【OpenClaw】视频批量生成

🛠️Tavily Search

**定义：**一个专为 AI Agent 优化的搜索引擎。

使用准备：

在ClawHub中搜索下载，将skill文件保存到~/.openclaw/workspace/skills/ 中

🩵/Users/dudumac003/.openclaw/workspace-plot/fetch_hotspots.py

python 复制代码

import json
import re
import requests
from datetime import datetime
from pathlib import Path

def fetch_and_parse_hotspots():
    # 调用Tavily API
    url = "https://api.tavily.com/search"
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': 'Bearer tvly-dev-......................................................'
    }
    payload = {
        "query": "小红书热榜 微博热搜榜",
        "search_depth": "advanced",
        "max_results": 15
    }
    
    print("正在获取热榜数据...")
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
    data = response.json()
    
    # 解析热榜数据
    hotspots = {
        "date": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"),
        "timestamp": datetime.now().isoformat(),
        "weibo": [],
        "xiaohongshu": [],
    }
    
    # 从搜索结果中提取热榜数据
    for result in data.get("results", []):
        title = result.get("title", "")
        url_text = result.get("url", "").lower()
        content = result.get("content", "")
        
        # 提取微博热搜 - 从 tophub.today 的微博数据
        if "微博" in title and "tophub" in url_text:
            hotspots["weibo"] = extract_weibo_from_tophub(content)
            print(f"✅ 从微博热榜提取到 {len(hotspots['weibo'])} 条")
        
        # 提取小红书热榜 - 从 tophub.today 的小红书数据
        if "小红书" in title and "tophub" in url_text:
            hotspots["xiaohongshu"] = extract_xiaohongshu_from_tophub(content)
            print(f"✅ 从小红书热榜提取到 {len(hotspots['xiaohongshu'])} 条")
    
    # 保存结果
    output_dir = Path("/Users/dudumac003/.openclaw/workspace-plot/hotspot")
    output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    
    output_file = output_dir / f"{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}.json"
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(hotspots, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    print(f"\n✅ 热榜数据已保存到: {output_file}")
    print(f"📊 最终统计:")
    print(f"   微博热搜: {len(hotspots['weibo'])} 条")
    print(f"   小红书热榜: {len(hotspots['xiaohongshu'])} 条")

def extract_weibo_from_tophub(content):
    """从 tophub.today 的微博热榜内容中提取数据"""
    hotspots = []
    
    # 匹配 Markdown 表格格式: | 1. | 标题 | 热度 | 图标 |
    # 例如: | 1. | 乘风2026定档 | 113万 |  |
    pattern = r'\|\s*(\d+)\.\s*\|\s*([^|]+?)\s*\|\s*(\d+\.?\d*万)\s*\|'
    matches = re.findall(pattern, content)
    
    for rank, title, heat in matches:
        title = title.strip()
        if title and len(title) > 2:
            hotspots.append({
                "rank": int(rank),
                "title": title,
                "heat": heat,
                "source": "微博热搜"
            })
            if len(hotspots) >= 20:
                break
    
    return hotspots

def extract_xiaohongshu_from_tophub(content):
    """从 tophub.today 的小红书热榜内容中提取数据"""
    hotspots = []
    
    # 匹配 Markdown 表格格式: | 1. | 标题 | 热度 | 图标 |
    # 例如: | 1. | 用万能旅行拍照姿势美美出片 | 909.2w |  |
    pattern = r'\|\s*(\d+)\.\s*\|\s*([^|]+?)\s*\|\s*(\d+\.?\d*[wW万])\s*\|'
    matches = re.findall(pattern, content)
    
    for rank, title, heat in matches:
        title = title.strip()
        if title and len(title) > 2:
            hotspots.append({
                "rank": int(rank),
                "title": title,
                "heat": heat,
                "source": "小红书热榜"
            })
            if len(hotspots) >= 20:
                break
    
    # 如果没有匹配到，尝试备用格式（有时表格格式略有不同）
    if not hotspots:
        pattern2 = r'\|\s*(\d+)\.\s*\|\s*([^|]+?)\s*\|\s*([^|]+?)\s*\|'
        matches2 = re.findall(pattern2, content)
        for rank, title, heat in matches2:
            if 'w' in heat or '万' in heat:
                title = title.strip()
                if title and len(title) > 2:
                    hotspots.append({
                        "rank": int(rank),
                        "title": title,
                        "heat": heat.strip(),
                        "source": "小红书热榜"
                    })
                    if len(hotspots) >= 20:
                        break
    
    return hotspots

if __name__ == "__main__":
    fetch_and_parse_hotspots()

🩵执行代码,搜集热点

python 复制代码

python3 /Users/dudumac003/.openclaw/workspace-plot/fetch_hotspots.py

🦞剧本大师

🩵创建,分配独立工作区

python 复制代码

openclaw agents add plot --workspace ~/.openclaw/workspace-plot

🩵设置身份

python 复制代码

openclaw agents set-identity --agent plot --name "剧本大师" --emoji "✍️"

🩵/Users/dudumac003/.openclaw/workspace-plot/prompt.md

python 复制代码

# 角色设定
你是专业的短视频剧本专家，专注于创作15秒"嘟嘟巴士"线路推广剧本。你的作品需要兼具传播力与品牌调性，让观众在15秒内被吸引、记住品牌、产生出行欲望。

# 输入数据
- 热榜数据：`/Users/dudumac003/.openclaw/workspace-plot/hotspot/2026-03-27.json`
- 价格数据：`/Users/dudumac003/.openclaw/workspace-plot/dudu_prices.json`

# 核心创作要求

## 1. 车辆呈现规范（必须严格遵守）
剧本中必须出现一辆**红色旅游大巴车**，车身侧面清晰可见"嘟嘟巴士"字样。车辆特征：
- **车型**：旅游大巴（非市内公交车）
- **车内场景**：必须体现旅游大巴内部特征------独立软座座椅、座椅上方行李架、宽体过道、窗帘、空调出风口
- **严禁出现**：竖立扶手拉杆、站立区域、刷卡机、后门下车铃等公交车元素
- **氛围**：干净、舒适、明亮，传递安心出行的品牌质感

## 2. 品牌优势传达（真实可信）
体现嘟嘟巴士的核心优势：
- 线路覆盖热门目的地
- 价格实惠透明
- 座位舒适、空间宽敞
- 准时可靠、体验稳定
⚠️ **禁止虚假宣传**：不夸大、不承诺不存在的高端配置，保持"普通但干净舒适"的真实定位

## 3. 剧情结构（15秒起承转合）
- **0-3秒（起）**：钩子------制造悬念/情绪共鸣/视觉冲击
- **3-8秒（承）**：展开------引入热点/场景/人物
- **8-12秒（转）**：推进------展示巴士/播报线路/揭示优势
- **12-15秒（合）**：收尾------情绪升华/互动引导/品牌记忆点

## 4. 视听语言描述（画面感强化）
请用文字生动描绘以下要素：
- **声音**：车门开合声、发动机启动声、车内播报声、环境音（海浪/鸟鸣/城市声）、背景音乐风格
- **光线**：清晨柔光、午后暖阳、黄昏金色光线、车内自然光透过窗帘
- **运镜**：推（聚焦细节）、拉（展示全景）、摇（跟随动线）、移（车内穿行）、跟（人物移动）
- **构图**：特写（表情/车票/手机屏幕）、中景（人物互动）、全景（大巴与环境）、俯拍（车内座位布局）
- **色调**：温暖橙黄（治愈感）、清新蓝白（干净感）、高饱和度（活力感）、低饱和度（高级感）

## 5. 热点结合策略
从热榜数据中筛选最适合融入剧本的热点：
- 优先选择：旅行相关、周末出行、亲子话题、情绪共鸣类、生活方式类
- 融合方式：台词呼应、场景设定、情绪基调、话题标签
- 自然不硬凑：热点是情绪的引子，不是剧本的全部

## 6. 价格信息植入规则
从 `dudu_prices.json` 中：
- **播报1条线路**：在车内以语音播报形式呈现（如"下一站，XX，票价仅需XX元"）
- **展示3条线路**：通过以下方式之一在画面中呈现
  - 手机屏幕（乘客正在查票）
  - 车内电子屏（滚动显示线路信息）
  - 字幕形式（画面下方浮现）
  - 车票/宣传单特写

## 7. 输出格式（纯文本，无格式标记）
**请直接输出纯文字剧本，不要使用以下内容：**
- ❌ "画面开始"、"第X秒"、"字幕："、"内景："等前置标题
- ❌ 表格、Markdown、代码块
- ❌ 任何格式标记（加粗、斜体、列表符号）

# 输出要求
请严格按照以上规则，生成5个完整的15秒剧本。剧本需自然融入热点与价格数据，画面感强，品牌传达清晰，具备短视频传播潜力。
**保存要求**
- 将生成的5个剧本分别保存为Markdown文件
- 保存路径：/Users/dudumac003/.openclaw/workspace-plot/script/
- 文件命名格式：YYYY-MM-DD-序号.md（例如：2026-03-30-1.md、2026-03-30-2.md）
**每个文件内容需包含**
- ##视频描述：用于发布在社媒平台的简介，50-100字，简洁吸引人，可包含emoji
- ##剧本内容：15秒完整剧本，纯文字描述
- ##发布话题：推荐的话题标签，8个左右

🩵生成剧本

复制代码

openclaw agent --agent plot --message "/Users/dudumac003/.openclaw/workspace-plot/prompt.md"

🎞️视频生成

🩵/Users/dudumac003/.openclaw/workspace-plot/wanxiang.py

python 复制代码

import os
import re
import requests
from http import HTTPStatus
from dashscope import VideoSynthesis
import dashscope
from datetime import datetime
import glob

# 配置基础参数
dashscope.base_http_api_url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1'
api_key = "...................................."

# 剧本文件目录
SCRIPT_DIR = "/Users/dudumac003/.openclaw/workspace-plot/script"

# -------------------------- 根据时间动态生成文件名 --------------------------
def generate_filename(script_index):
    """根据当前时间和剧本序号生成文件名"""
    now = datetime.now()
    timestamp = now.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    return f"嘟嘟巴士_{timestamp}_剧本{script_index}.mp4"

# -------------------------- 读取剧本内容 --------------------------
def extract_script_content(md_file_path):
    """
    从Markdown文件中提取"## 剧本内容"部分的内容
    :param md_file_path: Markdown文件路径
    :return: 剧本内容字符串
    """
    try:
        with open(md_file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read()
        
        # 使用正则匹配"## 剧本内容"之后的内容，直到下一个二级标题或文件结束
        pattern = r'##\s*剧本内容\s*\n(.*?)(?=\n##\s|\Z)'
        match = re.search(pattern, content, re.DOTALL)
        
        if match:
            script_content = match.group(1).strip()
            print(f"✅ 成功读取剧本: {os.path.basename(md_file_path)}")
            return script_content
        else:
            print(f"⚠️ 未找到'## 剧本内容'部分: {md_file_path}")
            return None
            
    except Exception as e:
        print(f"❌ 读取文件失败 {md_file_path}: {str(e)}")
        return None

# -------------------------- 获取所有剧本文件 --------------------------
def get_script_files():
    """
    获取指定目录下所有符合命名规则的剧本文件
    格式: YYYY-MM-DD-序号.md
    """
    # 获取今天的日期
    today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
    pattern = os.path.join(SCRIPT_DIR, f"{today}-*.md")
    script_files = sorted(glob.glob(pattern))
    
    if not script_files:
        print(f"⚠️ 未找到今天的剧本文件: {pattern}")
        return []
    
    print(f"📁 找到 {len(script_files)} 个剧本文件:")
    for f in script_files:
        print(f"   - {os.path.basename(f)}")
    
    return script_files

# -------------------------- 下载视频 --------------------------
def download_video(video_url, save_path):
    """下载远程视频到本地"""
    try:
        print(f"开始下载视频，保存路径：{os.path.abspath(save_path)}")
        response = requests.get(video_url, stream=True, timeout=300)
        response.raise_for_status()
        with open(save_path, 'wb') as f:
            for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
                if chunk:
                    f.write(chunk)
        print(f"✅ 视频下载成功！本地文件路径：{os.path.abspath(save_path)}")
        return True
    except Exception as e:
        print(f"❌ 视频下载失败：{str(e)}")
        return False

# -------------------------- 生成视频任务 --------------------------
def generate_video_from_script(script_content, script_index, output_dir):
    """
    根据剧本内容生成视频
    :param script_content: 剧本内容文本
    :param script_index: 剧本序号
    :param output_dir: 输出目录
    :return: 是否成功
    """
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"🎬 开始生成第 {script_index} 个视频")
    print(f"{'='*60}")
    
    # 生成输出文件名
    output_filename = generate_filename(script_index)
    output_path = os.path.join(output_dir, output_filename)
    
    # 创建异步任务
    try:
        rsp = VideoSynthesis.async_call(
            api_key=api_key,
            model='wan2.6-t2v',
            prompt=script_content,  # 使用剧本内容作为prompt
            size='720*1280',  # 手机竖屏分辨率
            shot_type="multi",  # 开启多镜头叙事
            duration=15,  # 视频时长15秒
            prompt_extend=True,
            watermark=True,
            negative_prompt="模糊,失真,不良画面,虚假宣传,公交车,竖立扶手,刷卡机,站立区",
            seed=12345 + script_index  # 不同剧本使用不同种子
        )
        
        if rsp.status_code != HTTPStatus.OK:
            print(f"❌ 任务创建失败，状态码: {rsp.status_code}, 错误信息: {rsp.message}")
            return False
        
        print(f"✅ 任务创建成功，task_id: {rsp.output.task_id}")
        
        # 等待任务完成
        print("⏳ 正在生成视频，请耐心等待1-5分钟...")
        rsp_result = VideoSynthesis.wait(task=rsp, api_key=api_key)
        
        if rsp_result.status_code == HTTPStatus.OK:
            video_url = rsp_result.output.video_url
            print(f"✅ 视频生成成功，远程链接：{video_url}")
            
            # 下载视频
            if download_video(video_url, output_path):
                print(f"✅ 第 {script_index} 个视频处理完成！")
                return True
            else:
                return False
        else:
            print(f"❌ 视频生成失败，状态码: {rsp_result.status_code}")
            print(f"错误信息: {rsp_result.message}")
            if "link hit security strategy" in str(rsp_result.message):
                print("\n💡 报错解决方案：")
                print("1. 检查剧本内容是否包含敏感词")
                print("2. 精简prompt内容")
                print("3. 核对地域一致性")
            return False
            
    except Exception as e:
        print(f"❌ 生成视频时发生异常: {str(e)}")
        return False

# -------------------------- 主函数 --------------------------
def main():
    """主函数：读取所有剧本并依次生成视频"""
    print("🚌 嘟嘟巴士视频自动生成器启动")
    print(f"📂 剧本目录: {SCRIPT_DIR}")
    
    # 创建输出目录（如果不存在）
    output_dir = "/Users/dudumac003/.openclaw/workspace-plot/video"
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    
    # 获取所有剧本文件
    script_files = get_script_files()
    
    if not script_files:
        print("❌ 没有找到今天的剧本文件，请先运行剧本生成脚本")
        return
    
    # 统计成功/失败数量
    success_count = 0
    fail_count = 0
    
    # 遍历每个剧本文件
    for idx, script_file in enumerate(script_files, 1):
        # 提取剧本内容
        script_content = extract_script_content(script_file)
        
        if not script_content:
            print(f"⚠️ 跳过第 {idx} 个剧本（内容为空）")
            fail_count += 1
            continue
        
        # 生成视频
        success = generate_video_from_script(script_content, idx, output_dir)
        
        if success:
            success_count += 1
        else:
            fail_count += 1
        
        # 每个视频之间稍作延迟，避免API请求过于频繁
        if idx < len(script_files):
            print("\n⏸️ 等待5秒后处理下一个剧本...")
            import time
            time.sleep(5)
    
    # 输出总结
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"📊 任务完成统计")
    print(f"{'='*60}")
    print(f"✅ 成功: {success_count} 个")
    print(f"❌ 失败: {fail_count} 个")
    print(f"📁 视频保存位置: {output_dir}")

if __name__ == '__main__':
    # 执行主函数
    main()

🩵生成视频

python 复制代码

python3 /Users/dudumac003/.openclaw/workspace-plot/wanxiang.py

⏰Cron

注意:应该配置OpenClaw内置cron，而不是系统cron。

🩵添加一个cron，每天00:00触发主协调器

复制代码

openclaw cron add \
  --name "daily-video-pipeline" \
  --cron "0 0 * * *" \
  --session isolated \
  --agent coordinator \
  --message "cd ~/.openclaw/workspace-coordinator && ./coordinate.sh" \
  --announce