基于 Openclaw 与 Seed2.0 Skills 的 AI 漫剧生成工作流实践
近期在探索 Openclaw 框架时，尝试将其与字节 Seed2.0 模型结合，开发了一套 AI 漫剧视频生成的 Skills 方案。这套方案旨在解决从脚本编写到视频成片的全流程自动化问题。
主要包含四个核心子技能：
- seedance-video：支持文生视频和图生视频，Seedance 1.5 Pro 版本自带音频生成能力。后续计划接入 Seedance 2.0 API 以进一步提升效果。
- manga-style-video：提供 8 种预设漫画风格（如日式治愈系、吉卜力、国风水墨等），一键切换，内置专业提示词，无需手动调参。
- manga-drama：核心漫剧生成器。输入主角图片，自动编排分镜短剧，涵盖主角登场、动作场景、情感表达等多种类型。
- volcengine-video-understanding：基于 doubao-seed-2.0-code 能力的火山视频理解模块，用于生成后的效果分析，评估情感表达与场景衔接。
整套流程实现了从写脚本、出视频到验收的一站式闭环。例如，只需一条指令调用 manga-drama 技能，即可根据提示词生成动漫风格视频。
示例提示词：动漫风格视频，一名长发高中少女漫步在盛开的樱花树下。粉色的花瓣在微风中缓缓飘落。明媚的春季阳光洒下，产生柔和的镜头光晕效果。侧向跟踪镜头，怀旧氛围，高画质，控制在 20M 以内，并以视频文件预览的方式直接发给我。
配合一张图片作为主角参考，manga-drama 能一次性完成脚本生成、主角设定到分镜视频的产出。
实战流程解析
整个工作流对 Token 消耗较大，建议配置合适的模型套餐。目前使用 doubao-seed-2.0-code 的 Agent 和 VLM 能力表现优异，能够理解长达 2 小时的视频内容并调用剪辑 Skill 进行混剪，也支持自定义调用各种 Skills 将视频转为文章。其强大的多模态感知和长视频理解能力，使其成为该工作流中最合适的底层模型。
剧本逻辑编排
漫剧的第一步是生成像样的分镜脚本。由 Openclaw 后端配置的大模型负责，这里接入的是 doubao-seed-2.0-code。它负责生成分镜逻辑、编排场景顺序。例如制作「少年仗剑走天涯」国风漫剧时，它会自动拆分为开场独白、拔剑出鞘、对决场景、雨中沉思、结尾定格等幕次，每一幕都附带详细的画面描述和镜头指令。
主角设定与风格选择
脚本确定后，调用 canghe-image-gen skill 生成主角形象。该 Skill 支持 Google API 及第三方 API，无论是最新的图像生成模型还是 seedream 系列，都能轻松调用。
接着选择风格。manga-style-video skill 提供了 8 种预设风格，每种都内置了专业提示词。例如选择国风水墨配合「仗剑少年」主题，效果契合。
漫剧生成
这是工作流中最关键的环节。manga-drama Skill 操作简便：传入一张主角图，它自动编排整套分镜。内置了 5 种分镜类型，包括主角登场、动作场景、情感表达、互动场景、结尾定格。每一幕的构图、镜头角度、光影氛围都由系统安排。
