| layout | doc |
|---|---|
| title | 完整上手教程 |
| permalink | /guide/ |
| description | 6 步从零到一:装好 bailian-cli → 拿 API Key → 登录 → 加载 Skill → 在 Agent 里说人话 → 跑出第一支视频。源码全开源在 github.com/modelstudioai。 |
| keywords | 阿里云百炼上手,bailian-cli 安装,modelstudioai GitHub,API Key 获取,AI Agent 入门,Qwen 调用,Cursor 集成,Claude Desktop,Quick Start |
本教程带你走通 阿里云百炼 → CLI → Skills → AI Agent 的完整链路。所有工具源码都在 github.com/modelstudioai ——觉得好用,每个仓库顺手 ⭐ Star。
⏱️ 预计用时:15–25 分钟 🚀 在 Workshop 现场?请直接查看 Workshop 手册 →
阿里云百炼平台(Aliyun Model Studio / DashScope)
↑ 提供 AI 模型 API(文本/图像/视频/语音/向量等)
│
阿里云百炼 CLI(命令 bl) ← 源码 github.com/modelstudioai/cli
↑ 命令行工具,每条命令即 AI Agent 的结构化工具调用
│
你的 AI Agent 环境
• 终端:直接 bl 调用
• Cursor / Qwen Code / Claude Desktop / Windsurf / Cline / Trae:作为工具
• OpenWork(开源桌面 Agent):开箱即用 ← 源码 github.com/modelstudioai/openwork
↑ 加载
│
Skills(可复用的 AI 能力模块) ← 源码 github.com/modelstudioai/skills
• 官方 first-party:bailian-cli、bailian-docs-llm-wiki、spark-video
• 精选社区:canvas-design、frontend-design、marketing-writer 等
各组件职责:
- 阿里云百炼:模型 API 服务平台(DashScope)
- 阿里云百炼 CLI(
bl):把模型能力封装成结构化命令,源码modelstudioai/cli - AI Agent 环境:调用
bl的载体——可以是任意支持 shell 或 MCP 的 Agent - OpenWork:开源桌面 Agent,已内置 CLI 与 Skills 体系,源码
modelstudioai/openwork - Skills:把多步工作流打包成可复用的能力模块,集合在
modelstudioai/skills
正式开干前,先用一张图记住四个名词的关系——它们贯穿全教程:
一句话类比,便于回忆:
👶 小白专属:如果你看不懂下方任何一条命令,完全没关系——本教程支持纯对话路径,所有命令都可以让 Agent 替你跑。继续往下看。
最快的装法——对你的 AI 助手说一句话(OpenWork / Cursor / Qoder / Claude Desktop / Windsurf / Trae 任一都能听懂):
从 https://github.com/modelstudioai/cli 这里,帮我全局安装阿里云百炼 CLI(bailian-cli),装完确认一下版本。我的 Node.js 版本你也帮我检查一下,要求 ≥ 22.12。
Agent 会自动判断你的环境、装 Node(如果没装或版本过低)、跑 npm install -g bailian-cli、验证 bl --version,全程你只看结果,不需要你打任何命令字符。
💎 源码即文档:bailian-cli 完整源代码托管在
github.com/modelstudioai/cli。觉得好用?顺手 ⭐ Star——开源项目最直接的「投票」,你的 Star 数会直接显示在仓库主页。
| 你的现状 | 推荐路径 | 大概体验 |
|---|---|---|
| 完全没装过任何 AI Agent,看见黑色终端就紧张 | 方式 C(OpenWork) | 像装微信一样,下载即用,CLI 已内置 |
| 已经在用 Cursor / Qoder / Claude Desktop | 方式 B | 把上面那句话粘进对话框,Agent 替你装 |
| 习惯命令行,想要最轻量 | 方式 A | 一行 npm install,全靠肌肉记忆 |
拿不准?默认选方式 C。
npm install -g bailian-cli
bl --versionnpm 拉取的就是 github.com/modelstudioai/cli 的发布版本——每次 npm install 都会触发该仓库的一次访问数据。
⚙️ 环境前置说明
bailian-cli本体(bl命令):Node.js ≥ 22.12(package.json engines 字段硬要求,低于此版本npm install会直接报错)skillsCLI(npx skills add ...,第四步用到):Node.js ≥ 18 即可没装 Node 或版本低于 22.12?建议直接装最新 LTS(v22 或更高)一劳永逸,推荐使用 nvm / fnm 管理版本。
如果你已经在用 Cursor / Qoder / Claude Desktop / Windsurf / Cline / Trae 等任一 AI Agent——直接把页面顶部那句话粘进它的对话框:
从 https://github.com/modelstudioai/cli 这里,帮我全局安装阿里云百炼 CLI(bailian-cli),装完确认一下版本。我的 Node.js 版本你也帮我检查一下,要求 ≥ 22.12。
Agent 会自己判断 Node 环境、跑 npm install -g bailian-cli、验证 bl --version,全程你只看结果。装好之后该 Agent 就具备调用百炼任意能力的本事——第五步会演示具体怎么对话。
OpenWork 是阿里云百炼团队开源的桌面 Agent,已内置 CLI、Skills 体系与对话界面,下载安装即用——不需要额外装 bailian-cli:
前往 GitHub Releases → · 源码 github.com/modelstudioai/openwork(觉得好用顺手 ⭐ Star)
- macOS:下载
.dmg,拖入「应用程序」 - Windows:下载
.exe,按提示安装 - Linux:下载
.AppImage或.deb
CLI 已经装好了,接下来给它一把"钥匙"——API Key。
前往阿里云百炼平台,使用阿里云账号登录(无账号需先注册)。
[获取 API Key →]({{ site.bailian_apikey_url }})
- 点击「创建 API Key」
- 给 Key 取个名称(如
my-cli-key) - 复制并妥善保存(仅创建时可见完整值)
阿里云百炼为新用户提供免费 token 额度,足够本教程与日常探索。安装 CLI 后可用 bl usage free 实时查询余量。
[阿里云百炼 CLI 控制台 →]({{ site.bailian_cli_url }})
把刚才拿到的 Key 配进 CLI,就能开始用了。
bl auth login --console会自动弹浏览器完成授权,登录后可使用控制台相关能力(bl app list 等)。
bl auth login --api-key sk-xxxxxexport DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxbl text chat --message "你好,介绍一下你自己"正常回复说明已连接成功。
Skills 是阿里云百炼团队验证过的 AI 能力模块,让 Agent 能完成更复杂的工作流。
🌐 这些 Skills 都源自 modelstudioai org:CLI Skill 在
github.com/modelstudioai/cli,精选扩展集合在github.com/modelstudioai/skills。npx skills add实质就是从对应 GitHub repo clone——你的每次安装,都会成为这些仓库的一次 Clone 数据点(在 GitHub Traffic Insights 里直接可见)。觉得好用顺手 ⭐ Star 两个 repo。
把这段话粘进你的 Agent:
请帮我安装阿里云百炼的 AI Skills:
1. 检查 Node.js 是否已安装且版本 >= 22.12(bailian-cli 硬要求),未达到则升级到最新 LTS
2. 执行:npx skills add modelstudioai/skills
3. 安装完成后告诉我"Bailian Skills installed",并列出已安装的 Skills 与可用功能
# 核心 bailian-cli skill(拉自 github.com/modelstudioai/cli)
npx skills add modelstudioai/cli --all -g
# 精选扩展 skills(拉自 github.com/modelstudioai/skills)
npx skills add modelstudioai/skills完整列表 → 精选 Skills
💬 不必打命令——对 Agent 说人话就行
下面给的命令是「最底层操作」,方便高级用户做精细控制。在 OpenWork / Cursor / Qoder / Claude Desktop 等任一 Agent 里,完全可以不打任何命令,直接说人话,Agent 会自动选择正确的
bl子命令、补齐参数、跑完后把结果路径告诉你。
只要 Agent 已经装了 bailian-cli(按第一步装好),就能在对话里直接说人话调用百炼能力——下面是几个常见 Agent 的对话示例:
| 框架 | 直接对它说 |
|---|---|
| Cursor | 「帮我用百炼生成一张赛博朋克风格的猫」——Cursor 自动调度 bl image generate 并把图片路径贴回 |
| Qwen Code | 直接说需求,Qwen Code 会把任务派给百炼。完整示例见 Showcase |
| Claude Desktop / Claude Code | 「用百炼帮我做一段 30 秒的产品介绍视频,卖点是 XXX」 |
| Windsurf / Cline / Trae | 同样——在对话框说需求,Agent 自主完成 |
| OpenWork | 内置 CLI 与 Skills,直接在对话框说需求即可 |
💡 想接入百炼托管的官方 MCP 服务(如官方天气、日历、知识库等)?查看
/cli/的「MCP 集成」一节,里面有专门的接入指引。
> 帮我用 bailian-cli 生成一张图,主题是"穿宇航服的猫,赛博朋克风格"
[Agent 自动跑 bl image generate,把图片路径贴回]
> 帮我设计一张以「自由 + 蝴蝶」为主题的视觉海报
[Agent 自动激活 canvas-design skill 完成创作]
> 给我做一支 30 秒的产品广告视频,产品图:./product.jpg,卖点是"轻便、续航长"
[Agent 自动激活 spark-video skill 完成出片]
现在你已经具备完整的 CLI + Skills 环境。挑一个场景试试:
bl text chat --message "解释一下 RAG 是什么"bl omni --message "描述这张图" --image ./photo.jpgbl image generate --prompt "一只穿宇航服的猫,赛博朋克风格" --out-dir ./images/bl video generate --image ./cat.png --prompt "让猫动起来" --download cat.mp4bl usage free --model qwen3-maxbl advisor recommend --message "我需要做一个能看图回答的对话机器人"| 类型 | 预期耗时 | 输出位置 |
|---|---|---|
| 文字类 | 5–30 秒 | 终端直显 |
| 图文类 | 30 秒 – 2 分钟 | 本地文件,终端打印路径 |
| 视频类 | 2–10 分钟 | 本地文件,终端打印路径 |
前面五步都偏「单个能力点」。这一步用一条对话指令,让 Agent 自己 clone 仓库、读故事板、调百炼,端到端跑出一支日系青春汽水广告片——和我们 5 分钟视频教学里展示的是同一个 demo。
只需要一句话。 在你的 Agent 对话框(OpenWork / Cursor / Qoder / Claude Desktop 任一)里粘贴:
帮我从 GitHub clone modelstudioai 的 awesome-happyhorse-prompts 仓库, 按
cases/r2v-1.1.md第 3 个 case「Happy Run Citrus」的 prompt 和assets/里的故事板图, 给我跑一支 720P 的视频。完成后把视频路径告诉我。
Agent 会按顺序自动:
git clone https://github.com/modelstudioai/awesome-happyhorse-prompts(这一步直接给该仓库贡献了一个 Clone 数据点)- 读
cases/r2v-1.1.md第 3 个 case 的完整 prompt(9 镜头日剧 CM 分镜) - 加载
assets/目录下的 3×3 故事板图(这就是为什么必须 clone——R2V 模型必须吃故事板图) - 调用
bl video ref(HappyHorse 1.1 R2V 模型) - 等 3–5 分钟出片
不想 clone 也想感受一下?打开 [HappyHorse 1.1 文生视频体验页]({{ site.happyhorse_t2v_url }}),直接在网页上输入 prompt 就能出片。但只有 clone 仓库才能拿到 Happy Run Citrus 这一套完整的故事板图,跑出和示例一模一样的成片。
每跑一次这个 demo,你实际上:
- 给
modelstudioai/awesome-happyhorse-prompts贡献了一次 Clone(GitHub Traffic Insights 直接可见) - 通过装 CLI /
npx skills add给modelstudioai/cli和modelstudioai/skills各 +1 Clone - 调用
bl video ref验证了 HappyHorse 1.1 R2V 模型——欢迎把成片提到 Showcase 让更多人看到
如果觉得这套工具链好用,帮我们一件事:
- ⭐ 给
modelstudioai全家桶(cli / skills / openwork / awesome-happyhorse-prompts / livetranslatedemo)点 Star - 把你的成片提交到 Showcase
- 改 prompt 换品牌,做属于你自己的产品广告
💸 关于费用:HappyHorse 1.1 R2V 模型 720P 价格 ¥0.9/秒,30 秒约 ¥27;新用户有 10 秒免费额度,第一次跑可零成本。2026-07-06 前还有 6 折优惠。
- 百炼 CLI 源码 →
github.com/modelstudioai/cli - 精选 Skills 集合 →
github.com/modelstudioai/skills - OpenWork 桌面 Agent →
github.com/modelstudioai/openwork - HappyHorse 视频 prompt 案例库 →
github.com/modelstudioai/awesome-happyhorse-prompts - 整个 modelstudioai 全家桶 →
github.com/modelstudioai
- 分享你的使用案例 → Showcase →
- 贡献你的 Skill → Skills 贡献指南
- 提 Issue / PR → GitHub Org(modelstudioai)
本教程持续迭代中。在 GitHub 上编辑此页 →




