灵境 AI Anime Workbench 平台终端工具仓库。
开始使用前，请先确保你已经在 Anime Workbench 官网注册账号，并完成微信绑定：
CLI 当前推荐通过微信扫码登录。
如果官网账号还没有绑定微信，请先在官网完成注册和绑定，再继续下面的安装与登录步骤。
当前仓库包含四层：
opencli frontend：给opencli用的插件入口，继续兼容opencli awb ...@lingjingai/awb-cli：独立 CLI 入口，命令名为awb@lingjingai/awb-core：两者共用的核心 SDK、鉴权、上传、模型查询和任务逻辑skills/awb：给 Agent 用的 skill 文档、流程、兼容元数据和更新脚本
目录结构：
.
├── index.js # opencli 插件入口
├── install.mjs # opencli 插件安装脚本
├── packages/
│ ├── awb-core/ # shared core
│ └── awb-cli/ # standalone CLI
├── skills/awb/ # agent skill bundle
├── docs/ # release/update docs
├── README.md
└── README.en.md
更新机制文档：
面向 Agent、e2b、CI 和普通终端用户，优先安装独立入口：
npm install -g @lingjingai/awb-cli
awb --help如果你是从当前仓库源码开发：
npm install -g ./packages/awb-core ./packages/awb-cli
awb --help前置依赖：
npm install -g @jackwener/opencli从 GitHub 安装：
npm install -g github:LingJingAI-Labs/anime-workbench-cli或：
npm install -g git+https://github.com/LingJingAI-Labs/anime-workbench-cli.git安装完成后，postinstall 会自动把插件放到 ~/.opencli/plugins/awb，并把 Agent skill 同步到 ~/.cc-switch/skills/awb。
opencli awb 是兼容入口；完整品牌栏和分组帮助以独立 awb 入口为准。
验证安装：
opencli awb --help如果独立 CLI 本地还没有自己的登录态，它会优先沿用现有 AWB 认证和项目组状态，避免重复登录。兼容读取的旧路径包括：
~/.opencli/awb-auth.json~/.opencli/awb-state.json~/.animeworkbench_auth.json
如果这些路径同时存在，CLI 会优先采用更新更晚、令牌更新鲜的那份认证记录。
cd /path/to/anime-workbench-cli
npm install -g .或直接刷新本地插件安装：
node /path/to/anime-workbench-cli/install.mjs检查代码：
npm run check同步版本号：
npm run version:sync -- 0.1.1Skill 元数据校验：
npm run checkSkill 入口：
skills/awb/SKILL.mdskills/awb/compat.jsonskills/awb/VERSION
Skill 更新：
bash skills/awb/scripts/check-update.sh
bash skills/awb/scripts/update.sh如果你的 Agent 使用自定义 skill 目录，可设置 AWB_SKILL_INSTALL_DIR=/path/to/awb 后再执行安装或更新。
Skill workflow 只保留单元化基础用法，例如：
- 简单文生图
- 参考图生图 / 多图生图
- 批量生图
- 首帧生视频
- 首尾帧生视频
- 多参考生视频
- 故事板生视频
- 批量生视频
自动化 / e2b / CI 场景可直接使用 AWB access key，不需要扫码或刷新 token：
export AWB_ACCESS_KEY=<access_key>
# 兼容旧环境变量，也可使用 AWB_CODE=<access_key>
awb auth-status -f json
awb me -f json也可以把 access key 保存到本地 AWB auth 文件（权限 0600）：
opencli awb login-key --accessKey <access_key>
# 已经设置环境变量时：
opencli awb login-key --fromEnv true
# 离线保存/暂不校验时：
opencli awb login-key --accessKey <access_key> --skipVerify trueCLI 启动时会从当前目录向上查找最近的 .env，且不会覆盖已存在的 shell 环境变量：
AWB_ACCESS_KEY=<access_key>
# AWB_CODE=<access_key> # 旧别名；不是 user_id完成官网注册并绑定微信后，在终端使用微信扫码登录：
opencli awb login-qr只返回二维码链接，不等待：
opencli awb login-qr --waitSeconds 0 -f json手机验证码登录：
opencli awb send-code --phone 13800138000 --captchaVerifyParam '<aliyun-captcha>'
opencli awb phone-login --phone 13800138000 --code 123456查看当前账号、团队和项目组：
opencli awb me -f json
opencli awb points -f json切换团队：
opencli awb teams -f json
opencli awb team-select --groupId <groupId> -f json管理项目组：
opencli awb project-groups -f json
opencli awb project-group-current -f json
opencli awb project-group-users -f json
opencli awb project-group-create --name "CLI Project" -f json
opencli awb project-group-select --projectGroupNo <projectGroupNo> -f json项目 / e2b 沙箱用量统计：
opencli awb usage-summary \
--projectGroupNo <projectGroupNo> \
--since "2026-04-27 00:00:00" \
--startProjectPointBalance 10000 \
--pointPriceYuan 0.01 \
-f json
# 也可由后台注入环境变量后直接查
AWB_PROJECT_GROUP_NO=<projectGroupNo> \
AWB_USAGE_STARTED_AT=1777219200000 \
AWB_START_PROJECT_POINT_BALANCE=10000 \
AWB_POINT_PRICE_YUAN=0.01 \
opencli awb usage-summary -f json列出图片模型：
opencli awb image-models列出视频模型：
opencli awb video-models按名称过滤：
opencli awb image-models --model "Nano Banana"
opencli awb video-models --model "可灵 3.0"查看某个模型的参数、约束和推荐命令：
opencli awb model-options --modelGroupCode <modelGroupCode>上传本地文件到素材桶：
opencli awb upload-files --files ./ref.webp -f json
opencli awb upload-files --files ./frame.webp --sceneType material-video-create -f json返回值里会包含 backendPath 和 signedUrl。
积分预估：
opencli awb image-fee \
--modelGroupCode <modelGroupCode> \
--prompt "一位赛博风格少女站在霓虹街头" \
--quality 1K \
--ratio 16:9 \
--generateNum 1正式创建：
opencli awb image-create \
--modelGroupCode <modelGroupCode> \
--prompt "一位赛博风格少女站在霓虹街头" \
--quality 1K \
--ratio 16:9 \
--generateNum 1 \
--dryRun trueBanana 系列多图参考：
opencli awb image-create \
--modelGroupCode <modelGroupCode> \
--prompt "参考图里的角色在雨夜奔跑" \
--quality 1K \
--ratio 16:9 \
--generateNum 1 \
--irefFiles "./a.webp,./b.webp" \
--dryRun true批量生图：
opencli awb image-create-batch \
--inputFile ./image-batch.json \
--modelGroupCode <modelGroupCode> \
--concurrency 2 \
--dryRun true -f json首尾帧模式：
opencli awb video-create \
--modelGroupCode <modelGroupCode> \
--frameFile ./first-frame.webp \
--tailFrameFile ./last-frame.webp \
--quality 720 \
--generatedTime 5 \
--ratio 16:9 \
--dryRun true纯提示词模式（仅部分模型）：
opencli awb video-create \
--modelGroupCode <modelGroupCode> \
--prompt "雨夜街头，人物缓慢走向镜头，电影感" \
--quality 720 \
--generatedTime 5 \
--ratio 16:9 \
--dryRun true参考生视频模式：
opencli awb video-create \
--modelGroupCode <modelGroupCode> \
--prompt "@角色A 对镜说话" \
--refImageFiles "角色A=./char.webp" \
--refAudioFiles "角色A=./voice.mp3" \
--quality 720 \
--generatedTime 5 \
--ratio 9:16 \
--dryRun true故事板模式：
opencli awb video-create \
--modelGroupCode <modelGroupCode> \
--storyboardPrompts "镜头1：城市远景||镜头2：人物走近镜头" \
--quality 720 \
--generatedTime 5 \
--ratio 16:9 \
--dryRun true批量生视频：
opencli awb video-create-batch \
--inputFile ./video-batch.json \
--modelGroupCode <modelGroupCode> \
--concurrency 2 \
--dryRun true -f json查询任务流：
opencli awb tasks --taskType IMAGE_CREATE -f json
opencli awb tasks --taskType VIDEO_GROUP -f json等待任务完成：
opencli awb task-wait --taskId <taskId> --taskType IMAGE_CREATE -f json
opencli awb task-wait --taskId <taskId> --taskType VIDEO_GROUP -f json推荐流程：
opencli awb video-models --model "可灵 3.0"
opencli awb model-options --modelGroupCode <modelGroupCode>
opencli awb video-create ... --dryRun true
opencli awb video-create ...dryRun 会构造真实请求并调用积分估算接口，但不会真正提交创作任务。