klingai-model-catalog
Kling AIモデルと動画生成機能を調べて理解できます。モデルの選択や機能の把握が必要な場合に使用します。「kling aiモデル」「klingaiの機能」「kling動画モデル」「klingaiの特徴」といったフレーズで起動されます。
description の原文を見る
Build explore Kling AI models and their capabilities for video generation. Use when selecting models or understanding features. Trigger with phrases like 'kling ai models', 'klingai capabilities', 'kling video models', 'klingai features'.
SKILL.md 本文
Klingai モデルカタログ
概要
このスキルは、Kling AIの動画生成モデル、その機能、推奨されるユースケース、およびニーズに合わせた適切なモデルの選択方法に関する包括的なガイドを提供します。
前提条件
- Kling AI APIキーが設定されていること
- 動画生成の概念についての理解
- ユースケース要件についての知識
手順
Kling AIモデルを理解し選択するには、以下の手順に従ってください:
- 利用可能なモデルの確認: モデルの選択肢を理解する
- 機能の比較: 機能と要件を評価する
- サンプルでテスト: 各モデルをプロンプトでテストする
- 選択の最適化: 品質/速度/コストのトレードオフに基づいて選択する
- パフォーマンスの監視: 結果を追跡し、必要に応じて調整する
出力
実行が成功すると以下が得られます:
- 機能を備えた利用可能なモデルのリスト
- 要件に基づいたモデルの推奨事項
- 価格設定とトレードオフの理解
エラーハンドリング
包括的なエラーハンドリングについては、{baseDir}/references/errors.mdを参照してください。
例
詳細な例については、{baseDir}/references/examples.mdを参照してください。
リソース
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- Brmbobo
- リポジトリ
- Brmbobo/Web2podcast
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026/1/26
Source: https://github.com/Brmbobo/Web2podcast / ライセンス: MIT
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。