Agent skill

Feishu Seedance Video Pipeline

by dracohu2025-cloud in dracohu2025-cloud/draco-skills-collection

A skill your agent uses when running a Feishu/Lark Base-centered Seedance video production pipeline: inspect/backfill the Base row, create/reference assets, build Row-24-style Chinese Seedance…

MITAuto-check: notesMedia & Creative

Install Feishu Seedance Video Pipeline

skills CLI
$ npx skills add dracohu2025-cloud/draco-skills-collection --skill feishu-seedance-video-pipeline -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install dracohu2025-cloud/draco-skills-collection feishu-seedance-video-pipeline --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/dracohu2025-cloud/draco-skills-collection.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/feishu-seedance-video-pipeline .claude/skills/feishu-seedance-video-pipeline && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
feishu-seedance-video-pipeline
GitHub stars
227
Token cost
~5k tokens
SKILL.md length
1,291 words
Files
12 (incl. scripts, references, assets)
Skills in repo
27
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

A skill your agent uses when running a Feishu/Lark Base-centered Seedance video production pipeline: inspect/backfill the Base row, create/reference assets, build Row-24-style Chinese Seedance…

  • Works in 3 steps: Inspect row and fields → Prepare or verify assets → Publish references
  • Running a Feishu/Lark Base-centered Seedance video production pipeline: inspect/backfill the Base row
  • SKILL.md covers Overview, When to Use, Default Policy and Feishu Base as Source of Truth, plus 14 more sections
  • Runs Python scripts from its folder; calls curl, jq and ffmpeg; reaches ark.cn-beijing.volces.com; needs VOLCENGINE_API_KEY

What it does

Feishu Seedance Video Pipeline is an agent skill from dracohu2025-cloud/draco-skills-collection. Use when running a Feishu/Lark Base-centered Seedance video production pipeline: inspect/backfill the Base row, create/reference assets, build Row-24-style Chinese Seedance prompts, submit/poll/download via Volcengine Seedance 2.0, QA the result, record tokens/cost, and keep asset lineage auditable.

Its SKILL.md is about 5k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 15 other files, including scripts, reference files and assets (for example `README.md`, `references/base-asset-ledger-write-guard.md` and `references/director-module.md`).

It sits in Media & Creative, covering Messaging and chat bots and AI video generation. It works with Seedance and Feishu (Lark). The licence is MIT.

When your agent uses it

  • Running a Feishu/Lark Base-centered Seedance video production pipeline: inspect/backfill the Base row
  • Create/reference assets
  • Build Row-24-style Chinese Seedance prompts
  • Submit/poll/download via Volcengine Seedance 2.0

Example prompts

  • “/feishu-seedance-video-pipeline”

Requirements

  • Python 3
  • A credential in VOLCENGINE_API_KEY

Workflow steps

3 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. Inspect row and fields
  2. Prepare or verify assets
  3. Publish references

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 26e8975. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Ships 1 file in scripts/ (Python), which the agent can run.

    Shell commands in SKILL.md call:

    • curl
    • jq
    • ffmpeg
    • ffprobe
    • python3

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    Hosts in commands or code, which the agent is likely to contact:

    • ark.cn-beijing.volces.com

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names these keys or tokens, usually read from environment variables:

    • VOLCENGINE_API_KEY

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Feishu Seedance Video Pipeline loads about 5k tokens when it runs, and up to ~9.1k if it reads all its reference files. Until then it costs about 83 tokens; SKILL.md has 1,291 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~83
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~5k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~9.1k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check: notes

The automated check noted patterns worth knowing about, such as sudo or a known installer.

  • NoteRuns commands with sudoSKILL.md:218
    sudo mkdir -p "$OUTDIR"
  • NoteRuns commands with sudoSKILL.md:219
    sudo cp "$SRC" "$OUTDIR/reference.png"
  • NoteRuns commands with sudoSKILL.md:220
    sudo chmod 644 "$OUTDIR/reference.png"
  • NoteMentions a .env fileSKILL.md:478
    - 不提交 `.env`、token 文件、原始签名 URL 响应。

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); the scripts in this folder are not scanned.

SKILL.md

The full file from dracohu2025-cloud/draco-skills-collection at commit 26e8975, republished under its MIT licence (© dracohu2025-cloud). 1,291 words, ~4,989 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/feishu-seedance-video-pipeline/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 11 other files; get the full folder from GitHub.
name
feishu-seedance-video-pipeline
description
Use when running a Feishu/Lark Base-centered Seedance video production pipeline: inspect/backfill the Base row, create/reference assets, build Row-24-style Chinese Seedance prompts, submit/poll/download via Volcengine Seedance 2.0, QA the result, record tokens/cost, and keep asset lineage auditable.
version
1.0.0
author
Hermes
license
MIT

Feishu + Seedance 视频产线

Overview

这是默认视频产线 skill:以飞书多维表格作为工作流、资产台账和审计源,以 Volcengine Seedance 2.0 作为视频生成引擎。

目标不是“生成一条视频”这么窄,而是完成一条可复用、可追溯、可验收的 Base 行:脚本、角色资产、场景资产、参考图、Prompt、payload、Task ID、成片、抽帧、QA、tokens、成本、Prompt_Output_Map 都在同一行或可追溯链路里。

核心是 Director Module + Base Asset Ledger Write Guard + Reviewer Module:Director 先判断主要角色、角色参考资产、场景环境资产、空间调度和镜头拆分;Base 写入只能由 asset_manifest.json 机械生成并回读审计;Reviewer 在任何 billable Seedance POST 前做强制门禁,核验 Base 物料台账、baseline Prompt 对照、reference_image 绑定、Dialogue Lock、Prompt/Payload 一致性和 ledger audit。Reviewer 不出 PASS_TO_SUBMIT,禁止提交。Seedance API 只是执行层。

When to Use

Use when:

  • 项目输入给出飞书 Base 行,要求准备、提交、复核或修复 Seedance 视频。
  • 需求中出现“第 N 行”“补表”“上传多维表”“生成视频”“准备烧钱”。
  • 需要生成或复用 Character Reference Sheet、Scene, Environment, and Settings reference image、Top-Down Blocking Map、keyframes。
  • 需要把已经生成的视频、抽帧、QA、tokens、成本回填到 Base。
  • 需要把一个可看版本固化为 baseline。

Do not use when:

  • 只是闲聊创意,不涉及视频生成或 Base 资产管理。
  • 需求明确不用飞书 Base。
  • 用户只要底层 Seedance API 问答;这时可仍参考本 skill 的 API 小节。

Default Policy

  • 默认模型:doubao-seedance-2-0-260128(Seedance 2.0 标准版 / 非 Fast)。
  • 只有明确要求 Fast、低成本优先、或 Standard/Fast A/B 对比时,才用 doubao-seedance-2-0-fast-260128。
  • 默认分辨率:480p,控成本。
  • 默认比例:按项目;短剧/横屏 demo 通常用 16:9。
  • 默认风格:邵氏电影质感 / 写实古风棚拍 / 武侠喜剧质感。项目指定其他风格时,以项目指定为准。
  • 默认 Prompt:中文完整版,第24行 baseline 式细导演稿。
  • 未经确认,不提交任何 billable Seedance POST。
  • 提交前必须补齐 Base 中提交前已知字段,并 record-get 复核。
  • 交付必须报 tokens 和估算成本。
  • 使用官方 asset://... / Seedance 预置人像库时,不上传自生成 Character Reference Sheet 到该角色附件字段,避免误用。
  • 使用官方 asset://... / Seedance 预置人像库时,必须生成 Wardrobe Reference image,并在每个 Seedance task 的 content[] 里作为 reference_image 输入;Prompt 中写全名 Wardrobe Reference image,不要写缩写。

Feishu Base as Source of Truth

Base 行要回答:

  • 这条视频的剧情/脚本是什么?
  • 每个角色参考资产是什么,由什么工具和 Prompt 生成?
  • 场景、环境与设定参考图是什么?
  • 是否使用 Top-Down Blocking Map、keyframe 或 action reference?
  • Seedance 收到的完整 content[] 顺序和 text prompt 是什么?
  • 生成 Task ID、模型、时长、比例、分辨率、音频设置是什么?
  • 成片、抽帧、自审、转写、tokens、成本是什么?
  • 哪些附件是输入,哪些是输出,哪些只是审计说明?

常见字段:

text
角色参考图(CRS)_角色名_工具
角色参考图(CRS)_角色名_Prompt
输入资产_角色名参考图
角色名参考图_URL

场景环境设定参考图(SES)_工具
场景环境设定参考图(SES)_Prompt
输入资产_场景环境设定参考图
场景环境设定参考图_URL

动作参考图 / 关键帧参考图 / Top-Down Blocking Map_工具
动作参考图 / 关键帧参考图 / Top-Down Blocking Map_Prompt
输入资产_动作时序参考图

Prompt
Seedance视频_Prompt
Seedance Payload文件 / 视频生成 Payload文件
Prompt文件
Reference_URLs
Prompt_Output_Map
视频生成_计划参数
Seedance视频_TaskID
生成视频成片
质量检查抽帧图
QA摘要
Seedance视频_Tokens
Seedance视频_估算成本CNY
Local_Path
状态

字段名会变。永远先 field-list,再写。

Director Module

Director Module 是本 skill 的第一步,也是核心决策层。

职责:

  1. 从 Feishu Base 行和脚本中判断主要角色数量。
  2. 决定每个主要角色是否需要独立 Character Reference Sheet,以及 CRS Prompt 要锁什么。
  3. 决定环境是否需要 Scene, Environment, and Settings reference image,以及 SES Prompt 要锁什么。
  4. 判断是否需要 Top-Down Blocking Map 或 keyframes。
  5. 把视频拆成 4-6 组镜头,覆盖完整时长。
  6. 为每组镜头写可直接进入 Seedance Prompt 的导演稿:景别、构图、运镜、动作、表情、空间锚点、道具连续性、对白/音效、禁止项。

配套文件:

  • references/director-module.md:Director 的职责、判断规则、输出 schema、门禁。
  • references/base-asset-ledger-write-guard.md:Base 资产台账写入门禁;要求 asset_manifest.json、写入 payload、record-get 回读和机械审计。
  • references/reviewer-module.md:Reviewer 强制门禁;任何 billable Seedance POST 前必须产出并上传 reviewer_report.md,结论为 PASS_TO_SUBMIT 才能提交。
  • templates/director-decision-output-template.md:每次处理新 Base 行时先填写的结构化导演方案模板。
  • templates/reviewer-report-template.md:Reviewer 报告模板。

工作原则:先产出 director_plan,再写 CRS/SES/Seedance Prompt。没有导演方案就直接写 Prompt,视为不合格。

Reviewer Module

Reviewer Module 是提交前强制审查层。它不负责创作,只负责拦截不符合流程和规范的任务。

位置:Director Module、物料准备、Prompt/Payload 构建之后;任何 billable Seedance POST 之前。

硬规则:

  • 每条新视频必须产出 reviewer_report.md,上传到当前 Base 行。
  • Reviewer 结果只能是 PASS_TO_SUBMIT 或 BLOCKED。
  • BLOCKED 时禁止提交 Seedance。
  • 若需求要求参考第 N 行或历史 baseline,Reviewer 必须先拉取该行 Prompt 和资产记录做对照。
  • Reviewer 必须检查:当前 Base 行物料台账、Character Reference Sheet / Scene, Environment, and Settings reference image / Wardrobe Reference image、Prompt 完整度、payload.content[] 顺序、Dialogue Lock、Prompt/Payload一致性、附件回填、状态字段。

详见:references/reviewer-module.md 与 templates/reviewer-report-template.md。

End-to-End Workflow

1. Inspect row and fields
bash
BASE='[REDACTED]'
TABLE='[REDACTED]'
REC='rec...'
WORK=/tmp/feishu_seedance_pipeline
mkdir -p "$WORK"

lark-cli base +field-list --as user \
  --base-token "$BASE" --table-id "$TABLE" \
  > "$WORK/fields.json"

lark-cli base +record-get --as user \
  --base-token "$BASE" --table-id "$TABLE" --record-id "$REC" \
  > "$WORK/record.json"

读取 data.record,不要假设一定有 data.record.fields。当前 lark-cli base +record-get 可能直接把字段平铺在 data.record 根部(例如 data.record["Prompt文件"]),而不是放在 data.record.fields。Reviewer/回填验证脚本应兼容两种结构:优先 data.record.fields,不存在时把 data.record 本身当字段 dict。field-list 的字段数组在当前 lark-cli 版本里是 data.fields,不是 data.items。

如果用户给的是“基于某行/刚才那条视频”的新脚本,先 record-get 旧行复用可用资产,再创建新行。新行创建可用:

bash
lark-cli base +record-batch-create --as user \
  --base-token "$BASE" --table-id "$TABLE" \
  --json '{"fields":["资产名","Prompt"],"rows":[["...","..."]]}'

返回里不一定有标准 records[]。优先从 data.record_id_list[0] 读取新行 ID;不要用宽松正则直接抓第一个 rec...,会误抓到正文里的 record 字样。随后立刻写入 record_id.txt 并 record-get 复核。

2. Prepare or verify assets

每个主角独立 Character Reference Sheet,除非需求明确要群像表。

本 skill 自带五份可直接调用的模板/参考文件:

  • references/director-module.md:Director Module 规则,判断主要角色、Character Reference Sheet / Scene, Environment, and Settings reference image / Top-Down Blocking Map / keyframes 需求、镜头拆分和门禁。
  • templates/director-decision-output-template.md:处理每条 Base 行时先填写的结构化 director_plan 模板。
  • templates/character-reference-sheet-prompt-template.md:主要角色 Character Reference Sheet 完整 Prompt 模板与 QA 门禁。
  • templates/scene-environment-settings-prompt-template.md:Scene, Environment, and Settings reference image 完整 Prompt 模板与 QA 门禁。
  • templates/seedance-row24-director-template.md:符合第24行/第28行风格的 Seedance 中文细导演稿模板,要求逐秒时间轴绑定镜头语言、空间锚点、动作、对白/音效。

先填写 Director director_plan,再生成或复用具体资产。

Character Reference Sheet 要点:

  • 单角色,不混多个主角。
  • 4:3 横向布局优先。
  • MAIN IDENTITY + SCALE SHEET 最大。
  • 表情、头部角度、姿态、服装/配件、手/爪动作齐全。
  • 不要把场景、字幕、Logo、水印塞进角色表。
  • 生成后用视觉自审,不合格不要当 PASS。

Scene, Environment, and Settings reference image 要点:

  • 锁环境、光线、材质、空间锚点、关键道具。
  • 通常不要出现主角、动物、人物剪影。
  • 16:9 单张电影画面,不要拼贴、分镜板、蓝图、文字、箭头。
  • 默认邵氏电影 / 古风棚拍 / 武侠喜剧质感,除非项目指定别的风格。

Top-Down Blocking Map / keyframes:

  • 只在动作、站位、接触关系复杂时用。
  • 面向 Seedance 的参考图应少文字、少箭头、少网格,避免模型复现图表风格。
  • Prompt 里写全名 Top-Down Blocking Map,不要只写 TDBM。
3. Publish references

Seedance API 需要可访问 URL 或 asset://...。

本机 HTTPS 发布例:

bash
SRC="/path/to/reference.png"
OUTDIR="/var/www/example.com/media/seedance"
sudo mkdir -p "$OUTDIR"
sudo cp "$SRC" "$OUTDIR/reference.png"
sudo chmod 644 "$OUTDIR/reference.png"
curl -L -s -o /tmp/ref_check.png -w '%{http_code} %{content_type} %{size_download}\n' \
  "https://example.com/media/seedance/reference.png"

Feishu 附件上传要求相对路径:

bash
cd /path/to/files
lark-cli base +record-upload-attachment --as user \
  --base-token "$BASE" --table-id "$TABLE" --record-id "$REC" \
  --field-id '输入资产_场景环境设定参考图' \
  --file scene_reference.png

Seedance API Essentials

Endpoint:

text
POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks
GET  https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks/{task_id}
Authorization: Bearer <VOLCENGINE_API_KEY>
Content-Type: application/json

Content rules:

json
{"type":"text","text":"完整中文Prompt"}
{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://..."},"role":"reference_image"}
{"type":"image_url","image_url":{"url":"asset://asset-id"},"role":"reference_image"}
{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://..."},"role":"first_frame"}
{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://..."},"role":"last_frame"}

不要在 API Prompt 里写 @Image1。参考图绑定靠 content[] 顺序和 role。

默认 payload:

json
{
  "model": "doubao-seedance-2-0-260128",
  "duration": 12,
  "resolution": "480p",
  "ratio": "16:9",
  "generate_audio": true,
  "return_last_frame": false,
  "content": [
    {"type": "text", "text": "..."},
    {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/character_or_scene.png"}, "role": "reference_image"}
  ]
}

提交:

bash
curl -sS -X POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks \
  -H "Authorization: Bearer ${VOLCENGINE_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @payload.json | tee post_response.json | jq .

轮询:

bash
TASK_ID="cgt-..."
for i in {1..80}; do
  curl --max-time 30 -sS "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/contents/generations/tasks/${TASK_ID}" \
    -H "Authorization: Bearer ${VOLCENGINE_API_KEY}" \
    | tee result_latest.json | jq '{status, usage, error, content}'
  sleep 15
done

Row-24 Director Prompt Standard

Prompt 不合格的典型病:只写剧情,不写镜头。

必须包含:

  1. 整体硬约束:片长、比例、分辨率、音频、模型意图、可见角色数量、服装/身份锁。
  2. 风格锁:默认邵氏电影质感 / 写实古风棚拍 / 武侠喜剧质感。
  3. 参考图用途:按 content[] 顺序说明,不写 @Image。
  4. 空间关系:左右、前后、入口、出口、最终位置、空间锚点。
  5. 道具状态:初始状态、变化节点、禁止继承场景图里的错误道具。
  6. 逐秒时间轴:每段同时写镜头、运镜/切换、空间锚点、动作、表情、对白/音效。
  7. 音频:generate_audio=true/false,对白逐句列明。
    • 项目输入给出明确对白台词时,必须逐字保留原文、标点、语气词、波浪号和说话顺序;不得改写、合并、移动、补台词或删台词。
    • 导演稿可以补动作、表情、镜头、音效,但对白内容必须与用户脚本完全一致。
    • 提交前必须做 Dialogue Lock 复核:抽取用户对白数组,与 Prompt 中对白数组逐项比对;不一致不得提交 billable POST。
    • 若需求要求“像某真实演员/配音演员/名人”的声音,不要在模型 Prompt 或 payload 中写具体真人姓名;改写成抽象表演特征,例如“夸张港式无厘头国语男声、尖亮、拖腔、节奏欠揍、喜剧感强”。
  8. 限制项:无字幕、无气泡、无文字、无分镜格、无箭头、无水印、无额外角色、无身份漂移、无道具漂移。

时间轴模板:

text
[0-2秒] 镜头构图与运镜:中广角建立镜头,镜头从桌面空间锚点轻轻推近。角色动作:...。空间锚点/道具连续性:...。对白/音效:...。
[2-4秒] 镜头构图与运镜:切到中近景,保持角色左右关系不变。角色动作:...。空间锚点/道具连续性:...。对白/音效:...。

提交前复核:

text
Prompt == Seedance视频_Prompt == payload.content[0].text == 本地 prompt 文件
模型 == doubao-seedance-2-0-260128,除非用户另指定 Fast 或 A/B 对比
无 @Image
无未解释 CRS / SES / TDBM / BGM 等缩写
每个时间段都有镜头语言
未擅自提交生成

Multi-Act / Short-Drama Extension

当项目输入给出“多幕/多场/短剧”脚本,且要求每一幕独立生成时:

  • Base 仍采用同一行作为整组短剧的 source of truth;不要为每幕拆新行,除非需求明确要求。
  • 每一幕对应一个独立 Seedance prompt 文件、payload 文件、Task ID、成片和抽帧;最终再用 ffmpeg 拼接成完整视频。
  • 多幕共享同一组主要角色 Character Reference Sheet 与同一张 Scene, Environment, and Settings reference image,除非某一幕明确换角色或换场景。
  • 使用官方 asset://... / Seedance 预置人像库时,必须生成 Wardrobe Reference image:同一套服饰的前/侧/后/细节多视图;每个 act / 每个 Seedance task 的 content[] 都必须加入这张 Wardrobe Reference image 作为 reference_image。Prompt 中写全名 Wardrobe Reference image,不要写缩写。
  • 同一行的 Seedance视频_TaskID 写入多行清单,例如 Act1: cgt-...\nAct2: cgt-...。
  • 生成视频成片 字段上传每幕成片和最终拼接成片;质量检查抽帧图 字段上传每幕抽帧和最终抽帧。飞书附件字段会 append,同一字段多次上传是预期行为。
  • Seedance视频_Tokens 和 Seedance视频_估算成本CNY 写合计值;QA摘要里列每幕 tokens/成本和总计。
  • Reference_URLs 字段实测会把 JSON/多 URL 字符串自动改写成奇怪 Markdown 链接;优先写短说明或资产标签清单,真实可访问 URL 以 payload 文件、附件和本地 reference_urls.json 为准。
  • Prompt_Output_Map 必须说明:共享 CRS/SES、每幕 payload 文件、每幕 Task ID、最终拼接文件。
  • 每一幕都必须单独执行 Dialogue Lock;跨幕不得合并、改写、挪动台词。若同一幕里有重复对白(如两次“还疼么?”),验证时必须用顺序扫描 find(..., previous_pos+1),不要用 prompt.index() 列表,否则重复句会误判顺序失败。

多幕拼接命令:

bash
cat > "$WORK/run/concat_list.txt" <<EOF
file '$WORK/run/act1.mp4'
file '$WORK/run/act2.mp4'
EOF
ffmpeg -y -hide_banner -loglevel error \
  -f concat -safe 0 -i "$WORK/run/concat_list.txt" \
  -c copy "$WORK/run/final_concat.mp4" \
  || ffmpeg -y -hide_banner -loglevel error \
    -f concat -safe 0 -i "$WORK/run/concat_list.txt" \
    -c:v libx264 -c:a aac -movflags +faststart "$WORK/run/final_concat.mp4"

Pre-submit Base Gate

任何 billable POST 前:

  • 已指定或创建目标行。
  • 若需求要求“看第N行/沿用之前成功版本/参考baseline”,必须先 record-list / record-get 拉取该行 Prompt、Prompt文件、Prompt_Output_Map、Reference_URLs 和资产附件,对比后再写新 Prompt;不得凭记忆重写。
  • 对任何新视频,即使复用旧资产,也必须在当前 Base 行完成物料台账:Character Reference Sheet、Scene, Environment, and Settings reference image、Wardrobe Reference image(如适用)的工具、原始完整生成 Prompt、附件或明确复用来源、URL/asset、payload引用顺序。不能只写“用途说明”“风格摘要”“真实猫身体”等摘要;当前行对应输入资产字段不能空着跳过。
  • Prompt、Seedance视频_Prompt、payload 本地文件一致。
  • Prompt 文件和 Payload 文件已上传或待上传路径明确。
  • 角色、场景、动作参考的工具、Prompt、附件、URL 已填或明确 未使用。
  • Reference_URLs 和 Prompt_Output_Map 草案已写。
  • 视频计划参数已写:模型、时长、比例、分辨率、音频、参考图顺序。
  • 只有生成后才知道的字段可空:Task ID、成片、抽帧、tokens、成本、最终 QA、转写。
  • record-get 已复核。
  • 已产出 Base Asset Ledger Write Guard 审计:asset_manifest.json、写入 payload、post-write record-get、audit result,且结果为 PASS。
  • 已产出 Reviewer 报告并上传当前 Base 行;只有 result=PASS_TO_SUBMIT 才允许提交。
  • 需求明确确认“开始生成”或等价授权。

Poll, Download, QA

长任务不要静默。用后台进程跑,阶段性 poll。

  • POST 成功立即保存 task_id,并立即回填 Base 的 Task ID / 状态,避免上下文断掉后丢任务。
  • 超时、中断、下载卡住时,先查 post_response.json / result_latest.json / Task ID;不要重复 POST。
  • 如果后台 Python 轮询脚本长时间没有任何输出,优先杀掉,改用前台 shell curl --max-time 30 循环验证;不要盲等。原因可能是 stdout 缓冲、网络请求卡住、Hermes process preview 没刷新,或 urllib 请求没有按预期输出。
  • Seedance 标准版 15s 多参考图任务可能运行 30+ 分钟;只要 GET 仍是 running 且无 error,不要判失败、不要重复 POST。可以把轮询改成后台进程 + notify_on_complete,同时定期 record-get/状态回填,避免用户以为卡死。
  • 后台 shell 轮询若通过 Hermes process 看不到输出,不一定没跑;检查 result_*_latest.json 的 mtime/status,或用 process log / ps 验证。必要时让脚本同时写日志文件。
  • 如果 succeeded 后下载卡住,使用已保存 video_url 做 Range 分片下载;不要重提。

QA:

bash
ffprobe -v error -show_entries stream=index,codec_type,width,height,duration,nb_frames,r_frame_rate,codec_name -of json output.mp4 > ffprobe.json
ffmpeg -y -hide_banner -loglevel error -i output.mp4 -vf "fps=1,scale=240:-1,tile=5x3" -frames:v 1 contact_sheet.jpg

对白/配音自动转写检查【暂时禁用】:

bash
# 暂停使用 Whisper 做中文对白 QA:中文识别准确率不足,容易误判。
# 仅保留音轨存在性/规格检查;对白内容以人工验收为准。
# 未来替换为更高准确率模型后再恢复自动转写模块。
# ffmpeg -y -hide_banner -loglevel error -i output.mp4 -vn -ac 1 -ar 16000 audio.wav
# whisper audio.wav --language Chinese --model tiny --output_dir whisper --output_format txt --fp16 False

QA 摘要至少包括:

  • 实际尺寸、fps、时长、音轨。
  • 角色身份稳定性。
  • 空间关系/道具状态。
  • 关键动作是否完成。
  • 是否有字幕、文字、水印、额外角色。
  • 音轨存在性;对白内容以人工验收为准,暂不使用 Whisper 中文转写做判断。
  • tokens 和估算成本。
  • 结论:baseline / candidate / reject。

QA 注意:

  • 视觉模型可能因为人物服装/内容安全策略对抽帧返回 403。不要硬编视觉自审;在 QA 中明确“自动视觉审查失败,需人工验收”,仍然回填抽帧图。
  • browser_navigate 在本 VM 可能因 Chrome sandbox 失败;需要可视检查时可先用 agent-browser open <file-or-url> --args "--no-sandbox" 打开,再截图/人工核对。
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Cost Calculation

成功任务 GET 结果通常含 usage.total_tokens。

公开估算口径:

  • Seedance 2.0 标准版:不含视频输入约 46 元 / 1,000,000 tokens;含视频输入约 28 元 / 1,000,000 tokens。
  • Seedance 2.0 Fast:不含视频输入约 37 元 / 1,000,000 tokens;含视频输入约 22 元 / 1,000,000 tokens。
  • 图生视频/文生视频默认按“不含视频输入”估算,除非 payload 有 video_url。
bash
TOKENS=$(jq -r '.usage.total_tokens // .usage.completion_tokens' result_final.json)
MODEL=$(jq -r '.model // "doubao-seedance-2-0-260128"' payload.json)
HAS_VIDEO=$(jq '[.content[]? | select(.type == "video_url")] | length > 0' payload.json)
python3 - <<PY
tokens = int("$TOKENS")
model = "$MODEL"
has_video = "$HAS_VIDEO" == "true"
rate = 22 if ("fast" in model and has_video) else 37 if "fast" in model else 28 if has_video else 46
print(f"tokens={tokens:,}")
print(f"rate_cny_per_million={rate}")
print(f"estimated_cost_cny={tokens * rate / 1_000_000:.2f}")
PY

Backfill and Verify

lark-cli base +record-batch-update 用:

json
{"record_id_list":["rec..."],"patch":{"字段名":"值"}}

不要用 records: [{record_id, fields}]。

写入后必须 record-get 复核,尤其是长 Prompt、附件、Prompt_Output_Map。

附件清理坑:Feishu Base 附件字段不要乱 PATCH 清空/去重。实测可能 append 成 double,或被 MOBILE_ONLY / UploadAttachNotAllowed 拒绝。删除旧附件优先让用户在 UI 手动删;未复核消失前,不要声称已删除。

Official asset:// Human Rules

  • Seedance 2.0 支持 asset://... 官方/授权人像素材。
  • Prompt 里不要把 asset ID 当人物名写。
  • 文本写“第一个 reference_image 项是官方虚拟人像资产,用于脸型、发型、年龄、体态、表情;第二个 reference_image 项是 Wardrobe Reference image,用于锁定服装款式、颜色、纹理和跨镜头一致性”。
  • 使用官方 asset://... / Seedance 预置人像库时,必须先生成 Wardrobe Reference image;每个相关 Seedance task 都把它作为 reference_image 输入。
  • 官方 asset 可能强锁原服装;换装不保证 100%,所以 Wardrobe Reference image 是门禁,不是可选优化。
  • 使用官方 asset 的角色,Base 该角色附件字段默认不放自生成 Character Reference Sheet 图,避免后续误作为输入资产。

Security Rules

  • 不向用户、文档、commit 暴露 base token、table id、app secret、access token、API key、签名 URL。
  • 报告中统一 [REDACTED]。
  • Git push 前必须扫 credentials,零容忍。
  • 不提交 .env、token 文件、原始签名 URL 响应。

Common Pitfalls

  1. 把产线拆成“API 调用”和“补表”两件事。 实战里它们是一条链:不补表就烧钱,后面必丢上下文。

  2. 短 Prompt 直接提交。 此工作流建议是 Row-24 式细导演稿。

  3. 时间轴只写动作。 每段都要有镜头语言。

  4. 重复 POST。 超时先查 Task ID;有 ID 就只 poll/download。

  5. 把 @Image1 写进 API Prompt。 API 不认这个绑定。

  6. 官方 asset 角色又上传自生成 CRS。 后续容易误用。

  7. 用 API 硬删附件。 容易 append 或失败,先 UI。

  8. 标准版误计 Fast 成本,或 Fast payload 却写标准版计划参数。 模型、payload、Base、成本必须同步。

  9. 不要基于 Whisper 中文转写自动判废。 Whisper 中文准确率不足;配音/对白内容先由人工验收,未来替换更高准确率模型后再恢复自动门禁。

  10. field-list / record-get JSON 结构猜错。 当前 lark-cli 返回字段列表在 data.fields,不是 data.items;record-get 可能把业务字段直接平铺在 data.record 根部,不一定有 data.record.fields。Reviewer脚本必须兼容两种结构,否则会误判 Base Material Ledger / Pre-submit State 为 BLOCKED。

  11. record-batch-create 新行 ID 抓错。 响应里优先读 data.record_id_list[0];不要 regex 抓第一个 rec...,可能抓到普通英文单词前缀导致 record-get 失败。

  12. Reference_URLs 多行字符串被飞书当成奇怪 Markdown 链接。 实测 JSON 字符串也可能被自动改写成 [...](http://...)。Base 里优先写短说明/资产标签,真实 URL 放 payload 附件、本地 reference_urls.json 或审计文件。

  13. 后台轮询无输出还一直等。 先杀掉,改前台 curl --max-time 30 loop 复核任务状态;成功后再单独下载视频。

  14. 字段名混淆。 当前表使用 Seedance视频_Tokens / Seedance视频_估算成本CNY,不是 视频生成_Tokens / 视频生成_估算成本CNY;写入前用 field-list 复核。

  15. 视觉 QA 失败就编结论。 provider 403 时只说明自动视觉审查失败,回填抽帧并请求人工验收。

  16. 多幕 Dialogue Lock 用 index() 验证重复台词。 同一幕可能重复同一句台词;用 prompt.index() 会每次返回第一次出现的位置,导致误判顺序失败。用顺序扫描:pos=-1; pos=prompt.find(quote, pos+1)。

  17. 多幕短剧拆成多行。 需求要求共享 CRS/SES 的短剧测试时,默认同一 Base 行;每幕作为独立 Task/附件记录在同一行,最终拼接视频也回填同一行。

  18. 官方/预置人像未加 Wardrobe Reference image。 官方 asset:// 负责身份,不负责稳定服装;任何使用 Seedance 预置人像库的任务都必须生成 Wardrobe Reference image,并在每个 payload 作为 reference_image 传入。Prompt 里写全称,不写缩写。

  19. 需求中出现“开始生产”就直接烧。 错。开始生产不等于跳过物料门禁;必须先把当前行的 CRS / Scene, Environment, and Settings reference image / Wardrobe Reference image / Prompt文件 / Payload文件 / Prompt_Output_Map 补齐并 record-get 复核。若当前行的输入资产字段为空,不得提交 Seedance。

  20. 没有 Reviewer 报告就提交。 严重违规。任何新视频必须在提交前产出并上传 reviewer_report.md;没有 PASS_TO_SUBMIT 就不得 POST。Reviewer 必须核验当前 Base 行物料台账、baseline 对照、Prompt/Payload一致性、Dialogue Lock 和附件回填。

Verification Checklist

  • 已 field-list。
  • 已 record-get 目标行。
  • 若存在项目指定或历史成功 baseline 行,已 record-get baseline 并对比 Prompt 结构,不低于 baseline 完整度。
  • 已产出 Director director_plan。
  • 已确认主要角色数量和每个角色的 asset_strategy。
  • 已确认 Character Reference Sheet / Scene, Environment, and Settings reference image / Top-Down Blocking Map / keyframes 的生成或复用理由。
  • 若使用官方 asset://... / Seedance 预置人像库,已生成 Wardrobe Reference image,并已作为每个相关 Seedance task 的 reference_image。
  • shot_breakdown 覆盖完整时长,每段都有镜头语言。
  • 已确认角色、场景、动作参考。
  • 已生成/复用并 QA 参考资产。
  • 当前 Base 行已上传或明确登记 Character Reference Sheet / Scene, Environment, and Settings reference image / Wardrobe Reference image 等输入资产;不是只把 URL 塞在 payload 里。
  • 已生成 asset_manifest.json 或等价清单;Base 写入由清单机械生成,不是手写摘要。
  • 已完成 post-write record-get 与 ledger audit,结果 PASS;Reviewer 报告引用 manifest / write payload / record-get / audit result。
  • 参考 URL 或 asset:// 可用。
  • 中文完整 Prompt 已写成 Row-24 细导演稿。
  • Dialogue Lock 已通过:项目输入给出的每句对白逐字、标点、语气词、波浪号和顺序完全一致。
  • 默认风格锁已写入,或项目指定风格已覆盖。
  • payload 模型为 Seedance 2.0 标准版,除非用户另指定 Fast。
  • Prompt == Seedance视频_Prompt == payload.content[0].text == 本地 prompt 文件。
  • 已产出并上传 reviewer_report.md,结果为 PASS_TO_SUBMIT;若为 BLOCKED,不得提交。
  • 提交前可填字段已补齐。
  • 用户已确认 billable 生成。
  • Task ID 已立即保存。
  • 只按 Task ID poll/download,无重复 POST。
  • ffprobe、抽帧、自审完成。
  • 已跳过 Whisper 中文转写检查;仅确认音轨存在,内容由人工验收。
  • tokens、成本已计算。
  • 成片、抽帧、QA、Prompt_Output_Map 已回填。
  • 最终 record-get 复核。
  • 用户摘要无凭证、无敏感 token。

© dracohu2025-cloud, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 11 other files (scripts, references, assets) in feishu-seedance-video-pipeline of dracohu2025-cloud/draco-skills-collection.

  • SKILL.md
  • README.md
  • assets/feishu-seedance-video-pipeline-flow.svg
  • references/base-asset-ledger-write-guard.md
  • references/director-module.md
  • references/reviewer-module.md
  • scripts/base_asset_ledger_audit.py
  • templates/character-reference-sheet-prompt-template.md
  • templates/director-decision-output-template.md
  • templates/reviewer-report-template.md
  • templates/scene-environment-settings-prompt-template.md
  • templates/seedance-row24-director-template.md

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Compare with similar skills

Feishu Seedance Video Pipeline next to the 5 skills that share the most tags, products or categories with it. Stars are the repository's; “used in” counts other GitHub owners with a copy.

Feishu Seedance Video Pipeline compared with similar skills
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Libtv Videonexu-io/nexu3.3k—~3.5kAutomated safety check: PassMIT
FeedgrabiBigQiang/feedgrab614—~2kAutomated safety check: PassMIT
Seedance Storyboard Generatorliangdabiao/Seedance2-Storyboard-Generator2.6k—~2.2kAutomated safety check: PassNone
Analyze Videokrusemediallc/arcads-claude-code1.6k—~4.2kAutomated safety check: PassMIT
Imagesmixs/visual-skills494—~2.1kAutomated safety check: PassCC-BY-4.0

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Questions about Feishu Seedance Video Pipeline

What does Feishu Seedance Video Pipeline do?

A skill your agent uses when running a Feishu/Lark Base-centered Seedance video production pipeline: inspect/backfill the Base row, create/reference assets, build Row-24-style Chinese Seedance…. Feishu Seedance Video Pipeline is an agent skill from dracohu2025-cloud/draco-skills-collection.0, QA the result, record tokens/cost, and keep asset lineage auditable.

When should I use Feishu Seedance Video Pipeline?

Feishu Seedance Video Pipeline fits situations like: running a Feishu/Lark Base-centered Seedance video production pipeline: inspect/backfill the Base row; create/reference assets; build Row-24-style Chinese Seedance prompts; submit/poll/download via Volcengine Seedance 2.0.

How do I install Feishu Seedance Video Pipeline in Claude Code?

Run `npx skills add dracohu2025-cloud/draco-skills-collection --skill feishu-seedance-video-pipeline -a claude-code`. Or copy the skill folder (feishu-seedance-video-pipeline in dracohu2025-cloud/draco-skills-collection) into .claude/skills/feishu-seedance-video-pipeline in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Feishu Seedance Video Pipeline in Codex?

Run `npx skills add dracohu2025-cloud/draco-skills-collection --skill feishu-seedance-video-pipeline -a codex`. Or copy the skill folder (feishu-seedance-video-pipeline in dracohu2025-cloud/draco-skills-collection) into .agents/skills/feishu-seedance-video-pipeline in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Feishu Seedance Video Pipeline in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add dracohu2025-cloud/draco-skills-collection --skill feishu-seedance-video-pipeline -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/feishu-seedance-video-pipeline, .gemini/skills/feishu-seedance-video-pipeline, .github/skills/feishu-seedance-video-pipeline and .opencode/skills/feishu-seedance-video-pipeline in your project.

What does Feishu Seedance Video Pipeline need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Feishu Seedance Video Pipeline needs Python for the scripts in its folder, the command-line tools its instructions call (curl, jq, ffmpeg, ffprobe and python3) and credentials named VOLCENGINE_API_KEY. Our summary lists: Python 3; A credential in VOLCENGINE_API_KEY.

Does Feishu Seedance Video Pipeline access the network?

SKILL.md names 1 domain. In commands or code: ark.cn-beijing.volces.com; the agent is likely to contact it when it follows the instructions. This is read from the text; nothing was executed.

Is Feishu Seedance Video Pipeline safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found notes only (runs commands with sudo; mentions a .env file), nothing it rates as a warning. It is not a guarantee. The check reads SKILL.md only: the scripts in the folder are not scanned, so read them before running anything.

What licence does Feishu Seedance Video Pipeline use?

Feishu Seedance Video Pipeline is published under the MIT licence (declared in SKILL.md). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Feishu Seedance Video Pipeline use?

About 5k tokens (SKILL.md is roughly 20k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 4.1k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Feishu Seedance Video Pipeline?

Skills that share tags, products or a category with Feishu Seedance Video Pipeline: Libtv Video (nexu-io/nexu, 3.3k stars), Feedgrab (iBigQiang/feedgrab, 614 stars), Seedance Storyboard Generator (liangdabiao/Seedance2-Storyboard-Generator, 2.6k stars) and Analyze Video (krusemediallc/arcads-claude-code, 1.6k stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Feishu Seedance Video Pipeline?

dracohu2025-cloud (a GitHub user) maintains it in dracohu2025-cloud/draco-skills-collection, which has 227 GitHub stars. The repository holds 27 skills in this directory. The repository was last updated on September 17, 2026.

Source: dracohu2025-cloud/draco-skills-collection on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.