Генерация Weshop AI с помощью weshop-skill и WeShop-CLI

Marine·May 27

Генерация ИИ с помощью weshop-skill, созданная для Claude Code, OpenCode и ИИ-агентов, которым нужны быстрые рабочие процессы создания изображений и видео.

В быстро развивающейся среде разработки ИИ автономные агенты (такие как Claude Code, Codex и Gemini CLI) доказали свою невероятную мощь в анализе кода, организации задач и запуске локальных инструментов.

Однако разрыв между текстовым логическим выводом ИИ и реальным визуальным производством всегда был досадным. Weshop Skill и Weshop CLI закрывают его — прямо из терминала.

Система работает с Weshop.ai. Пока агенты выполняют команды асинхронно из CLI, вы можете зайти на веб-платформу, чтобы проверить прогресс, управлять ресурсами и дорабатывать результаты в совместном рабочем пространстве.

Главное изображение WeShop AI, показывающее Weshop CLI и Skill, соединяющие команды терминала с рабочими процессами генерации изображений и видео с помощью ИИ. — Weshop CLI и Skill: рабочий процесс ИИ

Изучить Weshop Skills→

Что такое Weshop-CLI и Weshop-Skill?

Чтобы понять, как дать вашим терминальным агентам визуальное зрение и художественные руки, необходимо рассмотреть два ключевых компонента этой экосистемы:

Weshop-CLI: Движок командной строки

weshop-cli — это кроссплатформенный инструмент командной строки, который предоставляет полный творческий набор платформы Weshop.ai. Вместо того чтобы заставлять разработчиков или агентов работать со сложными конечными точками REST API, состояниями загрузки файлов и обработчиками опроса, CLI предлагает чистый унифицированный шаблон команд. Он включает:

Неявная загрузка файлов: Передача локальных файлов напрямую в любой параметр (например, --image ./input.jpg). CLI обрабатывает загрузку «под капотом» и передаёт полученный безопасный URL напрямую в конвейер ИИ.
Асинхронные задания (--no-wait): Мгновенная отправка генерации изображений и видео, получение уникального идентификатора выполнения и последующая проверка с помощью weshop status <id>. Это сохраняет интерактивность терминала и не блокирует его.
Обширные возможности: Поддержка всего: от замены фона и создания рекламных постеров до платформ кинематографического видео (kling, sora-2, seedance).

Weshop-Skill: Агентный интеллект и автоматизированный контекст

weshop-skill — это семантическая надстройка, которая оборачивает weshop-cli и связанные API парсера Pexels в структурированный набор инструкций для ИИ-агентов:

Понимание намерений человека: Преобразование широкого запроса, например «Сделай профессиональное видео этой модели на тропическом пляже», в структурированный многоэтапный план.
Получение справочных материалов: Использование встроенных модулей скрапинга (например, Pexels API) для сбора высококачественных стоковых фонов или поз моделей, если пользователь их не предоставил.
Цепочки инструментов: Автоматическая передача выходного URL изображения от инструмента генерации (например, ai-photoshoot) в качестве входного изображения для генератора видео (например, kling).

Установка и настройка

Начать работу просто. Вам понадобятся ключи API Pexels и Weshop.

Установка Weshop-CLI

Вы можете установить weshop-cli глобально через npm:

npm install -g weshop-cli

Или клонируйте репозиторий и установите локально:

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

4. Настройка переменных окружения

Укажите свои учётные данные в сеансе терминала (или сохраните их в локальном файле .env):

# Получите свои ключи:# - Ключ Pexels: https://www.pexels.com/api/# - Ключ Weshop: https://www.weshop.ai/apiKeyexport 
PEXELS_API_KEY="your-pexels-api-key"export 
WESHOP_API_KEY="your-weshop-api-key"

Проверьте установку, запустив справку CLI:

weshop --help

Получить Weshop CLI→

Примеры: от референсов до шедевров

Давайте рассмотрим два реальных творческих рабочих процесса, организованных с помощью weshop-skills и локальных команд CLI, с их входными референсами и итоговыми результатами.

Пример 1: Собака-баскетболистка (композиция динамичного кадра)

Как поместить полностью кастомного персонажа в динамически созданную сцену.

Этап 1: Сбор справочных материалов

Скажите агенту навыка «pexels-fashion-designer», что нужна собака, забивающая мяч в баскетбольное кольцо на корте с деревьями на заднем плане — стоит отметить, что вы также можете загрузить свой URL. Сначала агент собирает референсы с Pexels:

# Получить сцену корта
python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
  --query "basketball court trees background" \
  --task-id "dog-dunk" --downloads 1

# Получить изображение собаки
python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
  --query "dog playing basketball" \
  --task-id "dog-dunk" --downloads 1

Этап 2: Композиция действия

Используя локальные пути к загруженным референсам, агент запускает команду image-mixer через анализ документации инструмента Weshop:

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 "Собака забивает баскетбольный мяч в кольцо на корте с деревьями на заднем плане. Собака должна высоко прыгать к баскетбольному кольцу в атлетичной позе данка, мяч проходит через кольцо. Естественное освещение, динамичный спортивный кадр." \
  --task-name "dog-dunk" \
  --no-wait

Открытый баскетбольный корт с кольцом и деревьями на заднем плане, используемый как референс сцены для генерации ИИ-изображения. — Референс баскетбольного корта

Пушистая собака играет с женщиной, держащей мяч, на траве — референс персонажа для генерации ИИ. — Референс собаки

Сгенерированное ИИ изображение пушистой собаки, прыгающей к баскетбольному кольцу для данка на открытом корте. — Результат ИИ: собака делает данк

Пример 2: Цепочки конвейеров (кинематографичное модное видео)

Генерация профессионального 5-секундного видео из статичных референсов модели и уличной сцены.

Этап 1: Сбор референсов

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"

Этап 2: Компоновка модели на локации

Берём портрет модели и сцену городской улицы, компонуем их с помощью 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

В результате в облаке генерируется URL композиции модели: https://ai-global-image.weshop.com/20260522_1_7c5d8941-751a-4e7d-be1f-2641b5e71624_864x1168.png.

Этап 3: Оживление сцены с помощью Kling Video

Вместо загрузки и скачивания передаём сгенерированный URL изображения напрямую в модель видео kling:

weshop kling \
  --image "https://ai-global-image.weshop.com/20260522_1_7c5d8941-751a-4e7d-be1f-2641b5e71624_864x1168.png" \
  --prompt "Модель в модной одежде уверенно идёт по оживлённой городской улице, камера следует на уровне глаз, кинематографичное освещение" \
  --model Kling_3_0 \
  --duration 5s \
  --no-wait

Чёрно-белый модный портрет женщины в солнцезащитных очках и пальто в меховом стиле. — Референс модной модели

Женщина в чёрном наряде позирует на городской улице на закате — референс модной сцены. — Референс уличной моды

Сгенерированное ИИ модное изображение женщины в солнцезащитных очках, позирующей на пустой городской улице с драматичным вечерним небом. — Результат ИИ: мода

Что ещё могут инструменты Weshop?

Помимо композиций и видео, Weshop содержит обширный арсенал ИИ-инструментов, которые агенты могут выполнять без проблем:

Виртуальная примерка и моделирование (virtualtryon, aimodel, aipose): Замена одежды на персонажах, замена фоновых сцен с сохранением точной текстуры одежды или изменение поз.
Креативная смена стиля (anime-image-converter, ghibli-art-create, 2d-to-3d-image-converter): Преобразование обычных фотографий в аниме-скетчи, произведения искусства в стиле Studio Ghibli или 3D-рендеры в стиле Blender.
Продвинутая замена фона и планировка помещений (aiproduct, ai-room-planner): Замена фонов для профессиональной предметной съёмки или мгновенное макетирование интерьеров сада/комнаты.
Графический и маркетинговый дизайн (ai-poster, ai-logo-generator): Создание конверсионных постеров и логотипов брендов с использованием текстовых шаблонов.

Посетить Weshop AI→

Заключение и следующие шаги

Weshop CLI и Skills позволяют разработчикам, дизайнерам и ИИ-агентам выполнять профессиональные дизайнерские конвейеры прямо из оболочки. Объединяя мощь автоматизации терминала с управлением ресурсами, предварительным просмотром прогресса и каталогами ресурсов веб-консоли Weshop.ai, вы получаете лучшее из двух миров: программную скорость и визуальный контроль.

Создаёте ли вы ИИ-агента или хотите оптимизировать свои дизайнерские рабочие процессы? Используйте кнопки выше, чтобы изучить репозиторий Weshop Skills, начать работу с Weshop CLI и открыть платформу Weshop AI — начните автоматизировать свои творческие конвейеры уже сегодня!

Перейдите на WeShop AI для изучения: