88API-Video-Studio
一个插件调用 88API 的全部视频模型。 实时读取当前视频模型、价格、能力与可用状态，由你选择模型后生成单条短片或 TVC/广告片，还能反推参考视频、整理可复刻工程包。
支持 Claude Code、Codex、ZCode、DeepSeek Harness、Trae，以及 Cursor、Cline、Gemini CLI 等能读 SKILL.md 技能、能运行本机 Node.js 18+ 的客户端。
首次使用配置两个彼此独立的凭据：生成用 API Key，账户/价格查询用个人访问令牌。两项凭据都可以在受信任的 Agent 会话中直接交给 Agent 一键配置；个人访问令牌同时保留本机隐藏输入方式。插件不会替你擅自决定视频模型。
🖼 要做关键帧、产品图？ 姊妹插件 88API-Image-Gen 一个插件调用 88API 全部生图模型，和本插件共用同一个 88API Key、支持同样的客户端。
安装
| 客户端 | 安装方式 |
|---|
| Claude Code | 在对话里输入 /plugin marketplace add blackdm666/88API-Video-Studio，再输入 /plugin install seedance-studio@seedance-studio-plugins |
| Codex | 终端运行 codex plugin marketplace add blackdm666/88API-Video-Studio，然后在插件列表里安装 88API-Video-Studio |
| ZCode | 设置 → Plugins → Create → Add marketplace，填入 blackdm666/88API-Video-Studio，然后安装 88API-Video-Studio |
| DeepSeek Harness | 打开「添加插件」，填入 github:blackdm666/88API-Video-Studio，点「安装」；装完完全退出并重新打开 DSH，然后新开对话 |
| Trae | 终端运行 npx skills add blackdm666/88API-Video-Studio -g -a trae -y（装到 ~/.trae/skills/），然后新开对话 |
| 其它客户端 | 把 plugins/seedance-studio/skills/seedance-studio/ 整个文件夹复制到客户端的技能目录（见下方） |
| 客户端 | 用户级技能目录 |
|---|
| DeepSeek Harness（不用插件时） | ~/.dsh/skills/ 或 ~/.agents/skills/ |
| Trae（不用命令时） | ~/.trae/skills/（Windows 为 %USERPROFILE%\.trae\skills\）；只给一个项目用时放项目里的 .trae/skills/ |
| Cursor、Gemini CLI 等认公共目录的客户端 | ~/.agents/skills/ |
| Cline | ~/.cline/skills/ |
| ZCode（不用插件时） | ~/.zcode/skills/ |
复制后保持文件夹名为 seedance-studio，新开对话让客户端重新加载技能。DeepSeek Harness 两种方式选一种即可；两种都装了时，用插件装的那份。
升级
- Claude Code：终端运行
claude plugin marketplace update seedance-studio-plugins 和 claude plugin update seedance-studio@seedance-studio-plugins，然后新开对话。
- Codex：
codex plugin marketplace upgrade seedance-studio-plugins，然后新建任务。
- ZCode：在插件设置里刷新市场并更新 88API-Video-Studio。
- DeepSeek Harness：暂不支持插件自动更新。在插件设置里卸载 88API-Video-Studio，再按安装步骤重新添加；重新添加后完全退出并重新打开 DSH（托盘里的也要退出），然后新开对话。
- Trae：终端运行
npx skills update -g -y；手动复制安装的，用新版技能文件夹覆盖旧的。然后新开对话。
- 其它客户端：用新版技能文件夹覆盖旧的。
更新内容见 CHANGELOG.md。video --dry-run 不上传、不生成；正式创建不自动重试，查询失败可继续查询原任务。运行 node --test tests/*.test.mjs dsh/package.test.mjs 执行离线回归；在线 models --json 与 --self-test 只读，不产生视频生成费用。
三大工作流
| 工作流 | 输入 | Agent 自动完成 | 产出 |
|---|
| ① 想法 → 成片 | 一句话想法 | 获取实时视频模型、价格和能力 → 用户选模型 → 按该模型单段上限自动分级 → 必要时拆段并 concat | 单条短片 / TVC 的 MP4 |
| ② 视频 → 反推 | 一条参考视频 | ffmpeg 抽帧 → 逐帧证据观察 → 结构化还原运镜/动作/文字/声音 | 可直接生成的提示词 |
| ③ 视频 → 复刻工程包 | 一条参考视频 | ②的全部 + 素材盘点 + 人物身份路由（原片演员新身份 / 授权替换人物原图直传）+ 逐段绑定提示词 | 补齐素材即可一键生成的完整工程 |
首次调用体验
插件首次被调用时会主动介绍上述三种用法，并给出可直接照着说的例子：
做一条 10 秒竖屏运动鞋广告。
反推这个视频的提示词。
把这个参考片做成可复刻工程包，我要换成自己的产品。
介绍只显示一次，随后自动继续用户刚才的任务，不要求重新描述。
首次出片会展示所有当前视频模型的模型 ID、实时单价、能力摘要和三层可用状态（目录、账户、当前 API Key），等待用户明确选择。多镜片还会确认拆段、价格版本和总估算金额。本插件专注单条短片与 TVC，不做多集连续短剧/剧集/电影。
功能③是对"光有提示词还不够"的回答：好视频 = 提示词 × 素材绑定 × 时间结构。工程包内含素材职责表与缺失素材清单（原片每种产品形态各需一张干净图），补齐后直接进入①的生成阶段。
内置能力
- 🎬 动态视频目录与模型适配：从
/api/pricing 获取当前视频模型、价格和能力，再按各模型的 88API 规范选择提交模型名、端点和请求参数，并与 /api/user/models、/v1/models 交叉验证
- 💰 账户与计费：只读查询余额，按实时计价单位显示单价，并在付费提交前计算本次估算金额
- 🎧
gemini-3.7-flash：默认用于视频音频反推，一次拆出台词、BGM 和音效时间线
- 🖼 gpt-image-2 / gpt-image-2-4k / gpt-image-2.5-flare / gpt-image-2.5-sunburst 生图：关键帧预审、人物/产品/场景锚定图（跨段一致性）
- 👤 授权人物直传：用户另行提供并指定的人物原图作为唯一身份权威，每张关键帧与视频请求都直接携带，避免 AI 图套 AI 图造成身份漂移和合成感
- 🔍 反推：ffmpeg 抽帧 + Agent 逐帧观察，零 API 成本，证据优先防幻觉
- 🧵 拼接：
concat 命令流复制拼段（异常时 --reencode）
- 🛡 成本安全：dry-run、防重复提交闸、failed 任务 NO-RETRY、拆段方案先确认总计费秒数
- 📡 任务监控：提交后立即返回任务ID，Agent提示用户耐心等待并持续输出状态心跳，直到下载完成
- 🧾 参考图审计：图生视频必须通过
--require-image 和 [REFERENCE-AUDIT]，缺图时在付费前拦截
图片生成默认使用 gpt-image-2。明确点名时可传 --model gpt-image-2.5-flare 或 --model gpt-image-2.5-sunburst；两个新模型使用插件 2K 预设，不代表上游仅支持 2K。用户未指定其它模型而明确要求4K时使用 gpt-image-2-4k；只有明确点名 Nano Banana/Gemini 时才转到 Gemini 图片插件。
插件在询问凭据前会运行程序级 preflight。它能识别本插件自己的配置，也会复用本机 88API-Image-Gen（~/.88api/image-gen.json）或旧版 88API-Nano-Banana 已保存的 88API Key；预检显示有效时不会重复索要。
环境要求
- 能读
SKILL.md 技能、能运行本机命令的 Agent 客户端（见上方“安装”）+ Node.js 18+
- ffmpeg（反推与拼接需要）
- 一个 88api.ai API Key（建议
auto 分组，用于生成）
- 一个 88api.ai 个人访问令牌（用于只读查询余额、价格、能力和状态）
创建并配置 88API 凭据
1. 注册并登录
打开 88api.ai 注册账号并登录。
2. 创建生成 API Key
进入“API 密钥”页面，点击“创建 API 密钥”。名称可以自定义（例如 Video Studio），分组建议选择 auto（自动分组），以便同时调用 Seedance 视频模型和 Image-2 关键帧模型。如需在当前分组请求失败时继续尝试下一分组，可以开启“跨分组重试”。
3. 创建个人访问令牌
登录 88API 控制台，进入左侧 “安全与访问 → 访问令牌”，点击 “创建访问令牌”，权限只勾选“查看”类即可。该令牌用于 /api/* 账户接口，与生成 API Key 不同；插件会通过 /api/user/self 自动识别用户 ID。
4. 复制两项凭据
创建完成后，分别复制 API Key 和个人访问令牌的完整内容。两者都只用于你自己的本机配置，请勿粘贴到 Issue、公开聊天、仓库文件或截图中。
5. 让 Agent 一键配置（推荐）
安装插件后直接向 88API-Video-Studio 描述视频需求。Agent 会先介绍插件用法并检查两项凭据。推荐把 API Key 和个人访问令牌直接交给当前受信任会话中的 Agent，它会自动保存、脱敏验证、查询余额并显示实时模型列表；验证通过后不会要求撤销或重新创建凭据。你不愿在聊天中发送个人访问令牌时，再改用隐藏输入助手。
聊天配置的 API Key、个人访问令牌与模型选择保存在本机权限受限的 ~/.88api/video-studio.json（和 88API-Image-Gen 同一个文件夹，本机所有客户端共用；0.12.0 之前的 ~/.seedance-studio/config.json 会继续读取）；隐藏输入方式则把访问令牌保存到 SEEDANCE_STUDIO_ACCESS_TOKEN Windows 用户环境变量。Agent 不会在回复中显示完整凭据；账户、目录和自检不会发起付费生成。
仅在自己信任的 Agent 会话中提供凭据，不要把 API Key 或个人访问令牌发布到 GitHub Issue、公开聊天、仓库文件或截图中。
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