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巨量千川数据怎么查?查余额消耗报表做四层实时监控

「巨量千川数据分析」是「龙虾部署大师」技能市场中的投放查询技能:它查询千川广告账户、余额、消耗报表、计划列表、素材效果、直播间表现和实时监控信号,全程只读不改账户,通过统一入口管理 Token、四层监控和开播实时调控,用于日常巡检、复盘和投放异常发现。 技能效果 查千川账户时,它列出余额、今日消耗和整体ROI,再按计划分组算出各自的转化成本,把消耗一起摆出来。 千川数据散在各处,巡检全靠手点 抖音电商投放最耗精力的不是出创意,而是每天的巡检:账户消耗、ROI、余额要看,低效计划要挑,素材效果要排,直播间开播后还得盯着流量来源和大屏数据。这些信息分散在不同页面,靠人工逐个点开、抄数、对比,一轮看下来时间就过去了;开播期间数据变化快,等手工汇总完,调控时机可能已经错过。「巨量千川数据分析」要做的,是把这些查询统一到一个入口,按需要的维度一次性拉齐。 四层监控:从账户到开播实时 账户层 · 消耗 / ROI / 余额 计划层 · 计划列表 / 低效计划 素材层 · 素材效果 / 转化 直播层 · 开播实时大屏 这个技能能帮你查到什么 它的能力围绕"查询"展开,覆盖四块。账户层面,可查账户信息、余额、日预算、广告计划和消耗报表;直播层面,可分析直播间列表、大屏数据、流量来源和历史直播报表;汇总层面,可整合标准推广、全域推广、素材效果和低效计划的表现,形成综合报告;授权层面,它管理 Token 的获取、保存、状态查看、手动刷新和安全删除。需要强调的是,它只做查询,不写入或修改账户设置,巡检过程不会动到任何投放配置。 账户消耗 计划/素材 直播间表现 综合报告 只读查询,不改账户设置 用前须知 该技能需要千川的 app_id、secret、auth_code、advertiser_id 和 Access Token,本地需 Python 环境。Token 以明文保存在用户目录,保存和自动刷新都必须经过你的确认,请注意 Token 的安全。aweme_id、room_id 等参数需按正确流程获取。它提供的是数据查询与分析,不构成投放或经营建议。 怎么用它 用法是把要查的账户、时间范围和关注的维度用自然语言说清楚。例如可以这样对它说: 可以这样对它说 "查千川账户今天的消耗、ROI 和余额,按计划分组看转化成本,消耗一起看。" "直播间开播后监控千川数据,发现低效计划就标出来,别改设置,消耗写清。" "近 7 天素材效果拉一遍,找出花费高、转化低的素材,按消耗降序,转化也看。" 它适合这些场景:广告运营查看近七天账户消耗、ROI、余额和低效计划;直播投放期间监控直播间状态、流量来源和实时大屏数据;同时整合标准推广与全域推广、形成账户综合汇总报告;以及首次授权千川账户后安全保存 Token 或排查权限不足。适合抖音电商投手、直播运营、广告分析师和代运营人员的日常巡检与复盘。 想用上这个技能? 「巨量千川数据分析」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。 注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

2026/05/29
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行情数据怎么查?基于东方财富自然语言查行情出Excel

「行情数据查询」是「龙虾部署大师」技能市场中的金融数据检索技能:它基于东方财富权威数据库,用自然语言查询行情、估值、资金流向、财务指标、企业信息、股东高管和关联关系等数据,并把结果整理成多 sheet Excel、文字说明和原始 JSON。 技能效果 查腾讯控股行情时,它返回最新价、当日涨跌幅和近五个交易日收盘价,还逐日标出放量与异常波动。 查一组金融数据,为什么总是绕远路 要查某只股票的最新价、市盈率、主力资金,或某家公司的财务和股东结构,传统做法是在不同页面之间来回切换、手动复制再拼到表格里;指标口径、单位、时间范围每次都要重新对齐,数据多了还容易漏抄错抄。更麻烦的是直接问大模型——它的记忆可能停留在旧数据,时效性金融问题答得并不可靠。「行情数据查询」要解决的,是让查询走权威数据库、用自然语言一次问清,并把结果落成可直接分析的结构化文件。 自然语言提问 → 权威数据 → 结构化输出 自然语言问句证券/指标/时间 东方财富官方 API权威数据库 多 sheet Excel结果说明原始 JSON 这个技能能帮你查到什么 它覆盖的范围比单纯的价格查询更广。行情维度,可按自然语言查股票、指数、基金、债券和板块行情;公司维度,可获取上市与非上市公司的财务、融资和经营信息;关系维度,能解析证券主体、指标元信息以及企业、股东、高管、证券之间的关联关系。每次查询会同时产出三种产物:多 sheet Excel、多表说明文本和 API 原始 JSON,三者分别对应直接分析、快速阅读和留档复核。 行情价/估值/资金 公司财务/经营 关系股东/高管 用前须知 该技能需要 Python 和环境变量 MX_APIKEY;查询文本会发送至东方财富官方 API 域名 mkapi2.dfcfs.com,默认输出到本地工作区目录。技能内部会提醒避免超大范围查询,以减少模型上下文膨胀、提升数据时效性。它提供的是数据检索与整理,不构成投资建议,也不承诺数据的完整或准确无误,重要决策请以官方原始数据为准。 怎么用它 用法是把要查的证券、指标和时间范围用自然语言说清楚,不必关心调用哪个接口、字段叫什么。例如可以这样对它说: 可以这样对它说 "查腾讯控股最新价、涨跌幅和最近五个交易日收盘价,一起看清楚,异常的标出来。" "东方财富这只股票当前的市盈率、主力资金和换手率是多少,按最新数据来。" "把贵州茅台近一周的成交量、收盘价整理成表格,并保留单位,把样本标明。" 它适合这些场景:查询某只股票的最新价、近几日收盘价或市盈率等指标;分析上市公司的财务、主营业务、股东结构或高管信息;研究企业、股东、高管和证券之间的关联关系;以及在金融问题需要及时数据支撑、不想依赖模型记忆或旧数据时。适用于投资研究、金融数据分析、财务顾问、量化研究和需要快速获取结构化数据的业务人员。 想用上这个技能? 「行情数据查询」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。 注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

2026/05/29
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Word文档怎么处理转换?提取文本编辑OOXML生成红线

「Word 文档处理」是「龙虾部署大师」技能市场中的文档技能:它用来创建、编辑、分析和转换专业 .docx 文件,支持文本提取、OpenXML 结构编辑、修订模式、批注、格式保留、中文排版以及 PDF 与图片转换,输出新文档、带修订的版本、Markdown 提取结果或转换文件,适合需要保留审阅痕迹和复杂版式的正式文件流程。 技能效果 用Word修订模式改合同付款条款时,它先给出示例条款,再演示把「一次性付清」改成「分两期支付」,并讲清各类改动的标记样式和律师怎么看。 正式 Word 文档,难点不在写而在"改和转" 合同、报告、政府文件这类正式文档,麻烦往往不在初稿,而在后续处理:审阅时要用修订模式只标真正改动的字、留住红线痕迹,普通的复制粘贴一改就乱套;要保留批注和已有修订做分析,又得不破坏原文结构;交付前还要转成 PDF 或图片核对版式。中文文档的字体、页边距、CJK 排版规则更挑,操作稍不规范,文件就容易损坏或版式错位。 原始 .docx ⤏ 直接改 修订丢失 / 版式乱 文件可能损坏 规范处理 红线留痕 / 版式保留 可转 PDF 核验 这个技能能帮你做到什么 它围绕正式文档的"建、改、查、转"提供一套可靠操作。创建上,通过 docx-js 生成新文档,套用指定的美学排版方案和字体规则,覆盖中文报告、论文、商务简报的版式需求;编辑上,直接改 OOXML,按最小精确修改原则生成红线修订版本,只标真正改动的内容;分析上,用 pandoc 提取 Word 正文并保留修订内容,也能取出批注、媒体或底层 XML 结构;转换上,把 docx 转成 PDF 或页面图片,便于后续预览和核对版式。整个过程靠元素顺序规则降低文件损坏的风险。 创建排版 · 修订编辑 · 提取分析 · 转 PDF / 图 围绕一份 .docx 的完整流程 全程保留格式与审阅痕迹 用前须知 不同环节依赖不同组件:创建文档需要 Node 与 docx 包;文本提取需要 pandoc;处理底层 XML 需要 Python 的 defusedxml;转 PDF 或图片需要 LibreOffice 与 poppler-utils。涉及结构编辑前,建议先阅读对应环节的指南,按规则操作以避免文件损坏。 怎么用它 用法是把要处理的文档和具体诉求用自然语言交给它,不必关心底层用的是哪套工具。例如可以这样对它说: 可以这样对它说 "这份合同用修订模式改付款条款,只标真正改动的字,后面要给律师审,保留页码。" "把这份中文报告排成正式 Word,字号和页边距按商务风格来,封面统一。" "先把这个 docx 提取成文本,保留批注和修订痕迹,再转成方便核对的版本。" 它适合这些场景:要创建中文报告、论文或商务简报并保持专业排版;审阅合同、政府文件或业务文档时需要保留修订痕迹;已有 docx 需要提取正文、批注、媒体或底层 XML 结构;以及文档交付前需要转成 PDF 或图片,检查版式是否正确。 大家常问 docx 文件到底是什么格式,和 doc 有什么本质区别? docx 实质是个 ZIP 归档,里面装着遵循 OOXML(ISO/IEC 29500)规范的一组 XML 文件——正文在 word/document.xml、样式在 styles.xml、媒体放 word/media/,内容与格式严格分离。老 doc 是 OLE 复合文档的二进制流,内容、格式按位偏移混编,局部损坏容易级联。 为什么 docx 文件有时会显示"文件已损坏无法打开"? Word 打开 docx 走 ZIP 解包、OPC 校验、XML 加载、关系解析四级流水。常见违约是 ZIP 中央目录被截断、[Content_Types].xml 缺失或缺 Override 声明、document.xml 混入非法控制字符或标签未闭合、.rels 指向的部件路径在包里找不到。 Word 里分节符和分页符有什么区别? 分页符是段落级指令,只在当前位置强制翻页,前后仍属同一节,共享同一 SectPr。分节符是节级结构分割,新节有独立 SectPr,可单独设页眉页脚、横纵纸张、重置页码或切换分栏。分页符管翻页,分节符管换格式。 Word 修订模式到底是什么意思,和直接改文档有什么不一样? 修订模式下,每处增删改都以 w:ins / w:del 标签写入 document.xml,连同作者和时间元数据保留,旧文带删除线留位。直接改则覆盖文本流,只剩一层结果。修订暂态可逆,要逐条接受或拒绝才落定,适合审阅与合同红线。 想用上这个技能? 「Word 文档处理」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。 注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

2026/05/29
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清晰简洁写作怎么做?按Strunk规则改主动语态删冗词

「清晰简洁写作」是「龙虾部署大师」技能市场中的文字打磨技能:它依据 Strunk 写作规则,撰写、润色或检查面向人类读者的文本,减少被动语态、冗词、空泛形容、AI 腔和不必要的格式,按需求分为新写内容、润色已有文本、只检查 AI 写作痕迹三类,输出主动、具体、简洁的修订版本、问题说明或 AI 气味评分。 技能效果 改一段满是robust、seamless的英文发布说明时,它把空泛包装词换成更快加载、更少崩溃这类具体说法,还给了一个保留通用性的折中版。 文字越改越长、越改越像机器,问题在哪 说明文档、提交信息、错误提示、报告这类文字,目标是让读者一遍读懂,但实际写出来常常相反:被动语态绕来绕去,"robust""seamless"这类空泛形容堆一堆,连接词和过度格式把句子撑得很长。尤其借助 AI 起草后,文本往往带着一眼能认出的 AI 腔——四平八稳、信息却稀。读者要费力才抓得到重点,写的人自己也说不清到底哪里啰嗦。 改前 · 啰嗦 ⤏ 改后 · 主动具体 这个技能能帮你做到什么 它按三种任务类型处理文字。新写内容时,按文档、提交信息、错误提示或报告的类型,直接产出清晰具体的文本;润色已有文本时,逐段改写,保留原意的同时删掉冗余和被动结构;只做检查时,扫描夸张词、AI 词汇、空洞的进行时表达和过度格式,给出哪里像机器生成的说明,甚至打出 AI 气味评分。判断标准来自一组核心规则:一段只讲一个主题、用具体的名词和动词、把重点信息放在句子靠后的位置、多用主动语态。 三种任务,一套规则 新写内容 清晰具体的草稿 润色文本 逐段改写去冗余 检查 AI 腔 打分 + 指出问题 它清楚自己的边界:不会去改技术术语和代码块,避免把专业表达"润"坏。检查模式还能只打分、不动原文,适合团队先评估一段文案像不像机器生成,再决定要不要重写。 用前须知 该技能无需 API Key 或运行环境,多数任务仅依据内置规则完成;遇到复杂的标点、段落或词语问题,会按需读取对应的 reference 文件。出于安全考虑,请勿把含密码、Token 或私密凭据的原文交给它处理。 怎么用它 用法是把要写、要改或要检查的文字交给它,并说明你想要的结果。例如可以这样对它说: 可以这样对它说 "把这段发布说明改短一点,去掉 robust、seamless 这类空泛词。" "检查这封邮件有没有 AI 腔,只打分不改写,逐条指出扣分原因。" "这个提交信息太啰嗦,改成一句主动语态,别留空泛形容词和套话。" 它适合这些场景:提交信息、错误提示或文档段落显得冗长,需要压缩表达;已有说明文字带明显 AI 腔,要在保留意思的前提下改得自然;团队想先判断一段文案是否像机器生成、暂不重写;以及技术文档需要更具体的动词、名词和更清晰的段落结构。 大家常问 为什么文档里被动语态多了反而读起来更累? 被动语态把「受动者→动作→施动者」倒过来,读者要读到句尾才能拼出谁做了什么,工作记忆被迫暂存,认知开销叠加。它还允许省略施动者,迫使读者推理;句子整体加长 10%–20%,被、由、所之类的虚词稀释信息密度。改回主动语态,因果顺序与人脑处理语言一致,读起来才不累。 名词化堆出来的长句和简洁句的差距在哪?怎么辨认? 名词化把动词变名词(分析→进行分析),再用进行、加以、予以、实现这类虚化动词撑起谓语,真正的动作被塞进宾语,句子被「的」字层层串起来。辨认四步:找虚化动词、看主语是不是抽象名词、数连续的「的」、试着把名词还原为动词看句子是否变短。能还原变短的,就是名词化堆砌。 像 robust、seamless 这种词为什么算空泛形容,到底坏在哪? 坏在三条原则同时不过:信息价值为零——读者无法从上下文唯一确定它指代哪种具体表现;冗余——integration 本身就该顺畅,seamless 只是把名词里已有的语义又掏出来说一遍;抽象层级过高——停在顶层把推理负担甩给读者。改法是用「校验每个输入字段」「停机时间为零的迁移」这类事实陈述,让读者自己得出「牢固」「顺畅」的结论。 怎么区分 AI 腔的连接词堆砌和正常的逻辑过渡? 关键看连接词是逻辑骨架还是空白补丁。把因此、然而、此外、综上所述这类显式标记全部删掉:相邻句子若仍有清晰因果或递进,原文就是正常过渡;若删完逻辑断裂,说明连接词在硬绑独立观点,是 AI 腔。正常过渡里 5 句话顶多 0–2 个句首标记,同一关系只标一次,多用「以……为例」「这源于」之类的隐性承接。 想用上这个技能? 「清晰简洁写作」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。 注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

2026/05/29
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如何用 AI 拆创业点子做 MVP

「婚礼策划」是「龙虾部署大师」技能市场中的商业想法执行计划技能:尽管名字叫婚礼策划,它实际定义的是一套用第一性原理拆解任意项目构想、并压缩成快速验证计划的流程,作用是把一个模糊的创业点子,输出成 10 倍愿景、48 小时 MVP 范围、内部备忘录和首周作战计划,用强约束推动想法在一周内落到可执行任务。 技能效果 把本地陪诊服务的点子交给它,它拆出48小时MVP的关键里程碑,明确MVP不做App只用微信和人工,并排好第一周工时。 有了想法,为什么迟迟落不了地? 很多创业点子停在"想"的阶段,不是因为方向错,而是没被逼着收敛。一个 SaaS 或服务构想,常常一开始就背上一长串"应该有"的功能,范围越铺越大,迟迟定不下来先做什么;缺少明确的截止日期和工时约束,验证就被无限期推后。等到真要动手,又会卡在"先做哪个、不做哪个"的取舍上。 问题的根子是:没有人替这个想法做减法,也没有把它压成一个周末就能跑起来的最小版本。结果是热情很多,进度很少。 想法太大 → 强约束压缩 → 周末可跑 功能一大堆 范围发散 第一性原理 48 小时 MVP 最小可验证范围 这个技能能帮你做什么? 这个技能用强约束的方式逼想法落地。它先解析模糊的构想,直接界定产品、服务、流程或商业模型的假设;再用第一性原理拆解行业惯例、物理边界和真实约束,剥掉那些"大家都这么做"的默认项;然后把范围压缩成 48 小时 MVP,明确限定要用的工具、要做的功能和坚决不做的事;最后输出 10 倍愿景、内部备忘录(Musk Memo)和一张七天任务工时表,把"想法"变成"这周每天干什么"。 界定假设模糊想法 → 明确 第一性原理拆解剥掉惯例 压缩 MVP定工具 / 不做项 首周作战计划每日任务 + 工时 它的特点是不绕弯:信息模糊时直接假设推进、不反复追问澄清,再用截止日期和工时上限倒逼范围收敛。 用前须知 该技能无需 API Key、运行环境或外部服务器。需要明确的是,它实际生成的是商业想法的执行计划,而不是传统意义上的婚礼流程安排——如果你需要的是真正的婚庆筹备,这个技能并不适用。它的工作方式是不追问澄清、直接基于假设输出行动计划。 怎么用它? 用法是把你的点子或商业目标一句话抛给它,把工时上限和验证目标讲清楚就行。例如可以这样对它说: 可以这样对它说 "我有个本地陪诊服务点子,按 48 小时 MVP 拆执行计划和首周工时。" "这个 AI 简历产品想验证盈利,按第一性原理拆透,再定周末 MVP 范围。" "把宠物寄养平台做成首周作战计划,每周任务别超 70 小时。" 它适合这些场景:创业者想把模糊的 SaaS 点子转成首周可执行计划;团队需要判断一个项目是否具备快速验证和商业化路径;资源有限时要砍掉非必要功能、定义周末 MVP;业务负责人希望用强约束计划,推动七天内交付原型。 大家常问 第一性原理拆解创业点子和传统市场分析的核心区别是什么? 传统市场分析是归纳法:看现有玩家的份额分布,找空白地带去填补;第一性原理是演绎法:从底层假设出发,推导哪些旧约束会消失。AI 在拆解时充当约束识别器,系统枚举一个底层假设波及的整张约束网络,而不是只看到最直观那一层。 为什么很多创业团队的 MVP 最终做成了完整产品而不是最小验证? MVP 膨胀成完整产品的根子是范围界定缺乏结构约束:拆解颗粒被当成功能模块而非假设、验证目标被产品目标替换、工时与产出未量化。AI 在这里的作用是构建假设树、把功能裁剪判据从"用户是否喜欢"换成"没有它核心假设能否被验证"。 48 小时 MVP 和最小可爱产品(MLP)的本质差异是什么? 48 小时 MVP 回答"这能做吗",靠极短时间窗口验证核心商业假设;MLP 回答"这人会喜欢吗",在核心交互路径上注入情感共鸣。两者是阶段递进关系:先用 MVP 判断方向,再用 MLP 提升体验。AI 在 MVP 阶段是约束引擎,在 MLP 阶段是创意放大器。 想用上这个技能? 「婚礼策划」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。 注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

2026/05/29
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怎么用 AI 做宣传片视频

「IMA AI 知识库总览」是「龙虾部署大师」技能市场中的多模态生成入口技能:它为 IMA Studio 的文生图、图生图、文生视频、图生视频、首尾帧视频、参考图视频、音乐和语音合成提供统一调用入口和模型路由说明,强调必须使用准确的 model_id,通过脚本查询产品列表、创建任务并轮询完成,同时处理模型默认选择、用户偏好记忆、复杂工作流拆解、视觉一致性等问题,适合规范化的多模型调用。 技能效果 做一张夏季饮品促销海报时,它先解读品类、人群和卖点,再给出画面排版方案和文生图提示词。 多模态生成,难点不在生成而在"调对模型" 当一个平台同时提供图像、视频、音乐和语音生成,每类任务下又有多个模型时,真正的麻烦是路由:一个需求该走哪种 task_type、用哪个准确的 model_id,模型别名(Nano Banana、SeeDream、Wan、Kling、Suno 等)和实际 ID 对不上就调用失败;做宣传片这类复合需求,还要先生成参考图、再生成视频和配乐,多步之间的顺序、积分、参数和轮询都要照看;同一角色或产品要出多张图和视频,外观一致性也容易跑偏。 一个需求 文 / 图生图model_id? 文 / 图生视频model_id? 音乐合成model_id? 语音合成model_id? 别名对不上 ID → 调用失败 复合需求还要管顺序、积分、轮询、一致性 这个技能怎么统一调度多模态生成 它充当 IMA Studio 多模态能力的统一入口和路由层。面对一个需求,它先解析媒体类型与 task_type(图像、视频、音乐还是语音),再按产品列表匹配准确的 model_id 调用生成脚本创建任务,并处理轮询、积分、输入图片和视频参数;遇到模型别名,它负责把别名映射到正确的 ID。对宣传片、MV 这类多媒体工作流,它会拆解步骤、安排好"先参考图、后视频和音乐"的顺序,并维持同一角色或产品在多张图、多段视频间的视觉一致性,同时记录用户显式的模型偏好。 解析类型task_type 匹配 model_id别名 → 准确 ID 创建任务轮询 / 积分 产出 它的价值在于把"选对模型、串好流程、保持一致"这些容易出错的环节标准化,让多模型调用变得规范、可复用。 用前须知 该技能需要 IMA_API_KEY 和 Python 脚本。图像、视频任务会访问 api.imastudio.com、imapi.liveme.com 及相关存储域;建议先使用测试 Key 验证流程。生成质量与所选用的具体模型能力相关。 怎么用它 用法是把要生成的内容、风格和指定模型用自然语言交给它。例如可以这样对它说: 可以这样对它说 "用 SeeDream 4.5 生成白底产品海报,画面干净,模型能力要匹配。" "把这张参考图做成十秒竖屏视频,角色外观保持一致,别换衣服和脸。" "给宣传片配一段三十秒轻快 BGM,适合社媒开场,不要人声。" 它适合这些场景:需要用 IMA 生成图片、视频、配乐或语音并选择合适模型;用户指定 Nano Banana、SeeDream、Wan、Kling、Suno 等模型别名;制作宣传片或 MV、需要先生成参考图再生成视频和音乐;以及同一角色或产品要多张图和视频保持外观一致。 大家常问 IMA AI 知识库总览这个技能里说的"多模态生成统一入口"到底是什么意思? 指图像、视频、音乐、语音四类生成走同一套 API:先 GET product/list 查产品、(按需)上传图片、POST tasks/create 建任务、POST tasks/detail 轮询结果,鉴权、请求结构与错误码体系完全一致,task_type 字段区分模态,由 Gateway 自动路由到对应后端。 为什么用 IMA 做多模态生成时一定要写准确的 model_id,写模型别名不行吗? 因为 IMA Open API 只做精确匹配、不做别名解析,model_id 是 tasks/create、product/list、attribute_id 计费校验贯通的唯一路由键。别名与真实 ID 之间没有可推测的命名规律(如 Nano Banana Pro 实际是 gemini-3-pro-image),写错就匹配不到产品,任务直接失败。 IMA 里的文生视频、图生视频和首尾帧视频是同一回事吗?怎么区分? 不是。三者是独立的 task_type:文生视频只吃文本 prompt、无中生有;图生视频要 1 张图作为首帧、让画面动起来;首尾帧视频要 2 张图、模型补全中间过渡。各自有独立的模型路由表和参数规则,同一模型在不同 task_type 下 model_id 也可能不同。 为什么用 IMA 生成宣传片这类复合任务时,要先出参考图再生成视频和音乐? 因为 IMA 一次 tasks/create 只产出一种模态,宣传片要靠依赖链编排:先生成主参考图,再用 image_to_video 以它为首帧出各段视频,保证角色与风格一致;视频生成后才拿得到实际时长,把时长传给音乐生成才能让 BGM 节奏匹配画面。 想用上这个技能? 「IMA AI 知识库总览」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。 注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

2026/05/29

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