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Agent Skill · 研究检索

fal-workflow(错误工作流程)

fal-workflow 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

fal-workflow 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,权限为调用外部服务;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 23,498。

总安装 4,253周安装 179GitHub Stars 86下载 1,489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:fal-workflow(错误工作流程)
来源仓库:https://github.com/fal-ai-community/skills
仓库路径:skills/fal-workflow
安装命令:
npx skills add https://github.com/fal-ai-community/skills --skill fal-workflow
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/fal-ai-community/skills --skill fal-workflow

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。

用于生成可执行的 fal.ai 工作流 JSON,串联多个 AI 模型完成复杂任务。仅支持 "run" 执行节点与 "display" 输出节点两种类型。通过参考 Complete Workflows 调试错误,禁止混合无效节点类型。

安装命令:npx skills add https://github.com/fal-ai-community/skills --skill fal-workflow。工作流应模块化设计,便于复用与版本管理。

来源仓库内路径:skills/fal-workflow

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/fal-ai-community/skills --skill fal-workflow;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

    它需要调用外部服务,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

fal-workflow 怎么安装?

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

fal-workflow 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。

fal-workflow 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

fal-workflow 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。

fal-workflow 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,253 次,近一周安装 179 次,下载 1,489 次,GitHub 86 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。

fal-workflow 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

  • 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

  • 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
fal-workflow

错误工作流程 · 本页

4,25386调用外部服务未明确有提醒

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

fal.ai Workflow Generator

Generate 100% working, production-ready fal.ai workflow JSON files. Workflows chain multiple AI models together for complex generation pipelines.

References:

Troubleshooting Reference:

  • Complete Workflows - Working JSON examples for debugging (use ONLY when user reports errors)

Core Architecture

Valid Node Types

⚠️ ONLY TWO VALID NODE TYPES EXIST:

TypePurpose
"run"Execute a model/app
"display"Output results to user

❌ INVALID: type: "input" - This does NOT exist! Input is defined ONLY in schema.input.

Minimal Working Example

{
  "name": "my-workflow",
  "title": "My Workflow",
  "contents": {
    "name": "workflow",
    "nodes": {
      "output": {
        "type": "display",
        "id": "output",
        "depends": ["node-image"],
        "input": {},
        "fields": { "image": "$node-image.images.0.url" }
      },
      "node-image": {
        "type": "run",
        "id": "node-image",
        "depends": ["input"],
        "app": "fal-ai/flux/dev",
        "input": { "prompt": "$input.prompt" }
      }
    },
    "output": { "image": "$node-image.images.0.url" },
    "schema": {
      "input": {
        "prompt": {
          "name": "prompt",
          "label": "Prompt",
          "type": "string",
          "required": true,
          "modelId": "node-image"
        }
      },
      "output": {
        "image": { "name": "image", "label": "Generated Image", "type": "string" }
      }
    },
    "version": "1",
    "metadata": {
      "input": { "position": { "x": 0, "y": 0 } },
      "description": "Simple text to image workflow"
    }
  },
  "is_public": true,
  "user_id": "",
  "user_nickname": "",
  "created_at": ""
}

Reference Syntax

ReferenceUse CaseExample
$input.fieldInput value$input.prompt
$node.outputLLM text output$node-llm.output
$node.images.0.urlFirst image URL$node-img.images.0.url
$node.image.urlSingle image URL$node-upscale.image.url
$node.video.urlVideo URL$node-vid.video.url
$node.audio_file.urlAudio URL$node-music.audio_file.url
$node.frame.urlExtracted frame$node-extract.frame.url

CRITICAL: No String Interpolation

⚠️ NEVER mix text with variables! Variable MUST be the ENTIRE value.

// ❌ WRONG - WILL BREAK
"prompt": "Create image of $input.subject in $input.style"

// ✅ CORRECT - Variable is the ENTIRE value
"prompt": "$input.prompt"
"prompt": "$node-llm.output"

To combine values: Use fal-ai/text-concat or fal-ai/workflow-utilities/merge-text. See Model Reference.


Critical Rules

C1: Dependencies Must Match References

// ❌ WRONG
"node-b": {
  "depends": [],
  "input": { "data": "$node-a.output" }
}

// ✅ CORRECT
"node-b": {
  "depends": ["node-a"],
  "input": { "data": "$node-a.output" }
}

C2: ID Must Match Object Key

// ❌ WRONG
"my-node": { "id": "different-id" }

// ✅ CORRECT
"my-node": { "id": "my-node" }

C3: Use Correct LLM Type

  • openrouter/router → Text only, no image_urls
  • openrouter/router/vision → ONLY when analyzing images

C4: Schema modelId Required

"schema": {
  "input": {
    "field": { "modelId": "first-consuming-node" }
  }
}

C5: Output Depends on All Referenced Nodes

"output": {
  "depends": ["node-a", "node-b", "node-c"],
  "fields": {
    "a": "$node-a.video",
    "b": "$node-b.images.0.url"
  }
}


Quick Reference Card

Output References

Model TypeOutput Reference
LLM$node.output
Text Concat$node.results
Merge Text$node.text
Image Gen (array)$node.images.0.url
Image Process (single)$node.image.url
Video$node.video.url
Music$node.audio_file.url
Frame Extract$node.frame.url

Use search-models.sh or search_models MCP tool to discover current models. See references/MODELS.md for workflow code templates.


Input Schema

"schema": {
  "input": {
    "text_field": {
      "name": "text_field",
      "label": "Display Label",
      "type": "string",
      "description": "Help text",
      "required": true,
      "modelId": "consuming-node"
    },
    "image_urls": {
      "name": "image_urls",
      "type": { "kind": "list", "elementType": "string" },
      "required": true,
      "modelId": "node-id"
    }
  }
}

Pre-Output Checklist

Before outputting any workflow, verify:

  • ⚠️ All nodes have type: "run" or type: "display" ONLY (NO type: "input"!)
  • ⚠️ No string interpolation - variable MUST be ENTIRE value
  • Every $node.xxx has matching depends entry
  • Every node id matches object key
  • Input schema has modelId for each field
  • Output depends on ALL referenced nodes
  • Correct LLM type (router vs router/vision)

Usage

Using Script

bash /mnt/skills/user/fal-workflow/scripts/create-workflow.sh \
  --name "my-workflow" \
  --title "My Workflow Title" \
  --nodes '[...]' \
  --outputs '{...}'

Using MCP Tool

mcp__fal-ai__create-workflow({
  smartMode: true,
  intent: "Generate a story with LLM, create an illustration, then animate it"
})

Troubleshooting

Invalid Node Type Error (MOST COMMON)

Error: unexpected value; permitted: 'run', 'display', field required

Cause: You created a node with type: "input" which does NOT exist. Solution: Remove ANY node with type: "input". Define input fields ONLY in schema.input.

Dependency Error

Error: Node references $node-x but doesn't depend on it

Solution: Add the referenced node to the depends array.

ID Mismatch Error

Error: Node key "my-node" doesn't match id "different-id"

Solution: Ensure the object key matches the id field exactly.

LLM Vision Error

Error: image_urls provided but using text-only router

Solution: Switch to openrouter/router/vision when analyzing images.


Finding Model Schemas

Every model's input/output schema:

https://fal.ai/api/openapi/queue/openapi.json?endpoint_id=[endpoint_id]

Example:

https://fal.ai/api/openapi/queue/openapi.json?endpoint_id=fal-ai/nano-banana-pro

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

平台分布

Codex

36.9%
按下载量换算549

Claude

30.37%
按下载量换算452

Cursor

16.35%
按下载量换算243

Gemini CLI

9.08%
按下载量换算135

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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