LinkPix — 电商 AI 爆款素材生成

LinkPix 是青虎工作台的电商素材创作能力（主图 / 详情图 / 广告素材 / POD 素材 / AI 生成视频 / 爆款视频复刻 / 视频翻译 / AI 工具），命令行入口是 qhkit（npm 包 @iqinghu/qhkit，安装后命令名就是 qhkit）。下文所有命令都以 qhkit 开头。本技能只做一件事：教你（智能体）判断何时用它、怎么把用户需求翻译成正确的命令调用。

0. 意图路由：用户想要什么 → 用哪个命令

用户意图（示例说法）	命令	产物
生成商品图/主图/套图、"给这张图做几张营销图"	`image`（套图模式）	图片
按文字描述直出一张商业大图（可带参考图）	`image`（自定义生图家族，实时清单：智慧模型 / 图片 5.0 Lite / 专图模型 / 图片 5.0 Pro 等，`uploadedImages` 可选）	图片
生成电商详情页长图	`image`（电商详情图）	图片
"帮我写一条生图提示词"、按商品图/卖点出提示词	`image`（`polish`）	提示词文本
一张产品图 × 多条提示词各出一张、"批量出 N 张不同的图"	`image-batch`（批量生图）	图片
多张图批量执行同一条修改指令（如批量白底图）	`image-batch`（批量改图）	图片
"把我的产品换进这些参考图里"	`image-batch`（批量替换）	图片
"照这张爆款主图的风格，给我的产品做主图"	`image-batch`（主图复刻）	图片
服装图出多姿势模特套图	`image-batch`（姿势套图）	图片
翻译图片上的文字（批量译图）	`image-batch`（批量译图）	图片
做广告视频/产品视频（有参考图）	`video`	视频
"把这几张图做成一条带货视频"、一键成片	`video-quick`	视频
换人/换模特/换脸（对已有视频）	`video-replace`	视频
翻译视频、配外语音、加外语字幕	`video-translate`	视频
去水印 / 去字幕 / 画质提升（超分）	`video-edit`	视频
"照这条爆款视频帮我复刻一条"（抖音链接等）	`video-inspire`	视频脚本文本
把视频转成图文/笔记	`video-to-text`	图文正文
写分镜脚本、生成分镜图	`storyboard`	脚本文本 + 分镜图
按官方模板批量出投放素材/广告素材	`ad`	视频或图片（随模板）
印花提取/贴合/裂变、POD 印花素材、查产品底图	`pod`	图片
用青虎工作台的「AI 应用」（爆款视频模仿、TVC 广告大片、模特换装、超清修复、去水印、短视频/达人数据引擎）	`workflow`	视频 / 图片 / 数据表

模糊时优先问自己：产物是图还是视频？输入是文字、图，还是已有视频？按上表就能落到唯一命令。

能力边界：上表之外的媒体需求（如音乐/MV 生成、数字人口播、直播切片、长视频剪辑）qhkit 不支持——明确告知用户当前不支持，建议其到青虎工作台（https://www.iqinghu.com）确认能力或改用其他技能，**不要硬套最接近的命令凑合**。

1. 前置：环境自举（缺什么装什么，不要因为环境缺失放弃任务）

按顺序检测，缺失就地补齐：

有 qhkit 吗？ qhkit config show 能跑通即已安装，跳到第 4 步。
没有 qhkit 但有 node/npm（OpenClaw/Hermes 机器部署流程保证自带 Node 22+）→ 全局安装（推荐方式）：
```
npm i -g @iqinghu/qhkit
```
默认走 npm 官方源；官方源访问慢或超时（国内网络常见）时，再加镜像参数 --registry=https://registry.npmmirror.com（阿里维护的 npm 官方镜像，仅作网络兜底）。仅当全局安装因权限失败且无法提权时，才退而用 npx @iqinghu/qhkit <命令> ...（npx 必须写包全名）。
连 node 都没有（要求 Node ≥ 18）：先装 Node 再回到第 2 步。
```
# Linux 二进制安装（装到用户目录，无需 root；先校验官方 SHA256 再解包）：
cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz
cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz$' | sha256sum -c -
mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib"
export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"
```
校验行输出 OK 才继续；校验失败就删掉重下，绝不解包未通过校验的文件。nodejs.org 访问不通时，把两个下载 URL 的前缀 https://nodejs.org/dist 整体换成镜像 https://registry.npmmirror.com/-/binary/node（目录结构相同，SHASUMS256.txt 也有镜像，校验步骤不变）。export PATH 只对当前 shell 生效，跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行（或追加进 ~/.bashrc）。macOS 用 brew install node；Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把 x64 换成 arm64。
密钥：无密钥时（命令返回 stage:"config"），把下面的引导文案发给用户，拿到密钥后执行 qhkit config set --token <密钥> --env prod（或设环境变量 QHKIT_TOKEN）：
1. 打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?urlCode=agentgit 注册/登录
2. 进入控制台 → 工作台的 APIKeys 页面：https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys
3. 点「创建/复制」生成密钥，生成后将 API 密钥发我
图文获取密钥教程：https://xcnzsfe4uxrw.feishu.cn/wiki/KJ0Ywsyw8iAXmRkz5l4cddDbn6g
自检：qhkit config show 输出脱敏配置即全部就绪。

更新方式：qhkit 已全局安装时，升级同样由你（智能体）执行全局安装完成：

npm i -g @iqinghu/qhkit@latest

官方源慢或超时时同样加 --registry=https://registry.npmmirror.com。出现以下任一信号就先升级再继续：命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}（版本门禁：有新版时 generate/script 会被直接阻断，message 里就是升级命令，照做即可）；命令返回 {"ok":false,"stage":"runtime","message":"未知命令：<命令>。运行 qhkit --help 查看用法。"}（本机 qhkit 太老、还没有这个命令——注意这条不会被版本门禁拦下，stage 是 runtime 不是 version，别当成用法错误）；stderr 提示有新版本；命令报「模式在线上已下架或配置变更，请升级 qhkit」。升级后重试原命令。（video 的模型清单 0.12.0 起实时读取，线上新增模型不需要升级 CLI。）

安装/配置失败时把具体报错告诉用户（常见：无写权限 → 提示用户提权或改用 npx；无网络 → 让用户处理网络）。

2. 统一调用契约（所有命令一致）

qhkit <命令> <action> '<json>'
qhkit <命令> <action> @params.json     # 参数写进文件，避免 shell 转义问题（推荐）

action 三段式：options（查可选值/列表）→ generate(提交) → status(轮询)。storyboard 多一个 script；ad 用 templates 查模板；pod 另有 products 查产品图库；image/video/ad/pod/workflow 另有 estimate（报价）——与 generate 完全相同的参数，返回本次提交会实际扣除的积分（credits）与余额是否足够（enough），不提交任务。前四个不上传文件、秒回；workflow estimate 是例外，本地素材会真上传（工作流报价需要真实素材 URL）。
stdout 恒为一行 JSON；成功含业务字段，失败为 {"ok":false,"stage":"...","message":"..."} 且退出码 1。把 message 原样转告用户即可。
返回是直接的数据结果（无预渲染呈现字段）：产物 URL 从 images / videos / primaryVideo 取，文本产物在 videoScript / imageText / script，积分在 credits，任务号在各类 taskId 字段。如何展示给用户由你按当前环境决定。
stderr 可能出现提示行（如版本/模型目录告警），不是错误，不要当成失败。
传参里的 uploadedImages / urls / 视频参数直接填本地文件路径即可（CLI 自动上传换取 URL，这是最常见用法）；素材已在公网上时也可以直接填 http(s) URL。唯一例外：video-inspire 的 resourceUrl 只收 http(s) 链接（抖音等平台分享链接，后端按链接拉取，不是上传文件）。
图片体积上限 10MB：3–10MB 的本地图 CLI 会在上传后自动追加 COS 缩略参数（2048px 内等比缩小、只缩不放）防止大图导致下游断连，此时 stderr 有一行提示——是提示不是错误。公网 URL 只对青虎/COS 域名做该处理；用户给的外站大图 URL 建议先下载到本地再以路径传入，让 CLI 走这条防线。
超过 10MB 被拦下时，不要把问题抛回给用户，你（智能体）就地压缩后重试（目标：2048px 内等比缩小、只缩不放，输出 jpg；压完把新文件路径传回原命令重试一次）。只走两条路，按序探测：
1. 优先 Python（python --version 或 python3 --version 能跑即可；缺 Pillow 先装：pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）： python -c "from PIL import Image, ImageOps; im=ImageOps.exif_transpose(Image.open('原图')); im.thumbnail((2048,2048)); im.convert('RGB').save('压缩后.jpg', quality=85)"
2. 没有 Python 就用 Node（qhkit 能跑说明 Node 一定在），用 npm 的 sharp-cli 压缩： npx --yes sharp-cli -i 原图 -o 压缩后.jpg resize 2048（首次联网下载，之后有缓存；官方源慢时加 --registry=https://registry.npmmirror.com）外站大图 URL 同理：先下载到本地再走上面的流程。两条路都失败才如实告知用户，请其提供 10MB 内的图片；压缩重试仍失败则转述 CLI 的 message，不要反复重试。
标签类参数（modelLabel、sizePreset、themeLabel 等）必须与 options 返回的候选值逐字一致，不要自造或翻译。拿不准就先调 options。
video 与 image 的模型清单都是实时的（0.12.0 起直接读线上目录，新增/下架/调价自动跟随，无需升级 CLI），且均无默认模型——modelLabel 必填，缺失会报错并列出当前可选项。当次会话第一次选模型前先跑 options 查 modelLabel/models 拿当前清单，不要凭记忆或本文档的快照直接报模型名。拉不到目录（断网/密钥问题）时命令会明确报错，按提示引导用户检查配置。

⛔ 提交前必须经用户确认（硬规则）：任何会创建任务、消耗积分的 action（各命令的 generate，含 storyboard 的 script）发起前，必须先把本次提交的关键参数一次性列给用户——模型/模板、出图张数或视频时长、尺寸与画质、语言、用到哪几张参考图，以及 estimate 报出的预计扣除积分——等用户明确同意后才能执行提交。参数全部来自用户原话时也要复述确认一遍（口头描述与实际枚举值可能有出入，任务提交后不可取消）。只读 action（options / estimate / status / templates / products / config show）无需确认，可直接调用。

3. 轮询规则（重要）

image generate 自带轮询：命令会阻塞到出图或超时（最长约 14 分钟），返回里直接有图片 URL，不需要再查 status。pod generate 与 ad generate 的图片线同此（阻塞到出图）。
其余视频类 generate 只提交（含 ad 的视频线）：立即返回 stage:"pending" + 任务 ID，需重复调 status 直到 stage:"done"（返回里含产物 URL）或报错。
建议轮询间隔：图片 15–30 秒；视频 30–60 秒。视频任务最长可达 40 分钟，不要提前放弃，也要告知用户耗时预期。
任务提交后不可取消；停止轮询不影响后端继续生成，任务 ID 要保留并告知用户。

4. 命令速查

image — AI 生图（modelLabel 必填，清单实时）

固定两模式（套图模式 / 电商详情图，专属流程）+ 自定义生图家族（实时清单）：businessType=image 下除套图外的全部可见模型，线上新增/下架/调价自动跟随。没有默认模型——modelLabel 必填，先 options 查 modelLabel/models 拿当前清单再选。

时点参考（2026-08-25 目录，仅帮你建立感觉，以 options 实时返回为准）：

modelLabel	官方卖点	什么时候选	输入	目录单价/张（1K 时点值）
`套图模式`	上传参考图，智能生成专业主图套图	要一组风格统一的商品主图	参考图或 `customCopy`（至少一个）	1.5
`智慧模型`	图片生成效果最好，画质佳，图图都是精选	效果优先，且有免费额度	`prompt`（必填）+ 参考图（可选）	1.5（有免费额度）
`图片 5.0 Pro`	真实，速度快	要真实感、要快	`prompt`（必填）+ 参考图（可选）	2
`图片 5.0 Lite`	细节一致性高	多张之间要保持细节一致	`prompt`（必填）+ 参考图（可选）	1.5
`专图模型`	图片生成效果最好，速度最慢	用户明确要最好效果且不赶时间	`prompt`（必填）+ 参考图（可选）	1.5
`电商详情图`	不可编辑，多张短图，图像质量高	要详情页长图	参考图（必填）+ `themeLabel`	2

2K 档位约为 1K 的两倍；参考图超过免费张数（3 张）后每张另有小额加价——这些 estimate 都会自动算进去。

中间四个是自定义生图家族，入参完全一致（prompt 必填 + 可选 uploadedImages/sizePreset/imageCount），只是画质取向和积分不同。规范标签即线上模型名（历史写法 专图模式 等仍作为别名可用）；用户没指定模型时，把候选（含 models 里的卖点与单价）列给用户选，不要替用户拍板。

⚠️ 全部 6 个模式都接受参考图（自定义生图四模型为可选，是图生图语义，2026-08-20 实测智慧模型带参考图出图与原图细节逐一对齐）。用户给了商品图就传进 uploadedImages，不要只把图的内容转写成 prompt 文字（会丢原图细节），更不要说"某模式不支持参考图"。

# 套图：参考图 + 可选文案 + 发布平台（imageCount 1/6/7/8/9/10，缺省 9）
qhkit image generate '{"modelLabel":"套图模式","uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"],"customCopy":"限时5折","platform":"抖音","imageCount":6}'
# 自定义生图：提示词直出，参考图可选（imageCount 1/2/4/6/8/10）
qhkit image generate '{"modelLabel":"专图模型","prompt":"化妆品高端场景图","sizePreset":"默认 1:1 2K（2048×2048）"}'
qhkit image generate '{"modelLabel":"智慧模型","prompt":"化妆品高端场景图","imageCount":2}'
# 自定义生图 + 参考图（用户给了商品图时这样调，严格基于原图出图）
qhkit image generate '{"modelLabel":"智慧模型","prompt":"军绿色应急收音机电商主图，专业棚拍质感","uploadedImages":["./素材/收音机.jpg"],"imageCount":2}'
# 详情图：参考图 + 配色主题
qhkit image generate '{"modelLabel":"电商详情图","uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"],"themeLabel":"海洋蓝"}'
# 提示词润色：商品图/产品名/卖点至少给一个，返回 AI 写好的生图提示词（不建任务、不扣生图积分）
qhkit image polish '{"uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"],"productName":"保温杯","pointDescription":"钛合金内胆 24h 保温"}'
# 报价：generate 同参数换个 action，返回本次实际会扣的积分（含折扣/画质/免费额度）——报积分给用户前先跑这条
qhkit image estimate '{"modelLabel":"套图模式","uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"],"imageCount":6}'
# 选型速查：各模型卖点 + 实时积分 + 免费额度（不确定选哪个时先跑这条）
qhkit image options '{"queryParams":["models"]}'
# 可选值查询（sizePreset/platform/themeLabel/imageCount 因模式而异，务必带 modelLabel 查）
qhkit image options '{"queryParams":["sizePreset","imageCount"],"modelLabel":"图片 5.0 Pro"}'

套图/详情图需要至少一张参考图；自定义生图必须有 prompt（参考图可选）。generate 返回即含图片 URL（自带轮询）。 sizePreset 逐模型不同（自定义生图四模型的尺寸表各自独立），不要把一个模型的尺寸标签套到另一个模型上——先 options 查。 默认画质是 1K；要 2K（价格约为 1K 两倍）时显式传 "quality":"2K"。套图默认出 9 张（与官网一致）——确认参数时务必把张数、画质与 estimate 积分报给用户，积分数字一律以 estimate 返回值为准。 套图发布平台用 platform 传（淘宝/抖音/拼多多/1688/京东/Amazon/Shopee/TikTok Shop/Lazada/Temu/Ozon/Wildberries/SHEIN，options 查 platform 看全量）：影响套图的构图与文案排版策略，用户提到目标平台就传上。

image-batch — 批量生图玩法（mode 六选一）

官网首页「AI 能力」卡片对应的批量玩法，全部自带轮询（阻塞到出图）。没有数量参数——出图张数由 prompts / 图片 / 动作条数决定（单批上限 10）：

mode	用途	关键入参	张数
`批量生图`	单产品 × 多条提示词，每条出一张	`prompts[]` + `uploadedImages`（参考图必填 1-10 张）	= prompts 条数
`批量改图`	多张图共用一条改图指令（批量白底图等）	`prompt` + `uploadedImages`（1-10 张）	= 图片张数
`批量替换`	把产品换进每张参考图	`referenceImages` + `productImage`（1 张）+ `productName`	= 参考图张数
`主图复刻`	复刻参考图风格，产品图出新主图（当前仅 1:1）	`referenceImages` + `productImages`（1-6 张）	= 参考图张数
`姿势套图`	服装专用：1 张商品图 × 多组动作	`uploadedImages`（仅 1 张）+ `poseActions[]`（每条 ≤300 字）	= 动作条数
`批量译图`	翻译图上文字	`prompt`（必须写明目标语言）+ `uploadedImages`（1-10 张）	= 图片张数

qhkit image-batch options '{}'   # 六种 mode 的参数说明
qhkit image-batch generate '{"mode":"批量生图","prompts":["白底图","户外场景图"],"uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"]}'
qhkit image-batch generate '{"mode":"批量改图","prompt":"统一换成纯白背景","uploadedImages":["./a.jpg","./b.jpg"]}'
qhkit image-batch generate '{"mode":"批量替换","referenceImages":["./场景1.jpg","./场景2.jpg"],"productImage":"./产品.jpg","productName":"保温杯"}'
qhkit image-batch generate '{"mode":"主图复刻","referenceImages":["./爆款主图.jpg"],"productImages":["./我的产品.jpg"]}'
qhkit image-batch generate '{"mode":"姿势套图","uploadedImages":["./连衣裙.jpg"],"poseActions":["双手叉腰正面站立","侧身回眸"]}'
qhkit image-batch generate '{"mode":"批量译图","prompt":"翻译成英语","uploadedImages":["./中文主图.jpg"]}'
qhkit image-batch estimate '{"mode":"姿势套图","uploadedImages":["./连衣裙.jpg"],"poseActions":["正面","侧面"]}'   # 报价（姿势套图每张 +0.5 积分）

批量生图/改图/替换/姿势套图必须传 modelLabel（自定义生图家族，实时清单、无默认，先 image options 查 modelLabel）与可选 sizePreset/quality；主图复刻与批量译图的模型固定。
批量替换的 referenceImages 元素可写 {"url":"...","replaceText":"替换到图中的花瓶位置"} 指定替换部位；主图复刻同理可带 hint（自定义复刻要求），或整体传 "removeText":true 去除参考图文字。
批量译图按张计费；姿势套图不走免费额度。

video — AI 生视频（modelLabel 用「模型名 + 时长秒」，清单实时）

线上一条「时长 + 生成渠道」就是一个模型，同名模型常有多个时长，所以标签形如 Seedance2.0 15秒。只写模型名时：唯一即命中，多时长会报错要求补 duration。

模型清单实时读取线上目录（0.12.0 起）：新增/下架/调价/维护/限时折扣自动跟随，没有默认模型——modelLabel 必填，不传会报错并列出当前可选项（带 duration 时按时长收窄）。所以流程固定为：先 options 查 models 拿当前清单和能力规则，选定后 estimate 报价，确认后 generate。

# 第一步永远是它：当前有哪些模型、各自的参考图/视频/音频/画幅规则、目录单价与活动角标
qhkit video options '{"queryParams":["modelLabel","models"]}'
# 素材既可以是公网 URL，也可以是本地文件路径（本地文件 CLI 会自动上传换取 URL）
qhkit video generate '{"modelLabel":"Seedance2.0 15秒","prompt":"户外工作灯广告","uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"],"uploadedVideo":"./素材/参考视频.mp4"}'
qhkit video generate '{"modelLabel":"全能电商2.0","duration":10,"prompt":"户外工作灯广告","uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"]}'
qhkit video status   '{"videoTaskId":"task-123"}'
# 报价：generate 同参数换个 action——报积分给用户前先跑这条
qhkit video estimate '{"modelLabel":"Seedance2.0 15秒","uploadedVideo":"./素材/参考视频.mp4"}'

options 的 models 每条给全选型所需字段：description/propertyTags（效果、稳定性、提示词要求、画质）、credits（目录单价）、activityBadge（如「限时5折」）、free、maintenance、notice（如「即将下线」）、category（主图视频/带货视频/营销素材/种草视频/营销广告/投流素材）、参考素材规则（见下）。

时点参考（2026-08-25 国内版目录，仅帮你建立感觉，以 options 实时返回为准）：19 个模型、时长 5–30 秒。当时的亮点：阿里wanx3.0 15秒（25 积分限时5折，参考视频≤5）、Seedance2.5 15/20/30秒（种草/营销广告档，参考图必填，参考视频≤10，15秒档还收参考音频≤3）、MiniMax H3 5/10/15秒（5–10 积分性价比档，768p，新增 超宽屏 21:9 画幅，不收参考视频）、Seedance2.0 15秒/全能电商2.0（经典带货档）、品牌质感大片 5秒（免费额度内，参考图必填，提示词要求「精准」）。

怎么选（原则，不绑定具体模型名）：

按用户诉求在 models 里过滤：要模仿运镜 → supportsReferenceVideo: true；要配 BGM/口播干音 → supportsReferenceAudio: true；纯文字起步 → referenceImageRequired: false；在意成本 → 按 credits 从低到高（留意 activityBadge 限时折扣）。
提示词要求（propertyTags 的「提示词要求」）：「简单/简洁」的模型一句话卖点即可；「精准」的模型（如品牌质感大片、阿里wanx3.0）给一句话会出废片，先帮用户把镜头、光影、材质补充完整再提交。
maintenance: true 的模型不可提交（CLI 会拦截），notice 里有「即将下线」的不要再推荐。
用户没点名模型时，把 2–3 个候选（含单价）列给用户选，不要替用户拍板。
参考图规则按模型走（options 的 models 里逐条给出）：multi_reference 多张、每张可带 imageUsage 用途文案；first_frame 只收 1 张首帧；first_last_frame 收 2 张（首帧在前、尾帧在后），这两种模式不接受用途文案。referenceImageRequired: true 的模型强制要图，其余可纯文字生成。
参考视频（uploadedVideo）只有 supportsReferenceVideo: true 的模型支持，可传数组，上限见 maxReferenceVideos（提交前 CLI 校验）。注意：models 里该字段已按后端权威口径折算（开关与规则同时成立才算支持），照着用即可。
参考音频（uploadedAudio，如 BGM/口播干音）只有 supportsReferenceAudio: true 的模型支持，上限见 maxReferenceAudios；本地文件 ≤50MB 自动上传。
orientationLabel 逐模型不同（models 里 orientationLabel 给全）：常见 竖屏 9:16（默认）/ 横屏 16:9 / 方屏 1:1 / 3:4 / 4:3，个别模型有 超宽屏 21:9；新画幅 code 会原样透传，照 options 返回的写。
languageLabel 可选（如 英语，17 种语言与生图一致），不传由服务端按提示词决定；count 1–8。

分工记清楚：多模型间权衡选型 → options 的 models（实时目录：卖点、免费额度、maintenance 维护拦截、notice、activityBadge）；确定参数后向用户报积分 → estimate（与提交走同一个计价接口，折扣、张数、免费额度全都算进去，返回值就是实扣值）。options 里的 credits 是目录单价，可能与实扣有出入，不要拿它报价。

video-quick — 一键成片

qhkit video-quick generate '{"prompt":"户外工作灯广告","duration":8,"creative":"1","orientation":"landscape","language":"zh","uploadedImages":["./素材/图1.jpg","./素材/图2.jpg"]}'
qhkit video-quick status   '{"videoTaskId":"123456"}'

uploadedImages 1–7 张；duration 8–60；creative 2=创意成片、其余=真实成片；orientation landscape|portrait|square；language zh|en。

video-replace — 角色替换/换脸

qhkit video-replace options  '{"queryParams":["characters"],"personal":false,"characterType":"REALITY"}'   # 角色库选人，取 icon 当人物图
qhkit video-replace generate '{"originalVideoUrl":"./素材/原视频.mp4","uploadedImages":["./素材/人物.jpg"],"duration":12}'
qhkit video-replace status   '{"videoTaskId":"123456"}'

必填：原视频（本地文件或 URL）+ 1 张人物图 + duration（原视频时长秒数）。

video-translate — 视频翻译

qhkit video-translate generate '{"videoUrl":"./素材/带货视频.mp4","sourceLanguage":"zh","targetLanguage":"en","package":"全部"}'
qhkit video-translate status   '{"videoTaskId":"..."}'

sourceLanguage zh|en；目标语言 14 种（无 ru，可 options 查）；源=目标允许（同语言重配音/压字幕场景）。package：全部（字幕+语音+对口型）/字幕语音/仅字幕。

video-edit — 去水印 / 去字幕 / 画质提升

qhkit video-edit generate '{"action":"remove_watermark","urls":["./素材/视频.mp4"]}'
qhkit video-edit generate '{"action":"remove_subtitle","urls":["./素材/视频.mp4"]}'
qhkit video-edit generate '{"action":"video_super_resolve","urls":["./素材/视频.mp4"],"resolution":"4k","fps":60}'
qhkit video-edit status   '{"videoTaskId":"VIDEO_EDIT:xxxxx"}'

action 三选一（去字幕就是 remove_subtitle）；超分需 resolution 1080p|2k|4k + fps 30|60；urls 1–10 个。

video-inspire — 复刻爆款 → 视频脚本

qhkit video-inspire generate '{"resourceUrl":"https://v.douyin.com/xxxx/"}'
qhkit video-inspire status   '{"inspireTaskId":276}'    # 成功返回 videoScript（脚本文本）

产物是脚本文本，不是视频；拿到脚本后可续接 video / video-quick 生成成片。

⏱ 耗时与第 3 节的通用视频轮询预期不同：脚本通常 1 分钟内出，轮询 20–30 秒一次即可；超过 10 分钟仍是 pending，说明后端已判超时失败，不要按「视频最长 40 分钟」继续空等，重新提交一次即可。

video-to-text — 视频转图文

qhkit video-to-text generate '{"id":276,"playVideo":"https://x/v.mp4"}'
qhkit video-to-text status   '{"id":276}'               # data 非空即图文正文

id/视频 URL 通常取自 video-inspire status 的返回。

storyboard — 分镜脚本 + 分镜图（两段式）

qhkit storyboard script   '{"uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"],"productName":"保温杯","pointDescription":"316不锈钢·24h保温"}'   # 同步返回脚本全文
qhkit storyboard generate '{"prompt":"<上一步脚本全文>","uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"],"viewDirection":"landscape"}'
qhkit storyboard status   '{"taskId":"..."}'

先 script（单次调用同步出脚本），再把脚本全文作为 prompt 提交 generate（商品图 1–5 张）。

ad — 广告素材（模板驱动，视频 / 图片两条线）

qhkit ad templates                      # 模板列表：templateId、materialType（AD_VIDEO/AD_IMAGE）、数量与时长约束
qhkit ad estimate '{"templateId":3}'
qhkit ad generate '{"templateId":3,"prompt":"户外工作灯促销广告","uploadedImages":["./素材/商品图.jpg"]}'
qhkit ad status   '{"videoTaskId":"..."}'   # 视频线模板
qhkit ad status   '{"batchTaskId":"..."}'   # 图片线模板

必须先 templates 拿 templateId（模板由运营配置，随时增减）；CLI 按模板 materialType 自动走视频线或图片线，modelSkuId 由服务端按模板覆盖，不用选模型。
视频线 generate 只提交（轮询 status，任务 ID 在 videoTaskId）；图片线 generate 自带轮询，返回即含图片 URL（任务 ID 在 batchTaskId）。
duration / orientation / 生成数量必须落在模板允许范围内（templates 返回里逐项给出），越界会在提交前被本地拦截。

pod — POD 印花素材（提取 / 贴合 / 裂变）

qhkit pod options  '{"queryParams":["mode","quality","imageCount"]}'
qhkit pod products '{}'                  # 产品分类列表；{"category":"..."} 查该分类的产品底图（贴合选品用）
qhkit pod estimate '{"mode":"STAMP_FISSION","imageCount":4}'
qhkit pod generate '{"mode":"STAMP_EXTRACT","prompt":"保留主体图案","images":["./素材/印花衫.jpg"]}'
qhkit pod generate '{"mode":"STAMP_APPLY","prompt":"贴合自然","images":["https://x/p.png"],"productImages":["https://x/shirt.jpg"],"positions":["胸前居中"]}'
qhkit pod status   '{"taskId":"..."}'

mode 三选一：STAMP_EXTRACT 印花提取（从图片提取干净印花）/ STAMP_APPLY 印花贴合（把印花贴到产品图上，必须传 productImages，底图可用 products 选）/ STAMP_FISSION 印花裂变（衍生同风格新印花，imageCount 1/2/4/6/8/10）。中英文别名（提取/贴合/裂变、extract/apply/fission）也认。
generate 自带轮询（返回即含图片 URL）；images 1–10 张；提取/贴合的出图张数 = images 张数，不用传 imageCount。
免费额度：提取/贴合在仅提交 1 张图时有单张免费额度，传 "freeTask":true 免积分提交（用户明确要省积分/试用时优先建议）。

workflow — AI 工作流应用（青虎工作台「AI 应用」）

qhkit workflow list                                    # 线上目录：名称 / code / id / 目录价 / 计费方式
qhkit workflow options  '{"workflow":"电影质感TVC广告大片"}'   # 该应用的表单字段（中文字段名、必填、可选项）
qhkit workflow benefit  '{"workflow":"wf_001"}'         # 订阅与免费次数
qhkit workflow estimate @params.json
qhkit workflow generate @params.json
qhkit workflow status   '{"logId":"75141"}'
qhkit workflow stop     '{"logId":"75141"}'

workflow 收应用名 / code / id，名称模糊匹配（全角半角括号、首尾空格都容忍）；名字对不上时用 list 返回的 code。
list / options 返回里 supportsSchedule: true 表示该应用支持定时 / 周期执行——那是工作台里的配置，CLI 只能一次性提交，用户想要定时就引导他去工作台设。
options 不传 workflow 时不报错，返回的是 stage:"list" 的全量目录（等同 list）。看到 stage:"list" 说明你漏传了 workflow，补上再查一次，别把目录当成字段表。
fields 的键就是 options 返回的中文字段名（label），一字不差地照抄。字段表由线上定义，不要凭快照硬编，先跑 options。中文键建议用 @params.json 传参，避免 shell 转义问题。
图片/视频字段填本地路径即可（CLI 自动上传）；选择类字段填中文选项名。
音频字段（如仿拍类应用的「声音」）和图片/视频一样，本地路径直接给就行：音频与视频共用上传通道，2026-08-18 实测 .mp3 上传通过。若真遇到「不支持的文件类型」，如实告诉用户改用已上传的音频链接，不要反复重试。
字段校验从严，不会静默截断：单值字段（单图 / 单视频 / 选择类 / 数字 / 普通文本）传了多个值会直接报「字段「X」只接受 1 个值，收到 N 个」；数组字段超 maxCount、文本超 maxlength、值不匹配 pattern 也都在提交前报错。别靠"多传几个反正它只取第一个"——先看 options 里该字段有没有 isArray / maxCount，是单值就只给一个。
只提交不阻塞：generate 返回 logId，用 status 每 15 秒轮一次到 stage:"done"；工作流最长可跑约 40 分钟。
generate 返回里带 logIdUncertain: true 时要多一步核对：这次没拿到 taskId，logId 是按「该应用最新一条任务」兜底取的，可能指向上一次任务。拿到 status 结果后先看 createTime 是不是刚才那一刻，对不上就去工作台「AI 应用 - 任务」确认，不要把上一次的产物当成这次的交付。
产物在 videos/primaryVideo（视频）、images（图片）、files（数据类应用的 xlsx）、texts（文本产物，如数据引擎的分析结论、生成的文案——别漏了它，有些应用只出 texts 不出文件）；credits 是实扣值，refundedCredits 是预扣多退回的部分。
多为订阅制付费应用：未订阅且免费次数用完时 generate 会被直接拦下，如实转告开通入口，不要重试。

5. 与用户的交互节奏

报价规则（硬性）：凡是要把积分消耗数字报给用户（确认参数、答复"要花多少积分"），image/video/ad/pod/workflow 必须先跑 estimate（generate 同参数），报它返回的 credits；不要引用本文选型表或 options 里的数字报价——那是会漂移的快照/目录价，estimate 才是实扣值。enough:false 时提前告知余额不足。estimate 失败（stage:"estimate"）或该命令不支持 estimate（video-quick 等）时，如实说「以实际扣费为准」，不要编数字。
- workflow estimate 有一种「成功但没报出价」的分支：返回 ok:true / stage:"estimate"，但没有 credits，只有 creditsNotice（线上未返回预估积分，文案里给的是目录价）。这不是失败，别当报错处理，也别把缺失的 credits 读成 0 或自己补一个数——把 creditsNotice 的原话转告用户即可。
- workflow estimate 会真实上传本地素材（其他命令的 estimate 都不上传）：工作流报价需要真实素材 URL，按视频秒数计费的应用尤其依赖它。素材大时报价会等上传，只想问价可以先给一个已有的 http(s) URL。
提交前必须确认（见第 2 节硬规则）：无论参数是否齐全，generate 前都要把模型/模板、张数或时长、尺寸/画质、语言、参考图与 estimate 预估积分列给用户，用户明确同意后才提交。意图模糊（没说清模式/尺寸/语言等且默认值可能不符预期）时，先用 options 的候选值和用户对齐再确认，不要替用户猜大参数。
提交后立即告知：任务 ID、预计耗时、正在轮询；完成后汇报产物。
交付（产物要让用户当场看见）：交付格式以工作区 AGENTS.md「媒体产物的交付格式」节为准，本技能不另行规定；不要只甩一串裸 URL 让用户自己点开——那等同于没交付。
- 青虎工作台 web 会话：图片、视频只发 artifact 标记行，每个产物单独一行、原样输出、不放进代码块：<qinghu-artifact type="image" title="简短中文名" url="https://..." /> （视频用 type="video"）。不要写 ![](url) / [视频](url) 这类 markdown 内联；产物 URL 从返回的 images / videos 等数据字段取。
- IM 类环境（飞书、微信等）：不渲染 artifact 标记，按宿主/渠道自己的附件约定发送媒体，正文里的说明文字要保留。
- 拿不准当前环境怎么呈现时，默认走 artifact 标记行。
同轮交付：产物必须和「生成完成」写在同一轮回复里，不允许先回一句「完成了」、等用户追问「图呢」再补发。image/video 的 generate 返回里带 credits（本次实扣积分），同轮一并告知「本次实际消耗 X 积分」。
失败时：转述 CLI 的 message（已是面向用户的中文），常见原因：积分不足、内容审核未通过、模型维护中——按提示引导用户，不要重试轰炸。

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