krillinai-cli

KrillinAI CLI

将此内容用作 KrillinAI 命令行工作的顶层路由技能。

构建并定位二进制文件

通过仓库脚本构建 KrillinAI 的两个二进制文件：

pnpm krillinai:build

对于当前机器，无需预设平台或架构即可定位 CLI：

TARGET="$(node -p "process.platform + '-' + process.arch")"
SUFFIX="$(node -p "process.platform === 'win32' ? '.exe' : ''")"
KRILLINAI_CLI="$PWD/.runtime/build/krillinai/$TARGET/bin/krillinai-cli$SUFFIX"
test -f "$KRILLINAI_CLI"

CLI 会根据进程工作目录加载 config/config.toml。在源码检出目录中实际运行时，请将 runtime/krillinai 用作进程工作目录，并从 config/config-example.toml 创建被忽略的 config/config.toml，且不要覆盖已有文件。应从解压后的包根目录运行发布压缩包。

有关构建布局、配置、JSON、清单、输出和错误的详细信息，请阅读：

skills/krillinai-cli/references/cli-contract.md

选择命令

用户意图	命令 / 技能
生成源语言、目标语言、双语字幕和短竖屏字幕	subtitle；使用 krillinai-subtitle
根据字幕生成目标语言配音	tts；使用 krillinai-tts
创建横屏视频	render-horizontal；使用 krillinai-render-horizontal
创建竖屏／短视频	render-vertical；使用 krillinai-render-vertical
根据完整的图像提示词生成封面	cover；使用 krillinai-cover
根据纯文本生成语音	speech
列出 Aliyun、OpenAI 或 MiniMax 的服务商语音代码	voices
验证请求的多阶段输出计划	pipeline --dry-run；使用 krillinai-pipeline

pipeline 仅在 dry-run 模式下验证计划；非 dry-run 执行会返回 unsupported_command。status 为预留命令，目前不受支持。

Agent 操作规则

• 使用专用的 --workdir；不要将输出散落在仓库根目录中。
• 在进行外部调用前，使用 --dry-run 验证命令格式。
• 将标准输出解析为 JSON 行。终端响应是包含 ok 的对象；OpenCreator 模式可能会先输出进度帧。
• 实际执行阶段后，以 krillinai_manifest.json 和实际输出文件为准。
• 后续阶段应复用清单中的输出，而不是猜测文件名。
• 如果命令失败，根据 error.kind 归类为：usage、retryable、dependency 或 internal。
• 如果清单中已有有效的上游输出，请避免重新运行开销较大的阶段。
• 不要声称 cover 使用了参考图像：当前 CLI 只接受完整的文本提示词和尺寸。
• 不要请求 Edge TTS 语音目录：voices 目前支持 aliyun、openai 和 minimax。

最简工作流

REPO_ROOT="$PWD"
WORKDIR="$REPO_ROOT/tasks/demo"
mkdir -p "$WORKDIR"

(cd "$REPO_ROOT/runtime/krillinai" && "$KRILLINAI_CLI" subtitle \
  "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" \
  --origin-lang en \
  --target-lang zh_cn \
  --workdir "$WORKDIR" \
  --caption-source any \
  --prepare-video)

(cd "$REPO_ROOT/runtime/krillinai" && "$KRILLINAI_CLI" render-vertical \
  --workdir "$WORKDIR")