agent-tools

โดย halt-catch-fire

We need to translate the given text from English to Thai. The text describes an agent skill for running AI apps via inference.sh CLI. It lists various models and triggers. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. Do not add any extra commentary or labels. The name "agent-tools" is not in the source text, so we ignore it. Just translate the content inside <text> tags. Translation: "Run 250+ AI apps via inference.sh CLI - image generation, video creation, LLMs, search, 3D, Twitter automation. Models: FLUX, Veo, Gemini, Grok, Claude, Seedance, OmniHuman, Tavily, Exa, OpenRouter, and many more. Use when running AI apps, generating images/videos, calling LLMs, web search, or automating Twitter. Triggers: inference.sh, infsh, ai model, run ai, serverless ai, ai api, flux, veo, claude api, image generation, video generation, openrouter, tavily

npx skills add https://github.com/halt-catch-fire/skills --skill agent-tools

Install the belt CLI skill: npx skills add belt-sh/cli

inference.sh

Run AI apps in the cloud with a simple CLI. No GPU required.

inference.sh

Install CLI

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

What does the installer do? The install script detects your OS and architecture, downloads the correct binary from dist.inference.sh, verifies its SHA-256 checksum, and places it in your PATH. That's it — no elevated permissions, no background processes, no telemetry. If you have cosign installed, the installer also verifies the Sigstore signature automatically.

Manual install (if you prefer not to pipe to sh):

# Download the binary and checksums
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)
# Verify checksum
sha256sum -c checksums.txt --ignore-missing
# Extract and install
tar -xzf inferencesh-cli-*.tar.gz
mv inferencesh-cli-* ~/.local/bin/inferencesh

Quick Examples

# 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"}'

Local File Uploads

The CLI automatically uploads local files when you provide a path instead of a URL:

# 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"}'

Commands

TaskCommand
Browse the app storebelt app list
Search appsbelt app search "flux"
Filter by categorybelt app list --category image
Get app detailsbelt app get google/veo-3-1-fast
Generate sample inputbelt app sample google/veo-3-1-fast --save input.json
Run appbelt app run google/veo-3-1-fast --input input.json
Run without waitingbelt app run <app> --input input.json --no-wait
Check task statusbelt task get <task-id>

What's Available

CategoryExamples
ImageFLUX, Gemini 3 Pro, Grok Imagine, Seedream 4.5, Reve, Topaz Upscaler
VideoVeo 3.1, Seedance 1.5, Wan 2.5, OmniHuman, Fabric, HunyuanVideo Foley
LLMsClaude Opus/Sonnet/Haiku, Gemini 3 Pro, Kimi K2, GLM-4, any OpenRouter model
SearchTavily 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
UtilitiesMedia merger, caption videos, image stitching, audio extraction

Related Skills

# 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

Reference Files

Documentation

Skills เพิ่มเติมจาก halt-catch-fire

ai-image-generation
halt-catch-fire
สร้างภาพ AI ด้วย GPT-Image-2, FLUX, Gemini, Grok, Seedream, Reve และโมเดลอีก 50+ รุ่นผ่าน CLI inference.sh โมเดล: GPT-Image-2, FLUX Dev LoRA, FLUX.2 Klein LoRA, Gemini 3 Pro Image, Grok Imagine, Seedream 4.5, Reve, ImagineArt ความสามารถ: ข้อความเป็นภาพ, ภาพเป็นภาพ, การเติมแต่งภาพ, LoRA, การแก้ไขภาพ, การเพิ่มความละเอียด, การเรนเดอร์ข้อความ ใช้สำหรับ: ศิลปะ AI, ตัวอย่างผลิตภัณฑ์, คอนเซปต์อาร์ต, กราฟิกโซเชียลมีเดีย, ภาพการตลาด, ภาพประกอบ ทริกเกอร์: flux, การสร้างภาพ, ภาพ ai, ข้อความเป็น...
creativemediaimage
ai-video-generation
halt-catch-fire
สร้างวิดีโอ AI ด้วย Google Veo, Seedance 2.0, HappyHorse, Wan, Grok และโมเดลอีกกว่า 40 รุ่นผ่าน CLI ของ inference.sh โมเดล: Veo 3.1, Veo 3, Seedance 2.0, HappyHorse 1.0, Wan 2.5, Grok Imagine Video, OmniHuman, Fabric, HunyuanVideo ความสามารถ: ข้อความเป็นวิดีโอ, รูปภาพเป็นวิดีโอ, อ้างอิงเป็นวิดีโอ, ตัดต่อวิดีโอ, ลิปซิงค์, แอนิเมชันอวาตาร์, ปรับขนาดวิดีโอ, เสียงประกอบฟอลีย์ ใช้สำหรับ: วิดีโอโซเชียลมีเดีย, เนื้อหาการตลาด, วิดีโออธิบาย, การสาธิตผลิตภัณฑ์, อวาตาร์ AI ทริกเกอร์: การสร้างวิดีโอ,
creativevideomedia
twitter-automation
halt-catch-fire
ทำให้ Twitter/X เป็นอัตโนมัติด้วยการโพสต์ การมีส่วนร่วม และการจัดการผู้ใช้ผ่าน CLI ของ inference.sh แอป: x/post-tweet, x/post-create (พร้อมสื่อ), x/post-like, x/post-retweet, x/dm-send, x/user-follow ความสามารถ: โพสต์ทวีต, จัดตารางเนื้อหา, กดไลก์โพสต์, รีทวีต, ส่ง DM, ติดตามผู้ใช้, ดูโปรไฟล์ ใช้สำหรับ: การทำให้โซเชียลมีเดียเป็นอัตโนมัติ, การจัดตารางเนื้อหา, บอทสร้างการมีส่วนร่วม, การเติบโตของผู้ชม, X API ทริกเกอร์: twitter api, x api, tweet automation, post to twitter, twitter bot, social media automation, x...
marketingapicommunication
ai-avatar-video
halt-catch-fire
We need to translate the given text from English to Thai. The instruction says to preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms. So names like "P-Video-Avatar", "OmniHuman", "Fabric", "PixVerse", "Inworld TTS-2", "ElevenLabs", "Kokoro", "inference.sh CLI" should remain as is. Also "AI avatar", "talking head", "TTS", "lipsync", "UGC" etc. are technical terms that might be kept in English or translated? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." Technical terms could be translated if common in Thai, but to be safe, we can keep them as is or use common Thai transliterations. However, the instruction says "preserve" meaning keep original. So we should keep all those terms in English. The rest of the text should be translated naturally into Thai. We need to output only the translated text, no extra labels.
videocreativemedia
agent-browser
halt-catch-fire
การทำงานอัตโนมัติของเบราว์เซอร์สำหรับเอเจนต์ AI ผ่าน inference.sh นำทางหน้าเว็บ โต้ตอบกับองค์ประกอบโดยใช้ @e refs จับภาพหน้าจอ บันทึกวิดีโอ ความสามารถ: การขูดข้อมูลเว็บ การกรอกฟอร์ม การคลิก การพิมพ์ การลากและวาง การอัปโหลดไฟล์ การเรียกใช้ JavaScript ใช้สำหรับ: ระบบอัตโนมัติทางเว็บ การดึงข้อมูล การทดสอบ การเรียกดูของเอเจนต์ การวิจัย ทริกเกอร์: เบราว์เซอร์, ระบบอัตโนมัติทางเว็บ, ขูดข้อมูล, นำทาง, คลิก, กรอกฟอร์ม, จับภาพหน้าจอ, เรียกดูเว็บ, playwright, เบราว์เซอร์ไร้หัว, เว็บเอเจนต์, ท่องอินเทอร์เน็ต, บันทึกวิดีโอ
browser-automationweb-scrapingtesting
web-search
halt-catch-fire
การค้นหาเว็บและดึงเนื้อหาด้วย Tavily และ Exa ผ่าน CLI ของ inference.sh แอปพลิเคชัน: Tavily Search, Tavily Extract, Exa Search, Exa Answer, Exa Extract ความสามารถ: การค้นหาด้วย AI, การดึงเนื้อหา, คำตอบโดยตรง, การวิจัย ใช้สำหรับ: การวิจัย, ไพพ์ไลน์ RAG, การตรวจสอบข้อเท็จจริง, การรวบรวมเนื้อหา, เอเจนต์ ทริกเกอร์: การค้นหาเว็บ, tavily, exa, search api, การดึงเนื้อหา, การวิจัย, การค้นหาทางอินเทอร์เน็ต, การค้นหาด้วย AI, ผู้ช่วยค้นหา, การขูดเว็บ, rag, ทางเลือกของ Perplexity
researchweb-scrapingapi
infsh-cli
halt-catch-fire
เรียกใช้แอป AI กว่า 250 รายการผ่าน CLI inference.sh - สร้างภาพ, สร้างวิดีโอ, LLM, ค้นหา, 3D, อัตโนมัติ Twitter โมเดล: FLUX, Veo, Gemini, Grok, Claude, Seedance, OmniHuman, Tavily, Exa, OpenRouter และอื่นๆ อีกมากมาย ใช้เมื่อเรียกใช้แอป AI, สร้างภาพ/วิดีโอ, เรียก LLM, ค้นหาเว็บ หรืออัตโนมัติ Twitter ทริกเกอร์: inference.sh, infsh, ai model, run ai, serverless ai, ai api, flux, veo, claude api, image generation, video generation, openrouter, tavily, exa search, twitter api, grok
developmentapicreative
landing-page-design
halt-catch-fire
We need to translate the given text from English to Thai. The text is about landing page conversion optimization. We must preserve the name "landing-page-design" but it's not in the text, so we ignore. We translate the entire text inside <text>. No extra commentary, no labels. Keep technical terms like "CTA", "SaaS", "F-pattern" as is or translate? The instruction says preserve technical terms, so we keep "CTA", "SaaS", "F-pattern" as English. Also "above-the-fold" is a term, we can translate or keep? Better to keep as is or translate? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." So "above-the-fold" is a technical term, we can keep as "above-the-fold" or translate? I think it's common to keep in English in Thai context. But to be safe, we can translate the concept. However, the instruction says preserve technical terms, so I'll keep "above-the-fold" as is. Similarly