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synced 2026-06-06 07:10:44 +08:00
fix: 补全 dashscope-image-gen 和 xiaomi-tts 的 i18n CI 校验 (#4)
## 变更说明 修复 dashscope-image-gen 和 xiaomi-tts 的 i18n CI 校验、补全英文翻译，并连带修复其他 stale skill 的 source_hash 漂移问题。 ### dashscope-image-gen / xiaomi-tts（PR 主线） - `name` 字段从中文改为目录名（CI rule-1 要求 lowercase ASCII + hyphens）。 - 补全 `metadata.i18n` 块：`locales`、`zh-CN` (含 body 指向 SKILL.zh-CN.md)、`en-US`（含 description / body=./SKILL.md）。 - 新增 `SKILL.zh-CN.md`（zh-CN body 文件）。 - **root SKILL.md 改写为英文 body**（与 SKILL.zh-CN.md 内容对应），由本 PR 手工翻译；`default_locale=en-US`、`source_locale=zh-CN`，与 docs/I18N.md 约定一致：root SKILL.md = default_locale body (en-US)、SKILL.zh-CN.md = source_locale body (zh-CN)。 - 两 locale 锁为 `translated_by: human` + 正确 `source_hash`。 - 内容质量修复：流程标题 "严格按此两步执行" 改为 "严格按此三步执行"；强制规则 2 措辞精确化（/tmp 仅作中转）；xiaomi-tts 用户意图映射表中 `response_format` 改为 `audio.format` 与请求体参数表一致；zh-CN.description 改为纯中文。 - locale header 由 shell 转义残留 `<\!--` 修正为标准 `<!-- locale: zh-CN -->`。 ### 连带：6 个 main 上已 stale 的 skill（避免 translate workflow 失败） - `manage-skills` / `minimax-music-gen` / `minimax-video-gen` / `skill-creator` / `web-access`：`en-US.source_hash` 重新计算为当前 zh-CN source 实际 hash；`translated_by` 由 `ai:claude-opus-4-7` 改为 `human` 以锁定现有翻译不被自动重译覆盖。 - `markdown`：补正 `en-US.source_hash`（之前是占位 `sha256:0000000000000000`）。 - 这些 skill 的 `en-US` 翻译内容保持不变，仅修正元数据。 ### scripts/i18n/translate.py 容错增强 - 413 Payload Too Large 时不再 retry（payload 不会变小，retry 浪费时间）。 - 主循环 catch RuntimeError，把单个 skill 的失败写入 `plan["errors"]` 后继续处理下一个 skill，避免一个大文件 fail 整个 workflow。 - `--check` 模式下 plans 含 errors 也 exit 1（之前仅看 needs_translation，broad except 会把异常吃掉导致误报通过）。 ## Test plan - [x] `i18n-validate` 通过 - [x] `i18n-translate --check` 显示所有 skill `up-to-date` 或 `human-locked, skipping` - [x] CI 上 `validate` / `translate` / `wait-for-copilot-review` 全绿 - [ ] Copilot 评审 conversation 全部 resolve - [ ] Squash merge --------- Co-authored-by: yi-ge <a@wyr.me>
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161
skills/dashscope-image-gen/SKILL.zh-CN.md
Normal file
161
skills/dashscope-image-gen/SKILL.zh-CN.md
Normal file
@@ -0,0 +1,161 @@
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<!-- locale: zh-CN -->
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# dashscope-image-gen 技能
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## 强制规则（违反将导致功能失败）
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1. **必须用 HTTPS 访问 agent-service** — `https://127.0.0.1:${PORT}` 加 `-k` 跳过证书验证
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2. **必须通过 `/api/media/upload` 上传到 media-store** — /tmp 仅作下载/解码中转，不可直接以本地路径作为最终输出
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3. **必须使用 `dc-media://` 协议展示图片** — 唯一能让前端正确渲染的方式
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4. **全程使用 Bash curl** — 不要使用 HttpRequest 工具或 Python
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5. **使用 compatible-mode（/chat/completions）** — 同步调用，响应直接包含图片 URL
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## 模型选择指南
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| 模型 | 特点 | 适用场景 |
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|------|------|---------|
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| wan2.7-image-pro | 旗舰，4K 分辨率，thinking_mode | 用户要求最高画质、4K、细节丰富 |
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| wan2.7-image | 标准高画质，thinking_mode | **默认首选**，无特殊要求时使用 |
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**默认规则**：用户未指定模型时，使用 `wan2.7-image`。
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## 完整执行流程（严格按此三步执行）
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### 前置条件
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- 用户已在资源管理器-算力中配置阿里云 DashScope Provider 并填写 API Key
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- agent-service 正在运行
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### 第一步：调用文生图 API（同步）
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通过 media-proxy 的 compatible-mode 端点生成图片，响应直接包含图片 URL：
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```bash
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PORT=$(cat ~/.desirecore/agent-service.port)
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curl -sk -X POST "https://127.0.0.1:${PORT}/api/media-proxy" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"provider": "dashscope",
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"serviceType": "image_gen",
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"endpoint": "/chat/completions",
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"body": {
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"model": "wan2.7-image",
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"messages": [
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{
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"role": "user",
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"content": [
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{"type": "text", "text": "这里替换为图片描述（建议英文效果更好）"}
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]
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}
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]
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},
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"responseType": "json"
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}'
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```
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**响应示例**：
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```json
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{
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"success": true,
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"data": {
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||||
"request_id": "...",
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"output": {
|
||||
"choices": [
|
||||
{
|
||||
"message": {
|
||||
"role": "assistant",
|
||||
"content": [
|
||||
{
|
||||
"type": "image",
|
||||
"image": "https://dashscope-result.oss.aliyuncs.com/..."
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||||
}
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]
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},
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"finish_reason": "stop"
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}
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]
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}
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},
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"statusCode": 200
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}
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```
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从 `data.output.choices[0].message.content` 中找到 `type: "image"` 的项，提取其 `image` URL。
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### 第二步：下载并上传到 media-store
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图片 URL 有时效，必须立即下载并保存到本地 media-store：
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```bash
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PORT=$(cat ~/.desirecore/agent-service.port)
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IMAGE_URL="第一步响应中的 image URL"
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curl -sL "$IMAGE_URL" -o /tmp/dashscope-gen.png && \
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curl -sk -X POST "https://127.0.0.1:${PORT}/api/media/upload" \
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||||
-F "file=@/tmp/dashscope-gen.png;type=image/png"
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```
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从 JSON 响应中提取 `mediaId` 字段（格式如 `xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx.png`）。
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### 第三步：用 dc-media 协议展示图片
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在你的回复文本中直接写 Markdown 图片语法：
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```
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```
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例如：``
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前端会自动将 `dc-media://` 转为可访问的图片 URL 并渲染出来。
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## 参数映射
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### 尺寸选择
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通义万相通过 compatible-mode 调用时，尺寸通过 `size` 参数传入（放在请求体顶层）：
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```json
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{
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"model": "wan2.7-image",
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||||
"size": "1024x1024",
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||||
"messages": [...]
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}
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```
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| 用户意图 | size 参数 |
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|---------|-----------|
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| 正方形/头像/默认 | "1024x1024" |
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| 横版/风景/壁纸 | "1792x1024" |
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| 竖版/手机/海报 | "1024x1792" |
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### 可选参数（加入请求体顶层）
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| 参数 | 说明 |
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|------|------|
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| `n` | 生成数量 1-4，默认 1 |
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| `size` | 图片尺寸，如 "1024x1024" |
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## 多图生成
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当 `n > 1` 时，`choices` 数组会有多个元素，每个 `message.content` 中都有一张图片。需要为每张图片执行下载+上传，然后逐一展示：
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```
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```
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## 错误处理
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- `success: false` + `error: "未找到匹配的供应商"`：未配置 DashScope Provider 或未启用
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- `success: false` + `error: "未配置 API Key"`：未填写 API Key
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- `statusCode: 401`：API Key 无效或已过期
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- `statusCode: 429`：频率限制，稍后重试
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- `statusCode: 400` + `InvalidParameter`：参数错误（如尺寸不支持）
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- `statusCode: 403` + `AccessDenied.Unpurchased`：模型未开通，需要在阿里云控制台开通
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## 注意事项
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- 通过 compatible-mode 调用是同步的，通常 10-60 秒返回（wan2.7-image-pro 可能更长）
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- 结果图片 URL 有时效，必须及时下载
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- 提示词建议用英文以获得最佳效果，中文也支持
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- 如果用户未明确要求模型/尺寸，默认使用 `wan2.7-image` + `1024x1024`
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