1实现原理 · 为什么它能做到

整个能力由单一 Python CLI 实现：argparse 定义 list/create/clone/check/manage_memory 等子命令，main() 分发到对应函数。

skills/flyworks-avatar-video-1.0.0/scripts/hifly_client.py

parser = argparse.ArgumentParser(description="HiFly Agent Skill Client")

这里在做什么：把「生成数字人视频」的全部操作收敛成一个可被 agent 直接调用的命令行入口。

认证读取环境变量 HIFLY_API_TOKEN；若未设置则回落到源码内硬编码的免费试用 token，并在 30 秒/带水印限制下工作。

skills/flyworks-avatar-video-1.0.0/scripts/hifly_client.py

token = os.environ.get("HIFLY_API_TOKEN")

这里在做什么：用 demo token 保证零配置可试跑，用户自备 token 才解除限制。

所有请求指向固定后端 BASE_URL，并以 Bearer 头携带 token。

skills/flyworks-avatar-video-1.0.0/scripts/hifly_client.py

BASE_URL = "https://hfw-api.hifly.cc/api/v2/hifly"

这里在做什么：把远端生成服务地址写死为常量，端点为 HiFly/Flyworks 数字人 API。

视频/语音/头像均为异步任务：提交拿到 task_id 后，用 check_task_status/poll_avatar_task 轮询状态码（1 等待/2 处理/3 成功/4 失败），每 2 秒一次。

skills/flyworks-avatar-video-1.0.0/scripts/hifly_client.py

url = f"{BASE_URL}/{task_type}/task"

这里在做什么：把远端异步队列包装成同步等待，agent 侧调用即是「提交并等结果」。

本地素材（图片/音频）先经两步上传：向 /tool/create_upload_url 申请上传 URL 与 file_id，再以 PUT 把文件内容传上去，然后以 file_id 提交生成。

skills/flyworks-avatar-video-1.0.0/scripts/hifly_client.py

url = f"{BASE_URL}/tool/create_upload_url"

这里在做什么：把「本地文件」转成远端可用引用，是 talking photo / 声音克隆的前提。

说话照片（talking photo）是两段式流水线：先 /avatar/create_by_image 建自定义头像并轮询拿 avatar_id，再用该头像跑 TTS 出视频。

skills/flyworks-avatar-video-1.0.0/scripts/hifly_client.py

url = f"{BASE_URL}/avatar/create_by_image"

这里在做什么：把「一张照片 + 文案 + 音色」拆成建头像、生成视频两步，各自可独立重试。

声音克隆以 voice_type=8 提交 /voice/create，任务完成后返回可复用的 Voice ID。

skills/flyworks-avatar-video-1.0.0/scripts/hifly_client.py

"voice_type": 8

这里在做什么：区分标准 TTS 音色(1)与克隆音色(8)，克隆结果可被后续 TTS 视频引用。

本地别名记忆：把 avatar/voice 的别名映射持久化到脚本同目录的 memory.json，方便跨会话复用。

skills/flyworks-avatar-video-1.0.0/scripts/hifly_client.py

MEMORY_FILE = Path(__file__).parent / "memory.json"

这里在做什么：用一个小 JSON 文件充当「我已保存的头像/音色」台账，供 manage_memory 增列。

2核心能力

01公共头像文本转视频（TTS：text+avatar+voice）

02说话照片：从单张图片生成会说话的视频

03声音克隆：从音频样本克隆音色

04音频驱动视频（上传音频→生成）

05任务状态查询与轮询

06本地别名记忆管理（add/list）

07列出公开头像与公开声音

3外部依赖

Kind	Dependency / Endpoint
api	HiFly/Flyworks 数字人 API
network	视频产物 CDN
package	requests（HTTP 客户端，requirements.txt）
cli	python3（运行 hifly_client.py）

4管控建议与判定依据

建议配套管控措施

面向 Agent

分级或逐次授权，建议在沙箱运行

面向管理者

审批流程、可回滚、全程审计

判定依据（文件路径与关键语句摘要）

scripts/: 执行本地脚本或命令: python scripts/hifly_client.py <list_public_avatars|list_public_voices|crea
网络端点: 声明外部网络访问: https://hfw-api.hifly.cc/api/v2/hifly（avatar/list、voice/list、video/create_b
本地工作目录: 文件读写与工件输出: load_memory/save_memory 将别名写入脚本同目录 memory.json。

审计说明： 橙色（评估后使用）：这是自带可执行脚本的真实服务客户端。它按自身声明用途读取环境变量 HIFLY_API_TOKEN（凭证），并把用户素材（图片/音频/文本）上传到外部生成后端 hfw-api.hifly.cc 产物 —— 同时命中「为自身用途读凭证/env」与「把用户素材送外部生成/服务后端」两条 orange 判据。目录内无逆向/伪装/绕过防护，故不到红色；也不是纯本地，故高于蓝色。

5第二遍独立确认

[ok] 网络端点全部指向 hfw-api.hifly.cc — requests.get/post/put 的 url 均由 BASE_URL 或上传返回的 upload_url 构造，扫到 11 处请求调用，无额外域名。
[ok] 凭证读取点 — 仅 get_token() 读 HIFLY_API_TOKEN，源码第 15 行；默认 token 第 11 行硬编码。
[ok] 写盘面 — 仅 save_memory 写 memory.json（第 34 行）；未见其它文件写入。
[ok] 是否有隐藏/混淆脚本 — 目录清单仅 9 个文本文件，无二进制/混淆体；扫描沙箱与危险旗标 0 命中。
[ok] 能力声明与代码相符 — SKILL/README 声称的公共头像、说话照片、声音克隆在脚本中均有对应函数与端点。
[ok] 默认 token 有效性声明 — 源码与 references/authentication.md 一致：demo token 自动启用，30s 上限且带水印。
[ok] 安装方式 — README 的 `npx skills add Flyworks-AI/skills` 属宿主安装行为，非本目录执行，故不计入档位。