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Flowboard — open-source infinite canvas for AI product videos. Drag nodes for model, product, scene, video — connect them, click Generate. Auto-prompts write themselves. Runs locally; powered by Google Flow + Claude CLI.

Flowboard – 用于 Google Flow 媒体生成的本地图形化工作区

它是什么 – Flowboard 是一款桌面级 Web 应用程序，让单一用户能在无限画布上设计AI 生成的媒体管道。节点代表资产（角色、产品）、图像合成和视频渲染。该应用程序通过 Chrome MV3 扩展程序与 Google Flow (Veo 3.1 i2v / GEM_PIX_2) 通讯，并使用本地安装的 LLM CLI (Claude Code、通过 agy 的 Gemini 或 OpenAI Codex) 进行视觉识别、自动提示和规划。所有状态皆存储在本地 SQLite 数据库中；除了付费的 Google Flow 账户外，无需任何云端服务。

为什么存在

电子商务视频制作过程重复性高 – 同一个模特和产品会出现在许多场景中。
Flowboard 将整个活动视为一个有向图，因此每个参考资料（角色、产品）只需上传一次即可自动重复使用。
自动提示功能会从设置的 LLM CLI 提取描述，为每个下游节点生成具备情境感知能力的提示词。

核心概念与工作流程

概念	角色	使用方式
参考节点 (角色、视觉资产)	存储单一图像和 `aiBrief` (LLM 生成的描述) 的锚点。	上传或生成一次；下游节点会自动读取简介。
图像节点	从一个或多个参考资料合成场景。	连接参考资料，点击 Generate (或按 Enter)。应用程序将上游媒体 ID 发送至 Google Flow，并要求 LLM CLI 在单次调用中合成 N 个姿势各异的提示词。
视频节点	通过 Veo i2v 将图像（或其变体）转换为短片。	连接图像节点，选择 Static 或 Dynamic 摄像机，勾选要使用的变体。一次 Flow `batchexecute` 调用会为每个选定的变体创建一个视频。
自动提示	具备场景情境感知能力的 LLM 驱动提示生成。	LLM 读取上游 `aiBrief`，决定动作词汇（摄影棚、街道、咖啡厅、户外），并为每个变体返回时尚编辑风格的提示词。

架构概览

Chrome MV3 extension  ←→  FastAPI agent (127.0.0.1:8434)
   │                     │   ├─ SQLite storage (boards, nodes, assets)
   │                     │   └─ Worker queue that shells out to the LLM CLI
   ▼                     ▼
React‑Flow canvas (Vite, TS)   ←→   Google Flow (batchexecute RPC)

前端 – React 18 + React‑Flow 12 渲染无限画布 UI。
代理 – FastAPI 0.115 在本地执行，存储图形，并通过扩展程序调解所有对 Google Flow 的调用。
扩展程序 – 加载于 flow.google.com；它注入一个内容脚本，使用页面的会话 Cookie、Token 和一次性 reCAPTCHA 对每个请求进行签名，然后通过 WebSocket 将原始负载转发给代理。
LLM CLI – 任何支持的 CLI (Claude Code、Gemini agy、OpenAI Codex) 必须位于系统 PATH 中。代理会调用它进行视觉识别（图像描述）和自动提示规划。

入门指南（快速摘要）

先决条件 – Python 3.11+、Node 20+、Chrome、付费的 Google Flow Pro 或 Ultra 方案，以及安装其中一个 LLM CLI。
克隆并安装 – make install (或使用 uv/venv + npm install)。
加载 Chrome 扩展程序 – chrome://extensions/ → Load unpacked → extension/。
开启已登录的 Flow 分页 – 当扩展程序图标变绿时，表示可以与代理通讯。
设置 – 将 .env.example 复制为 .env，并将 FLOWBOARD_FLOW_PROJECT_ID 设置为您在 UI 中创建的 Flow 项目 UUID。
运行 – make agent (FastAPI) 和 make frontend (Vite)。开启 http://localhost:5173。
创建看板 – 新增角色和视觉资产节点，将它们连接到图像节点，然后连接到视频节点。在每个步骤点击 Generate；LLM CLI 会创建提示词，扩展程序将请求转发给 Google Flow，结果会出现在画布上。

显著功能

无限画布 – 无限制平移/缩放；每个节点皆可拖拽。
变体批处理 – 在单次 Flow 调用中请求 N 个图像变体或 N 个视频。
可重复使用资产 – 上传一次的角色或产品可供数十个场景使用。
仅限本地存储 – 所有看板、媒体文件和历史记录皆保存在 storage/ 下的 SQLite 数据库中。
供应商无关的 LLM – 通过设置 UI 切换 Claude、Gemini 或 Codex；应用程序绝不会直接连接云端 LLM 端点。
测试 – 517 个通过的 pytest 套件（截至 README）。

适合对象

已经拥有 Google Flow Pro/Ultra 订阅，且希望拥有可重复、图形驱动工作流程的电子商务或时尚视频广告创作者。
偏好仅限本地数据（无资产云端存储），但仍需要 Google Veo 图像转视频模型强大功能的团队。
熟悉 Python、Node 和 Chrome 扩展程序，且希望扩展管道（例如新增自定义 LLM 提示或额外节点类型）的开发者。

限制

需要 Chrome – 扩展程序必须在即时的 flow.google.com 分页中执行；不支持无头模式。
付费 Flow 方案 – 免费或试用账户无法生成视频，因为 Veo 3.1 i2v 受到限制。
单一用户，仅限本地 – 不支持多用户协作或云端同步。

授权

MIT – 请参阅存储库中的 LICENSE 文件。