接入多模态生成模型

步骤一：创建 Slash Command

将套餐 API Key（以 sk-sp- 为前缀）配置为环境变量 $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN，供后续 curl 鉴权使用。

在项目根目录创建 .claude/commands/text-to-image.md，写入以下内容：

调用 Token Plan 文生图 API，根据描述生成图片。

用户需求：$ARGUMENTS

## 步骤

1. 从用户需求中提取 prompt（图片描述）、model、size（默认 1024*1024）。若用户明确指定了模型（如“模型=wan2.7-image”或“用 wan2.7-image 画”），必须严格使用用户指定的模型名，不要回退到默认模型；仅当用户未指定模型时才使用默认 qwen-image-2.0。常用图像生成模型有 qwen-image-2.0、qwen-image-2.0-pro、wan2.7-image、wan2.7-image-pro 等，完整列表以百炼模型列表为准。

2. 调用 API 生成图片（使用 Bash 工具执行 curl）：

```
curl -s -X POST "https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation" \
  -H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "<model>",
    "input": {
      "messages": [{"role":"user","content":[{"text":"<prompt>"}]}]
    },
    "parameters": {"size":"<size>"}
  }'
```

3. 从返回 JSON 的 output.choices[*].message.content[*].image 中提取图片 URL。

4. 用 curl -s -o "generated_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).png" "<URL>" 下载到当前目录。

5. 向用户展示生成的图片文件路径。

步骤二：生成图片

在 Claude Code 中输入 /text-to-image 画一只猫。如需使用默认模型以外的图像生成模型，在指令中写明模型名即可，例如 /text-to-image 用 wan2.7-image 画一只猫。

步骤一：创建 Slash Command

将套餐 API Key（以 sk-sp- 为前缀）配置为环境变量 $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN，供后续 curl 鉴权使用。

在项目根目录创建 .claude/commands/text-to-video.md，写入以下内容：

调用 Token Plan 文生视频 API，根据描述生成视频并自动下载到本地。

用户需求：$ARGUMENTS

## 步骤

1. 从用户需求中提取 prompt（视频描述）、model（默认 happyhorse-1.1-t2v）、resolution（默认 720P）、ratio（默认 16:9）、duration（默认 5 秒）。若用户明确指定了模型（如"模型=happyhorse-1.0-t2v"），必须严格使用用户指定的模型名。

2. 使用 Bash 工具执行以下脚本，一次性完成提交任务、等待完成、下载视频：

```bash
#!/bin/bash
set -e

TASK_RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-generation/video-synthesis" \
  -H "X-DashScope-Async: enable" \
  -H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "<model>",
    "input": {"prompt": "<prompt>"},
    "parameters": {"resolution": "<resolution>", "ratio": "<ratio>", "duration": <duration>}
  }')

TASK_ID=$(echo "$TASK_RESPONSE" | grep -o '"task_id":"[^"]*"' | head -1 | cut -d'"' -f4)
if [ -z "$TASK_ID" ]; then echo "提交失败: $TASK_RESPONSE"; exit 1; fi
echo "任务已提交，ID: $TASK_ID，等待生成..."

while true; do
  sleep 15
  STATUS_RESPONSE=$(curl -s "https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/tasks/$TASK_ID" \
    -H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN")
  STATUS=$(echo "$STATUS_RESPONSE" | grep -o '"task_status":"[^"]*"' | cut -d'"' -f4)
  if [ "$STATUS" = "SUCCEEDED" ]; then
    VIDEO_URL=$(echo "$STATUS_RESPONSE" | grep -o '"video_url":"[^"]*"' | cut -d'"' -f4)
    OUTPUT="generated_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).mp4"
    curl -s -o "$OUTPUT" "$VIDEO_URL"
    echo "视频已下载: $(pwd)/$OUTPUT"
    exit 0
  elif [ "$STATUS" = "FAILED" ]; then
    echo "生成失败: $STATUS_RESPONSE"; exit 1
  fi
  echo "生成中..."
done
```

3. 向用户展示生成的视频文件路径。

步骤二：生成视频

在 Claude Code 中输入 /text-to-video 一只白色的猫在阳台上晒太阳。如需使用其他视频生成模型，在指令中写明模型名即可，例如 /text-to-video 用 happyhorse-1.1-r2v 生成一只猫跳跃的视频。

步骤一：创建 Slash Command

将套餐 API Key（以 sk-sp- 为前缀）配置为环境变量 $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN，供后续 curl 鉴权使用。

在项目根目录创建 .claude/commands/text-to-speech.md，写入以下内容：

调用 Token Plan 语音合成 API，将文本转为语音文件。

用户需求：$ARGUMENTS

## 步骤

1. 从用户需求中提取 text（待合成文本）、voice（音色，默认 longanhuan_v3.6）、format（音频格式，默认 mp3）、sample_rate（采样率，默认 24000）。若用户明确指定了模型，使用用户指定的模型名；否则默认使用 qwen-audio-3.0-tts-plus。

2. 调用 API 合成语音（使用 Bash 工具执行 curl）：

```
curl -s -X POST "https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/audio/tts/SpeechSynthesizer" \
  -H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -o "speech_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).<format>" \
  -d '{
    "model": "<model>",
    "input": {
      "text": "<text>",
      "voice": "<voice>",
      "format": "<format>",
      "sample_rate": <sample_rate>
    }
  }'
```

3. 向用户展示生成的音频文件路径。

步骤二：合成语音

在 Claude Code 中输入 /text-to-speech 你好，欢迎使用百炼。