技能介绍

要解决的问题

直接对接 MiniMax H3 这类视频生成的裸 API，表面上只是发一个请求，实际要把一堆工程细节串起来：模型入口怎么选、publicModelId 会不会对不上、参考素材怎么上传拿 mediaId、提交前价格是多少、任务什么时候完成、结果落到哪里。任何一个环节靠手写脚本维护，时间久了就容易和底层模型漂移不一致。

这个技能做了什么

videogen.py 把这一串步骤收进一个 CLI 入口。generate 子命令固定使用本 Skill 声明的 publicModelId，不把模型名留给用户猜；根据 --mode 在 t2v（文生视频）、i2v（图生视频）、r2v（参考生视频）之间切换。参考素材（首尾帧、图片、视频、音频）会先走上传流程，拿到 mediaId 再拼进请求体。

提交时默认走 COST_FIRST 路由，脚本会先查实时模型列表，从同一模型和路由里提取 pricingSnapshot，所以价格是提交那一刻的快照，而不是写死的活动价。任务返回 taskId 后进入轮询，完成后自动下载到 ~/Downloads/AiHive。如果不想等，加 --no-download 只提交，之后用 task --task-id 继续查。

参数控制上，模型级参数通过 --param key=value 透传；分辨率、时长这类具体约束以接口返回的 videoConfig 为准，不要照抄旧参数。

适用边界与注意点

模型能力固定，不会跨家族替换。如果后台下线或更名某个模型，需要先查实时列表。
本地轮询超时不等于生成失败。重复提交可能已经计费的任务是这里最容易踩的坑，正确做法是保留 taskId 继续 task 查询。
媒体限制（格式、数量、时长、比例、分辨率、编码）随 videoConfig 实时变化，提交前要校验。
输出格式取决于模型当时支持的容器，不要假定一定是 MP4。
API Key 通过 --api-key、AI_HIVE_API_KEY 或 ~/.ai-hive/config.json 配置，401 时先排查 Key 是否过期或禁用。