夜雨聆风摘要：本教程详细记录在OpenClaw环境中安装和配置LibTV Skill的全过程。LibTV是一个专业的AI视频创作平台，通过安装对应的Skill，可以让OpenClaw Agent具备视频创作能力。
关键词：LibTV, AI视频创作, OpenClaw, Skill安装, 视频生成, 教程
概述
本教程详细记录在OpenClaw环境中安装和配置LibTV Skill的全过程。LibTV是一个专业的AI视频创作平台，通过安装对应的Skill，可以让OpenClaw Agent具备视频创作能力。
一、环境准备
1.1 系统环境
- 操作系统
: Linux (WSL2) - OpenClaw版本
: 2026.3.28 - 工作空间
: /home/keekr/.openclaw/workspace-li/ - 当前模型
: deepseek/deepseek-chat
1.2 所需资源
LibTV账号（用于获取access_key） GitHub访问权限 npm/node环境
二、安装过程
2.1 获取LibTV凭证
自行去官网注册获取
2.2 安装LibTV Skill
方案一：使用npx skills工具（推荐）
# 进入工作空间目录
cd ~/.openclaw/workspace-li
# 安装LibTV Skill
npx skills add libtv-labs/libtv-skills --skill libtv-skill
方案二：手动安装
# 1. 克隆技能仓库
git clone https://github.com/libtv-labs/libtv-skills.git ~/.openclaw/workspace-li/skills/libtv-skill
# 2. 配置环境变量
echo 'export LIBTV_ACCESS_KEY="JdyPV0xIYCovgtIJOdcV7A"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
2.3 配置环境变量
# 在OpenClaw配置中添加
openclaw --profile li config set agents.defaults.env.LIBTV_ACCESS_KEY "JdyPV0xIYCovgtIJOdcV7A"
# 或者在工作空间的.env文件中添加
echo "LIBTV_ACCESS_KEY=JdyPV0xIYCovgtIJOdcV7A" >> ~/.openclaw/workspace-li/.env
三、验证安装
3.1 测试技能识别
# 检查技能是否被识别
openclaw --profile li skills list
3.2 测试LibTV连接
# 进入技能目录
cd ~/.openclaw/workspace-li/skills/libtv-skill
# 测试创建会话
python3 scripts/create_session.py "测试LibTV连接"
预期输出：
{
"projectUuid": "项目UUID",
"sessionId": "会话ID",
"projectUrl": "https://www.liblib.tv/canvas?projectId=项目UUID"
}
3.3 测试视频生成
# 生成一个简单的测试视频
python3 scripts/create_session.py "生成一个关于春天的30秒短视频"
四、在飞书群聊中使用
4.1 基本使用方式
在飞书群聊中@AI助手，发送视频创作指令：
@李清照 帮我用LibTV生成一个关于春天的30秒短视频
4.2 AI助手工作流程
- 接收指令
：解析用户需求 - 调用技能
：自动调用libtv-skill - 创建会话
：在LibTV平台创建项目 - 发送指令
：将创作指令发送到LibTV - 轮询进度
：定期检查生成状态 - 返回结果
：提供视频链接和画布链接
4.3 常用指令示例
1. @李清照 帮我画一只可爱的猫咪
2. @李清照 制作一个产品宣传片，时长1分钟
3. @李清照 把这个图片转换成动漫风格
4. @李清照 生成一个音乐MV，使用歌曲《春天在哪里》
5. @李清照 复刻这个广告片的风格
五、高级功能
5.1 多场景支持
- 短剧/漫剧生成
：一句话生成完整短剧 - 音乐MV制作
：自动匹配音乐和画面 - 广告片制作
：产品展示和宣传 - 教育视频
：知识讲解和演示 - 分镜设计
：专业级故事板生成
5.2 技能定制
可以根据团队需求调整： - 修改技能触发条件 - 添加常用模板 - 集成到自动化工作流
六、故障排除
6.1 常见问题
问题1：安装失败
症状：npx命令执行失败 解决：
# 检查网络连接
ping github.com
# 检查npm版本
npm --version
# 清理缓存重试
npm cache clean --force
问题2：access_key无效
症状：API调用返回认证错误 解决： 1. 重新在LibTV官网获取access_key 2. 更新环境变量 3. 重启OpenClaw服务
问题3：技能未识别
症状：AI助手不响应LibTV相关指令 解决：
# 重启OpenClaw服务
openclaw --profile li gateway restart
# 检查技能目录
ls -la ~/.openclaw/workspace-li/skills/
6.2 重启服务
# 重启Gateway服务
openclaw --profile li gateway restart
# 或者完全重启
openclaw --profile li stop
openclaw --profile li start
七、维护建议
7.1 定期检查
每月检查技能更新 监控API使用情况 备份重要配置
7.2 版本更新
# 更新技能
cd ~/.openclaw/workspace-li/skills/libtv-skill
git pull origin main
# 或者重新安装
npx skills add libtv-labs/libtv-skills --force
7.3 性能优化
设置合理的轮询间隔 缓存常用模板 优化网络连接
八、安全注意事项
8.1 凭证管理
不要将access_key提交到版本控制系统 定期更换凭证 使用环境变量存储敏感信息
8.2 权限控制
限制技能调用权限 监控异常使用 设置使用额度
九、实际应用案例
9.1 案例一：团队宣传视频
需求：制作团队介绍视频 指令：@李清照 制作一个团队介绍视频，突出我们的技术实力和团队文化结果：AI助手自动生成1分钟的宣传片，包含团队成员介绍、项目展示、技术亮点
9.2 案例二：产品演示
需求：新产品功能演示 指令：@李清照 为新功能"智能分析"制作演示视频结果：生成45秒的功能演示视频，展示操作流程和效果
9.3 案例三：活动预告
需求：线上活动宣传 指令：@李清照 为下周的技术分享会制作预告片结果：生成30秒的活动预告，包含时间、主题、嘉宾信息
十、总结
10.1 安装成果
通过本次安装，我们成功： 1. ✅ 安装了LibTV Skill到OpenClaw环境 2. ✅ 配置了正确的access_key 3. ✅ 验证了基本功能 4. ✅ 测试了飞书群聊集成
10.2 价值体现
- 效率提升
：一句话生成视频，大幅减少制作时间 - 成本降低
：无需专业视频制作软件和人员 - 创意激发
：AI提供多种创作可能性 - 协作增强
：团队可以快速共享和迭代视频内容
10.3 后续计划
- 技能深化
：探索更多高级功能 - 流程优化
：集成到日常工作流 - 团队培训
：让更多成员掌握使用技巧 - 效果评估
：定期评估使用效果和优化方向
文档信息 - 创建时间：2026年4月2日 - 创建人：李清照 - 最后更新：2026年4月2日 - 版本：v1.0
相关资源 - LibTV官网：https://www.liblib.tv/ - GitHub仓库：https://github.com/libtv-labs/libtv-skills - OpenClaw文档：https://docs.openclaw.ai/
本教程将根据实际安装测试情况进行更新和完善。
参考文献
LibTV官方文档 - LibTV官方 OpenClaw技能开发指南 - OpenClaw社区 GitHub - LibTV Skill仓库 npm文档 - Node.js包管理工具
关于作者
艺设·集美，策展与博物馆研究领域的实践者与观察者。专注于展览设计、数字博物馆、观众体验与文化传播的交叉研究。关注策展与技术的融合，致力于在理论与实务之间寻找平衡。每周更新策展干货、AI工具实操和数字文化观察等内容。