hirogoing/polystudio/polystudio-client

Claude Code and agent skill by hirogoing/polystudio

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通过 PolyStudio 平台的 AI Agent 进行多模态内容创作。覆盖场景包括：AI 图片生成、AI 视频生成、AI 音频生成、3D 模型生成、多模态内容编辑、画布（Canvas）项目管理。当用户提到 PolyStudio、需要调用 PolyStudio 生成图片/视频/音频/3D 模型、或需要与 PolyStudio 画布对话时应触发。关键判断：只要需要通过外部 Agent 驱动 PolyStudio 完成任何 AI 创作任务，都必须触发此技能。

Install

npx vskill@latest install hirogoing/polystudio/polystudio-client

SKILL.md

PolyStudio Client

PolyStudio 是一个多模态 AI 内容创作平台（FastAPI + LangGraph ReAct Agent + React + Excalidraw）。你通过 curl 向 PolyStudio 发送指令、消费 SSE 流式响应、追踪工具调用结果、获取生成的媒体文件。

环境配置

bash
export POLYSTUDIO_HOST="localhost"   # 必需，PolyStudio 主机地址
export POLYSTUDIO_PORT="8000"        # 可选，默认 8000

核心概念

概念说明
Canvas（画布）创作项目，包含对话历史和 Excalidraw 画布数据
SSE 流POST /api/chat 返回 text/event-stream，实时推送 Agent 思考过程和结果
tool_call / tool_resultAgent 调用工具（如生成图片）时发出的事件，tool_result.content 包含媒体 URL
canvas_id项目 ID，传入后对话历史自动保存到该项目，支持多轮对话

发送消息（核心接口）

POST /api/chat
Content-Type: application/json
 
{
  "message":   "用户消息",
  "canvas_id": "canvas-xxx"   // 可选，不传则新建项目
}

用 curl 调用并实时接收 SSE 流：

bash
curl -N --no-buffer \
  -X POST "http://${POLYSTUDIO_HOST:-localhost}:${POLYSTUDIO_PORT:-8000}/api/chat" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "生成一张赛博朋克城市夜景图片"}'
`-N` / `--no-buffer` 是关键：禁用 curl 输出缓冲，SSE 帧实时打印。

典型场景

场景 1：单次创作请求（最常见）
bash
curl -N --no-buffer \
  -X POST "http://localhost:8000/api/chat" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "生成一张赛博朋克城市夜景图片"}'

流输出示例：

data: {"type":"delta","content":"好的，我来为你生成"}
data: {"type":"tool_call","tool_use_id":"t1","name":"generate_image","input":{"prompt":"..."}}
data: {"type":"tool_result","tool_call_id":"t1","content":"{\"image_url\":\"/storage/images/xxx.png\"}"}
data: {"type":"delta","content":"图片已生成！"}
data: [DONE]

收到 [DONE] 即表示完成，从 tool_result 中提取媒体 URL。

访问生成的图片：

GET http://localhost:8000/storage/images/<filename>
场景 2：多轮对话（同一项目中追加）

canvas_id 不会出现在 SSE 响应中，有两种方式获取它：

方式 A（推荐）：开始前自己生成 canvas_id，首轮一起传入

后端收到一个不存在的 canvas_id 时，会自动以该 ID 新建项目。

bash
# 生成一个唯一 ID
CANVAS_ID="canvas-$(date +%s)000"
 
# 第一轮 - 传入自生成的 canvas_id，后端新建项目
curl -N --no-buffer \
  -X POST "http://localhost:8000/api/chat" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"message\": \"画一只橙色的猫，卡通风格\", \"canvas_id\": \"$CANVAS_ID\"}"
 
# 第二轮 - 同一 canvas_id，上下文自动延续
curl -N --no-buffer \
  -X POST "http://localhost:8000/api/chat" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"message\": \"给猫加上一顶魔法帽\", \"canvas_id\": \"$CANVAS_ID\"}"

方式 B：首轮不传 canvas_id，结束后查询

bash
# 第一轮 - 不传 canvas_id，后端自动创建项目
curl -N --no-buffer \
  -X POST "http://localhost:8000/api/chat" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "画一只橙色的猫，卡通风格"}'
 
# 流结束（[DONE]）后，查询最新项目拿到 canvas_id
CANVAS_ID=$(curl -s http://localhost:8000/api/canvases | jq -r '.[0].id')
 
# 第二轮 - 传入 canvas_id 继续对话
curl -N --no-buffer \
  -X POST "http://localhost:8000/api/chat" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"message\": \"给猫加上一顶魔法帽\", \"canvas_id\": \"$CANVAS_ID\"}"
场景 3：后台运行并捕获结果
bash
# 将 SSE 流保存到文件，同时实时输出
curl -N --no-buffer \
  -X POST "http://localhost:8000/api/chat" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "生成一段轻松欢快的背景音乐，30秒"}' \
  | tee /tmp/sse_output.txt
 
# 从结果中提取媒体 URL
grep '"tool_result"' /tmp/sse_output.txt | grep -o '"[^"]*storage[^"]*"'

SSE 事件类型

POST /api/chat 返回 text/event-stream，每帧格式：

data: <json>\n\n
...
data: [DONE]\n\n
事件类型结构说明
delta{"type":"delta","content":"文字片段"}流式文字，累积即为完整回复
tool_call{"type":"tool_call","tool_use_id":"xxx","name":"generate_image","input":{...}}Agent 正在调用工具
tool_result{"type":"tool_result","tool_call_id":"xxx","content":"{\"image_url\":\"/storage/images/...\"}"}工具执行结果，含媒体 URL
skill_matched{"type":"skill_matched","skill":"image-generator"}命中了内置技能，仅供参考
error{"type":"error","content":"错误信息"}发生错误
[DONE]字面量字符串，不是 JSON流结束信号

完成判断： 收到 data: [DONE] 即表示本次请求全部完成。

读懂工具结果

tool_result.content 是 JSON 字符串，媒体文件 URL 的路径规律：

类型URL 路径前缀扩展名
图片/storage/images/.jpg .png .webp .gif
视频/storage/videos/.mp4 .mov .webm
音频/storage/audios/.mp3 .wav .m4a .ogg
3D 模型/storage/models/.glb .gltf .obj

访问方式（文件下载）：

bash
curl -O "http://localhost:8000/storage/images/<filename>"

其他 API

画布管理
bash
# 列出所有项目
curl http://localhost:8000/api/canvases
 
# 删除项目
curl -X DELETE http://localhost:8000/api/canvases/{canvas_id}
文件上传
bash
# 上传图片（用于图生图等场景）
curl -X POST http://localhost:8000/api/upload-image \
  -F "file=@/path/to/image.jpg"
# → {"url": "/storage/images/upload_xxx.jpg", "filename": "upload_xxx.jpg"}
 
# 上传音频
curl -X POST http://localhost:8000/api/upload-audio -F "file=@audio.mp3"
 
# 上传视频
curl -X POST http://localhost:8000/api/upload-video -F "file=@video.mp4"
WebSocket 实时订阅

当需要从外部监听某个项目的对话进展时（非 SSE 主客户端），可订阅 WebSocket：

ws://localhost:8000/ws/{canvas_id}

WS 额外事件：

  • {"type":"user_message","content":"..."} — 有新消息发入该画布时推送
  • {"type":"done"} — 流结束（等同于 SSE 的 [DONE]）

你的角色

PolyStudio 后端有完整的 LangGraph ReAct Agent 负责实际创作，你负责的是指令传达和结果获取。

要做的三件事：

  1. 传话 — 把用户的原始需求原封不动发给 PolyStudio Agent
  2. 等待 — 消费 SSE 流直到 [DONE]，监控 tool_result 中的媒体 URL
  3. 取件 — 提取媒体 URL，通知用户结果，按需下载文件

不要做的事：

  • 不替用户改写创作描述（原话发出去，后端 Agent 比你更懂 prompt 工程）
  • 不自行拆分任务（一次 send，后端自己拆解）
  • 不在消息中添加自己编的技术参数（"8K 超写实 cinematic lighting"之类的）

正确示例：

用户说：「帮我生成一张水彩风格的樱花街道」
→ 直接发：「帮我生成一张水彩风格的樱花街道」
→ 等待 SSE 结束（data: [DONE]）
→ 从 tool_result 提取图片 URL → 展示给用户

错误处理

HTTP 状态码含义处理
400参数错误检查请求 JSON 格式
500服务器错误检查 PolyStudio 后端是否正常运行
连接拒绝服务未启动确认 POLYSTUDIO_HOST:PORT 可访问

SSE 中的 error 事件：取 content 字段展示给用户。

Security

  • Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewNot runA model review is scheduled for the next rescan.

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Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

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