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Agent Skill · 研究检索

aliyun-kling-video(阿里云克林视频)

用于辅助视频生成、动画合成、脚本化剪辑或 Remotion 等视频项目开发。它适合让 Agent 组织镜头、生成素材说明、维护合成代码或排查渲染问题。使用时需要确认分辨率、时长、素材路径和导出格式;涉及外部素材、人物肖像或商业发布时,应先核对版权授权和内容审核要求。

aliyun-kling-video 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 42,966。

总安装 1,024周安装 44GitHub Stars 383下载 359核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:aliyun-kling-video(阿里云克林视频)
来源仓库:https://github.com/cinience/alicloud-skills
仓库路径:skills/aliyun-kling-video
安装命令:
npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-kling-video
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-kling-video

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

aliyun-kling-video 用于视频生成与动画合成项目开发。支持镜头组织、素材说明生成与渲染问题排查。需设置 DASHSCOPE_API_KEY 并安装 SDK,输出视频 URL 与任务日志。涉及人物肖像或商业内容时需核对版权授权与审核要求。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/aliyun-kling-video

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-kling-…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

aliyun-kling-video 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-kling-video。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

aliyun-kling-video 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

aliyun-kling-video 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

aliyun-kling-video 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

aliyun-kling-video 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,024 次,近一周安装 44 次,下载 359 次,GitHub 383 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

aliyun-kling-video 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
aliyun-kling-video

阿里云克林视频 · 本页

1,024383接触敏感数据未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Kling V3 Video Generation

Validation

mkdir -p output/aliyun-kling-video
python -m py_compile skills/ai/video/aliyun-kling-video/scripts/generate_kling_video.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-kling-video/validate.txt

Pass criteria: command exits 0 and output/aliyun-kling-video/validate.txt is generated.

Output And Evidence

  • Save task IDs, polling responses, and final video URLs to output/aliyun-kling-video/.
  • Keep at least one end-to-end run log for troubleshooting.

Prerequisites

  • Install dependencies (recommended in a venv):
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install requests
  • Set DASHSCOPE_API_KEY in your environment (must be Beijing region API Key).
  • Enable Kling in 百炼控制台 — search "kling" and activate.

Critical model names

  • kling/kling-v3-video-generation — standard model: t2v, i2v (first frame, first+last frame)
  • kling/kling-v3-omni-video-generation — omni model: adds reference-to-video, video editing, multi-subject references

Capabilities

CapabilityModelRequired media
Text-to-videobothnone
Smart storyboard (multi-shot)bothnone (use multi_prompt)
Image-to-video (first frame)bothfirst_frame
Image-to-video (first+last frame)bothfirst_frame + last_frame
Reference-to-videoomni onlyrefer and/or feature
Video editingomni onlybase + optional refer

API endpoint (async only)

POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-generation/video-synthesis

Required headers:

  • Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY
  • Content-Type: application/json
  • X-DashScope-Async: enable

Region: Beijing only. No Singapore endpoint.

Normalized interface

Request (input)

  • prompt (string, conditional) — up to 2500 characters. Required for shot_type=intelligence. For omni reference-to-video, use <<<element_1>>>, <<<image_1>>>, <<<video_1>>> to reference media.
  • negative_prompt (string, optional) — content to exclude
  • media (array, optional) — media objects with type and url:

- Standard model types: first_frame, last_frame - Omni model types: first_frame, last_frame, refer, base, feature

  • multi_shot (boolean, optional) — enable multi-shot generation (default: false)
  • shot_type (string, conditional) — intelligence (AI auto-split) or customize (manual). Required when multi_shot=true.
  • multi_prompt (array, optional) — per-shot prompts when shot_type=customize
  • element_list (array, optional) — multi-subject element images (omni model only)
  • keep_original_sound (string, optional) — no (default) or yes, for videos (omni model only)

Request (parameters)

  • mode (string, optional) — pro (default, 1080P) or std (720P)
  • aspect_ratio (string, conditional) — 16:9 (default), 9:16, 1:1. Required for t2v and reference-to-video.
  • duration (integer, optional) — video length [3, 15] seconds (default: 5). When using reference video, [3, 10].
  • audio (boolean, optional) — generate audio (default: false). Affects pricing.
  • watermark (boolean, optional) — add "可灵 AI" watermark (default: false)

Media input limits

Images (first_frame, last_frame, refer):

  • Formats: JPEG, JPG, PNG (no transparency)
  • Resolution: [300, 8000] pixels per side
  • Max size: 10MB

Videos (base, feature):

  • Formats: mp4, mov
  • Duration: 3-10s
  • Resolution: [720, 2160] pixels per side
  • Frame rate: 24-60 fps
  • Max size: 200MB

Media combination rules

kling/kling-v3-video-generation:

  • i2v first frame: first_frame (1 image)
  • i2v first+last: first_frame + last_frame (1 each)

kling/kling-v3-omni-video-generation (all above plus):

  • Reference: feature only (1 video), or refer only (up to 7 with elements), or feature+refer (1 video + up to 4 with elements), or feature+first_frame (1 video + 1 image)
  • Video editing: base only (1 video), or base+refer (1 video + up to 4 with elements)

Response (task creation)

  • output.task_id (string) — valid 24 hours
  • output.task_status (string) — PENDING | RUNNING | SUCCEEDED | FAILED | CANCELED
  • request_id (string)

Response (task result)

  • output.video_url (string) — generated video URL
  • output.watermark_video_url (string) — watermarked video URL
  • usage.duration (integer), usage.size (string), usage.fps (integer), usage.audio (boolean)

Quick start (Python + HTTP)

import os
import json
import time
import requests

API_KEY = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
BASE_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1"

def create_kling_task(req: dict) -> str:
    """Create a Kling video generation task and return task_id."""
    payload = {
        "model": req.get("model", "kling/kling-v3-video-generation"),
        "input": {"prompt": req.get("prompt", "")},
        "parameters": {
            "mode": req.get("mode", "pro"),
            "duration": req.get("duration", 5),
            "audio": req.get("audio", False),
            "watermark": req.get("watermark", False),
        },
    }
    if req.get("aspect_ratio"):
        payload["parameters"]["aspect_ratio"] = req["aspect_ratio"]
    if req.get("negative_prompt"):
        payload["input"]["negative_prompt"] = req["negative_prompt"]
    if req.get("media"):
        payload["input"]["media"] = req["media"]

    resp = requests.post(
        f"{BASE_URL}/services/aigc/video-generation/video-synthesis",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
            "Content-Type": "application/json",
            "X-DashScope-Async": "enable",
        },
        json=payload,
    )
    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()
    return data["output"]["task_id"]

def poll_task(task_id: str, interval: int = 15) -> dict:
    """Poll until task completes. Returns final response."""
    while True:
        resp = requests.get(
            f"{BASE_URL}/tasks/{task_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        )
        resp.raise_for_status()
        data = resp.json()
        status = data["output"]["task_status"]
        if status in ("SUCCEEDED", "FAILED", "CANCELED"):
            return data
        time.sleep(interval)

Usage examples

# Text-to-video
task_id = create_kling_task({
    "prompt": "一只小猫在月光下奔跑",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "duration": 5,
    "mode": "std",
})

# Image-to-video (first frame)
task_id = create_kling_task({
    "prompt": "花朵绽放的延时摄影",
    "media": [{"type": "first_frame", "url": "https://example.com/flower.jpg"}],
    "duration": 5,
})

# Reference-to-video with omni model
task_id = create_kling_task({
    "model": "kling/kling-v3-omni-video-generation",
    "prompt": "一只<<<element_1>>>在月光下奔跑",
    "media": [{"type": "refer", "url": "https://example.com/cat.jpg"}],
    "aspect_ratio": "16:9",
})

Error handling

ErrorLikely causeAction
401/403Missing or invalid API KeyCheck env var, must be Beijing region
400 InvalidParameterBad media combination or missing required paramsValidate against model's media rules
"does not support synchronous calls"Missing X-DashScope-Async: enable headerAdd required header
429Rate limit or quotaRetry with backoff

Output location

  • Default output: output/aliyun-kling-video/videos/
  • Override base dir with OUTPUT_DIR.

Anti-patterns

  • Do not use model names other than kling/kling-v3-video-generation or kling/kling-v3-omni-video-generation.
  • Do not call this API synchronously — async header is required.
  • Do not use refer, base, or feature media types with the standard model — use omni only.
  • Do not mix incompatible media combinations.
  • Video URLs expire; download and persist immediately.
  • Beijing region only — do not use Singapore endpoint.

Workflow

  1. Confirm user intent: t2v, i2v, reference-to-video, editing, or storyboard.
  2. Select appropriate model (standard for basic t2v/i2v, omni for reference/editing).
  3. Prepare media array with correct types and valid URLs.
  4. Create async task and poll for results.
  5. Download and save generated video before URL expiration.

References

  • See references/api_reference.md for full HTTP API details.
  • See references/sources.md for source links.

平台分布

Codex

35.26%
按下载量换算127

Claude

31.37%
按下载量换算113

Cursor

18.47%
按下载量换算66

Gemini CLI

9.74%
按下载量换算35

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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