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안전

inference.sh CLIで150以上のAIアプリを実行

또한 다음에서 사용할 수 있습니다: inferencesh,inference-sh-0,inference-sh-8,inference-sh-9,inference-shell,skillssh,inf-sh,toolshell,inference-sh-7,inference-sh-6,inference-sh-3,tool-belt,tul-sh

统一的CLIインターフェースを通じて、画像生成、ビデオ作成、LLM、検索のための150以上のAIモデルにアクセス。GPUやAPI鍵管理は不要 - inference.shがクラウド実行を処理します。

지원: Claude Codex Code(CC)
📊 71 적절함
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토글을 켜고 사용 시작

테스트해 보기

"agent-tools" 사용 중입니다. infsh app run falai/flux-dev-lora --input '{"prompt": "a cat astronaut"}'

예상 결과:

Task completed with generated image URL: https://cloud.inference.sh/generated/image-123.png

"agent-tools" 사용 중입니다. infsh app run tavily/search-assistant --input '{"query": "latest AI news"}'

예상 결과:

Search results returned with 5 relevant articles including titles, URLs, and summaries

"agent-tools" 사용 중입니다. infsh task get abc123def456 --json

예상 결과:

Task status object with state, created_at, completed_at, and output containing result URLs

보안 감사

안전
v1 • 3/14/2026

Static analyzer flagged 203 patterns in documentation files, but all are false positives. The skill consists of Markdown documentation with code examples, not executable code. Backticks are markdown formatting, URLs are documentation links, and environment variable references are standard API authentication documentation. The documented curl|sh install pattern is industry-standard for CLI tools. No security concerns for publication.

5
스캔된 파일
596
분석된 줄 수
0
발견 사항
1
총 감사 수
보안 문제를 찾지 못했습니다
감사자: claude

품질 점수

45
아키텍처
100
유지보수성
87
콘텐츠
24
커뮤니티
100
보안
83
사양 준수

만들 수 있는 것

AIコンテンツ作成

FLUXでマーケティング画像を生成し、Veoで商品ビデオを作成したり、ローカルGPUなしでeCommerce用の3Dモデルを制作.

LLM統合

統一されたインターフェースを通じてClaude、Gemini、またはその他のLLMを呼び出し、チャット、分析、コンテンツ生成タスクを実行.

リサーチと検索

TavilyとExa用于AI拡張Web搜索、提取网页内容、并以编程方式收集研究数据.

이 프롬프트를 사용해 보세요

基本的な画像生成
Generate an image using FLUX with the prompt: a cat astronaut floating in space
テキストからのビデオ作成
Create a video using Veo 3.1 with the prompt: drone shot flying over a forest at sunset
ローカルファイル処理
Upscale the image at /path/to/photo.jpg by 2x using Topaz upscaler
マルチステップワークフロー
Generate sample input for google/veo-3-1-fast, save to input.json, then run with the edited prompt and track the task status

모범 사례

  • 長時間実行されるビデオ生成タスクには--no-waitフラグを使用し、task getでステータスをポーリング
  • app sampleコマンドでサンプル入力ファイルを生成し、必要な入力スキーマを理解
  • ファイルパスを直接指定してローカルファイルをアップロード - CLIが自動的にアップロードを処理

피하기

  • スクリプトにAPI鍵をハードコードしない - 環境変数またはinfsh loginを使用
  • app getでまず入力スキーマを確認せずにアプリを実行しない
  • タスクエラーを無視しない - 常にタスクステータスを確認して失敗がないかをチェック

자주 묻는 질문

inference.sh CLIのインストール方法を教えてください
curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh を実行し、infsh loginで認証します。インストーラーはOSとアーキテクチャに応じた正しいバイナリをダウンロードします。
AIモデルを実行するにはGPUが必要ですか?
いいえ、すべてのモデルはinference.shクラウドインフラストラクチャで実行されます。ローカルマシンはジョブを.submitして結果を受け取るためにCLIのみが必要です。
認証はどのように機能しますか?
インタラクティブ認証にはinfsh loginを実行し、CI/CDや自動化スクリプトにはINFSH_API_KEY環境変数を設定します。
クラウドモデルでローカルファイルを使用できますか?
はい、入力JSONでローカルファイルパスを指定すると、CLIはアプリ実行前にファイルを自動的にアップロードします。
タスクに時間がかかりすぎる場合はどうなりますか?
--no-waitフラグを使用して即座にsubmitして返し、infsh task get <task-id>でタスクステータスをポーリングします。
利用可能なAIモデルを見つける方法を教えてください
infsh app listですべてのアプリを表示、infsh app list --imageで特定のカテゴリを表示、infsh app search fluxで検索できます。

개발자 세부 정보

작성자

inferen-sh

라이선스

MIT

참조

main