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HD70X/minimax-video

使用 MiniMax 官方 API 生成、续查和下载 H3 视频,支持文生视频、首尾帧及图片/视频/音频参考。用于 MiniMax 或海螺视频制作、官方 API 配置和已有官方任务恢复;明确指定哪都通或恢复其旧任务时使用 nxtpath-minimax-video。

O que é minimax-video?

Este skill permite a agentes de IA (como Claude Code, Cursor ou Codex) gerar, consultar e baixar vídeos H3 diretamente através da API oficial MiniMax V2. Ele suporta geração de texto para vídeo, quadros inicial e final (first/last frame), além de referências multimodais (imagem, vídeo e áudio). O gerenciamento completo do ciclo de vida é feito em etapas discretas: verificação de configuração (`doctor`), preparação offline (`prepare`), upload opcional para R2 (`host`), submissão paga (`submit`), consulta de status (`status`) e download (`download`). O skill é útil para projetos que exigem vídeos curtos gerados por IA, oferecendo controle sobre modelo (H3), duração, resolução e proporção, enquanto gerencia com segurança credenciais, materiais locais e registros de tarefas. Ele opera exclusivamente com a API oficial da MiniMax (servidores doméstico e internacional) e não é compatível com tarefas de serviços de terceiros, como o "哪都通" (Nadutong).

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/HD70X/clarkens-agent-skills/tree/HEAD/codex/skills/minimax-video

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Documentação

MiniMax 官方视频

使用本 skill 的 scripts/minimax_video.py 直连 MiniMax 官方 V2 接口。默认国内站 https://api.minimax.cn,国际站为 https://api.minimax.io,默认模型 MiniMax-H3。一般 MiniMax 新任务使用本技能;哪都通任务必须由原客户端续查,任务 ID 不跨服务迁移。

配置

  • 从实际 skill 安装目录定位脚本。优先使用 ~/.config/minimax/venv/bin/python;纯文本、HTTPS 或 mm_file:// 输入仅需 Python 3.9+。本地素材校验和可选 R2 需要 scripts/requirements.txt 中的依赖。
  • 凭据读取 MINIMAX_API_KEY,环境变量优先,否则解析 ~/.config/minimax/env。不读取其他应用的聊天凭据,不把密钥写入 skill、命令行或任务记录。国内/国际站及工具环境见 配置与恢复。
  • 缺少密钥时,用 scripts/configure.py --region cn --gui 在 macOS 隐藏输入框配置;其他系统在用户终端中隐藏输入。不要要求用户把密钥发进聊天。用户已有环境变量可使用 --from-env,轮换使用 --replace-key。
  • doctor --check-api 仅读最近任务列表,验证鉴权和 V2 查询接口;不证明余额、特定模型生成权限或成片质量。安装、配置、研究接口不授权付费生成。

参数与输入

选择模型、非默认参数或多模态素材时,先读 官方接口与能力,不要沿用哪都通的模型 ID、720p/960p 档位或 4–12 秒限制。

  • 默认小样为 H3、4 秒、768P;纯文本默认 16:9,首尾帧由输入图片决定比例。四种 H3 模型的分辨率、时长和参考比例限制不同,客户端按模型校验。
  • --first-frame、--last-frame 各至多一张;多模态参考使用可重复的 --ref-image、--ref-video、--ref-audio。首尾帧不能与多模态参考混用。保持素材顺序,并在提示词中明确“参考图1”“参考视频1”等角色。
  • 素材支持本地文件、HTTPS URL、当前官方账户的 mm_file:// 句柄。本地输入先保存不可变副本并校验格式、尺寸、时长等;远程输入的媒体规格由官方验证,不声称已在本地审看。
  • 小型本地素材默认 --delivery inline,按官方 data URI 格式随生成请求传入,无需第三方托管。Base64 膨胀后的请求总大小须不超过 64 MB;本地 MOV 或较大素材可显式使用 --delivery r2,然后执行 host。不自动上传、转码或修改用户原文件来绕过限制。
  • R2 模式只使用已配置的私有桶,按哈希复用对象并验证匿名下载。上传前遵守目标项目的素材和隐私约定;仅在当前任务授权的素材范围内托管。配置或托管失败时报告,不自动更换图床。

制作与续查

用户要求生成视频时完成一条候选;批量和额外尝试遵循本次约定。每个候选使用新任务目录,优先放在项目忽略的 tmp/artwork/generations/<run-id>/<asset-id>/<attempt-id>/;无项目时使用工作区临时目录或用户指定位置,不覆盖旧任务。

  1. 用 doctor --check-api 检查配置。将动作、镜头、角色/道具约束和声音要求写入 UTF-8 提示词文件,用 prepare 冻结提示词、官方参数、服务区域和输入副本。此步离线,不生成视频。
  2. 仅在 --delivery r2 且含本地素材时运行 host。此操作把素材传到私有 R2,并让 MiniMax 使用签名链接;inline 素材直接传给 MiniMax。
  3. 运行一次 submit。客户端在付费 POST 前独占保存提交记录和请求哈希;官方未在所核对文档中承诺幂等键,不能把本地请求 UUID 当作服务端去重保证。
  4. 使用独立的 status 查询,状态为 queued / running / succeeded / failed / cancelled。用宿主可中断等待并保持进度沟通,不在长 shell 命令里轮询数分钟。
  5. 成功后用 download 下载、校验 MP4 并保存哈希。下载失败只重试 status / download;过期媒体 URL 可重新查询刷新。官方仅提供最近 7 天任务查询,应及时落盘。
  6. 跨对话恢复先 inspect --job,再 status / download。任何 submission.json 都阻止重新提交。超时、断线、5xx 或未返回 ID 为结果不明确,保留证据;可用只读 tasks 辅助核对,但模型和时间相近不能证明是同一任务。失败或结果不明不自动创建额外付费候选。

命令示例(变量均代表实际绝对路径;JOB 必须尚不存在):

"$PY" "$CLIENT" doctor --check-api
"$PY" "$CLIENT" prepare --job "$JOB" --prompt-file "$PROMPT_FILE" --first-frame "$FIRST_FRAME" --duration 4 --resolution 768P
"$PY" "$CLIENT" submit --job "$JOB"
"$PY" "$CLIENT" status --job "$JOB"
"$PY" "$CLIENT" download --job "$JOB"

纯文本省略 --first-frame,按需给出 --ratio;首尾帧可加 --last-frame。多模态参考用相应 --ref-* 参数。R2 模式在 prepare 时加 --delivery r2,在 submit 前运行 host --job "$JOB"。完整选项可读脚本 --help。

交付

交付可播放的本地 video.mp4 和任务目录,用绝对路径展示视频。说明实际模型、时长、分辨率、比例和声音表现,以及是否审看了原速视频、首尾帧和角色一致性;HTTP 成功不等于视觉验收通过。

任务记录含提示词、Base64 素材、签名 URL 和真实任务 ID,仅当前用户可读,不整份贴进聊天或提交 Git。控制台显示任务指纹;官方 API Bearer 只发送到允许的官方 API 主机,成片及其所有跳转均匿名 HTTPS 下载。

Individual skills in this repo

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