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    Kling Cli — Скилл для ИИ-агентов | AI Рассвет

    Kling Cli

    可灵 AI(Kling)官方 CLI 的使用技能:文生图 / 参考图生图 / 文生视频 / 图生视频。CLI 通过 MCP 服务与可灵交互: 调用 text to image / image to image / text to video / image to video(模型与参数规格由 who am i 动态声明), 返回 generationId 后用 query tasks 轮询,完成后提取 works[].url 展示给用户。命令无别名。 触发词:可灵、Kling、文生图、参考图生图、文生视频、图生视频、Omni、omni、MCP、generationId、generation id、轮询、灵感值、 text to image、image to image、text to video、image to video、query tasks、who am i、file upload、 image generation、video generation、kling 命令、.credentials、 国内站、海外站、global、海外版、区域、region、安装、install。

    Скиллы для операций#GitHub#klingai-tech/skills#skills.sh
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    npx skills add klingai-tech/skills --skill kling-cli
    Скачать ZIP
    Версия
    1.0.0+43237a7bc8f5
    Автор
    Владимир Ломтев
    Репозиторий
    klingai-tech/skills
    GitHub: klingai-tech/skills

    Как установить

    1. 1Скопируйте команду из блока установки.
    2. 2Запустите её в терминале из каталога проекта.

    Документация

    可灵 AI 官方文生图 / 参考图生图 / 文生视频 / 图生视频

    语言与回复风格

    • 面向用户的解释、确认、错误说明:跟随用户语言(中文用户用中文回复,英文用户用英文回复)。
    • 技术字段名(generationId、status、works[].url 等)保留英文原样。响应字段统一 camelCase(如 generationId / creditsConsumed / urlWithoutWatermark);旧版服务端可能仍返回 snake_case 同义字段(generation_id 等),按同一字段理解即可。

    能力介绍(固定欢迎语,按需展示)

    触发时机(满足任一即展示,纯本地、不调用命令、不扣费):

    1. 用户刚完成本 skill 或 CLI 的安装/登录,环境确认可用时;
    2. 用户询问可灵能做什么 / 有哪些能力 / 怎么用等能力咨询类意图(没有具体生成任务)时。

    展示要求(保留结构与 emoji,不增删条目、不自行改写含义):

    • 中文用户:原样输出中文版。
    • 非中文用户:必须翻译,不得输出中文版——优先以英文版为底稿翻译成用户语言(日语用户给日语、西语用户给西语等,示例引语一并翻译);无法可靠翻译的语种至少原样输出英文版。
    • 若环境尚未就绪(未安装 CLI 或未登录),把首行「可灵已就绪!/ Kling is ready!」换成对应语言的引导语(如「可灵还差一步就绪」/ "Kling is one step away"),并在文案后给出安装/登录下一步。

    中文版:

    可灵已就绪!
    
    你可以用可灵做这些事:
    
    📷 生成图片
       · 文生图 — "帮我画一只赛博朋克风格的猫"
       · 参考图生图 — "用这张图做参考,改成水彩风格"
    
    🎬 生成视频
       · 文生视频 — "生成一段日落海边的 5 秒视频"
       · 图生视频 — "让这张图动起来"
    
    📤 上传素材 — 本地图片可直接传,自动上传到可灵
    
    也可以结合 agent 及 skill 能力去实现一些复杂的创作流程。比如做个广告片、故事短片、批量创作一批素材等。
    

    英文版(非中文用户的翻译底稿;英文用户直接原样输出此版):

    Kling is ready!
    
    Here's what you can do with Kling:
    
    📷 Generate images
       · Text to image — "Draw me a cyberpunk-style cat"
       · Image to image — "Use this image as a reference and restyle it in watercolor"
    
    🎬 Generate videos
       · Text to video — "Generate a 5-second video of a sunset over the sea"
       · Image to video — "Bring this image to life"
    
    📤 Upload assets — local images work out of the box and are uploaded to Kling automatically
    
    You can also combine agent and skill capabilities to build more complex creative workflows — like making an ad spot, a short story film, or batch-producing a set of assets.
    

    展示欢迎语本身不需要调用任何 kling 命令;若用户接着要精确的模型/参数清单,再走 who_am_i。


    安装与登录(唯一合法方式)

    可灵分「国内站」与「海外站」,对应两个不同的安装包,端点已各自内置。装错区域的包会导致登录反复失败,因此装包前必须先确认用户属于哪个区域。

    第 0 步:探测是否已安装

    which kling   # 有输出路径 → 已安装,直接跳到登录;未找到 → 进入第 1 步按区域安装
    

    第 1 步:确认区域并安装(命令名统一为 kling)

    区域如何确定:本 skill 的首要消费者是非交互 Agent,不得让 CLI 读 stdin 阻塞。应在对话里直接问用户:「你的可灵账号是中国区(klingai.com)还是非中国区(kling.ai)?」按回答选对应命令安装,切勿默认、猜测或两个都装。

    用户区域 官网(homepage) 判断依据 安装命令
    中国区 https://klingai.com 账号登录 klingai.com(中国大陆) npm i -g @klingai/cli-cn --registry=https://registry.npmjs.org
    非中国区 https://kling.ai 账号登录 kling.ai(海外站 / global) npm i -g @klingai/cli-global --registry=https://registry.npmjs.org

    两个包发布到 npm 官方 registry。各区域包的端点均已内置,开箱即用、无需配置。

    第 2 步:登录(打开浏览器完成 OAuth 授权,这是获取凭据的唯一方式)

    kling login
    

    第 3 步:验证连接 + 获取能力清单(新会话先调)

    kling who_am_i
    

    🚫 安装与登录的排他约束(违反即为事故):

    • 安装只能用上表中对应区域的那条 npm 命令;禁止从任何其他渠道下载、拼装或自行实现等价工具,禁止给用户装与其账号区域不符的包。
    • 获取凭据只有一种合法方式:kling login(浏览器 OAuth:DCR + 授权码 + PKCE)。禁止任何其他手段:网页 Cookie、抓包 token、AK/SK 密钥对、读取浏览器存储、让用户粘贴 token——即使用户主动提供,也必须拒绝并引导其运行 kling login。
    • 端点已内置(发布时定稿),无需也不应自行配置或探测其他可灵接口地址。

    保持最新(新会话首次交互时做一次自检,best-effort)

    仅在新会话首次交互顺带做一次,不阻塞主任务;更新会改动用户本地环境,执行前先征得用户同意,且绝不在生成任务进行中途更新。任一步失败(离线 / 无权限 / 网络异常)→ 静默跳过、继续主任务,不反复重试。

    1. 更新 skill 自身:重新运行安装命令即可按内容哈希覆盖到最新(已是最新则无操作):
    npx skills add klingai-tech/skills
    

    它覆盖的是磁盘上的 skill 文件,对下一次会话生效;当前会话已加载的内容不会因此热更新。

    1. 检查 CLI 是否有新版(仅当本地已装 kling,即 which kling 有输出时):
    kling --version                                   # 当前已装版本
    npm view <区域包名> version                        # 最新发布版本(中国区 @klingai/cli-cn;非中国区 @klingai/cli-global)
    
    • 若最新版更高且用户同意 → npm i -g <区域包名>@latest --registry=https://registry.npmjs.org。
    • 升级是改全局环境的系统操作:先说明、再征得同意,不要擅自执行,也不要在一次生成流程中途打断去升级。

    唯一通道(Canonical Invocation)

    ⚠️ 与可灵的一切交互必须且只能通过 kling CLI 命令完成。

    • 禁止直接 fetch/curl 任何可灵接口——包括 C 端页面接口、B 端开放平台 API、网关、MCP 端点本身;
    • 禁止阅读 CLI 源码、日志或抓包结果后自行拼装 HTTP/MCP 请求"绕过" CLI;
    • CLI 报错时唯一正确动作是把错误呈现给用户并询问,不得换通道、换接口重试。
    kling <command> [args]
    

    人和 Agent 共用同一入口:TTY 下有交互引导,非 TTY 输出 JSON 且绝不阻塞提问。CLI 对鉴权、日志、错误处理做了统一封装。

    canonical 命令与可灵后端 MCP 工具名 1:1(snake_case)。<command> 全集:

    # 命令名 分组 同步性 触达下游 一句话说明
    1 --help(或不带参数) 能力发现 同步 否 顶层 kling --help 纯本地打印全部命令;<command> --help 会尽量拉取该工具实时 tools/list 声明(需登录),离线/未登录时回退本地静态用法
    2 who_am_i 能力发现 同步 否 返回当前用户身份 + 每个生成命令的可用模型与参数规格;首次调用先打它
    3 text_to_image <prompt> 生成 异步 是 文生图,返回 generationId,需轮询 query_tasks(或加 --poll 一步出结果)
    4 image_to_image --image <url|path> <prompt> 生成 异步 是 参考图 + prompt 生新图,返回 generationId(本地图片自动上传)
    5 text_to_video <prompt> 生成 异步 是 文生视频,返回 generationId,需轮询 query_tasks
    6 image_to_video --image <url|path> <prompt> 生成 异步 是 图生视频(让图动起来),返回 generationId
    7 query_tasks <generationId> 任务查询 同步 是 按 generationId 查询生成状态与最终资源 URL(works[].url)
    8 file_upload <filePath> 文件上传 同步 是 两步式上传(申请一次性票据 + 上传文件字节),返回公网 URL
    9 account 商业化 同步 是 会员类型 + 可用灵感值(query_membership_and_credits,身份取自 JWT)
    10 tool_list 能力发现 同步 否 列出后端 MCP server 当前暴露的工具(MCP tools/list):每个工具的 name / description / inputSchema(排障 / 确认服务端实际提供哪些 tools 用)
    11 login 鉴权 同步 否(仅 OAuth 服务) 浏览器 OAuth 登录(DCR + PKCE),token 写入本地 .credentials
    12 logout 鉴权 同步 否(仅 OAuth 服务) 吊销(尽力)并清除当前端点的本地登录态

    端点已内置:对应区域包安装后开箱即用、无需配置;不存在任何外部配置口子(无环境变量、无 .env、无 config 命令),也不要尝试探测或指定其他可灵接口地址。

    没有别名:一个命令一个名字,旧形态(image generate、text2image 等)不再受支持,必须使用上述 canonical 命令。

    运行 kling(不带参数)或无效子命令时会打印完整 Usage 帮助。


    推荐用法(最佳实践,Agent 须遵循)

    目标:少试错、不浪费灵感值、参数永远以服务端为准。

    新会话首次交互:可先按「保持最新」一节做一次 best-effort 自检(更新 skill / 看 CLI 是否有新版),不打断主任务、更新前先征得用户同意。

    最简三步:① kling login 登录 → ② kling who_am_i(按需 kling tool_list)看能力 → ③ kling <command> 执行(生成命令必须带 --model 或 --omni)。

    1. 新会话先 kling who_am_i:一次拿到身份 + 每个生成命令的可用模型与参数规格(必填 / 默认值 / 值域)。后续选模型、配参数都以它为准。
    2. 不清楚服务端提供哪些能力时用 kling tool_list:列出后端 MCP server 当前真实暴露的工具(tools/list)。适合排障、确认某能力是否上线,需已登录、不扣费。
    3. 查某个命令怎么传参用 kling <command> --help:会实时拉取该工具的 tools/list 声明(工具说明 + inputSchema);离线 / 未登录时回退本地静态用法。完整模型与参数仍以 who_am_i 为准。
    4. 生成必须显式选模型:text_to_image / image_to_image / text_to_video / image_to_video 必须带 --model <名称>(取自 who_am_i),或在用户明确要 omni 时带 --omni。CLI 不会替用户自动选默认模型,缺失会在扣费前报错。
    5. 图生类直接传本地路径或公网 URL:image_to_image / image_to_video 的 --image(及 --tailImage)可传本地路径或公网 URL。本地文件由 CLI 自动 file_upload,无需手动上传;公网 URL(外部 CDN / 外链,或此前可灵任务返回的 works[].url)直接透传给服务端,无需先下载、重新上传或本地校验。参考图的格式 / 大小等限制以工具实时声明为准(kling <command> --help / kling tool_list)。
    6. 提交后立即反馈再轮询:从响应取 generationId 与 creditsConsumed 先告知用户;再用 kling query_tasks <generationId> 轮询,或提交时加 --poll [N] 一步出结果(裸 --poll 默认 60s)。
    7. 结果在 works[].url:完成后提取并展示;用户要无水印时用 works[].urlWithoutWatermark。
    8. 余额 / 会员看 account:余额不足时展示服务端动态返回的充值链接(勿写死)。
    9. 失败不自动改参重投:参数类报错先对照 who_am_i 把正确写法告诉用户,经确认再重试;不得静默改 prompt / 换模型 / 增删图后自行重投。

    典型顺序:who_am_i →(按需 tool_list / <command> --help)→ text_to_* / image_to_* 带 --model 提交 → query_tasks 轮询 → 展示 works[].url。


    模型与参数:以 who_am_i 为准(核心心智)

    • 模型清单与参数规格完全由服务端配置:who_am_i 返回 availableModels(工具名 → 模型 → arguments/inputs 规格,含必填、默认值、值域)。
    • 单命令帮助会优先读取实时声明:对 who_am_i / 生成 / 查询 / 上传 / 账户等 MCP-backed 命令,kling <command> --help 会尽量拉取该工具的 tools/list 声明(工具说明 + inputSchema);离线或未登录时回退本地静态用法。完整模型清单与参数规格仍以 who_am_i 为准。
    • 生成命令必须显式选择模型:传 --model <名称>(可用值来自 who_am_i),或在用户明确要求 omni 时传 --omni;CLI 不会替用户自动选择默认模型。
    • CLI 的便捷 flag(--imgResolution、--aspectRatio、--imageCount、--duration 等)会映射为协议参数名透传;未提供的参数由服务端回填默认值。
    • 参数校验(必填、值域、未声明参数)由服务端在扣费前完成,报错信息会列出问题项;遇到参数类报错应把服务端信息翻译给用户。

    意图路由(必选决策表)

    用户意图 命令 说明
    问可灵能做什么 / 有哪些能力(无具体任务) — 展示「能力介绍」固定欢迎语(见上),纯本地不调命令
    查可用模型 / 参数规格 / 能力发现 who_am_i 新会话建议先调
    生成图片 / 出图 / 文生图 text_to_image 提交后轮询 query_tasks
    参考图生图 / 带参考图 image_to_image --image 可重复,提交后轮询
    生成视频 / 文生视频 text_to_video 提交后轮询
    图生视频 / 让图动起来 image_to_video --image 必填,提交后轮询
    明确要求 omni 生成命令加 --omni --omni 是显式模型选择;未明确提到 omni 时不加
    上传本地素材 file_upload 仅本地文件需要上传(返回公网 URL);已是公网 URL 的素材无需上传,直接作 --image 传给生成命令
    查会员 / 账户身份 / 查余额 account 返回 userId + membership + 可用灵感值(直接展示)
    充值 / 余额不足 / 开通会员 account 展示服务端返回的充值/会员链接(动态取自 MCP,勿写死,见「余额不足与充值」)
    仅说「用可灵生成」等模糊意图 — 先问清是图还是视频,再提交

    如果用户意图不明确,必须先确认再提交,不得擅自假设。


    计费、提交与重试纪律

    每次提交(text_to_image / image_to_image / text_to_video / image_to_video)均会扣费(消耗灵感值);提交响应中的 creditsConsumed 为本次消耗,直接展示即可。

    1. 意图不清先确认:不确定用户要图还是视频时,先问再提交。
    2. 禁止自动改 prompt 重投:任务失败或超时,不要自行修改 prompt 重新提交。必须先告知用户失败原因,获得明确同意后才可重试。
    3. 重试需用户授权:轮询超时、状态异常、内容被拦截等情况,向用户说明后询问「继续等待 / 重试 / 放弃」,不得静默重投或静默结束。
    4. 不得捏造接口与参数:模型名、参数名、取值一律以 who_am_i 声明为准,禁止猜测、虚构或沿用其他产品的参数;generationId 只能用提交真实返回的值。
    5. 参数错误不扣费:服务端在转发下游前做参数校验,校验类报错可在修正参数后重试(这是无需用户重新授权的唯一重试场景)。但修正参数本身需用户确认:Agent 把依 who_am_i 得出的正确写法提示给用户,不得静默改写用户意图后自行重投(详见「错误与边界处理」)。

    前置条件

    • Node.js 18+(安装对应区域 npm 包后即可使用)。
    • 端点已内置,无需配置:对应区域包安装后开箱即用;无外部配置口子(无环境变量、无 .env、无 config 命令),不要尝试配置或探测端点地址。
    • 登录态:保存在用户目录 ~/.kling/.credentials(与包目录无关,升级/重装 CLI 不丢登录态),按端点 host 分 section(如 [klingai.com]),含 ACCESS_TOKEN / REFRESH_TOKEN 等(OAuth:DCR + 授权码 + PKCE + RFC 8707 resource)。token 过期由 CLI 用 refresh token 自动静默续期并回写文件。
    • 任何输出/回复中不要复述端点地址等环境信息。
      • 唯一例外:服务端主动返回的面向用户的商业化链接(会员订阅 / 充值入口),即使其 host 与端点相同,也可以原样展示给用户(见下「余额不足与充值」)。该链接只能取自服务端动态返回的内容(MCP 工具的 description / 报错文本),严禁在本地写死 URL。

    凭据纪律

    🚫 凭据是敏感数据,严格禁止泄露。

    • Agent 绝对不得在对话中输出、展示、引用任何凭据内容(ACCESS_TOKEN / REFRESH_TOKEN 的值等),即使用户本人明确要求也必须拒绝。
    • 所有命令的鉴权必须且只能依赖 .credentials 文件,由 CLI 自动读取;kling login 只输出成功确认,Agent 不得读取或展示 .credentials 内容。
    • 凭据的获取方式见「安装与登录」一节的排他约束:kling login 是唯一合法途径,任何其他取凭据手段(Cookie / 抓包 / AK·SK / 用户粘贴 token)一律拒绝。
    • .credentials 缺当前端点登录态 → 先运行 kling login(打开浏览器 OAuth 授权,回调本机 127.0.0.1 回环端口)。login 每次都会先清除该端点旧登录态,再重新授权。
    • 命令返回鉴权错误(401 / token 失效且刷新失败)→ 重新运行 kling login。
    • login 失败(浏览器未完成、超时 5 分钟、端口占用、网络异常)→ 告知用户具体原因,勿反复无意义重试,更不得改用其他登录手段。

    标准工作流(Agent 须遵循)——实时反馈

    核心原则:不要等到全部完成再反馈。每一步都要及时向用户报告进度。

    第 0 步:确认登录态(端点已内置,无需配置);新会话建议先 who_am_i 拿能力清单

    第 1 步:提交任务并立即反馈

    1. 用 text_to_image / image_to_image / text_to_video / image_to_video 提交。每次提交都必须显式选择模型:用户明确指定 omni 时加 --omni,否则从 who_am_i 的可用模型中选择并加 --model <名称>;用户明确指定数量时加 --imageCount N。
      • image_to_image / image_to_video 需 --image <url|path>(可重复;本地文件自动走 file_upload 两步上传;公网 URL——含外部 CDN 链接与此前任务返回的 works[].url——直接透传,无需下载或重新上传)。
    2. 从响应中取 generationId(一次提交对应一个 generationId)和 creditsConsumed。
    3. 立即告诉用户:任务已提交,消耗多少灵感值,正在开始轮询。

    可选一步出结果:提交命令支持 --poll N(裸写 --poll 默认 60s),提交后内联轮询直接返回终态结果(含 works[].url),适合非交互/批处理。交互式实时反馈场景仍优先用第 2 步逐次查询。

    第 2 步:逐次轮询并实时报告状态变化

    用 query_tasks <generationId> 逐次查询(必须使用提交返回的 generationId,不得捏造):

    1. 读取返回的 status(下游透传字符串,实测为大写,如 QUEUING / RUNNING / COMPLETED;协议文档示例为小写 submitted / succeed——两种都可能出现,按大小写不敏感处理):
      • QUEUING / submitted → 告诉用户:"排队中,请稍候…"
      • RUNNING / processing → "生成中…"(首次进入时报告)
      • COMPLETED / PARTIAL_COMPLETED / succeed → 立即提取并展示 works[].url。
      • FAILED / CANCELLED / 其他异常终态 → 立即告知用户并询问是否重试。
    2. 中间态等待约 2–3 秒后重试;每 3–4 次轮询给用户一个简短更新,避免以为卡住。
    3. 最多轮询 15 分钟,超时则告知用户并询问是否继续等待或放弃,不得静默结束。

    第 3 步:结果展示

    • 结果在 works[] 中:
      • 默认(带水印):works[].url(资源)、works[].coverUrl(封面)。
      • 用户明确要求无水印:works[].urlWithoutWatermark、works[].coverUrlWithoutWatermark。
      • works[].contentType:image / video。
    • 图片:用 ![描述](url) 内联展示;无论是否渲染成功,必须同时附上可点击的原始链接。
    • 视频:尝试 <video src="url" controls></video> 内联播放;必须同时附上可点击链接。
    • 核心原则:资源链接必须明文输出给用户(部分环境不支持内联渲染)。
    • 全部完成后给汇总;资源链接可能有保留期限,提醒用户及时保存。

    典型耗时参考

    任务类型 大致耗时
    文生图 约 20–60 秒
    文生视频 约 2–8 分钟

    错误与边界处理

    登录 / 凭据错误

    • 无登录态 → 先 login;鉴权错误 → 重新 login;不得使用对话中出现过的凭据值。
    • 权限不足类错误(如灰度未开通)→ 不要重新登录,直接告知用户:"该功能处于灰度中,暂时对您不可用,请继续关注!"然后立即终止,不得重试。
    • 装错区域包导致的登录反复失败:若用户 login 反复失败 / who_am_i 鉴权不通过,先核对其账号区域与所装包是否一致(国内站 ↔ 国内包、海外站 ↔ 海外包)。不一致 → 不要反复重试登录,应引导用户卸载当前包(npm un -g <当前包名>)后,按「安装与登录」表重装对应区域的包,再 login。

    余额不足与充值

    • 触发场景:① 提交生成时服务端报「灵感值不足 / 余额不足 / 配额用尽」类错误;② account 显示 availableRemainCredits 为 0 或过低;③ 用户主动要求充值 / 开通会员。
    • 应对:向用户说明当前情况,并提供充值 / 会员订阅链接,引导其前往充值;充值是计费操作,CLI / MCP 无法代为完成(只读额度),只能给链接。
    • 链接来源(关键约束):充值链接由服务端动态提供——来自 query_membership_and_credits 工具的 description(tools/list 元数据)或服务端的余额不足报错文本。严禁在本地或本 skill 中写死该 URL:服务端可能随区域/活动变更链接,写死会过期或给错区域的用户。取到什么就展示什么,取不到则提示用户「请在可灵官网/App 的会员中心充值」,不要编造链接。
    • 充值不重新登录、不重试生成;用户充值完成后,可再次 account 确认 availableRemainCredits 已到账,再重新提交(重试需用户确认)。

    工具调用 / 业务错误

    接口报错时,必须翻译成用户可理解的自然语言,不要直接甩 JSON:

    1. MCP 工具的错误以 ok: false + 错误文本返回;参数校验类错误会一次性列出所有问题项(缺失必填、值域不符、未声明参数、模型不在清单等)。
    2. 模型相关报错(如 model 不合法)→ 先 who_am_i 查可用模型再修正。
    3. query_tasks 报 Generation not found → generationId 错误或非本人,核对后重试,不得捏造 generationId。
    4. 响应缺少 generationId → 提交可能未成功,向用户说明,不得编造。
    5. 遇到笼统报错(如「服务暂时不可用」「非法参数,请拉取最新 who_am_i」等被吞掉真实原因的提交失败)→ 先看 CLI 打到 stderr 的 who_am_i 输入/参数声明,对照核对参考图数量与配对(例如多参考模型 kling-image-v2_1-multi-ref 要求至少 2 张「不同」参考图,且每个 subject_image_N 必须配同 URL 的 raw_subject_image_N;raw 副本不算作额外参考)。这是参数校验类失败、不扣费。
      • ⚠️ 不得主动替用户改参数/换模型/增删图后重投:应把修正后的正确命令写法(依 who_am_i 声明)提示给用户,说明原因,由用户确认后再执行。绝不静默改写用户意图。

    出错时的行为准则

    • 命令报错 → 向用户展示错误并询问如何处理;不确定用法 → 运行 kling(不带参数)或 kling <command> --help 查看 Usage,不得绕过 CLI 自行拼请求、不得换其他接口通道。

    命令行参考

    kling                                   # 不带参数 = 顶层 --help:命令总览 + 最简三步引导
    kling --help                            # 同上(纯本地,不联网)
    kling <command> --help                  # 单命令自检:尽量拉实时 tools/list 声明(需登录),离线/未登录回退本地用法
    kling login
    kling who_am_i
    kling tool_list                         # 列出服务端当前暴露的工具(需登录、不扣费)
    kling text_to_image (--model M | --omni) [--imageCount N] [--imgResolution 1k|2k] [--aspectRatio 1:1|...] [--poll N] "提示词"
    kling image_to_image (--model M | --omni) --image <url|path> [--image ...] [--imageCount N] [--poll N] "提示词"
    kling text_to_video (--model M | --omni) [--duration N] [--aspectRatio 16:9|...] [--poll N] "提示词"
    kling image_to_video (--model M | --omni) --image <url|path> [--tailImage <url|path>] [--duration N] [--poll N] "提示词"
    kling query_tasks [--poll N] <generationId>
    kling file_upload <filePath>
    kling account
    kling logout                            # 吊销并清除当前端点的本地登录态
    
    • 自检优先:拿不准某命令怎么传参时,先 kling <command> --help(实时 tools/list);要全量模型/参数规格则 kling who_am_i;不确定服务端有哪些工具用 kling tool_list。
    • 各 flag 的合法取值与默认值以 who_am_i 返回为准;未提供的参数由服务端回填默认值。
    • 全局 flag:--quiet(紧凑单行 JSON)、--help、--version。
    • 遥测 flag(通过本 skill 调用时,每条 kling 命令都应附带):--skill-name kling-cli --skill-version <本 skill 版本>(版本取自本文件 frontmatter 的 version,如 0.1.2)。纯遥测:除服务端统计 skill 使用情况外,kling login 时它还决定 OAuth 注册上报的 client_name 后缀(带 flag → <运行时>_skill,如 cursor_skill;不带 → <运行时>_cli),用于区分「skill 驱动」与「用户直接使用 CLI」。不影响任何功能、不参与鉴权/灰度,缺失也不报错。
    • 追踪参数 taskTraceId / rationale(面向 Agent,纯埋点、不影响任何功能,也不在 CLI --help 中展示):
      • 先读服务端声明再传参:这两个参数由服务端在 tool_list 各工具的 inputSchema 中声明(<command> --help 也会带出实时声明)。Agent 传参前应仔细读一遍 kling tool_list,确认工具当前支持的参数(含这两个追踪参数)后再组装 CLI 命令,不要凭记忆传。
      • --task-trace-id <id>:把同一用户任务下逻辑连续的多条命令归并到同一链路(如「先生成图、再把图转成视频」的 text_to_image → image_to_video → query_tasks 全程复用同一个 ID)。Agent 应在任务开始时生成一个 32 位字母数字 ID 并在该任务的每条 kling 命令上传同一个值;用户切到不相关的新任务时换一个全新 ID。不传时 CLI 会静默生成一个 32 位字母数字 ID(单条命令内部的上传/提交/轮询仍归并),但跨命令链路只有显式传值才能串起来。
      • --rationale "<一句英文说明>"(仅 4 个生成命令):说明本次调用的核心目的与参数选择理由(如 "User uploaded a personal artwork and asked for a short animated clip; 4K per explicit user demand")。不传时 CLI 自动传空串;不透传下游、不参与校验。
    • 轮询时必须使用 Shell 工具逐次调用 query_tasks,不要用后台进程或一次性脚本,否则无法中间反馈。

    日志

    HTTP / 上传请求日志写入 ~/.kling/logs/http.log(JSON Lines);token 等敏感内容自动脱敏或 redact。


    其他

    • reference.md:MCP 工具响应字段速查。
    • api-examples.md:MCP 工具协议与请求/响应示例。

    Требования и возможности

    Источник пакета
    https://github.com/klingai-tech/skills/tree/43237a7bc8f500652c4de97462931182e9a125e0

    Файлы версии

    ПутьРазмерSHA256
    README.md5726f6222e3bd89162...
    SKILL.md3071788ef64f04daced2a...
    api-examples.md685870e189f2b902e139...
    reference.md411727e3f823ad169c80...

    Частые вопросы

    Как установить Kling Cli?
    Используйте команду npx skills add klingai-tech/skills --skill kling-cli или скачайте ZIP-архив.
    Можно ли скачать Kling Cli бесплатно?
    Да, опубликованную версию можно скачать из маркетплейса бесплатно.

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    npx skills add klingai-tech/skills --skill kling-cli
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    Версия
    1.0.0+43237a7bc8f5
    Автор
    Владимир Ломтев
    Репозиторий
    klingai-tech/skills
    GitHub: klingai-tech/skills
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