技能 agent-tools
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agent-tools

安全 ⚙️ 外部命令🌐 網路存取🔑 環境變數📁 檔案系統存取

透過 CLI 運行 150+ 個 AI 模型

也可從以下取得: inferencesh,inference-sh-6,inf-sh,inference-sh-0

無需 GPU 設定即可存取強大的 AI 模型。透過連接到 FLUX、Veo、Claude、Gemini 和 OpenRouter 等雲端 AI 服務的簡單 CLI，生成圖像、影片和文字。

支援: Claude Codex Code(CC)
🥉 75 青銅
1

下載技能 ZIP

2

在 Claude 中上傳

前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能

3

開啟並開始使用

測試它

正在使用「agent-tools」。 生成一張貓太空人的圖像

預期結果:

任務已開始。任務 ID：tk_abc123。使用以下指令檢查狀態：infsh task get tk_abc123

正在使用「agent-tools」。 呼叫 Claude 進行摘要

預期結果:

Claude 回應：[AI 生成的請求主題摘要]

正在使用「agent-tools」。 搜尋 AI 新聞

預期結果:

找到 5 個結果：[相關文標題和摘要的列表]

安全審計

安全
v1 • 2/18/2026

All 194 static findings are false positives. The flagged patterns (shell backticks, hardcoded URLs, environment variable access, pipe-to-shell) appear in documentation markdown files as legitimate CLI usage examples. The skill is a wrapper for the inference.sh CLI service - network access and credential handling are required functionality for calling external AI services, not security vulnerabilities. The critical heuristic warning about 'code execution + network + credential access' is a false positive because this combination is expected and necessary for AI service integration.

5
已掃描檔案
554
分析行數
4
發現項
1
審計總數

風險因素

⚙️ 外部命令 (5)
references/app-discovery.md:5-106 references/authentication.md:5-53 references/cli-reference.md:5-97 references/running-apps.md:5-141 SKILL.md:15-109
🌐 網路存取 (4)
SKILL.md:7-126 references/authentication.md:6-59 references/cli-reference.md:6-104 references/running-apps.md:129-148
🔑 環境變數 (3)
references/authentication.md:30 references/authentication.md:53 references/cli-reference.md:72
📁 檔案系統存取 (2)
references/cli-reference.md:84 SKILL.md:31

偵測到的模式

Documentation Shell Examples (False Positive)Service Endpoint URLs (False Positive)API Key Environment Variable (False Positive)Pipe to Shell Installation (False Positive)Heuristic: Code Execution + Network + Credentials (False Positive)
審計者: claude

品質評分

45
架構
100
可維護性
85
內容
50
社群
100
安全
91
規範符合性

你能建構什麼

開發者快速 AI 存取

無需編寫程式碼或設定本機 AI 環境，即可生成圖像、影片或呼叫 LLM

CI/CD AI 整合

使用環境變數驗證在建置管道中自動化 AI 任務

AI 驅動的內容創作

使用多種 AI 模型建立行銷圖像、社群媒體影片並生成文案

試試這些提示

簡易圖像生成 
使用 agent-tools 技能，利用 flux 模型生成一張圖像，提示詞為：'a futuristic city at sunset'
影片製作 
運行 agent-tools 技能，使用 google/veo-3-1-fast 模型製作一段無人機飛越山脈的影片
LLM 文字生成 
使用 agent-tools 透過 OpenRouter 呼叫 Claude Sonnet 模型，以簡單術語解釋量子計算
網路研究 
使用 agent-tools 透過 tavily/search-assistant 搜尋 AI 圖像生成的最新發展

最佳實務

  • 運行前請使用 'infsh app list --search' 探索可用的模型
  • 使用 'infsh app sample' 生成範例輸入，以了解所需的 JSON 結構
  • 為 CI/CD 自動化設定 INFSH_API_KEY 環境變數
  • 對於長時間運行的任務，請使用 --no-wait 標記以避免阻塞

避免

  • 請勿在公開儲存庫或日誌中分享您的 API 金鑰
  • 避免在未檢查速率限制的情況下運行大量平行任務
  • 不要假設所有模型都支援相同的輸入格式 - 請檢查每個應用程式的需求

常見問題

什麼是 inference.sh？
Inference.sh 是一個無需 GPU 設定或本機基礎設施，即可透過 CLI 存取 150+ 個 AI 模型的平台。
我該如何驗證？
運行 'infsh login' 透過瀏覽器驗證，或設定 INFSH_API_KEY 環境變數以進行腳本存取。
有哪些可用的 AI 模型？
模型包括 FLUX、Veo、Claude、Gemini、Grok、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter 模型以及更多。
有免費層級嗎？
請至 https://inference.sh 查看目前的定價和免費額度優惠。
我可以在生產環境中使用嗎？
可以，CLI 支援適合 CI/CD 和生產工作流程的環境變數驗證。
如何檢查任務狀態？
使用 'infsh task get <task-id>' 檢查任何正在運行或已完成任務的狀態。

開發者詳情

授權

MIT

儲存庫

https://github.com/inference-sh-3/skills/tree/main/skills/agent-tools/

引用

main

檔案結構

📁 references/

📄 app-discovery.md

📄 authentication.md

📄 cli-reference.md

📄 running-apps.md

📄 SKILL.md