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infsh-cli

infsh-cli

github.com/halt-catch-fireAgent 工作流07.8k 次安装12 周前更新
代码仓库

关于 infsh-cli

infsh-cli 是一项面向 Agent 的技能,介绍如何通过 inference.sh 的 belt 命令行在云端运行 AI 应用。它涵盖应用发现、输入处理和任务状态查询。

主要功能

  1. 01浏览与搜索应用商店
  2. 02运行云端 AI 应用
  3. 03自动上传本地文件
  4. 04检查任务状态

适用场景

  1. 01生成图像或视频
  2. 02调用 LLM 应用
  3. 03将本地媒体文件作为输入

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/halt-catch-fire/mutiny --skill infsh-cli

安装后在 Claude Code 中输入/infsh-cli确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/
app-discovery.md
authentication.md
cli-reference.md
running-apps.md

详细介绍

安装 belt CLI 技能: npx skills add belt-sh/cli

inference.sh

通过简单的 CLI 在云端运行 AI 应用。无需 GPU。

inference.sh

安装 CLI

curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh
belt login

安装程序会做什么? 安装脚本会检测你的操作系统和架构,从 dist.inference.sh 下载正确的二进制文件,验证其 SHA-256 校验和,并将其放入你的 PATH。仅此而已——无需提升权限、后台进程或遥测。如果你已安装 cosign,安装程序还会自动验证 Sigstore 签名。

手动安装(如果你不想通过管道传给 sh):

# 下载二进制文件和校验和
curl -LO https://dist.inference.sh/cli/checksums.txt
curl -LO $(curl -fsSL https://dist.inference.sh/cli/manifest.json | grep -o '"url":"[^"]*"' | grep $(uname -s | tr A-Z a-z)-$(uname -m | sed 's/x86_64/amd64/;s/aarch64/arm64/') | head -1 | cut -d'"' -f4)
# 验证校验和
sha256sum -c checksums.txt --ignore-missing
# 解压并安装
tar -xzf inferencesh-cli-*.tar.gz
mv inferencesh-cli-* ~/.local/bin/inferencesh

快速示例

# Generate an image
belt app run falai/flux-dev-lora --input '{"prompt": "a cat astronaut"}'

# Generate a video
belt app run google/veo-3-1-fast --input '{"prompt": "drone over mountains"}'

# Call Claude
belt app run openrouter/claude-sonnet-45 --input '{"prompt": "Explain quantum computing"}'

# Web search
belt app run tavily/search-assistant --input '{"query": "latest AI news"}'

# Post to Twitter
belt app run x/post-tweet --input '{"text": "Hello from AI!"}'

# Generate 3D model
belt app run infsh/rodin-3d-generator --input '{"prompt": "a wooden chair"}'

本地文件上传

当你提供路径而不是 URL 时,CLI 会自动上传本地文件:

# Upscale a local image
belt app run falai/topaz-image-upscaler --input '{"image": "/path/to/photo.jpg", "upscale_factor": 2}'

# Image-to-video from local file
belt app run falai/wan-2-5-i2v --input '{"image": "./my-image.png", "prompt": "make it move"}'

# Avatar with local audio and image
belt app run bytedance/omnihuman-1-5 --input '{"audio": "/path/to/speech.mp3", "image": "/path/to/face.jpg"}'

# Post tweet with local media
belt app run x/post-create --input '{"text": "Check this out!", "media": "./screenshot.png"}'

命令

任务命令
浏览应用商店belt app list
搜索应用商店belt app search "flux"
按类别筛选belt app list --category image
列出你的应用belt app list
获取应用详情belt app get google/veo-3-1-fast
生成示例输入belt app sample google/veo-3-1-fast --save input.json
运行应用belt app run google/veo-3-1-fast --input input.json
运行但不等待belt app run <app> --input input.json --no-wait
检查任务状态belt task get <task-id>

可用内容

类别示例
图像FLUX、Gemini 3 Pro、Grok Imagine、Seedream 4.5、Reve、Topaz Upscaler
视频Veo 3.1、Seedance 2.0、Wan 2.5、OmniHuman、Fabric、HunyuanVideo Foley
大模型Claude Opus/Sonnet/Haiku、Gemini 3 Pro、Kimi K2、GLM-4、任何 OpenRouter 模型
搜索Tavily Search、Tavily Extract、Exa Search、Exa Answer、Exa Extract
3DRodin 3D Generator
Twitter/Xpost-tweet、post-create、dm-send、user-follow、post-like、post-retweet
实用工具媒体合并、视频字幕、图像拼接、音频提取

相关技能

# Image generation (FLUX, Gemini, Grok, Seedream)
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation

# Video generation (Veo, Seedance, Wan, OmniHuman)
npx skills add inference-sh/skills@ai-video-generation

# LLMs (Claude, Gemini, Kimi, GLM via OpenRouter)
npx skills add inference-sh/skills@llm-models

# Web search (Tavily, Exa)
npx skills add inference-sh/skills@web-search

# AI avatars & lipsync (OmniHuman, Fabric, PixVerse)
npx skills add inference-sh/skills@ai-avatar-video

# Twitter/X automation
npx skills add inference-sh/skills@twitter-automation

# Model-specific
npx skills add inference-sh/skills@flux-image
npx skills add inference-sh/skills@google-veo

# Utilities
npx skills add inference-sh/skills@image-upscaling
npx skills add inference-sh/skills@background-removal

参考文件

文档

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