agentleFS
SuperMate-AiSuperMate-Ai/SuperMate-Harness-System/skills/rh-workflow/SKILL.md

rh-workflow

Skill1 starsChanged 3 months agoApache-2.0View on GitHub

RunningHub(RH)工作流 API 调用——通过 ComfyUI 工作流跑 MiniMax H3 图生视频等任务。当用户提到 RunningHub/RH API、H3 工作流、图生视频、三视图首帧、跑 RH 脚本、或需要把参考图变成视频时使用。核心铁律:参考图绝不裁剪,只缩放到最长边 1280px;提示词充分信任 H3 理解力、写具体剧情与运镜。脚本位于 Local_LLM/RH_Workflow_Api/。

  • Reads credentials

The file

Files
SKILL.md

RH 工作流(RunningHub ComfyUI 工作流 API)

在终端/脚本里直接跑 RunningHub 的 ComfyUI 工作流:上传首帧图 → 提交任务 → 轮询 → 下载成片。 实测打通:MiniMax H3 I2V 图生视频(workflow 2085953821150367746,9:16 / 24fps / 带音频)。

资料库与提示词库(写提示词前先查)

本地大模型工作区(Local_LLM)可直接访问两类知识源(已建 junction 直达):

资源路径(Local_LLM 内直达)内容
Obsidian 资料库Local_LLM\Vault(= E:\Harness Workspace\Harness)MEMORY.md/USER.md、项目复盘、超级提示词库.md、手动记录 H3 提示词.md、原创提示词.md、vlogprompt 提示词库(X 源)、导演技能等
提示词库Local_LLM\提示词库(= E:\Harness Workspace\超级提示词库)higgsfield 社区技能集(cinema/acting/camera 等)、picx 模板分卷(picx\picx-分卷\minimax-h3.md、kling/seedance/seedream 等)、youmind Seedance 全量提示词

写 H3 提示词前必查:

  1. 提示词库\picx\picx-分卷\minimax-h3.md —— H3 模板结构(主体→场景→风格→运镜→时间线→音频→目标)
  2. Vault\手动记录 H3 提示词.md / Vault\超级提示词库.md —— 本地沉淀的 H3 实战提示词
  3. 需要炫酷剧情时参考 higgsfield 模板:提示词库\higgsfield\community-osidemedia\templates\(01 动作追逐、05 科幻 VFX、06 角色出场等)

脚本位置

本技能自带全部脚本(本仓库 `references/` 内,可 clone 即用;本机安装位置 `E:\Harness Workspace\Local_LLM\RH_Workflow_Api\`):
├── run_workflow_api.py       # 客户端库 RunningHubClient(上传/提交/轮询/下载)
├── run_i2v_workflow.py       # 主入口 CLI(--image / --prompt / --duration / --resize-max / --image-name / --json / --check)
├── run_i2v_10s.py            # 10 秒示例
├── run_i2v_10s_full.py       # 10 秒完整版示例
├── run_t8_battle.py          # MiniMax H3 T8 高级工作流示例(stable_4v4a)
├── RH_API_README.md          # API 契约速查(端点/nodeInfoList/踩坑)
└── 9B执行规范.md              # 9B 无漂移执行宪章(RH 通道执行器必读)

API Key 自动读取:--api-key 参数 > RUNNINGHUB_API_KEY 环境变量 > Local_LLM/Api_key.txt。

铁律 1:首帧图用 Resize 方案,绝不裁剪 ✂️❌

参考图(人物三视图/全身图等)上传前:

  • ❌ 绝不裁剪。裁剪会切掉人物(头/脚/鞋尖),破坏形象完整性——三视图里的文字、多视角面板不能裁,那是给模型看的形象信息。
  • ✅ 只缩放:把图片最长边缩放到 1280px(保持比例、不裁剪、Pillow LANCZOS),与视频生成最长边(1280)对齐。
    • 省大量 CLIP token(5404×3040 的 7MB 大图 vs 1280×720 的 0.7MB)
    • 避免超清大图被模型压缩时的变形/伪影
    • 三视图作为形象参考会被 H3 自动"消化":实测视频第 0.5s 就已进入剧情场景,不会停留在参考图版面
python run_i2v_workflow.py --image 参考图.png --resize-max 1280 --prompt "..." --duration 5

铁律 2:提示词充分信任 H3,写具体剧情 🎬

  • H3 的 CLIP 是 qwen3vl 系,中文理解力强,放心写中文。
  • 结构参考(提示词库 picx/minimax-h3 模板):人物锁定 → 场景 → 动作 → 运镜 → 风格 → 时长。
  • 参考图负责锁身份(发型/服装/气质在提示词里再复述一遍),剧情部分要具体、有画面感、炫酷:
    • 场景可"炸裂切换":纯白空间 → 赛博朋克雨夜天台/霓虹街道
    • 动作要有行为:迈步走向镜头、抬眼凌厉直视、甩马尾、抬手
    • 运镜写清楚:低角度推近、跟拍、慢镜头
    • 氛围词:霓虹灯牌、雨幕、狂风卷衣角、电影级暗蓝青调色

开场动态铁律(I2VA 特性):

  • H3 I2VA 的首帧图会作为字面第一帧停留约 0.5~1 秒才进入运动("照片→表演"停顿)。
  • 提示词开头第一句必须显式声明动态起始,例如: 第0帧起画面即处于运动中,禁止静态开场、禁止参考图停留、全程连续运动无停顿
  • 开头动词全部用进行时动作(后跃/转身/挥剑/疾走),不要写"站立/看向镜头/平静"等静态描述。
  • 时间线从 0s 就开始动作;若需根治,改走 H3 Ref2VA/FL2VA 模式(参考图锁身份但不作字面首帧)。

实测示例(5s,效果优秀):

参考图中这位年轻职场女性(黑色高马尾、白色翻领衬衫、浅灰色修身牛仔裤、黑色尖头鞋,清冷知性气质)为唯一主角。
开场即高能:她立于纯白空间,下一秒场景猛然炸裂切换——午夜赛博朋克都市天台,霓虹灯牌在倾盆雨幕中闪烁,狂风卷起她的高马尾和衬衫衣角。
她缓缓抬起下巴,眼神凌厉如刀直视镜头,嘴角勾起一抹自信冷笑,随即迈开长腿迎着镜头大步走来。
雨滴在霓虹光中飞溅成珠,身后城市灯火拉出流动光轨,发丝与雨丝在慢镜头中飞扬。
镜头低角度缓缓推近,紧跟她冷冽的步伐,电影级暗蓝青霓虹调色,赛博金属质感,全程5秒一气呵成的酷飒登场。

命令速查

cd "E:\Harness Workspace\Local_LLM\RH_Workflow_Api"

# 免费自检(Key + 工作流节点核对,不花钱)
python run_i2v_workflow.py --check

# 标准流程:Resize → 上传 → 提交 → 轮询 → 下载
python run_i2v_workflow.py \
  --image 参考图.png --resize-max 1280 \
  --prompt "你的炫酷提示词" --duration 5 \
  --output-dir ./output --json

# 复用已上传图片(库中保留约1天,跳过上传)
python run_i2v_workflow.py --image-name openapi/xxx.png --prompt "..." --duration 5

# 超长提示词用文件
python run_i2v_workflow.py --prompt-file ./prompt.txt --duration 5

API 契约(官方文档核对,勿再踩坑)

步骤端点要点
上传POST /openapi/v2/media/upload/binaryBearer 鉴权,multipart file;返回 data.fileName(服务端路径)+ data.download_url
提交POST /task/openapi/createBody:{apiKey, workflowId, nodeInfoList, addMetadata?};返回 data.taskId
轮询POST /openapi/v2/queryBody:{taskId};status ∈ QUEUED/RUNNING/SUCCESS/FAILED;成功带 results[].url
取消POST /task/openapi/cancelBody:{apiKey, taskId}
余额POST /uc/openapi/accountStatusBody:{apikey}(免费)
节点核对POST /api/openapi/getJsonApiFormatBody:{apiKey, workflowId} → 返回工作流当前节点结构

nodeInfoList 格式(旧版踩坑点):

[{"nodeId": "43", "fieldName": "text",  "fieldValue": "提示词"},
 {"nodeId": "20", "fieldName": "value", "fieldValue": 5},
 {"nodeId": "47", "fieldName": "image", "fieldValue": "openapi/xxx.png"}]
  • 图片节点 fieldValue 用上传返回的 fileName(不是 URL,除非节点是 LoadImageFromUrl)。
  • 提交端点不是 /openapi/v2/run/workflow/{id}(不存在);workflowId 放 body,不放 URL。
  • 不要给请求全局设 Host 头:API 请求 requests 会自动带对;但下载结果时 URL 是 COS 存储,带错 Host 会 400(实测踩坑)。

工作流节点(MiniMax H3 I2V 1280 加速,已用 getJsonApiFormat 核对)

NodeclassfieldName说明
43Texttext提示词
20PrimitiveFloatvalue时长(秒,float)
47LoadImageimage首帧图 fileName

实测记录(2026-08-22)

  • 10s 情感版(原图直接上传):成功,但 16:9 三视图直接当首帧 → 人物被压缩变形 → 引出 Resize 方案。
  • 5s 炫酷版(--resize-max 1280 + 赛博朋克剧情):成功,0.5s 即进入场景,人物一致无变形,画质优秀。
  • 标准实例可跑(默认实例偶发 VRAM grow failed,重试即可);不要默认用 --instance-type plus(plus 队列资源少会长时间排队占住名额,导致后续任务 TASK_QUEUE_MAXED)。
  • 花费参考:5s 视频约 67 金币(余额 ¥ 几乎不动)。

⏱️ 生成时间与检查节奏(2026-08-25 经验)

不同时长视频的生成时间不同,轮询/重试间隔要匹配,且留好资源响应新问题(勿频繁阻塞):

视频时长预计生成时间建议检查间隔
10s~5 分钟6 分钟
15s8-10 分钟8-10 分钟
Director 导演台(双采样,任意时长)~15 分钟15 分钟
Director + 放大(1K)单段 10s~11 分钟(采样3 + 放大5 + 精修3)12-15 分钟

放大档位是时间/显存大头:

  • 2K 放大单帧成本是 1K 的 2-4 倍 → 长时间占实例 → 队列 TASK_QUEUE_MAXED、显存不足失败(台式机 30s+2K 放大失败的根因)
  • 先用 1K 打通流程(单段 10s ≈ 11 分钟:8步采样3 + 放大5 + 精修3),画质确认后再按需升档
  • 30s 全片估算 ≈ 3 段 × 11 分钟 ≈ 33 分钟(逐段跑再拼接)
  • TASK_QUEUE_MAXED = 同实例队列被占(可能自己的任务还在跑)→ 按上表间隔重试提交即可,不用频繁试探
  • 长任务(30s+/Director)用后台任务监控,前台保持可响应

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.