使用 weshop-skill 和 WeShop-CLI 的 Weshop AI 生成
使用 weshop-skill 进行 AI 生成,专为 Claude Code、OpenCode 以及需要快速图像和视频生成工作流的 AI 代理而构建。
在AI开发快速演变的格局中,自主代理(如 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI)在解析代码、编排任务和运行本地工具方面已展现出强大的能力。
然而,基于文本的AI推理与实际视觉生产之间的差距一直令人困扰。Weshop Skill 和 Weshop CLI 直接通过终端填补了这一空白。
该系统与 Weshop.ai 配合使用。当代理从命令行异步运行命令时,您可以访问网页平台检查进度、管理资产并在协作工作区中调整结果。

什么是 Weshop-CLI 和 Weshop-Skill?
要理解如何为终端代理赋予视觉之眼和艺术之手,我们必须审视这一生态系统的两个核心组件:
- Weshop-CLI:命令行引擎
weshop-cli 是一个跨平台命令行工具,对外暴露了 Weshop.ai 平台的完整创意套件。与迫使开发者或代理处理复杂的 REST API 端点、文件上传状态和轮询处理器不同,CLI 提供了清晰、统一的命令模式。它具有以下特点:
- 隐式文件上传:将本地文件直接传递给任意参数(例如
--image ./input.jpg)。CLI 在后台处理上传,并将生成的安全 URL 直接馈送到 AI 管道中。 - 异步任务(
--no-wait):即时提交图像和视频生成,获取唯一执行 ID,稍后使用weshop status <id>回查。这使终端交互保持快速且非阻塞。 - 全面能力:支持从背景替换、活动海报到电影级视频生成平台(
kling、sora-2、seedance)的一切。
- Weshop-Skill:代理智能和自动上下文
weshop-skill 是语义覆盖层,将 weshop-cli 和相关 Pexels 抓取 API 封装成 AI 代理的结构化指令集:
- 理解人类意图:将类似“为这个模特在热带海滩上制作一个专业视频”的宽泛请求转化为结构化的多步骤计划。
- 获取参考资料:使用集成的抓取模块(如 Pexels API)收集高质量库存背景或模特姿态(如果用户未提供)。
- 链式工具管道:将图像生成工具(例如
ai-photoshoot)的输出 URL 自动作为视频生成工具(例如kling)的输入图像。
安装与配置
开始使用非常简单。您需要 Pexels 和 Weshop API 密钥。
- 安装 Weshop-CLI
您可以通过 npm 全局安装 weshop-cli:
npm install -g weshop-cli
或者克隆仓库并在本地安装:
git clone https://github.com/weshopai/weshop-cli.git
cd weshop-cli
npm install
4. 配置环境变量
在终端会话中设置您的凭据(或将其保存在本地的 .env 文件中):
# 获取您的密钥:# - Pexels 密钥:https://www.pexels.com/api/# - Weshop 密钥:https://www.weshop.ai/apiKeyexport
PEXELS_API_KEY="您的 Pexels API 密钥"export
WESHOP_API_KEY="您的 Weshop API 密钥"
通过运行 CLI 帮助来验证设置:
weshop --help
案例展示:从参考到杰作
让我们深入两个使用 weshop-skills 和本地 CLI 命令编排的真实创意工作流,并附上输入参考和最终生成输出。
案例 1:狗狗篮球巨星(动态动作合成)
如何将完全自定义的主体放置到动态生成的动作场景中。
阶段 1:参考素材收集
告诉代理技能“pexels-fashion-designer”,我们希望一只狗在背景有树的球场上扣篮,值得注意的是您也可以上传自己的 URL。首先,代理从 Pexels 收集参考:
# 获取球场场景
python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
--query "篮球场 树木 背景" \
--task-id "dog-dunk" --downloads 1
# 获取狗狗主体
python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
--query "狗 玩 篮球" \
--task-id "dog-dunk" --downloads 1
阶段 2:动作合成
使用下载参考的本地文件路径,代理通过分析 weshop 工具文档运行 image-mixer 命令:
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 "一只狗在背景有树的球场上扣篮。狗应该以运动的扣篮姿势高高跳向篮筐,篮球穿过篮筐。自然光照,动态运动镜头。" \
--task-name "dog-dunk" \
--no-wait



案例 2:链式管道(电影级时尚视频)
从静态模特和街景参考生成专业 5 秒视频。
阶段 1:收集参考
python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
--query "时尚模特 肖像" \
--task-id "fashion-pipeline"
python3 skills/pexels-fashion-designer/scripts/collect_pexels_refs.py \
--query "城市街道 时尚 场景" \
--task-id "fashion-pipeline"
阶段 2:在场景中组合模特
我们取一张模特肖像和一张城市街景,使用 ai-photoshoot 进行合成:
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
这会在云端生成一个合成的模特 URL:https://ai-global-image.weshop.com/20260522_1_7c5d8941-751a-4e7d-be1f-2641b5e71624_864x1168.png。
阶段 3:使用 Kling 视频让场景生动
无需下载和上传,我们直接将生成的图像 URL 馈送到 kling 视频模型中:
weshop kling \
--image "https://ai-global-image.weshop.com/20260522_1_7c5d8941-751a-4e7d-be1f-2641b5e71624_864x1168.png" \
--prompt "时尚模特自信地走过繁忙的城市街道,相机以视线高度跟随,电影级灯光" \
--model Kling_3_0 \
--duration 5s \
--no-wait



Weshop 工具还能做什么?
除了合成和视频,Weshop 还包含广泛的 AI 工具库,代理可以无缝执行:
- 虚拟试穿与建模(
virtualtryon、aimodel、aipose):在人体主体上更换服装,在保留衣物精确纹理的同时更换背景场景,或重新设计姿态。 - 创意风格转换(
anime-image-converter、ghibli-art-create、2d-to-3d-image-converter):将普通照片转换为动漫草图、吉卜力工作室风格艺术品或 Blender 风格的 3D 视口。 - 高级背景与房间规划(
aiproduct、ai-room-planner):替换专业产品摄影的背景,或即时模拟室内花园/房间布局。 - 图形与营销设计(
ai-poster、ai-logo-generator):使用文本模板原生生成高转化率的布局海报和品牌标志。
结论与下一步
Weshop CLI 和 Skills 使开发者、设计师和 AI 代理能够直接从 Shell 执行专业级别的设计管道。通过将终端自动化的力量与 Weshop.ai 网页控制台的资产管理、进度预览和资产目录相结合,您获得了两全其美的体验:编程速度和视觉控制。
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