技能介绍

解决什么问题

把图片、视频、音频、文本提示词放进同一块 AI 创作画布时，常见难点不是“能不能生成”，而是节点之间缺少可执行关系：素材是否缺失、节点输入输出是否匹配、Provider 是否可用、参数是否落到可运行状态。Agent Connector Canvas 面向这个工程化缺口：先判断当前画布与素材状态，再形成最小可理解的工作流骨架，而不是直接堆一串生成指令。

核心工作方式

状态观察：检查当前画布、素材、提示词与已有节点，识别用户目标和缺口。
骨架生成：给出最小可理解工作流，尽量输出 Workflow Ready 卡或 workflow JSON 草稿。
能力校验：逐节点检查输入、输出、Provider 能力，避免把占位图、白图、fake 资产或本地私有路径当成可交付资产。
本地 Provider 配置：通过右侧智能体卡片的 API key 入口检测并保存本机配置，支持 DeepSeek API、Codex CLI 等；API key 只写入 .data/local-provider-config.json，不回显、不进入仓库。
安全执行边界：不读取密钥、Cookie 或登录态；不绕过 Provider 直接调用外部模型；真实付费生成必须显式开启并人工确认。

适用边界

它适合用于整理 AI 创作流程、生成可校验工作流草案，并帮助配置本地 Provider；不适用于自动批量触发真实生成。若用户缺少关键素材，技能最多追问一个必要问题。使用 Codex CLI 时，WindowsApps 桌面 App 不等于 CLI，需要确认 codex --version 可执行，或改用 codex.cmd / PATH 中的 codex。