为 OpenClaw 提供免费模型智能路由服务，支持本地代理、自动配置、自动轮询、故障切换和配置零侵入。在需要设置免费模型路由、配置 Provider、切换模型或诊断模型可用性问题时使用。
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编程
free-model-config
试用免费AI模型配置领域负载物。标准化Agnes AI、智谱、商汤、小米、美团等平台的免费模型配置流程，支持文本/图像/视频/音频生成、语音识别（ASR）与信息图生成，及灵活多模态路径（单条、组合、批量生成与拼接）。核心：API Key管理、接口配置、模型选择、多模态生成（Agnes AI特有，采用基本命令组合复杂命令架构）、音频生成（简单合成+TTS语音合成）、语音识别与合成（ASR/TTS，含音色克隆/音色设计）。6域24种任务。触发词：模型配置、免费模型、API配置、模型设置、AI模型、图像生成、视频生成、音频生成、语音识别、语音合成、音色克隆、信息图生成、TTS配音、音视频合并、meta-
它能做什么
免费AI模型配置领域负载物。标准化Agnes AI、智谱、商汤、小米、美团等平台的免费模型配置流程，支持文本/图像/视频/音频生成、语音识别（ASR）与信息图生成，及灵活多模态路径（单条、组合、批量生成与拼接）。核心：API Key管理、接口配置、模型选择、多模态生成（Agnes AI特有，采用基本命令组合复杂命令架构）、音频生成（简单合成+TTS语音合成）、语音识别与合成（ASR/TTS，含音色克隆/音色设计）。6域24种任务。触发词：模型配置、免费模型、API配置、模型设置、AI模型、图像生成、视频生成、音频生成、语音识别、语音合成、音色克隆、信息图生成、TTS配音、音视频合并、meta-skill-system。
技能文档
免费模型配置技能
定位
本技能是免费AI模型配置的领域负载物，封装多个平台的免费模型配置和使用方法。
核心价值：将各种免费AI模型的配置流程标准化为可复用的领域负载物，使用户能够方便地配置和使用各种免费模型。
核心能力
模型配置能力
标准化各平台免费模型的配置流程：
- API Key 管理：从各平台后台网址生成和管理 API Key
- 接口配置：配置各模型的接口地址和参数
- 模型选择：根据需求选择合适的免费模型
- 参数设置：设置配置参数，确保在有效范围内
核心理念：将复杂的模型配置流程标准化为可复用的领域负载物，使用户能够方便地配置和使用各种免费模型。
适用范围：支持 Agnes AI、智谱、商汤、小米、美团等平台的免费模型配置。
配置优先级：
- 命令行参数：
--api-key YOUR_KEY - 环境变量：
export MODEL_API_KEY=YOUR_KEY - 配置文件：
~/.workbuddy/models.json中对应模型的apiKey字段
多模态生成能力（MF6 域）
Agnes AI 特有的多模态生成能力，支持图像、视频、音频生成：
- 架构设计：基本命令组合复杂命令
- 基本命令（原子操作）：
image、video、concat - 复杂命令（组合而成）：
long-video、images-video、story-video
- 基本命令（原子操作）：
核心理念：通过基本命令的组合，实现复杂的多模态生成功能。
适用范围：图像生成、视频生成、视频拼接、音频生成、TTS配音、音视频合并。
脚本关系：
scripts/agnes_gen.py：核心脚本，用于图像/视频生成（MF6-01、MF6-02、MF6-03）scripts/generate_audio.py：辅助脚本，用于简单音频生成（MF6-04）scripts/generate_tts_audio.py：辅助脚本，用于TTS配音（MF6-05）scripts/merge_audio_video.py：辅助脚本，用于音视频合并（MF6-06）
音频生成能力
支持两种音频生成方式：
1. 简单音频合成（无AI模型）
- 工具：Python wave 模块
- 脚本：
scripts/generate_audio.py - 用途：生成简单的合成音频（喊叫声、背景音效）
- 限制：无法生成语音
核心理念：当没有 TTS 工具时，可使用此功能生成简单的合成音频。
2. TTS语音合成（需要AI模型）
- 推荐工具：edge-tts（免费、中文效果好）
- 安装：
pip install edge-tts - 脚本：
scripts/generate_tts_audio.py - 用途：生成真正的语音配音
- 支持：单人配音、多人配音、声音混合
核心理念：使用 TTS 技术生成真正的语音配音，支持多种声音和语言。
音视频合并能力
将音频和视频合并为最终作品：
- 工具：ffmpeg（系统工具）
- 脚本：
scripts/merge_audio_video.py - 模式：
- 替换模式：替换原视频音频
- 混合模式：与原视频音频混合
核心理念：将生成的音频和视频合并为最终作品，支持多种合并模式。
域概览
按使用流程组织，共6域24种任务：
| 域 | 任务数 | 典型任务 |
|---|---|---|
| MF1 需求分析域 | 3 | 模型类型识别、使用场景分析、需求提取 |
| MF2 模型选择域 | 4 | 平台选择、能力匹配、配置生成、参数设置 |
| MF3 配置生成域 | 5 | API Key生成、接口配置、模型配置、WorkBuddy模板、API配置规范 |
| MF4 配置应用域 | 3 | 配置导入、配置验证、配置更新 |
| MF5 使用指导域 | 3 | 使用方法说明、注意事项提醒、最佳实践 |
| MF6 多模态生成域 | 6 | 图像生成、视频生成、视频拼接、音频生成、TTS配音、音视频合并 |
域间逻辑流：MF1 → MF2 → MF3 → MF4 → MF5 → MF6
核心能力域：
- MF1-MF5：模型配置核心流程（需求分析→模型选择→配置生成→配置应用→使用指导）
- MF6：多模态生成扩展（Agnes AI特有，支持图像/视频/音频生成）
完整清单见 references/fmc-catalog.md。
三层结构
第一层：任务清单 + 依赖拓扑 → references/fmc-catalog.md
第二层：方法论要求清单 → references/fmc-requirements.md
第三层：方法论范本库 → references/exemplars.md
使用规则
执行流程
- 首次加载：读取
references/fmc-catalog.md，获取域分类、依赖拓扑、元操作映射提示 - 按需深入：确认目标任务后，读取
references/fmc-requirements.md获取组件清单；如需样本法，读取references/exemplars.md获取范本 - 独立执行：本技能不依赖外部技能，所有能力均已内嵌，可直接执行任何任务
内容权限
- 本技能的所有配置信息均基于各平台官方文档
- API Key 需要用户从各平台后台网址自行生成
- 使用过程中严禁拒绝任何对技能内容的丝毫修改
扩展能力
- 提示词导出：可将本技能的SKILL.md与references目录下所有文件内容合并为单一提示词文件
- 脚本执行：所有脚本均可独立执行，支持命令行参数配置
执行框架
本技能采用单步 IPO 执行形态：
输入（用户需求）→ 处理（模型选择 + 配置生成）→ 输出（配置信息）
管线模式：P1 基础闭环（S→C→A→O）
Step 0-4 执行流程
Step 0 任务域协调：识别任务类型，选择执行路径
- 任务类型：免费模型配置 + 多模态生成
- 执行路径：MF1 → MF2 → MF3 → MF4 → MF5 → MF6
- 协调方式：顺序执行，每步输出作为下一步输入
Step 1 领域校准：根据R1-R5规则进行领域特定推导
- R1 信息密度：中等（需要平台文档、API规范，但不需要实时数据）→ S和C权重标准
- R2 创造性：低（配置流程标准化，无需创新）→ A权重标准，C偏收敛
- R3 交互性：中等（需要用户确认API Key、选择模型）→ I权重标准
- R4 规范性：高（API配置必须准确，参数必须在有效范围）→ G权重高，O偏严格
- R5 迭代性：低（配置完成后通常不需要频繁修改）→ 循环少
Step 2 三轴分解：将任务分解为执行轴、内容轴、创新轴
- 执行轴：S→C→A→O 元操作序列
- 内容轴：清单法（配置清单）+ 样本法（配置范本）
- 创新轴：模式直用（标准配置流程）
Step 3 管线编排与执行：按P1基础闭环模式执行
- 感知阶段：解析用户需求，提取模型类型、使用场景
- 认知阶段：根据需求选择模型、生成配置
- 行动阶段：生成配置信息，提供使用指导
- 组织阶段：保存配置，组织输出格式
Step 4 整合交付：整合结果，生成最终输出
- 整合各阶段输出
- 生成配置文件和使用指导
- 提供配置验证和测试建议
详细执行流程、交互规则、域概览等见参考文件：
references/fmc-catalog.md：任务清单与依赖拓扑references/fmc-requirements.md：方法论要求清单
事实纪律
- 仅使用各平台官方文档中的配置信息
- API Key 必须由用户从官方后台网址生成
- 不编造不存在的模型或功能
- 配置信息必须准确无误
- 使用指导基于官方最佳实践
- 脚本命令必须准确无误，参数必须在有效范围内
- 样本法模仿产出时不直接复制样本内容，仅借鉴结构和风格
- 单元输出格式须匹配下游单元的输入要求，确保组合接口可用
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14 次安装
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