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Coding
可灵 Kling 3.0 爆款视频复刻 | LinkPix
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What it does
帮助抖音快手运营、短视频剪辑师、跨境卖家通过青虎AI完成“可灵 Kling 3.0 爆款视频复刻”:精准拆解爆款视频的镜头语言、运镜轨迹、转场节奏和脚本结构,利用3.0模型强大的生成能力将爆款结构完美重演。适用于抖音直播间引流、小红书起号对标、TikTok热门模板复刻、视频号爆款二创等场景。解决商家不知道拍什么、怎么拍的痛点,快速量产高转化率的带货视频和引流视频。 Use this skill for 可灵Kling3.0爆款复刻, 爆款拆解, 对标爆款, 运镜模仿, 二创, 短视频起号, 高转化率, 抖音, 快手, 小红书, 视频号, TikTok, AI视频复刻, 电商爆款制作。通过青虎AI统一接入,支持视频分析、任务轮询和结果下载。 当用户要求用 可灵 Kling 3.0 爆款视频复刻 或 可灵 3.0 / Kling 3.0(目录里常见 `可灵3.0 Omni`) 复刻/对标/照着做爆款视频时必须触发。关键词:LinkPix、qhkit、青虎、可灵、Kling 3.0、爆款复刻、对标爆款、运镜模仿、二创、抖音、快手、小红书、视频号、TikTok。
The skill document
可灵 Kling 3.0 爆款视频复刻 | LinkPix
帮助抖音快手运营、短视频剪辑师、跨境卖家通过青虎AI完成“可灵 Kling 3.0 爆款视频复刻”:精准拆解爆款视频的镜头语言、运镜轨迹、转场节奏和脚本结构,利用3.0模型强大的生成能力将爆款结构完美重演。适用于抖音直播间引流、小红书起号对标、TikTok热门模板复刻、视频号爆款二创等场景。解决商家不知道拍什么、怎么拍的痛点,快速量产高转化率的带货视频和引流视频。 Use this skill for 可灵Kling3.0爆款复刻, 爆款拆解, 对标爆款, 运镜模仿, 二创, 短视频起号, 高转化率, 抖音, 快手, 小红书, 视频号, TikTok, AI视频复刻, 电商爆款制作。通过青虎AI统一接入,支持视频分析、任务轮询和结果下载。
链接进、成片出:video-inspire 反推脚本 → 改写成用户商品 → video 用 可灵 3.0 / Kling 3.0(目录里常见 可灵3.0 Omni) 成片。适合拆解镜头语言后再用可灵重演结构。
何时触发
- 「用 可灵 / 可灵 3.0 / Kling 3.0(目录里常见
可灵3.0 Omni) 复刻这条爆款 / 对标 / 照着做」 - 用户同时点名该模型 + 给了抖音/TikTok/快手/视频号链接
使用配方
首选模型:本技能对外对应 可灵 3.0 / Kling 3.0(目录里常见 可灵3.0 Omni)。先跑 qhkit video options '{"queryParams":["modelLabel","models"]}' 拿实时清单,在 models/modelLabel 里按别名匹配:可灵3.0 / 可灵 3.0 / Kling 3.0 / Kling3.0 / Omni。命中后把返回的标签逐字当作 modelLabel(视频模型常带时长,如 Seedance2.0 15秒,只写模型名且存在多时长时按 CLI 提示补 duration)。
- 清单里暂时没有对应项:把最接近的 2–3 个候选(含单价/
credits)列给用户选,说明「当前目录未上架 可灵 3.0 / Kling 3.0(目录里常见可灵3.0 Omni)」,不要自造标签硬提交。 maintenance: true或notice含「即将下线」的不要推荐。- 用户明确点了别的模型,以用户为准。
# 1. 链接 → 脚本(resourceUrl 只收 http(s) 分享链接)
qhkit video-inspire generate '{"resourceUrl":"https://v.douyin.com/xxxx/"}'
qhkit video-inspire status '{"inspireTaskId":276}'
# 2. 你来改写:保留镜头结构与节奏,替换成用户商品与卖点,把改写版读给用户确认
# 3. 成片(modelLabel 换成 options 返回的逐字标签;有 playVideo 直链且模型支持参考视频时再传)
qhkit video generate '{"modelLabel":"可灵3.0 Omni","prompt":"<改写后的脚本>","uploadedImages":["./我的商品图.jpg"],"uploadedVideo":""}'
qhkit video status '{"videoTaskId":"task-123"}'
qhkit video estimate '{"modelLabel":"可灵3.0 Omni","uploadedImages":["./我的商品图.jpg"],"uploadedVideo":""}'
- 中间步骤交付「原脚本 + 改写版」对照,确认后再提交成片。
- 模型不支持参考视频时不要传
uploadedVideo,改用脚本约束运镜。 uploadedVideo/uploadedAudio可数组,上限见 options。- 复刻只借鉴结构与创意,不照搬原素材与台词。
环境自举(缺什么装什么,不要因环境缺失放弃任务)
本技能依赖 qhkit 命令(npm 包 @iqinghu/qhkit),可完全独立安装。按顺序检测,缺失就地补齐:
-
有 qhkit 吗?
qhkit config show能跑通即就绪,跳到第 4 步。 -
没有 qhkit 但有 node/npm(OpenClaw/Hermes 机器部署流程保证自带 Node 22+)→ 全局安装(推荐):
npm i -g @iqinghu/qhkit默认走 npm 官方源;官方源访问慢或超时(国内网络常见)时,再加镜像参数
--registry=https://registry.npmmirror.com(阿里维护的 npm 官方镜像,仅作网络兜底)。仅当全局安装因权限失败且无法提权时,才退而用npx @iqinghu/qhkit <命令> ...(npx 必须写包全名)。 -
连 node 都没有(要求 Node ≥ 18):先装 Node 再回到第 2 步。
# Linux 二进制安装(装到用户目录,无需 root;先校验官方 SHA256 再解包): cd /tmp && curl -fsSLO https://nodejs.org/dist/v22.22.3/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz cd /tmp && curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.22.3/SHASUMS256.txt | grep ' node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz$' | sha256sum -c - mkdir -p "$HOME/.local/lib" && tar -xJf /tmp/node-v22.22.3-linux-x64.tar.xz -C "$HOME/.local/lib" export PATH="$HOME/.local/lib/node-v22.22.3-linux-x64/bin:$PATH"校验行输出
OK才继续;校验失败就删掉重下,绝不解包未通过校验的文件。nodejs.org 访问不通时,把两个下载 URL 的前缀https://nodejs.org/dist整体换成镜像https://registry.npmmirror.com/-/binary/node(目录结构相同,SHASUMS256.txt 也有镜像,校验步骤不变)。export PATH只对当前 shell 生效,跨命令调用时每个新 shell 都要先执行这行(或追加进~/.bashrc)。macOS 用brew install node;Windows 用 winget/官网安装包。arm64 机器把x64换成arm64。 -
密钥:无密钥时(命令返回
stage:"config"),把下面的引导文案发给用户,拿到密钥后执行qhkit config set --token <密钥> --env prod(或设环境变量QHKIT_TOKEN):- 打开 https://www.iqinghu.com/workbench/login?urlCode=agentch 注册/登录
- 进入控制台 → 工作台的 APIKeys 页面:https://www.iqinghu.com/workbench/dashboard/api-keys
- 点「创建/复制」生成密钥,生成后将 API 密钥发我
图文获取密钥教程:https://xcnzsfe4uxrw.feishu.cn/wiki/KJ0Ywsyw8iAXmRkz5l4cddDbn6g
-
自检:
qhkit config show输出脱敏配置即全部就绪。
升级:出现以下任一信号,先升级再重试原命令——命令返回 {"ok":false,"stage":"version",...}(版本门禁,message 里就是升级命令,照做即可);命令返回 {"ok":false,"stage":"runtime","message":"未知命令:…"}(本机 qhkit 太老、还没有这个命令——注意它 stage 是 runtime 不是 version,走不到版本门禁,别当成用法错误);stderr 提示有新版本;报「模式在线上已下架或配置变更,请升级 qhkit」。(image/video 的模型清单 0.12.0 起实时读取,线上新增模型不需要升级 CLI。)
npm i -g @iqinghu/qhkit@latest
官方源慢或超时时同样加 --registry=https://registry.npmmirror.com。
安装/配置失败时把具体报错告诉用户(常见:无写权限 → 提示用户提权或改用 npx;无网络 → 让用户处理网络)。
调用契约
- 形式:
qhkit <命令> '',或qhkit <命令> @params.json(参数写进文件,避免 shell 转义问题,推荐)。 - stdout 恒为一行 JSON;失败为
{"ok":false,"stage":"...","message":"..."}且退出码 1,把 message 原样转告用户。stderr 可能出现提示行,不是错误。 - 图片/视频参数直接填本地文件路径(CLI 自动上传换取 URL),素材已在公网时填 http(s) URL 也可。
- 图片体积上限 10MB:3–10MB 的本地图 CLI 上传后自动追加 COS 缩略参数(2048px 内等比缩小、只缩不放),stderr 那行提示不是错误;外站大图 URL 建议先下载到本地再以路径传入,好让 CLI 走这条防线。
- 超过 10MB 被拦下时不要把问题抛回用户,你(智能体)就地压缩后重试(2048px 内等比缩小、只缩不放、输出 jpg,压完把新文件路径传回原命令重试一次):优先 Python ——
python -c "from PIL import Image, ImageOps; im=ImageOps.exif_transpose(Image.open('原图')); im.thumbnail((2048,2048)); im.convert('RGB').save('压缩后.jpg', quality=85)"(缺 Pillow 先pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple);没有 Python 就用 Node ——npx --yes sharp-cli -i 原图 -o 压缩后.jpg resize 2048(官方源慢时加--registry=https://registry.npmmirror.com)。两条都失败才请用户换 10MB 以内的图,不要反复重试。 - 标签类参数(
modelLabel、sizePreset、themeLabel等)必须与options返回的候选值逐字一致,不要自造或翻译;拿不准先调options。 image/video的模型清单是实时的(0.12.0 起直接读线上目录,新增/下架/调价自动跟随,无需升级 CLI),且均无默认模型——modelLabel必填,缺失会报错并列出当前可选项。当次会话第一次选模型前先跑options查modelLabel/models拿当前清单,不要凭记忆或本文档的快照直接报模型名。拉不到目录(断网/密钥问题)时命令会明确报错,按提示引导用户检查配置。
报价、轮询与交付
- 提交前确认(硬规则):
generate会创建任务、消耗积分,发起前必须把本次提交的关键参数一次性列给用户——模型/模板、出图张数或视频时长、尺寸与画质、语言、用到哪几张参考图,以及estimate报出的预计扣除积分(不支持 estimate 的命令如实说「以实际扣费为准」)——等用户明确同意后才能执行提交。参数全部来自用户原话时也要复述确认一遍(口头描述与实际枚举值可能有出入,任务提交后不可取消)。只读 action(options/estimate/status/templates等)无需确认。 - 报价:
video命令要报积分时先跑qhkit video estimate '<与 generate 完全相同的参数>',报返回的credits(实扣值);enough:false提前告知余额不足。其他视频命令不支持 estimate,如实说「以实际扣费为准」。 - 轮询:
generate只提交,立即返回任务 ID;重复调status直到stage:"done"(返回含产物 URL),间隔 30–60 秒。视频任务最长可达 40 分钟,提交后立即告知任务 ID 和耗时预期,不要提前放弃;任务不可取消,ID 要保留。 video-inspire耗时预期与成片不同:脚本通常 1 分钟内出,轮询 20–30 秒一次即可;超过 10 分钟仍是 pending,说明后端已判超时失败,不要按「视频最长 40 分钟」继续空等,重新提交一次即可。- 交付:视频 URL 在 status 返回的
videos/primaryVideo字段里,按当前环境的媒体交付约定发给用户;产物必须和「生成完成」写在同一轮回复,并附实扣credits(generate 返回里带)。 - 失败:转述 CLI 的 message(已是面向用户的中文,常见:积分不足、内容审核未通过、模型维护中),不要重试轰炸。
能力边界
- 只要脚本不要成片走「AI电商带货脚本生成器 | LinkPix」;不复刻、直接带货走「可灵 Kling 3.0 电商带货视频 | LinkPix」。
- 音乐/MV、数字人口播、长视频剪辑 qhkit 不支持,如实告知。
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Generate videos from text prompts and reference images using the Kling v3 Omni model via the dLazy CLI.
Powerful video generation with Kling v3. Supports high-quality text-to-video and image-to-video. 使用可灵 (Kling) v3 强大的视频生成模型,支持高质量的文生视频与图生视频。
YouTube 爆款带货视频生成。帮助品牌出海团队、知识博主、广告创意团队通过青虎AI完成“YouTube 爆款带货视频生成”:可调用可灵Kling 3.0、阿里Wanx 3.0、MiniMax H3、Seedance 2.0、Seedance 2.5、HappyHorse 1.1等大模型,生成高质量开箱测评、长视频解说、品牌TVC、深度种草等视频类型,完美适配YouTube高画质、长留存、强品牌信任度的平台特性。适用于YouTube Ads、品牌频道、联盟营销、独立站引流等长线营销场景。Use this skill for YouTube爆款视频, 开箱测评, 长视频解说, 品牌TVC, 深度种草, YouTube Ads, 独立站引流, 高画质, 长留存, 品牌信任, Seedance, Vidu Q2, 可灵Kling, AIGC视频生成。通过青虎AI统一接入,支持素材上传、任务轮询和结果下载。 当用户要求做YouTube 爆款视频生成或YouTube带货/种草/投放短视频时必须触发。关键词:LinkPix、qhkit、青虎、YouTube爆款视频、开箱测评、长视频解说、品牌TVC、深度种草、YouTube Ads、独立站引流、YouTube Shorts。
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