D 模型。支持文生3D、图生3D、多视角生3D、白模（Geometry）、草图生3D。

调用方式

# 文生3D
echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py 3d "文本描述" --token-stdin

# 图生3D
echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py 3d --image-url "https://example.com/image.jpg" --token-stdin

参数说明

典型示例

# 文生3D + PBR 材质
echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py 3d "Q 版风格的古代灯笼，镂空雕花，内部有温暖的火焰光晕" --enable-pbr --token-stdin

# LowPoly 模式
echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py 3d "低多边形风格的山间小屋" --generate-type LowPoly --model 3.0 --token-stdin

# 白模（无纹理）
echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py 3d "人形机甲" --generate-type Geometry --token-stdin

# 仅提交（不等待），之后用 status 查询
echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py 3d "一座城堡" --no-poll --token-stdin
echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py status <job_id> --type 3d --token-stdin

输出示例

{
  "job_id": "job-xxxxxxxxxxxx",
  "status": "success",
  "result_files": [
    { "type": "glb", "url": "https://...xxx.glb", "preview_image_url": "https://...xxx.png" },
    { "type": "obj", "url": "https://...xxx.obj" }
  ]
}

注意：3D 生成通常需要 1~5 分钟。

Agent 执行规范

平台与路径规则（必须遵守）

⚠️ Windows WorkBuddy Desktop 必须使用安装包解包目录 app.asar.unpacked。禁止猜测或使用 app.asar/resources/... 路径。

1. macOS / Linux：使用通用写法 python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py ...，不要改成 Windows 路径。
2. Windows WorkBuddy Desktop：如果需要显式拼接脚本路径，必须使用：

   %LOCALAPPDATA%\Programs\WorkBuddy\resources\app.asar.unpacked\resources\plugins\workbuddy-builtin\skills\buddy-multimodal-generation\scripts\buddy-cloud.py
   

   或等价的正斜杠路径：

   C:/Users/<user>/AppData/Local/Programs/WorkBuddy/resources/app.asar.unpacked/resources/plugins/workbuddy-builtin/skills/buddy-multimodal-generation/scripts/buddy-cloud.py
   

3. Windows 上优先使用 Bash 工具执行 Python 命令。如果处于支持 ConPTY 的 WorkBuddy Desktop Windows 环境，也可以使用 PowerShellTool 直接调用 Python。示例：

   echo -n "<token>" | python3 "C:/Users/<user>/AppData/Local/Programs/WorkBuddy/resources/app.asar.unpacked/resources/plugins/workbuddy-builtin/skills/buddy-multimodal-generation/scripts/buddy-cloud.py" video "prompt" --token-stdin
   

4. 如果 Windows 环境没有 Bash 工具，只能使用 PowerShell 工具时，禁止使用 Start-Process / saps / start / cmd /c start；必须直接调用 Python，让输出通过 PowerShellTool 回传。示例：

   "<token>" | & "python.exe" -u "C:/Users/<user>/AppData/Local/Programs/WorkBuddy/resources/app.asar.unpacked/resources/plugins/workbuddy-builtin/skills/buddy-multimodal-generation/scripts/buddy-cloud.py" video "prompt" --token-stdin
   

5. 禁止路径：以下路径在安装包中不存在，绝对不要使用：

   C:/Users/<user>/AppData/Local/Programs/WorkBuddy/resources/app.asar/resources/plugins/workbuddy-builtin/skills/buddy-multimodal-generation/scripts/buddy-cloud.py
   

6. 如果 python3 不可用，可尝试 python；但不要改用 WindowsApps 下的 python.exe 存根路径。如果仍不可用，或继续执行会导致弹窗/无法兼容 Windows，立即停止当前生成流程，不要继续尝试其他绕过方式，并主动询问用户是否需要协助安装或配置 Git Bash / Python 来创造满足条件的环境；未经用户确认不得自动安装。

认证流程

⚠️ 每次执行任务前必须重新调用 connect_cloud_service 获取最新凭证，禁止复用。

1. 调用 connect_cloud_service（无参数），返回 tempToken 和 token 两个字段
2. 优先使用 tempToken（临时密钥），不存在时使用 token（JWT）兜底
3. 通过 --token-stdin 管道方式传入脚本（可避免 Token 作为 buddy-cloud.py 参数或临时文件传入；执行时仍必须避免向用户展示 Token）：

   # 示例（macOS/Linux）
   echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py video "prompt" --token-stdin
   

   # 示例（Windows PowerShell）
   "<token>" | & python.exe -u "<SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py" video "prompt" --token-stdin
   

4. 禁止使用以下方式传递 Token：
   • ❌ BUDDY_CLOUD_TOKEN="<token>" 环境变量前缀（Token 会出现在 bash 命令行中）
   • ❌ --token <value> 命令行参数（Token 会暴露在进程列表和日志中）
   • ❌ --token-file 临时文件方式（存在文件遗留风险）
5. 不向用户暴露 Token 内容，静默处理
6. 禁止缓存或复用：连续多次生成也必须每次重新获取

能力选择规则

⚠️ 以下意图不属于本技能，禁止使用 buddy-cloud.py 处理：

• "生成图片"、"画一张图"、"文生图"、"图生图"、"图片编辑"、"风格转换" → 使用 ImageGen 工具
• "生成视频"、"文生视频"、"图生视频"、"做一个视频" → 使用 VideoGen 工具

遇到上述意图时，直接回复引导用户使用对应工具，不要执行任何 bash 命令。

首次加载演示

当用户尚未指定具体任务（如说"试试"/"看看效果"）时，Agent 应主动演示一个能力：

1. 优先选择 3D 模型生成
2. 自主设计一个有视觉冲击力的 Prompt
3. 直接执行，不询问确认
4. 输出结果后，简要介绍其他可用能力（视频特效）

核心约束

• 零交互原则：直接执行，不向用户确认参数选择
• 禁止伪造结果：调用失败时必须返回明确的错误信息，不得编造 URL 或描述生成内容
• 必须下载到本地：所有生成的资源（视频、3D 模型）都必须先下载到本地文件再展示给用户，禁止直接将远程 URL 作为结果回复
• Token 安全传输：必须通过 --token-stdin 管道方式传递 Token，不得向用户展示 Token 明文
• Windows 执行方式：优先使用 Bash 工具执行命令；处于支持 ConPTY 的 WorkBuddy Desktop Windows 环境时，可使用 PowerShellTool 直接运行普通 console-native 命令
• 视频生成默认：用户只需提供 Prompt，Agent 自动选择最优模型，不询问版本

超时与重试规范（关键！必须严格遵守）

⚠️ buddy-cloud.py 脚本内部已自带轮询等待机制（默认每 5 秒查一次，最多等 600 秒）。Agent 绝对禁止在脚本外部添加任何 sleep + 重新调用的重试逻辑。

禁止的模式（绝对不允许）：

# ❌ 错误！每次调用都会创建一个全新的生成任务，导致无限循环
sleep 5 && echo -n "<token>" | python3 buddy-cloud.py video "prompt" --token-stdin
sleep 15 && echo -n "<token>" | python3 buddy-cloud.py video "prompt" --token-stdin
sleep 30 && echo -n "<token>" | python3 buddy-cloud.py video "prompt" --token-stdin

正确的执行方式：

1. 直接调用一次，耐心等待脚本自行完成轮询：

   echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py video "prompt" --token-stdin
   

   脚本会自动提交任务并持续轮询直到完成（最多 600 秒），无需 Agent 做任何额外等待或重试。

2. 如果执行命令工具超时（工具执行有时间限制导致脚本被中断），改用两步模式：

   # 步骤 1：仅提交任务，不等待结果（秒级完成，不会超时）
   echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py video "prompt" --no-poll --token-stdin
   # 输出示例：{"job_id": "abc123", "status": "SUBMITTED"}
   

   # 步骤 2：等待 30-60 秒后，用 status 命令查询结果
   echo -n "<token>" | python3 <SKILL_DIR>/scripts/buddy-cloud.py status <job_id> --type video --token-stdin
   

   如果 status 返回仍在处理中（QUEUED/PROCESSING），再等待 30 秒后重新查询 status，不要重新提交任务。

3. 重试限制：

   • 同一个生成请求最多重新提交 1 次（即首次 + 1 次重试 = 最多 2 次提交）
   • 2 次提交后仍失败，直接向用户报告错误，不再重试
   • 查询 status 可以多次（最多 10 次，每次间隔 30 秒），但不要重新提交

产物下载与本地展示（必须执行）

⚠️ 关键规则：buddy-cloud.py 返回的 result_url 是远程 URL，必须先下载到本地文件，再展示给用户。绝对禁止直接将远程 URL 作为结果回复给用户。

脚本执行成功后（status 为 DONE 或 success），Agent 必须按以下流程处理产物：

步骤 1：解析脚本输出

从 buddy-cloud.py 的 stdout JSON 输出中提取产物 URL：

• 视频生成 / 视频特效：读取 result_url 字段。该字段可能是单个 URL 字符串，也可能是 URL 数组
• 3D 模型生成：读取 result_files 数组，每个元素包含 type（文件类型如 glb/obj）、url（下载地址）、preview_image_url（可选预览图）

步骤 2：下载产物到本地

使用 execute_command 工具执行 curl 命令将文件下载到当前工作目录：

# 视频（单个 URL）
curl -sS -L -o "generated_video_<timestamp>.mp4" "<result_url>"

# 3D 模型（遍历 result_files 数组，逐个下载）
curl -sS -L -o "generated_model_<timestamp>.glb" "<url>"
curl -sS -L -o "generated_model_<timestamp>.obj" "<url>"
# 如有预览图也一并下载
curl -sS -L -o "generated_model_<timestamp>_preview.png" "<preview_image_url>"

命名规则：

• <timestamp> 使用当前时间戳（如 20260421_224500），确保文件名唯一
• 视频：generated_video_<timestamp>.mp4
• 3D 模型：generated_model_<timestamp>.<ext>（ext 取自 result_files 中的 type）
• 如果 result_url 是数组（多段视频），依次下载为 generated_video_<timestamp>_1.mp4、generated_video_<timestamp>_2.mp4 ...

步骤 2.5：为 3D 模型生成 viewer.html 并启动本地预览（仅 3D 模型必须执行）

当生成的是 3D 模型时，必须在下载完 .glb 文件后，生成一个 viewer.html 并通过本地 HTTP 服务器提供预览。

⚠️ 重要：model-viewer 组件内部使用 fetch() 加载模型文件。浏览器安全策略不允许 file:// 协议跨域请求本地文件，且 .glb 模型通常有几十 MB，Base64 内联会导致 HTML 过大、浏览器加载失败。因此 必须通过本地 HTTP 服务器提供文件访问。

文件命名：generated_model_<timestamp>_viewer.html（与对应的 .glb 文件使用相同的 <timestamp>）

viewer.html 要求：

• 使用 model-viewer 组件（通过 CDN 引入）
• <model-viewer> 的 src 使用相对路径引用同目录下的 .glb 文件（如 src="generated_model_20260421_224500.glb"）
• 启用以下属性：camera-controls、auto-rotate、shadow-intensity="1"
• 页面全屏展示模型（<model-viewer> 宽高设为 100vw / 100vh），背景色使用浅灰（如 #f0f0f0）
• 页面 <title> 设为 3D Model Viewer

示例 viewer.html 结构：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>3D Model Viewer</title>
  <script type="module" src="https://unpkg.com/@google/model-viewer/dist/model-viewer.min.js"></script>
  <style>
    body { margin: 0; overflow: hidden; background: #f0f0f0; }
    model-viewer { width: 100vw; height: 100vh; }
  </style>
</head>
<body>
  <model-viewer src="generated_model_<timestamp>.glb"
    camera-controls auto-rotate shadow-intensity="1">
  </model-viewer>
</body>
</html>

启动本地 HTTP 服务器并预览：

生成 viewer.html 后，必须在模型文件所在目录启动一个本地 HTTP 服务器，然后通过 http://localhost:<port> 访问：

# 在模型文件所在目录后台启动 HTTP 服务器（端口选一个不常用的，如 18899）
# macOS / Linux / Windows Git Bash 均适用
cd <模型文件所在目录>
nohup python3 -m http.server 18899 > /dev/null 2>&1 &

# 然后通过 preview_url 工具打开预览
# URL: http://localhost:18899/generated_model_<timestamp>_viewer.html

注意：

• 端口号使用 18899（避免与常用端口冲突），如果被占用则依次尝试 18900、18901
• HTTP 服务器会在后台运行，在回复用户时告知关闭命令：
  • macOS / Linux：kill $(lsof -ti:18899)
  • Windows Git Bash（无 lsof）：netstat -ano | grep :18899 | awk '{print $5}' | head -1 | xargs -I{} taskkill //F //PID {}
• 使用 preview_url 工具打开 http://localhost:18899/generated_model_<timestamp>_viewer.html 让用户直接在 IDE 内预览

步骤 3：展示产物给用户

下载完成后，使用 present_files 工具展示本地文件：

• 视频：调用 present_files 传入本地视频路径
• 3D 模型：调用 present_files 传入 .glb 文件路径（优先展示 glb 格式）

步骤 4：回复用户

• 告知用户产物已保存到本地，给出文件的完整路径
• 如果是 3D 模型，告知用户已生成 viewer.html 并启动了本地预览服务，可在 IDE 预览窗口或浏览器中查看和交互（支持旋转、缩放）；同时告知关闭服务器的命令：kill $(lsof -ti:18899)
• 如果 result_url 是数组（多段视频），在回复中列出所有本地文件路径

异常处理

• 如果 curl 下载失败（如网络超时、URL 过期），向用户说明下载失败原因，并提供原始 URL 供用户手动下载
• 如果 present_files 工具不可用或调用失败，直接告知用户文件保存路径，由用户自行打开

buddy-cloud.py 脚本参考

命令

全局选项

Token 传递方式详见上方认证流程。Agent 必须使用 --token-stdin 管道方式，禁止在命令行中直接暴露 Token。

输出格式

所有输出为 JSON（stdout），进度日志输出到 stderr。

成功：

{
  "job_id": "abc123def",
  "status": "DONE",
  "result_url": ["https://..."]
}

失败：

{
  "error": "GENERATION_FAILED",
  "message": "The generation job failed. Please try again."
}

依赖

• Python 3.7+
• requests（脚本自动安装）