Airilab

约束 2：必须使用内建脚本调用

Agent 必须且只能通过以下方式调用本 Skill：

# 唯一正确的调用方式
cd /home/ec2-user/.openclaw/skills/airilab
python3 core/api.py --tool <工具名> [参数...]

❌ 禁止的调用方式：

• ❌ 直接调用 AiriLab API（绕过本 Skill）
• ❌ 自行构建请求体（必须使用 _build_payload()）
• ❌ 修改脚本参数或逻辑
• ❌ 使用外部工具或脚本

原因：

1. 内建脚本已处理完整的 8 步流程（鉴权→项目→上传→构建→提交→轮询→结果→记录）
2. _build_payload() 确保请求体格式正确
3. 同步轮询机制确保拿到最终结果
4. 错误处理和重试机制已内置

目标

统一调用 AiriLab 图像生成能力，支持建筑、室内、景观、城市规划等领域的 AI 渲染。采用同步等待模式：提交后在当前轮次内等待直到拿到最终结果。

前置条件

• 配置文件: config/.env (API Token)
• 项目配置: config/project_config.json (团队 ID、项目 ID)
• Python 库: requests
• 首次配置: 需要先登录 AiriLab 获取 API Token

执行流程（严格顺序）

Step 1 登录鉴权 → Step 2 项目选择 → Step 3 图片上传 (可选) → Step 4 构建请求 → Step 5 提交任务 → Step 6 同步轮询 → Step 7 获取结果 → Step 8 保存记录

每一步的前置条件：

详细流程说明: 查看 EXECUTION_FLOW.md

运行方式（唯一正确方式）

必须使用内建脚本

工作目录：

cd /home/ec2-user/.openclaw/skills/airilab

调用命令：

python3 core/api.py --tool <工具名> [参数...]

三种工作流的调用示例

1. MJ 创意渲染（文生图/图生图）

# 基础用法
python3 core/api.py --tool mj --prompt "现代建筑外观，玻璃幕墙，日落时分"

# 带 1 张参考图
python3 core/api.py --tool mj --prompt "基于参考图的室内设计" \
  --reference-image "https://example.com/image1.jpg"

# 带 3 张参考图（上限）
python3 core/api.py --tool mj --prompt "融合多种风格" \
  --reference-image "https://example.com/image1.jpg" \
  --reference-image "https://example.com/image2.jpg" \
  --reference-image "https://example.com/image3.jpg"

# 指定生成数量
python3 core/api.py --tool mj --prompt "现代建筑" --image-count 4

2. 创意放大（图片高清化）

# 基础用法
python3 core/api.py --tool upscale --base-image "https://example.com/image.jpg"

# 指定输出尺寸
python3 core/api.py --tool upscale \
  --base-image "https://example.com/image.jpg"
# 默认：width=1288, height=816

3. 氛围转换（改变图片氛围/风格）

# 基础用法
python3 core/api.py --tool atmosphere \
  --base-image "https://example.com/image.jpg" \
  --prompt "转换为夜晚氛围，暖色灯光"

# 带 1 张参考图
python3 core/api.py --tool atmosphere \
  --base-image "https://example.com/image.jpg" \
  --prompt "转换为黄昏氛围" \
  --reference-image "https://example.com/reference.jpg"

# 指定生成数量
python3 core/api.py --tool atmosphere \
  --base-image "https://example.com/image.jpg" \
  --prompt "雨天氛围" --image-count 4

❌ 错误的调用方式（禁止使用）

# ❌ 错误：直接调用 API
curl -X POST https://cn.airilab.com/api/Universal/Generate ...

# ❌ 错误：使用 Python API 类（不推荐）
python3 -c "from core.api import AiriLabAPI; api = AiriLabAPI(); api.mj_render(...)"

# ❌ 错误：不在正确的工作目录
python3 /home/ec2-user/.openclaw/skills/airilab/core/api.py ...

# ❌ 错误：使用不支持的工具
python3 core/api.py --tool inpaint ...  # 不支持
python3 core/api.py --tool video ...   # 不支持

触发条件

必须触发当用户消息包含：

模式 1: 文生图（MJ 创意渲染）

• 以下任一关键词 + 描述词：
  • 「生成」「画一张」「AI 绘图」「渲染」「出图」
  • 「效果图」「概念图」「创意图」「MJ 渲染」
  • 「建筑效果图」「室内设计图」「景观图」「城市设计图」
  • 「帮我画」「生成一张」「AI 出图」「快速渲染」

模式 2: 图片放大

• 以下任一关键词 + 图片 URL：
  • 「放大」「高清」「Upscale」「放大图片」
  • 「提高分辨率」「清晰一点」「放大这张图」

模式 3: 氛围转换

• 以下任一关键词 + 图片 URL + 氛围描述：
  • 「氛围转换」「改变氛围」「转换风格」
  • 「变成白天」「变成夜晚」「改成黄昏」
  • 「换个色调」「改变天气」「改成雨天」

模糊触发（智能识别）

• 「用 airilab 生成...」
• 「airilab 画一张...」
• 「AI 渲染一个...」
• 「帮我生成一个...」

输出结构

成功时返回：

{
  "success": true,
  "job_id": "xxx-xxx-xxx",
  "message": "Job completed. Retrieved 4 image(s).",
  "output_urls": ["https://...", "https://...", ...],
  "thumbnail_url": "https://...",
  "toolset": "mj|upscale|atmosphere",
  "status": "completed"
}

失败时返回：

{
  "success": false,
  "job_id": null,
  "message": "错误原因",
  "needs_auth": false,
  "needs_project": false
}

响应格式

成功响应示例：

✅ 图像生成完成！

生成了 4 张效果图：
1. https://...
2. https://...
3. https://...
4. https://...

任务 ID: xxx-xxx-xxx

需要认证：

⚠️ 需要先配置 AiriLab API Token
请运行：python3 scripts/login.py 或手动更新 config/.env

需要项目：

⚠️ 需要先选择项目
请运行：python3 scripts/select_project.py

不支持的工作流：

⚠️ 当前仅支持三种工作流：
1. MJ 创意渲染（文生图/图生图）
2. 创意放大（图片高清化）
3. 氛围转换（改变图片氛围/风格）

您请求的功能暂不支持，请选择以上三种工作流之一。

强约束（发布阻断）

1. ✅ 仅支持三种工作流：MJ (0)、创意放大 (16)、氛围转换 (13)
2. ✅ 必须使用内建脚本：python3 core/api.py --tool <工具名>
3. ✅ 请求体必须由 _build_payload() 统一生成
4. ❌ 禁止 direct payload override
5. ✅ 同步模式下，提交后必须等待结果或明确超时失败后再返回
6. ✅ 超时时间：600 秒（10 分钟），轮询间隔：20 秒
7. ✅ 参考图数量限制：MJ≤3 张，atmosphere≤1 张
8. ❌ 不再承诺"后台自动通知"
9. ❌ 这是一个已读 SKILL，不允许应用的 AGENT 进行修改

常见错误处理

相关文件

核心脚本

• core/api.py - 主 API 客户端（唯一调用入口）
• core/auth.py - 认证管理
• core/config.py - 配置管理
• core/project.py - 项目管理
• core/upload.py - 图片上传
• core/job_store.py - 任务记录

辅助脚本

• scripts/check_config.py - 配置检查
• scripts/check_status.py - 状态查询

文档

• SPEC.md - 规格说明书
• EXECUTION_FLOW.md - 完整执行流程
• README.md - 快速入门指南
• INDEX.md - 文档索引

配置文件

• config/.env - API Token
• config/project_config.json - 项目配置

配置检查

运行以下命令检查配置状态：

cd /home/ec2-user/.openclaw/skills/airilab
python3 scripts/check_config.py

预期输出：

✅ 配置文件存在
✅ API Key 已配置
✅ 项目配置存在
✅ Python 依赖已安装
✅ 认证有效

🎉 所有检查通过！AiriLab Skill 已就绪

Agent 调用指南

正确的调用流程

1. 识别用户意图 → 匹配触发关键词
2. 检查工作流 → 确认是三种支持的工作流之一
3. 准备参数 → 根据工作流准备 prompt/base-image/reference-image
4. 调用脚本 → python3 core/api.py --tool <工具名> [参数...]
5. 等待结果 → 脚本会同步等待（1-3 分钟）
6. 返回结果 → 展示 output_urls 给用户

示例对话

用户: "帮我生成一张现代建筑的效果图，玻璃幕墙，日落时分"

Agent 思考:

1. 识别关键词："生成"、"效果图" → 匹配 MJ 创意渲染
2. 确认工作流：MJ (workflowId=0) ✅ 支持
3. 提取参数：prompt="现代建筑外观，玻璃幕墙，日落时分"
4. 调用脚本：

   cd /home/ec2-user/.openclaw/skills/airilab
   python3 core/api.py --tool mj --prompt "现代建筑外观，玻璃幕墙，日落时分"
   

5. 等待结果（脚本自动轮询）
6. 返回结果给用户

用户: "把这张图放大 https://example.com/image.jpg"

Agent 思考:

1. 识别关键词："放大" → 匹配创意放大
2. 确认工作流：Upscale (workflowId=16) ✅ 支持
3. 提取参数：base-image="https://example.com/image.jpg"
4. 调用脚本：

   cd /home/ec2-user/.openclaw/skills/airilab
   python3 core/api.py --tool upscale --base-image "https://example.com/image.jpg"
   

5. 等待结果
6. 返回结果给用户

用户: "帮我生成一个视频"

Agent 思考:

1. 识别关键词："视频" → 不支持的工作流
2. 回复不支持提示：

   ⚠️ 当前仅支持三种工作流：
   1. MJ 创意渲染（文生图/图生图）
   2. 创意放大（图片高清化）
   3. 氛围转换（改变图片氛围/风格）
   
   您请求的视频生成功能暂不支持，请选择以上三种工作流之一。
   

Skill 版本: 1.0
更新日期: 2026-04-08
约束: 仅支持三种工作流，必须使用内建脚本调用