Генериране с Weshop AI чрез weshop-skill и WeShop-CLI

Marine·May 27

Генериране с ИИ чрез weshop-skill, създадено за Claude Code, OpenCode и AI агенти, които се нуждаят от бързи работни процеси за генериране на изображения и видео.

В бързо развиващата се среда на AI разработката, автономните агенти (като Claude Code, Codex и Gemini CLI) се доказаха като изключително мощни при анализиране на код, оркестриране на задачи и изпълнение на локални инструменти.

Въпреки това, пропастта между текстовите AI разсъждения и действителното визуално производство винаги е била досадна. Weshop Skill и Weshop CLI я затварят – директно от терминала.

Системата работи с Weshop.ai. Докато агентите изпълняват команди асинхронно от CLI, вие можете да влезете в уеб платформата, за да проверите напредъка, да управлявате активи и да коригирате резултатите в съвместно работно пространство.

WeShop AI хизображение, показващо Weshop CLI и Skill, свързващи терминални команди с работни процеси за генериране на изображения и видео чрез ИИ. — Weshop CLI и Skill AI работен поток

Разгледайте Weshop Skills→

Какво представляват Weshop-CLI и Weshop-Skill?

За да разберете как да дадете на вашите терминални агенти визуални очи и артистични ръце, трябва да разгледаме двата основни компонента на тази екосистема:

Weshop-CLI: Двигателят на командния ред

weshop-cli е междуплатформен инструмент за команден ред, който излага пълния творчески набор от Weshop.ai платформата. Вместо да принуждава разработчици или агенти да се справят със сложни REST API крайни точки, състояния на качване на файлове и манипулатори за запитване, CLI предоставя чист, унифициран команден модел. Той включва:

Имплицитно качване на файлове: Предавайте локални файлове директно към всеки параметър (напр. --image ./input.jpg). CLI обработва качването под капака и подава получения защитен URL директно в AI тръбопровода.
Асинхронни задачи (--no-wait): Подавайте генерирането на изображения и видео моментално, вземете уникален идентификатор на изпълнение и проверете по-късно с помощта на weshop status <id>. Това прави терминалните взаимодействия бързи и неблокиращи.
Изчерпателни възможности: Поддържа всичко от смяна на фон, кампанийни плакати до платформи за кинематографични видео генератори (kling, sora-2, seedance).

Weshop-Skill: Агентна интелигентност и автоматизиран контекст

weshop-skill е семантичното покритие, което обвива weshop-cli и свързаните Pexels скрапър API в структуриран набор от инструкции за AI агенти:

Разбиране на човешкото намерение: Превежда широка заявка като „Направете професионално видео на този модел на тропически плаж“ в структуриран многоетапен план.
Извличане на референтен материал: Използва интегрирани модули за скрапинг (като Pexels API) за събиране на висококачествени фонове или пози на модели, ако потребителят не ги е предоставил.
Верижни инструменти: Подава изходния URL на инструмент за генериране на изображения (напр. ai-photoshoot) като директно входно изображение за инструмент за генериране на видео (напр. kling) напълно автоматично.

Инсталиране и конфигуриране

Стартирането е лесно. Ще ви трябват вашите Pexels и Weshop API ключове.

Инсталиране на Weshop-CLI

Можете да инсталирате weshop-cli глобално чрез npm:

npm install -g weshop-cli

Или клонирайте хранилището и го инсталирайте локално:

git clone https://github.com/weshopai/weshop-cli.git
cd weshop-cli
npm install

4. Конфигуриране на променливи на средата

Задайте вашите идентификационни данни в терминалната сесия (или ги запазете в локален .env файл):

# Вземете вашите ключове:# - Pexels ключ: https://www.pexels.com/api/# - Weshop ключ: https://www.weshop.ai/apiKeyexport 
PEXELS_API_KEY="your-pexels-api-key"export 
WESHOP_API_KEY="your-weshop-api-key"

Проверете вашата настройка, като изпълните CLI помощта:

weshop --help

Вземете Weshop CLI→

Примери: От референция до шедьовър

Нека се потопим в два реални творчески работни потока, оркестрирани с помощта на weshop-skills и локални CLI команди, заедно с техните входни референции и крайни генерирани резултати.

Пример 1: Кучешката баскетболна суперзвезда (композит на екшън снимка)

Как да поставите напълно персонализиран обект в динамично генерирана екшън сцена.

Фаза 1: Събиране на референтен материал

Кажете на умението на агента „pexels-fashion-designer“, че искаме куче, забиващо топка в баскетболно игрище с дървета на заден план, като си струва да се отбележи, че можете също да качите свой собствен URL. Първо, агентът събира референции от Pexels:

# Извличане на сцена с игрище
python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
  --query "basketball court trees background" \
  --task-id "dog-dunk" --downloads 1

# Извличане на обект куче
python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
  --query "dog playing basketball" \
  --task-id "dog-dunk" --downloads 1

Фаза 2: Композит на екшъна

Използвайки локалните файлови пътища на изтеглените референции, агентът изпълнява командата image-mixer чрез анализа на документа на weshop tool:

weshop image-mixer \
  --image outputs/dog-dunk/basketball-court-trees-background/pexels_photo_1779555457661_0.jpg \
  --image outputs/dog-dunk/dog-playing-basketball/pexels_photo_1779555496990_0.jpg \
  --prompt "A dog dunking a basketball on a court with trees in the background. The dog should be jumping high towards the basketball hoop in an athletic dunking pose, with the basketball going through the hoop. Natural lighting, dynamic sports action shot." \
  --task-name "dog-dunk" \
  --no-wait

Външно баскетболно игрище с кош и дървета на заден план, използвано като референция за сцена за генериране на AI изображения. — Референция за баскетболно игрище

Пухкаво куче, играещо с жена, която държи топка на трева, използвано като референция за обект за AI генериране. — Референция за обект куче

Генерирано от AI изображение на пухкаво куче, скачащо към баскетболен кош за забивка на открито игрище. — AI резултат от забивка на куче

Пример 2: Верижни тръбопроводи (Кинематографично модно видео)

Генериране на професионално 5-секундно видео от статични референции на модел и улична сцена.

Фаза 1: Събиране на референции

python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
  --query "fashion model portrait" \
  --task-id "fashion-pipeline"
  
python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
  --query "city street fashion scene" \
  --task-id "fashion-pipeline"

Фаза 2: Композиране на модела на място

Вземаме портрет на модел и улична сцена, като ги композираме с ai-photoshoot:

weshop ai-photoshoot \
  --image assets/person-scene-composite/fashion-model-portrait/pexels_photo_1779447472010_0.jpg \
  --image assets/person-scene-composite/city-street-fashion-scene/pexels_photo_1779447585426_0.jpg \
  --aspect-ratio 3:4 \
  --no-wait

Това създава генериран композитен URL на модела в облака: https://ai-global-image.weshop.com/20260522_1_7c5d8941-751a-4e7d-be1f-2641b5e71624_864x1168.png.

Фаза 3: Оживяване на сцената с Kling Video

Вместо да изтегляме и качваме, подаваме генерирания URL на изображението директно към видео модела kling:

weshop kling \
  --image "https://ai-global-image.weshop.com/20260522_1_7c5d8941-751a-4e7d-be1f-2641b5e71624_864x1168.png" \
  --prompt "Fashion model walking confidently through a busy city street, camera follows at eye level, cinematic lighting" \
  --model Kling_3_0 \
  --duration 5s \
  --no-wait

Черно-бял моден портрет на жена, носеща слънчеви очила и палто в стил кожа. — Референция за моден модел

Жена в черно облекло, позираща на градска улица при залез, използвана като референция за модна сцена. — Референция за уличен стил

Генерирано от AI модно изображение на жена със слънчеви очила, позираща на празна градска улица с драматично вечерно небе. — AI моден резултат

Какво още могат да правят Weshop инструментите?

Освен композити и видеа, Weshop съдържа обширен арсенал от AI инструменти, които агентите могат да изпълняват безпроблемно:

Виртуален пробване и моделиране (virtualtryon, aimodel, aipose): Сменяйте облекла върху човешки обекти, сменяйте фонове, като запазвате точната текстура на дрехите, или препроектирайте пози напълно.
Креативна конвертация на стилове (anime-image-converter, ghibli-art-create, 2d-to-3d-image-converter): Превръщайте обикновени снимки в аниме скици, произведения на Studio Ghibli или 3D изгледи в стил Blender.
Разширено планиране на фонове и стаи (aiproduct, ai-room-planner): Сменяйте фоновете за професионална продуктова фотография или моментално създавайте интериорни оформления на градини/стаи.
Графичен и маркетингов дизайн (ai-poster, ai-logo-generator): Генерирайте висококонверсионни плакати и лога на марки нативно, използвайки текстови шаблони.

Посетете Weshop AI→

Заключение и следващи стъпки

Weshop CLI и Skills позволяват на разработчици, дизайнери и AI агенти да изпълняват професионални дизайнерски тръбопроводи директно от обвивката. Чрез свързване на силата на терминалната автоматизация с управлението на активи, предварителния преглед на напредъка и каталозите с активи на уеб конзолата на Weshop.ai получавате най-доброто от двата свята: програмна скорост и визуален контрол.

Изграждате ли AI агент или искате да оптимизирате дизайнерските си работни процеси? Използвайте бутоните по-горе, за да разгледате хранилището на Weshop Skills, да започнете с Weshop CLI и да отворите Weshop AI платформата – след това започнете да автоматизирате творческите си тръбопроводи още днес!

Отидете на WeShop AI за проучване: