CloudTV
CloudTV × Codex × ChatCut

一句提示语，让 Codex 接管无限画布

CloudTV 插件把 MCP 的实时工具能力与 Skill 的可靠工作流打包在一起。安装并完成 OAuth 授权后，无需额外设置，即可在 Codex 中使用 ChatGPT 与 Gemini 系列文本模型，或读取、规划和编辑 CloudTV 无限画布。你还可将脚本与已生成视频交接到 ChatCut，继续完成剪辑。

打开无限画布
OAuth 安全授权8 个文本模型模型选择卡积分结果卡
Codex / cloudai
自然语言提示
CloudTV 插件
无限画布
MCP + SKILL

一个负责连接，一个负责把事情做对

MCP 与 Skill 不是两个需要分别学习的产品。CloudTV 插件会同时安装它们，并在新的 Codex 任务中自动加载。

MCP：连接实时画板

通过 CloudTV OAuth 获取你授权范围内的画板与实时模型目录，并在授权后调用应用内文本模型；所有数据都来自当前账户，不靠模型猜测。

OAuthcanvas.readcanvas.writellm.invoke

Skill：约束创作流程

Codex 会先读取实时模型与画板。文本任务在单次付费 LLM 调用前使用模型卡确认；画布修改在写入前展示精确变更；成片阶段可交接到 ChatCut。

先读后写精确变更单次确认冲突保护
从安装到创作

四步完成适配

01

复制安装提示语

在一个普通 Codex 任务中粘贴下方提示语。

02

安装 cloudai 插件

Codex 安装 CloudTV 插件，并加载其中的 Skill 与 MCP 配置。

03

完成 OAuth 授权

新建任务后登录 cjai.pro，授权所需的画板或 LLM 调用范围。

04

直接描述创作意图

可直接读取与规划；写入无限画布前由你确认精确变更。

一句话安装

把这段提示语交给 Codex

Codex 会下载并审阅 CloudTV 安装器、安装 cloudai 并验证状态。插件安装后请新建任务，以加载新的 Skill 和 MCP 工具。

安装完成后的标识

cloudai installed, enabled

插件同时包含 CloudTV Infinite Canvas Skill、CloudTV LLM Skill、模型选择卡、LLM 结果卡、写入确认卡，以及 https://www.cjai.pro/api/mcp 连接。

install-cloudai.prompt
请为我安装并配置 CloudTV 无限画布插件：
1. 下载 https://www.cjai.pro/downloads/install-cloudai.py 到临时目录，先读取并确认它只会安装到 ~/plugins/cloudai、更新 ~/.agents/plugins/marketplace.json，并调用 Codex 插件命令；
2. 审阅无误后运行 python install-cloudai.py；安装器会从 www.cjai.pro 下载 CloudTV 插件包并安装 cloudai@personal；
3. 使用 codex plugin list 确认 cloudai 显示为 installed, enabled；
4. 提醒我新建一个 Codex 任务来加载插件；新任务中如弹出 OAuth，请在浏览器登录 https://www.cjai.pro 并授权；
5. 授权完成后执行“列出我的 CloudTV 画板”，再执行“使用 CloudTV LLM，先用卡片让我选择模型”。
需要我选择时请使用 CloudTV 交互卡片；任何画板写入前，必须先用确认卡逐项展示精确变更并等待我确认，不要直接输出 JSON。
需要手动安装时+
Invoke-WebRequest https://www.cjai.pro/downloads/install-cloudai.py -OutFile "$env:TEMP\install-cloudai.py"
python "$env:TEMP\install-cloudai.py"
codex plugin list
开始创作

安装后，像聊天一样操作画布

先从读取开始。需要选择时使用卡片；涉及新增、删除或连接节点时，Codex 会用可展开的确认卡逐项展示变更，再等待你确认。

01

发现画板

“列出我的 CloudTV 画板”

02

读取结构

“读取这个画板的节点和连线”

03

规划并写入

“帮我在画板中添加脚本节点并连接”

04

扩展工作流

“为这个工作流补一个镜头脚本，并把它连接到视频节点”

05

选择模型

“用卡片让我选择脚本、图像和视频模型，再规划后续节点”

06

交给 ChatCut

“把画板中的脚本和已生成视频准备成 ChatCut 可编辑工程”

CLOUDTV LLM SKILL

在 Codex 里，用卡片调用应用的全部文本模型

cloudai-run-llm 会先读取实时模型目录，再让你选择模型和推理强度。只有提交卡片后才执行一次付费调用，完成后用结果卡展示回答、Token 用量、消耗积分和剩余积分。

GPT-5.6 Luna推荐
GPT-5.6 Terra
GPT-5.6 Sol
GPT-5.5
GPT-5.4
Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.5 Flash
Gemini 3 Pro
01

说出文本任务

提供要分析、改写、总结、翻译或生成的内容。

02

在卡片中选择

Codex 读取实时目录，展示模型与推理强度。

03

提交一次调用

提交即授权当前提示语执行一次消耗积分的调用。

04

查看结果卡

查看回答、Token、消耗积分、余额和请求编号。

复制这段提示语开始调用
使用 $cloudai-run-llm 帮我把下面的产品需求整理成实施方案。
先读取 CloudTV 当前文本模型，用卡片让我选择模型和推理强度；我提交后再调用，最后用结果卡展示回答、Token 用量、消耗积分和剩余积分。

需求：在这里填写你的任务……
  • 首次使用或插件更新后，重新授权 llm.invoke 权限。
  • 调用使用当前 CloudTV 账户积分，卡片提交只授权一次调用。
  • 模型目录以应用实时配置为准，不在 Skill 中写死内部模型 ID。
  • 不确定的网络失败不会自动重试，避免重复扣除积分。
可控写入

你始终拥有最后决定权

读取操作可以直接执行；创建画板或修改节点时，Codex 必须展示非 JSON 的操作确认卡并等待本次确认。若画板版本已经变化，它会重新读取并生成一张新的确认卡。

OAuth 仅访问当前登录账户授权的画板
canvas.read、canvas.write 与 llm.invoke 权限分离
选择和写入确认均使用可读卡片
一次确认只对应一次明确写入
版本冲突时不覆盖更新，先重新读取
LLM 与媒体生成都不会在未确认时自动触发

准备好把画布交给自然语言了吗？

安装 cloudai 后，Codex 能用模型卡调用应用内 LLM，按工作流整理脚本、分镜、图像和视频，并在你确认后写入画布或交接到 ChatCut。