#WorkBuddy# 用 WorkBuddy 搭一条「AI 视频生产线」：本地装 Easel + 接 DeepSeek + 自建视频生成 Skill，从文案到

#WorkBuddy# 用 WorkBuddy 搭一条「AI 视频生产线」：本地装 Easel + 接 DeepSeek + 自建视频生成 Skill，从文案到成片

摘要：本文记录如何用 WorkBuddy（本地 Agent 工作台）把「文生图 / 图生视频 / 本地 ffmpeg 合成」串成一条可复用的视频生产线，并自建一个 ai-video-generation Skill 把流程固化下来。文中包含 broker 沙箱环境下的真实安装补丁、DeepSeek 直连配置、Skill 目录结构，以及一条 35 秒短片《百花语》的完整合成流水线。所有命令均来自实测。

一、为什么是 WorkBuddy

• 能在本地真正执行命令、跑 Python/Node、调用 ffmpeg，不只是聊天。
• 支持 Skill（可复用流程）和延迟工具（ImageGen / VideoGen），把「生成」和「剪辑」放在同一个会话里完成。
• 模型可直连（DeepSeek / 兼容 OpenAI 接口），不依赖平台默认模型。

二、环境：broker 沙箱的三道坎（核心干货）

WorkBuddy 默认的 broker 沙箱有几条反直觉限制，装原生 npm/pip 项目时最容易卡住：

1. 允许递归建目录（os.makedirs / fs.mkdir recursive），但拒绝单级 mkdir。
2. 禁止在 /tmp、/var/folders 下创建临时目录。
3. safe-delete 会拒绝部分 rm（导致安装脚本末尾清理失败、非零退出）。

三套绕过补丁（均已实测可用）：

• ① Python：写 usercustomize.py，把 tempfile.mkdtemp 改写为走 os.makedirs，绕开被禁的临时目录创建。
• ② Node：用 NODE_OPTIONS preload 一个 recursive-mkdir.js，强制 fs.mkdir/mkdirSync 加 {recursive:true} 并对 EEXIST容错。
• ③ 安装脚本 setup.sh 末尾的 rm -f "$log_file" 改为 rm -f "$log_file" 2>/dev/null || true，避免清理失败中断。


三、安装 Easel（本地 AI 工作台）

Easel 原先用 openclaw 全局装会被 broker 拦截，改用 setup.sh --api 模式跳过 openclaw 与 profile 初始化，只装 Python 后端 + Web 工作台：

cd /path/to/Easel
./setup.sh --api

八步安装全过（FFmpeg 在沙箱内降级为兼容版本）。装好后常驻 http://localhost:7860，可用桌面启动器双击拉起（自带 pkill 防端口冲突）。


四、接入 DeepSeek（.env 直连）

Easel 支持 EASEL_CHAT_TRANSPORT=api 强制走直连，在 .env 写入：

EASEL_CHAT_TRANSPORT=api
EASEL_DIRECT_API_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
EASEL_DIRECT_API_MODEL=deepseek-chat
EASEL_DIRECT_API_KEY=sk-xxxx   # 替换为你的 DeepSeek Key

保存后自测对话返回正常，配置即生效（无需重启网关）。⚠️ 生产环境务必用密钥管理，不要把 Key 写进会分享的文档。


五、自建 ai-video-generation Skill

把「文字→关键帧→视频→成片」固化成一个 Skill，目录结构：

~/.workbuddy/skills/ai-video-generation/
├── SKILL.md                  # 6 步流水线入口
├── references/workflow.md    # 工具映射 + 提示词模板 + ffmpeg 说明
└── scripts/compose.py        # ffmpeg 合成（支持 9:16 / 16:9、烧字幕、混音轨）


SKILL.md 用 frontmatter 声明 name / description / 触发词，正文给出六步：① 解析文案分镜 → ② 文生图出关键帧 → ③ 图生视频出镜头 → ④ 本地 ffmpeg 统一画幅/变速/叠化 → ⑤ 调色 → ⑥ 导出。workflow.md 里沉淀可直接复用的中英文提示词模板（含「神之俯瞰花海」「单朵野花逆光特写」等实测有效的描述）。

六、实测：从文案到画面（真实参数）

ImageGen / VideoGen 是 WorkBuddy 内置延迟工具，经 ToolSearch 加载即可调用，不额外消耗模型 Key。

• 文生图：size: 1920x1080, quality: high，出图约 1920×1072（≈16:9），单张约耗 5–10 信用点。
• 图生视频：seconds: 5，出 5.17s、H.264、24fps 的 MP4，单条约耗 50–100 信用点；模型默认带一条环境音轨（成片可丢）。
• 文生视频（竖屏）：传 aspect_ratio: "9:16"，实测输出 768×1344（即 9:16 竖版），可行。


七、成片：《百花语》35 秒短片合成流水线

用本地 ffmpeg 把 5 条比例各异的素材拼成 1920×1080 / 16:9 / 35s 成片，六步：

1. 画幅统一：两条方片裁成 16:9（保住中央水沟/花海主体），三条宽屏缩放至 1920×1080。
2. 硬时间线拼接：0–4s 黑场 → 4–9s 俯拍 → 9–16s 贴水面 → 16–24s 复用俯拍+末端叠化入薄雾 → 24–31s 转折段 → 31–34s 单朵 → 34–35s 收尾压暗。
3. 关键转场：定格 0.5s → 2 帧 60% 白闪 → 轻微失焦 → 回焦续推（铁律：绝不出现「整片花海整齐旋转」的假动作）。
4. 声音总铺：合成环境声（低频地鸣 + 零星滴水 → 渐密 → 低语浮起 → 静—气声—回环境 → 倒退至单滴落水全静），无人声无音乐。
5. 调色：统一「雨后暖黄昏」（降饱和、暖偏、暗部压深；gblur 压掉发光小点）。
6. 导出自查：全片 16:9、末帧近黑（亮度均值≈7）、无整片旋转、远端雾透出。


八、踩坑清单（必看）

• VideoGen 最短 4 秒，3 秒会被拒；单次最好 4–5 秒，35 秒必须拆多条再拼。
• aspect_ratio 有时会「飘」：传 16:9 出过方片，传 9:16 反而对了——若比例不对，本地裁/补即可。
• 修图类（图生图）模型会把整张图重画，且容易把「淡彩虹」做成刺眼发光——需要「其余不变只加一处」时，改用本地精确合成（PIL 叠加）更可控。
• 本机 ffmpeg（@ffmpeg-installer 装的 v4.4）缺 saturation / colorlevels 滤镜，调色改用 eq=saturation=...:contrast=... + colorbalance 近似；xfade 过渡用 dissolve 而非 xdissolve。
• github 直连不通时，ffmpeg 二进制用 @ffmpeg-installer/ffmpeg npm 包（国内镜像）装到 ~/bin/ffmpeg。

九、小结

WorkBuddy 的价值不在于「生成一帧」，而在于把生成、剪辑、调色、成片放进同一个可被 Skill 固化的工作流。本文的生产线可直接复用到你的下一个视频项目：换文案 → 跑 Skill → ffmpeg 拼装。