openstoryline-use
Use this skill when OpenStoryline is already installed and the user wants to start the local MCP/Web services, create or continue a session, send editing instructions, perform multi-turn re-editing, and verify rendered video outputs, as well as Chinese requests like “启动 OpenStoryline”, “把 OpenStoryline 跑起来”, “用 OpenStoryline 剪视频”.
npx skills add FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline --skill openstoryline-use --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# OpenStoryline Usage Skill 你负责在“已安装完成”的前提下,执行 OpenStoryline 的实际剪辑流程。 OpenStoryline 是一个剪辑 Agent,用户可使用自己的素材,通过自然语言对话的方式剪辑视频。内置素材搜索、内容理解、生成字幕、文字转语音等功能,用户可以多次提出具体的剪辑/修改意见。 目标是:使用已有脚本,稳定地完成一次从启动服务到产出视频的闭环;并且支持在同一个 `session_id` 上继续对话、二次编辑、重新生成新视频。 ## Scope 此技能只处理“使用与剪辑”: 1. 检查并修改 `config.toml` 的必要字段。 2. 启动 MCP server。 3. 启动 `uvicorn agent_fastapi:app`。 4. 创建 session 并发送剪辑请求。 5. 等待并验证输出视频产物。 6. 在同一个 `session_id` 上继续对话,执行二次编辑。 7. 验证二次编辑后是否生成了新的 `output_*.mp4`。 不处理完整安装流程(依赖安装、模型下载、资源下载等),那是安装技能的范围。如果在启动时遇到问题,怀疑是安装问题,再去查看安装Skill openstoryline-install ## Core Rules 1. 默认只监听 `127.0.0.1`,不要主动暴露到局域网。 2. 优先复用现有脚本,不要重复造轮子: - 修改配置脚本:位于代码仓库`scripts/update_config.py` - Web 服务桥接脚本位于当前 skill 目录下的 `scripts/bridge_openstoryline.py`。请先定位当前 skill 目录,再拼接`scripts/bridge_openstoryline.py` 3. 长驻服务(MCP / Web)必须按“长驻进程”方式启动,并持续观察日志;不要把启动命令当成一次性探测命令。 4. **不要**在启动命令后面追加这些包装: - `| head` - `| tail` - `grep` - `timeout` - `sleep` - `pkill` - 以及其它会截断日志、提前退出、强行杀进程的包装 5. 询问用户需要剪辑哪些素材及其路径。 6. 第一轮创建 session 后返回的 `session_id` 必须保存;后续继续对话、二次编辑都依赖它。 7. 如果服务端提示“上一条消息尚未完成,请稍后再发送”,不要新建 session;优先等待,必要时只终止卡住的本地 bridge 进程,然后继续复用原 `session_id` 重试。 8. 不要在任务执行中途主动终止 MCP / Web 服务,除非用户明确要求停止,或者服务本身已经确认失活。 9. 每次完成任务后,都要向用户明确返回: - `sess
- Scope
- Core Rules
- OpenClaw Execution Strategy (Important)
- 长驻服务怎么跑
- 一次性命令怎么跑
- 观察哪个日志最有用
- Standard Workflow (OpenClaw)
- 0) 确认仓库根目录
- 1) 进入项目根目录并配置
- 2) 启动 MCP Server
- 3) 启动 Web 服务(uvicorn)
- 4) 创建剪辑会话
- 5) 上传素材
- 6) 开始剪辑对话(自动创建 session)
cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set llm.model=REPLACE_WITH_REAL_MODEL cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set llm.base_url=REPLACE_WITH_REAL_URL cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set llm.api_key=sk-REPLACE_WITH_REAL_KEY cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set vlm.model=REPLACE_WITH_REAL_MODEL cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set vlm.base_url=REPLACE_WITH_REAL_URL cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set vlm.api_key=sk-REPLACE_WITH_REAL_KEY cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set local_mcp_server.port=8002 cd <repo-root> && source .venv/bin/activate && python scripts/update_config.py --config ./config.toml --set search_media.pexels_api_key=REPLACE_WITH_PEXELS_KEY minimax bytedance
What does the openstoryline-use skill do?
Use this skill when OpenStoryline is already installed and the user wants to start the local MCP/Web services, create or continue a session, send editing instructions, perform multi-turn re-editing, and verify rendered video outputs, as well as Chinese requests like “启动 OpenStoryline”, “把 OpenStoryline 跑起来”, “用 OpenStoryline 剪视频”.
How do I install it?
Run `npx skills add FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline --skill openstoryline-use --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline, a repository with 3,183 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.
