fal-ai-media
affaan-m/ECC · Agent Skill
Генерирует изображения, видео и аудио с помощью моделей fal.ai, включая преобразование текста в изображение, видео и речь.
Перейти к установке ↓Обзор
| Автор | |
|---|---|
| Репозиторий | affaan-m/ECC ↗ |
| Папка скилла | fal-ai-media |
| Звёзды | 257 549 |
| Форки | 38 524 |
| Файлы | 2 |
| Лицензия | MIT |
| Обновлён | 12 сентября 2026 г. |
| Ссылки | Исходник скилла ↗ · Репозиторий ↗ |
Проверка Mozgi
Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.
Установка
Скилл — это папка с файлом SKILL.md. Выберите своего агента и скопируйте команды в терминал (macOS, Linux или Git Bash на Windows) в корне проекта.
Скопируйте промпт и вставьте в Claude, Codex или другого ассистента: он сам проверит скилл и подключит его.
Установи мне скилл «fal-ai-media» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/fal-ai-media/). 1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/fal-ai-media/download Если не скачивается — возьми папку скилла из исходника: https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/.agents/skills/fal-ai-media 2. Прочитай SKILL.md и остальные файлы. Проверь, что скилл безопасен: нет скрытых команд, отправки данных наружу или скриптов, которые делают не то, что описано. Если что-то подозрительно — остановись и скажи мне. 3. Положи папку «fal-ai-media» в папку скиллов своего агента: .claude/skills/ для Claude Code, .agents/skills/ для Codex, .cursor/skills/ для Cursor, .gemini/skills/ для Gemini CLI. В проекте — внутри проекта, иначе в домашней папке (~/.claude/skills/ и т. п.). 4. Убедись, что получилось <папка скиллов>/fal-ai-media/SKILL.md. 5. Коротко расскажи, что умеет этот скилл, и предложи попробовать его на моей задаче. Если какой-то шаг не можешь сделать сам — подскажи, что нажать или ввести.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/affaan-m/ECC.git /tmp/ECC mkdir -p .claude/skills cp -r /tmp/ECC/.agents/skills/fal-ai-media .claude/skills/fal-ai-media
Перезапустите Claude Code — скилл появится в списке, вызвать вручную: /fal-ai-media. Для всех проектов сразу — папка ~/.claude/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/affaan-m/ECC.git /tmp/ECC mkdir -p .agents/skills cp -r /tmp/ECC/.agents/skills/fal-ai-media .agents/skills/fal-ai-media
Codex ищет скиллы в .agents/skills от текущей папки до корня репозитория; вызвать вручную — /skills или $fal-ai-media. Для всех проектов — ~/.agents/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/affaan-m/ECC.git /tmp/ECC mkdir -p .cursor/skills cp -r /tmp/ECC/.agents/skills/fal-ai-media .cursor/skills/fal-ai-media
Cursor подхватит скилл при запуске; вызвать вручную — «/» в чате агента. Cursor также читает .claude/skills и .agents/skills. Для всех проектов — ~/.cursor/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/affaan-m/ECC.git /tmp/ECC mkdir -p .gemini/skills cp -r /tmp/ECC/.agents/skills/fal-ai-media .gemini/skills/fal-ai-media
Gemini CLI сам предложит включить скилл, когда задача подходит, — вы подтверждаете. Для всех проектов — ~/.gemini/skills.
Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.
Содержимое SKILL.md
Оригинальный текст автора · только чтениеfal.ai Media Generation
Generate images, videos, and audio using fal.ai models via MCP.
When to Activate
- User wants to generate images from text prompts
- Creating videos from text or images
- Generating speech, music, or sound effects
- Any media generation task
- User says "generate image", "create video", "text to speech", "make a thumbnail", or similar
MCP Requirement
fal.ai MCP server must be configured. Add to ~/.claude.json:
"fal-ai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "fal-ai-mcp-server"],
"env": { "FAL_KEY": "YOUR_FAL_KEY_HERE" }
}
Get an API key at fal.ai ↗.
MCP Tools
The fal.ai MCP provides these tools:
search— Find available models by keywordfind— Get model details and parametersgenerate— Run a model with parametersresult— Check async generation statusstatus— Check job statuscancel— Cancel a running jobestimate_cost— Estimate generation costmodels— List popular modelsupload— Upload files for use as inputs
---
Image Generation
Nano Banana 2 (Fast)
Best for: quick iterations, drafts, text-to-image, image editing.
generate(
model_name: "fal-ai/nano-banana-2",
input: {
"prompt": "a futuristic cityscape at sunset, cyberpunk style",
"image_size": "landscape_16_9",
"num_images": 1,
"seed": 42
}
)
Nano Banana Pro (High Fidelity)
Best for: production images, realism, typography, detailed prompts.
generate(
model_name: "fal-ai/nano-banana-pro",
input: {
"prompt": "professional product photo of wireless headphones on marble surface, studio lighting",
"image_size": "square",
"num_images": 1,
"guidance_scale": 7.5
}
)
Common Image Parameters
| Param | Type | Options | Notes |
|-------|------|---------|-------|
| prompt | string | required | Describe what you want |
| image_size | string | square, portrait_4_3, landscape_16_9, portrait_16_9, landscape_4_3 | Aspect ratio |
| num_images | number | 1-4 | How many to generate |
| seed | number | any integer | Reproducibility |
| guidance_scale | number | 1-20 | How closely to follow the prompt (higher = more literal) |
Image Editing
Use Nano Banana 2 with an input image for inpainting, outpainting, or style transfer:
# First upload the source image
upload(file_path: "/path/to/image.png")
# Then generate with image input
generate(
model_name: "fal-ai/nano-banana-2",
input: {
"prompt": "same scene but in watercolor style",
"image_url": "<uploaded_url>",
"image_size": "landscape_16_9"
}
)
---
Video Generation
Seedance 1.0 Pro (ByteDance)
Best for: text-to-video, image-to-video with high motion quality.
generate(
model_name: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
input: {
"prompt": "a drone flyover of a mountain lake at golden hour, cinematic",
"duration": "5s",
"aspect_ratio": "16:9",
"seed": 42
}
)
Kling Video v3 Pro
Best for: text/image-to-video with native audio generation.
generate(
model_name: "fal-ai/kling-video/v3/pro",
input: {
"prompt": "ocean waves crashing on a rocky coast, dramatic clouds",
"duration": "5s",
"aspect_ratio": "16:9"
}
)
Veo 3 (Google DeepMind)
Best for: video with generated sound, high visual quality.
generate(
model_name: "fal-ai/veo-3",
input: {
"prompt": "a bustling Tokyo street market at night, neon signs, crowd noise",
"aspect_ratio": "16:9"
}
)
Image-to-Video
Start from an existing image:
generate(
model_name: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
input: {
"prompt": "camera slowly zooms out, gentle wind moves the trees",
"image_url": "<uploaded_image_url>",
"duration": "5s"
}
)
Video Parameters
| Param | Type | Options | Notes |
|-------|------|---------|-------|
| prompt | string | required | Describe the video |
| duration | string | "5s", "10s" | Video length |
| aspect_ratio | string | "16:9", "9:16", "1:1" | Frame ratio |
| seed | number | any integer | Reproducibility |
| image_url | string | URL | Source image for image-to-video |
---
Audio Generation
CSM-1B (Conversational Speech)
Text-to-speech with natural, conversational quality.
generate(
model_name: "fal-ai/csm-1b",
input: {
"text": "Hello, welcome to the demo. Let me show you how this works.",
"speaker_id": 0
}
)
ThinkSound (Video-to-Audio)
Generate matching audio from video content.
generate(
model_name: "fal-ai/thinksound",
input: {
"video_url": "<video_url>",
"prompt": "ambient forest sounds with birds chirping"
}
)
ElevenLabs (via API, no MCP)
For professional voice synthesis, use ElevenLabs directly:
import os
import requests
resp = requests.post(
"https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/<voice_id>",
headers={
"xi-api-key": os.environ["ELEVENLABS_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"text": "Your text here",
"model_id": "eleven_turbo_v2_5",
"voice_settings": {"stability": 0.5, "similarity_boost": 0.75}
}
)
with open("output.mp3", "wb") as f:
f.write(resp.content)
VideoDB Generative Audio
If VideoDB is configured, use its generative audio:
# Voice generation
audio = coll.generate_voice(text="Your narration here", voice="alloy")
# Music generation
music = coll.generate_music(prompt="upbeat electronic background music", duration=30)
# Sound effects
sfx = coll.generate_sound_effect(prompt="thunder crack followed by rain")
---
Cost Estimation
Before generating, check estimated cost:
estimate_cost(model_name: "fal-ai/nano-banana-pro", input: {...})
Model Discovery
Find models for specific tasks:
search(query: "text to video")
find(model_name: "fal-ai/seedance-1-0-pro")
models()
Tips
- Use
seedfor reproducible results when iterating on prompts - Start with lower-cost models (Nano Banana 2) for prompt iteration, then switch to Pro for finals
- For video, keep prompts descriptive but concise — focus on motion and scene
- Image-to-video produces more controlled results than pure text-to-video
- Check
estimate_costbefore running expensive video generations
Related Skills
videodb— Video processing, editing, and streamingvideo-editing— AI-powered video editing workflowscontent-engine— Content creation for social platforms
Вопросы и ответы
Что делает скилл fal-ai-media?
Генерирует изображения, видео и аудио с помощью моделей fal.ai, включая преобразование текста в изображение, видео и речь.
Как установить fal-ai-media?
Откройте блок «Установка» на этой странице и выберите своего агента — Claude Code, Codex, Cursor или Gemini CLI: там готовые команды, которые копируют папку скилла в нужное место. Либо скопируйте промпт из вкладки «Через ассистента» — ассистент сам проверит и подключит скилл.
С какими нейросетями работает fal-ai-media?
Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому fal-ai-media подходит любому агенту, который читает SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и другие. Модель загружает инструкции только когда задача подходит под описание скилла.
Скилл fal-ai-media бесплатный?
Скилл опубликован автором affaan-m в открытом доступе под лицензией MIT. Сам скилл ничего не стоит — вы платите только своему провайдеру нейросети за использованные токены.
Безопасно ли устанавливать скиллы?
Скилл — это инструкции, которые агент будет выполнять, поэтому перед установкой прочитайте SKILL.md и сопутствующие файлы. Скрипты из папки скилла запускаются только если их запустит агент — следите за тем, что он делает, и не давайте лишних прав.
Чем скилл отличается от MCP-сервера или плагина?
MCP-сервер и плагин дают модели новые инструменты — код, который выполняется и возвращает результат. Скилл даёт знания и порядок действий: как подходить к задаче, какие шаги делать и как выглядит хороший результат. Ему не нужен сервер или ключ API.