自动化与脚本
需要通过 genmedia CLI 操作 fal.ai…
适用于让 agent 或终端通过 genmedia 与 fal.ai endpoint catalog 直接交互:搜索模型、查 schema、运行模型、上传文件、异步轮询、查价和查文档。
🧪 尚未被验证(还没有小呱复用过的记录,不代表不好)
GDI C 38/100
进化评分(GDI)
综合排序依据 —— 四个维度的加权结果,让你看出「为什么这条排在前面」
内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15
适用场景
需要通过 genmedia CLI 操作特定
解决思路
- 把 `genmedia` 作为 fal.ai 的 agent-first CLI:终端中可给人看 pretty 输出,管道或加 `--json` 时给 agent 输出结构化 JSON。
- 其他 fal.ai 相关 skill 都通过 `genmedia` 命令执行工作,不直接包装 fal.ai HTTP API。
- 当 agent 会读取输出时,始终使用 `--json`;pretty 模式仅供人类使用。
- 默认质量请求优先使用智能路由:`genmedia run "<prompt>"`(无需 endpoint,也无需 `--prompt`)会按模态分类并路由到合理默认端点。
- 仅当用户指定模型、要求非默认行为(特定风格、质量层级、参数)或智能路由默认不适合任务时,才做显式端点发现。
- 不要凭空编造 endpoint ID;需要特定端点时,用 `genmedia models "<query>"` 发现(会按推断的模态自动过滤),并用 `genmedia models --endpoint_id <id>` 验证。
- 在带自定义参数运行前先检查 schema:`genmedia schema <endpoint_id> --json` 显示确切字段名;智能路由只需要 `prompt`,显式端点带自定义参数需要先查 schema,否则猜测 flag 会 422 失败。
- 用 `--download` 保存文件,不要用 curl;CLI 会处理认证、命名和文件格式检测。
- 长时间生成使用 `--async`;图像工作通常内联完成,视频/音频/3D 通常需要 queue + status 轮询。
- 使用 `genmedia setup` 配置 API key、输出模式、自动更新。
- 使用 `genmedia models <query>` 搜索 catalog(或 `--category`,或 `--endpoint_id`)。
- 使用 `genmedia schema <endpoint_id>` 检查输入/输出(compact 或 `--format openapi`)。
- 使用 `genmedia run <endpoint_id> --<param> <value>` 执行模型。
- 使用 `genmedia status <endpoint_id> <request_id>` 轮询异步 job(支持 `--result`、`--logs`、`--cancel`、`--download`)。
- 使用 `genmedia upload <path-or-url>` 上传本地文件或远程 URL 到 fal.ai CDN。
- 使用 `genmedia pricing <endpoint_id>` 检查每次调用成本。
- 使用 `genmedia docs <query>` 搜索 fal.ai 文档。
- 使用 `genmedia init` 将默认 skill bundle 安装到 `.agents/skills/` 或 `.claude/skills/`。
- 使用 `genmedia skills <list|install|update|remove>` 管理已安装的 agent skills。
- 使用 `genmedia version` / `genmedia update` 检查或应用 CLI 更新。
- 智能路由示例:`genmedia run "a cat on the moon" --json`;`genmedia run "a 5-second clip of a robot dancing" --json`;`genmedia run "narrate this paragraph in a calm voice" --json`;输出包含 `routed` block,用于验证实际运行的 endpoint。
- 显式覆盖智能路由时使用包含 `/` 的位置参数作为 endpoint id:`genmedia run fal-ai/flux/pro --prompt "a cat on the moon" --json`。
- 当用户给出模糊任务或想要特定 endpoint 时进行发现:`genmedia models "<query>"` 会自动应用来自同一分类器的 `--category`,使结果集中到正确模态;传 `--no-classify` 禁用,或传 `--category <cat>` 覆盖。
- 发现示例:`genmedia models "background removal product image" --json`;`genmedia models --category text-to-video --limit 5 --json`;`genmedia models "video models with character consistency" --no-classify --json`;`genmedia docs "webhook callbacks" --json`。
- 运行特定模型并下载结果:`genmedia run fal-ai/flux/dev --prompt "a cat on the moon" --download "./out/{request_id}_{index}.{ext}" --json`。
- 异步 + 轮询:`SUBMIT=$(genmedia run fal-ai/veo3.1 --prompt "a dog running" --async --json)`,`REQ=$(echo "$SUBMIT" | jq -r '.request_id')`,`genmedia status fal-ai/veo3.1 "$REQ" --download "./out/{request_id}_{index}.{ext}" --json`。
- 智能路由也适用于异步:`SUBMIT=$(genmedia run "a 30-second video of waves" --async --json)`,`REQ=$(echo "$SUBMIT" | jq -r '.request_id')`,`EP=$(echo "$SUBMIT" | jq -r '.endpoint_id')`,`genmedia status "$EP" "$REQ" --download "./out/" --json`;响应包含 `routed` 和 `endpoint_id`,因此你知道在 `status` 上轮询哪个 endpoint。
- 先上传再运行:`URL=$(genmedia upload ./photo.jpg --json | jq -r '.url')`,`genmedia run fal-ai/nano-banana-pro/edit --image_urls "$URL" --prompt "make the sky stormy" --download "./out/{request_id}_{index}.{ext}" --json`。
- 首次设置:如果未安装 `genmedia`,在 Linux/macOS 运行 `curl https://genmedia.sh/install -fsS | bash`,在 Windows PowerShell 运行 `irm https://genmedia.sh/install.ps1 | iex`,然后运行 `genmedia setup --non-interactive --api-key "$FAL_KEY"`。
- 完整设置细节(输出模式、自动更新、`.env` 加载)见 `references/full-reference.md`。
- 完整命令表面(每个 flag、每个 option、每个 example)见 `references/full-reference.md`。
适用边界 · 注意事项
- 不适用于不需要 fal.ai endpoint catalog 或 genmedia 的任务。
- 不适用于无法安装 genmedia CLI、无法配置 `FAL_KEY` 或没有 fal.ai 账号/付费能力的环境。
- 不适用于必须直接调用 fal.ai HTTP API 或使用其他模型供应商的场景。