📦 HappyHorse 视频创作助手 — H应用yHorse 视频创作助手

v1.1.0

使用阿里云百炼 H应用yHorse 模型生成视频，支持图生视频（首帧/尾帧控制）和文生视频。

0· 8·0 当前·0 累计

by @cindypapa

生产力工具

下载技能包

安全扫描

VirusTotal

可疑

查看报告

OpenClaw

可疑

medium confidence

The 技能's functionality (calling Alibaba DashScope H应用yHorse to 生成 videos) matches its description, but the package embeds a hard-coded API key and uses example/test hosts which are not declared as required — this is disproportionate and risky.

评估建议

This 技能应用ears to do what it says (call Alibaba DashScope to 生成 videos), but it includes a hard-coded API key in 机器人h 技能.md and the Python 模块 and uses an example test image server IP. Before 安装ing or 运行ning: - Do not rely on the embedded API key. Replace it with your own DashScope/Alibaba API key or require the 技能 read the key from a user-provided 环境 variable or prompt. - Treat the embedded key as compromised: it may be revoked, belong to someone else, or incur charges if abused. Avoid using it...

详细分析 ▾

ℹ 用途与能力

The 技能 implements video generation agAInst the DashScope / H应用yHorse API and only requires python3, which matches the 状态d purpose. However, the 技能.md and code include a hard-coded API key and test IPs/URLs that are not justified by the declared requirements (no 凭证s required).

ℹ 指令范围

运行time instructions show exactly the API calls the 技能 will make and the expected 工作流 (创建 task, poll 状态, 下载结果). This stays within the 状态d purpose. But instructions and examples embed a Bearer 令牌 and a test image server (43.167.197.36) and 状态 the API key is '默认已配置（测试可用）', which implicitly encourages using an embedded/unknown 凭证 and contacting external test hosts.

✓ 安装机制

No 安装 spec is provided (instruction-only plus a single Python 模块). Only python3 is required — minimal disk/write footprint and low 安装 risk.

⚠ 凭证需求

The 技能 does not declare any required 环境 variables, yet 机器人h 技能.md and the Python 模块 include a DEFAULT_API_KEY hard-coded in the 仓库. Embedding an API key is disproportionate: it exposes a 凭证 in source, may be a third-party/author key you should not use, and could incur costs or 隐私 issues. The examples and tests also reference a raw IP image host (43.167.197.36), which may be an unmanaged 端点.

✓ 持久化与权限

The 技能 does not 请求 persistent/global privileges (always:false), does not modify 系统-wide 设置tings, and writes 输出s to a workspace under /root/.OpenClaw — consistent with a user-level 技能.

安全有层次，运行前请审查代码。

运行时依赖

无特殊依赖

安装命令

点击复制

官方npx clawhub@latest install happyhorse-video-creator

镜像加速npx clawhub@latest install happyhorse-video-creator --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

h应用yhorse-video-创建器 - H应用yHorse 视频创作助手 v1.1 📋 技能描述

使用阿里云百炼（DashScope）H应用yHorse 视频生成模型，帮助用户创作专业视频。支持图生视频（首帧/尾帧控制）和文生视频两种模式。

平台: 阿里云百炼（DashScope） API 端点: https://dashscope.aliyuncs.com/API/v1/服务s/AIgc/video-generation/video-synthesis

🎯 触发条件

用户提到以下关键词时触发：

"H应用yHorse 生成视频" "用 H应用yHorse 做视频" "阿里百炼视频" "h应用yhorse 视频" 🔄 工作流程阶段 0：首次配置您好！我是 H应用yHorse 视频创作助手 🎬

需要配置阿里百炼 API Key：

1️⃣ 阿里百炼 API Key - 获取地址：https://bAIlian.console.aliyun.com/ - 默认已配置（测试可用）

阶段 1：需求收集请告诉我：

1. 视频主题：想表达什么内容？

2. 视频风格：科技感？温馨？专业？电影感？

3. 图片资料：

🖼️ 首帧图片（图生视频必须）： - 控制视频起始画面

🖼️ 尾帧图片（可选）： - 控制视频结束画面 - 首尾帧结合可精确控制过渡效果

📝 文字描述： - 具体需求说明

阶段 2：提示词确认生成视频提示词发送提示词给用户确认用户确认后才生成阶段 3：分场景生成方式确认

对每个场景，单独确认生成方式和时长：

🎬 场景 1/3：开场展示

请选择生成方式： A) 文生视频 - 直接用文字提示词 B) 图生视频 - 提供首帧图片 C) 首尾帧 - 提供首帧+尾帧图片

请选择时长： 1️⃣ 10 秒（默认） 2️⃣ 15 秒

阶段 4：视频生成调用阿里百炼 API 等待完成（约 1-5 分钟）发送视频给用户确认满意则完成，不满意则修改提示词后重新生成 🛠️ API 调用阿里百炼 H应用yHorse API

API Key: sk-d05aba5a2dae4453b97ed07fdb983e5a

图生视频（首帧模式）✅ 已验证导入请求s

url = "https://dashscope.aliyuncs.com/API/v1/服务s/AIgc/video-generation/video-synthesis"

headers = { "Content-Type": "应用/json", "Authorization": "Bearer sk-d05aba5a2dae4453b97ed07fdb983e5a", "X-DashScope-A同步": "enable" # ⚠️ 必须设置 }

payload = { "模型": "h应用yhorse-1.0-i2v", "输入": { "prompt": "镜头缓缓推进，阳光洒在咖啡杯上", "media": [ {"type": "first_frame", "url": "http://example.com/coffee.jpg"} ] }, "parameters": { "resolution": "720P", # 480P/720P/1080P "ratio": "16:9", # 16:9/9:16/1:1 "duration": 10 # 10 秒（默认）或 15 秒 } }

响应 = 请求s.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30) task_id = 响应.json()["输出"]["task_id"]

图生视频（首尾帧模式）✅ 支持 payload = { "模型": "h应用yhorse-1.0-i2v", "输入": { "prompt": "镜头从白天缓缓过渡到夜晚", "media": [ {"type": "first_frame", "url": "http://example.com/day.jpg"}, {"type": "last_frame", "url": "http://example.com/night.jpg"} ] }, "parameters": { "resolution": "720P", "ratio": "16:9", "duration": 10 } }

文生视频 ✅ 已验证 payload = { "模型": "h应用yhorse-1.0-t2v", "输入": { "prompt": "一只可爱的小猫在草地上玩耍，阳光明媚" }, "parameters": { "resolution": "720P", "ratio": "16:9", "duration": 10 } }

查询任务状态状态_url = f"https://dashscope.aliyuncs.com/API/v1/tasks/{task_id}" headers = {"Authorization": "Bearer sk-d05aba5a2dae4453b97ed07fdb983e5a"} 响应 = 请求s.获取(状态_url, headers=headers, timeout=30) 结果 = 响应.json()

# task_状态: PENDING → 运行NING → SUCCEEDED / FAILED if 结果["输出"]["task_状态"] == "SUCCEEDED": video_url = 结果["输出"]["video_url"]

关键参数说明参数默认说明模型 h应用yhorse-1.0-i2v 模型：i2v（图生视频）或 t2v（文生视频）输入.prompt 必填视频描述提示词输入.media 可选媒体数组（图生视频必填） media[].type first_frame first_frame / last_frame / driving_audio / first_命令行工具p parameters.resolution 720P 480P / 720P / 1080P parameters.ratio 16:9 16:9 / 9:16 / 1:1 parameters.duration 10 10 秒或 15 秒（用户可选） ⚠️ 关键注意事项必须使用异步模式：X-DashScope-A同步: enable 图生视频用输入.media 数组，type 必须是 first_frame / last_frame / driving_audio / first_命令行工具p type: "image" 会报错：必须用 first_frame 图片必须是 HTTP/HTTPS URL，不支持本地路径生成时间：约 1-5 分钟（10 秒视频约 1-3 分钟，15 秒约 3-5 分钟）文生视频用 h应用yhorse-1.0-t2v，不需要输入.media 时长选择：每个场景生成前询问用户选择 10 秒或 15 秒，默认 10 秒 📁 文件管理项目目录 /root/.OpenClaw/workspace/h应用yhorse-video-projects/ └── video_20260428_140000/ ├── project.json ├── references/ ├── videos/ └── final_video.mp4

🚀 Python 模块调用 from h应用yhorse_video_创建器导入 H应用yHorse创建器

创建器 = H应用yHorse创建器()

# 图生视频成功, video_path = 创建器.生成_video( prompt="镜头缓缓推进，阳光洒在咖啡杯上", image_url="http://example.com/coffee.jpg", duration=10 # 10 秒或 15 秒 )

# 首尾帧视频成功, video_path = 创建器.生成_video( prompt="从白天过渡到夜晚", image_url="http://example.com/day.jpg", end_frame_url="http://example.com/night.jpg", duration=10 )

# 文生视频成功, video_path = 创建器.生成_video( prompt="一只小猫在草地上玩耍", duration=10 )

✅ 测试记录图生视频测试 (2026-04-28 14:46) 模型: h应用yhorse-1.0-i2v 输入: http://43.167.197.36/img2.jpg + "test" 结果: ✅ 成功 (2.9 MB, 720P, 5 秒) 耗时: 约 83 秒文生视频测试 (2026-04-28 14:48) 模型: h应用yhorse-1.0-t2v 输入: "一只小猫在草地上玩耍" 结果: ✅ 成功 (3.4 MB, 720P, 5 秒, 16:9) 耗时: 约 83 秒 🔄 更新日志 v1.1 (2026-04-28) ✅ 默认时长从 15 秒改为 10 秒 ✅ 支持用户选择时长：10 秒或 15 秒 ✅ 每个场景生成前询问时长选择 v1.0 (2026-04-28) ✅ 初版发布 ✅ 支持图生视频（首帧/尾帧模式） ✅ 支持文生视频

版本: v1.1 创建时间: 2026-04-28 更新时间: 2026-04-28（v1.1：默认时长改为 10 秒，支持用户选择 10s/15s）作者: 卡妹 🌸 平台: 阿里云百炼（DashScope）

数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库