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Agent Skill · 前端设计

kie-ai(纪爱)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

kie-ai 是前端设计类 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,第三方扫描已通过,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 7,903。

总安装 329周安装 14GitHub Stars 21下载 115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:kie-ai(纪爱)
来源仓库:https://github.com/thepexcel/agent-skills
仓库路径:skills/kie-ai
安装命令:
npx skills add https://github.com/thepexcel/agent-skills --skill kie-ai
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/thepexcel/agent-skills --skill kie-ai

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

kie-ai 用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备,适合清洗字段、汇总数据和生成统计口径。适用于前端设计相关任务,可处理数据分析和可视化。通过 npx skills add 命令从 GitHub 仓库安装,支持主流 AI 宿主环境。

使用时需确认数据来源和时间范围,涉及敏感数据时应先确认脱敏边界。kie-ai 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/kie-ai

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/thepexcel/agent-skills --skill kie-ai;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

kie-ai 怎么安装?

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

kie-ai 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。

kie-ai 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。

kie-ai 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。

kie-ai 用的人多吗?

公开数据是累计安装 329 次,近一周安装 14 次,下载 115 次,GitHub 21 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。

kie-ai 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

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。
  • 需要处理前端设计类任务、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。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
kie-ai

纪爱 · 本页

32921接触敏感数据未明确通过

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

kie-ai — Grok Imagine ผ่าน Kie.ai API

Gen image/video ผ่าน Kie.ai REST API — proxy สำหรับ Grok Imagine models

Path Shortcuts

OUT    = D:/ClaudeMediaGen/output-fal   # ใช้ร่วมกับ fal output
BASE   = https://api.kie.ai/api/v1/jobs

Environment Variables

Varที่อยู่วิธีอ่าน
KIE_API_KEYWindows User Envos.environ["KIE_API_KEY"] (set via setx หรือ [Environment]::SetEnvironmentVariable)

Model Selection

Model IDTypeBest ForOutput
grok-imagine/text-to-imagetext2imgAesthetic/cinematic images, Thai prompt ได้ดี3 รูป/request
grok-imagine/image-to-imageimg2imgแก้ไข/ปรับ style จากรูปต้นแบบTBD
grok-imagine/image-to-videoimg2vidสร้างวีดีโอจากรูปนิ่งTBD
grok-imagine/upscaleupscaleเพิ่ม resolution วีดีโอTBD
veo3_fastvideoVideo fast, รองรับ i2v (REFERENCE_2_VIDEO)video + audio
veo3_qualityvideoVideo quality สูงสุดvideo + audio
veo3_litevideoVideo ประหยัดสุดvideo + audio
หมายเหตุ: text-to-image + veo3_fast ทดสอบแล้ว ใช้งานได้จริง / model อื่นๆ มีใน docs แต่ยังไม่ได้ทดสอบ Veo3 ใช้คนละ endpoint — ดู section "Veo3 Video Generation" และ "API Endpoints Summary" ด้านล่าง

Aspect Ratios

Valueใช้เมื่อ
2:3Portrait (default สำหรับรูปคน)
3:2Landscape
1:1Square
16:9Wide cinematic
9:16Story/Reels format

API Flow — 3 ขั้นตอน

1. Create Task

POST {BASE}/createTask
Authorization: Bearer <KIE_API_KEY>
Content-Type: application/json

Body:
{
  "model": "grok-imagine/text-to-image",
  "input": {
    "prompt": "...",
    "aspect_ratio": "2:3"
  }
}

Response: { "code": 200, "data": { "taskId": "..." } }
  • ตรวจ code == 200 ก่อน ถ้าไม่ใช่ = error
  • เก็บ taskId ไว้ poll

2. Poll Task Status

GET {BASE}/recordInfo?taskId=<taskId>
Authorization: Bearer <KIE_API_KEY>

Task States:

StateความหมายAction
waitingอยู่ในคิวรอต่อ
queuingอยู่ในคิวรอต่อ
generatingกำลัง genรอต่อ
successเสร็จแล้วดึง URL
failล้มเหลวอ่าน failMsg + failCode

Poll strategy: ทุก 5 วินาที, timeout 5 นาที (60 รอบ)

เมื่อ success:

  • data.resultJson เป็น JSON string → ต้อง parse อีกรอบ
  • ภายในมี resultUrls: [url1, url2, url3] — ได้ 3 รูปต่อ 1 request

3. Download Images

สำคัญ: URL ต้องใส่ headers พิเศษ ไม่งั้นจะโดน block

Headers สำหรับ download:
  User-Agent: Mozilla/5.0
  Referer: https://kie.ai/

Naming convention:

kie_grok_{taskId_last8}_{index}.jpg

Output directory: D:/ClaudeMediaGen/output-fal/


Prompt Rules

Grok prompt syntax rules have moved to the shared model-card. See grok-image.md for: - Hybrid prompt strategy (English + Thai) - Forbidden words - Subject short / Scene long rule - ห้ามบอก body size

Implementation Guide

สร้าง gen script ใน Python

  1. อ่าน API key จาก os.environ["KIE_API_KEY"] (Windows User Env — set ครั้งเดียวทั่วเครื่อง)
  2. Create task → POST /createTask → เก็บ taskId
  3. Poll → GET /recordInfo?taskId= → วน loop ทุก 5s จนได้ success หรือ fail
  4. Parse result → data.resultJson เป็น string → json.loads() → resultUrls
  5. Download → ใส่ User-Agent + Referer headers → save เป็น .jpg
  6. สร้าง.txt คู่ → save prompt text ข้างรูปทุกครั้ง (เพื่อ traceability)

Batch Generation

  • ส่ง request หลายตัวพร้อมกันได้ (ไม่มี rate limit ที่ทดสอบเจอ)
  • แต่ละ request ได้ 3 รูป → 10 requests = 30 รูป
  • ใช้ run_in_background: true สำหรับ parallel gen ใน Claude Code

Error Handling

  • code!= 200 จาก createTask → แสดง error ทั้ง response
  • state == "fail" → อ่าน data.failMsg + data.failCode
  • Network error ขณะ poll → retry ได้เลย ไม่ต้อง re-create task
  • Download fail → retry พร้อม headers

Cost

  • ยังไม่มีข้อมูล cost per request จาก Kie.ai — ใช้ preview ก่อน batch เสมอ

Rules

  • Preview ก่อน batch — gen 1 request ก่อน (ได้ 3 รูป) ดู quality ก่อน gen เพิ่ม
  • ห้าม Read รูปที่ gen เสร็จ — เปลือง context มาก แจ้งแค่ path ไฟล์พอ
  • .txt คู่เสมอ — save prompt text คู่กับรูปทุกครั้ง
  • ห้าม Read output file ของ background task — สั่ง gen แล้วจบเลย

File Upload API (ทดสอบแล้ว)

ใช้ upload ไฟล์ (เช่น รูปสำหรับ image-to-video) ก่อนส่ง gen

POST https://kieai.redpandaai.co/api/file-stream-upload
Authorization: Bearer <KIE_API_KEY>
Content-Type: multipart/form-data

Parameters:
  file: (binary)
  uploadPath: (string)
  fileName: (string)

Response:
{
  "success": true,
  "data": {
    "downloadUrl": "https://tempfile.redpandaai.co/..."
  }
}

หมายเหตุ:

  • ใช้ curl multipart เท่านั้น (base64 upload ได้ 403)
  • ไฟล์ถูกลบอัตโนมัติหลัง 3 วัน
  • ต้อง upload ก่อนใช้ image-to-video (Veo3 REFERENCE_2_VIDEO)

Veo3 Video Generation (ทดสอบแล้ว)

Veo3 ใช้คนละ endpoint กับ Market API (Grok Imagine) — ทั้ง generate และ poll

Create Task

POST https://api.kie.ai/api/v1/veo/generate
Authorization: Bearer <KIE_API_KEY>
Content-Type: application/json

Body:
{
  "prompt": "...",
  "imageUrls": ["https://uploaded-url"],
  "model": "veo3_fast",
  "generationType": "REFERENCE_2_VIDEO",
  "aspect_ratio": "9:16"
}
Parameterค่าหมายเหตุ
modelveo3_fast, veo3_quality, veo3_litefast รองรับ i2v
generationTypeTEXT_2_VIDEO, REFERENCE_2_VIDEOREFERENCE_2_VIDEO ใช้ได้เฉพาะ veo3_fast
aspect_ratio16:9, 9:16, Auto—
imageUrlsarray of URLsต้อง upload ก่อนผ่าน file-stream-upload

Optional: enableTranslation, enableFallback, watermark, callBackUrl, seeds

Poll Status

GET https://api.kie.ai/api/v1/veo/record-info?taskId=<taskId>
Authorization: Bearer <KIE_API_KEY>
Fieldค่าความหมาย
successFlag0กำลัง generate
successFlag1สำเร็จ
successFlag2ล้มเหลว
successFlag3ล้มเหลว
  • Video URL อยู่ใน data.response.resultUrls[]
  • มี audio (hasAudioList: [true])
  • ใช้เวลาประมาณ 60-120 วินาที

Veo3 Flow: Upload → Generate → Poll

1. Upload image  → POST file-stream-upload → ได้ downloadUrl
2. Generate      → POST /veo/generate (ใส่ downloadUrl ใน imageUrls) → ได้ taskId
3. Poll          → GET /veo/record-info?taskId= → วน loop จน successFlag != 0
4. Download      → ดึง video จาก resultUrls[]

API Endpoints Summary

FeatureMarket API (Grok Imagine)Veo3 API
Create taskPOST /api/v1/jobs/createTaskPOST /api/v1/veo/generate
Poll statusGET /api/v1/jobs/recordInfoGET /api/v1/veo/record-info
File uploadPOST kieai.redpandaai.co/api/file-stream-upload(same)
Base URLhttps://api.kie.aihttps://api.kie.ai

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  • /art-engine - upstream: model selection and prompt syntax translation
  • /fal-ai - alternative execution path for Grok (same model, different API - fal.ai direct vs Kie.ai proxy)
  • /art-director - upstream: creative brief crafting
  • /sira-image-prefer - taste DNA for prompt preferences

适合场景

01

文本生成图片

02

图片风格化

03

产品图和创意图

04

需要 FLUX 模型时

能力概览

能力 1

调用 FLUX 图像模型

能力 2

支持文本生图和图像改写

能力 3

覆盖 LoRA 或风格适配

能力 4

适合创意视觉生成

平台分布

Codex

38.15%
按下载量换算44

Claude

30.89%
按下载量换算36

Cursor

19.81%
按下载量换算23

Gemini CLI

9%
按下载量换算10

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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