完整上手教程

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 →

整体架构

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

五分钟先认识四个词

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：

四个名词的关系图

一句话类比，便于回忆：

名词	一句话类比
百炼	阿里云的「模型超市」——Qwen / DeepSeek / Kimi / GLM / MiniMax / 通义万相都在货架上，按需取用
API Key	你的「身份证 + 充值卡」——证明你是合法用户，账户里挂着新人免费额度
CLI（`bl`）	「万能遥控器」——一句话或一行命令，让 Agent 调用模型超市里任何一个模型
MCP	「通用插头」——AI 世界的 USB-C，让任意 Agent 一插即用百炼能力

👶 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。

第一步：让 AI 帮你装好百炼 CLI

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。

我应该选哪条路径？

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。

方式 A：终端直接安装（最轻量）

npm install -g bailian-cli
bl --version

npm 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）

skills CLI（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。

方式 B：让你已有的 Agent 替你装

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。

方式 C：使用 OpenWork（开源桌面 Agent，已内置 CLI）

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

第二步：注册阿里云百炼并获取 API Key

CLI 已经装好了，接下来给它一把”钥匙”——API Key。

2.1 注册账号

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）。

2.2 创建 API Key

获取 API Key →

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）

2.3 关于免费额度

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 →

第三步：登录与验证

把刚才拿到的 Key 配进 CLI，就能开始用了。

推荐：浏览器 OAuth 登录

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）。

或：使用 API Key 登录

bl auth login --api-key sk-xxxxx

或：环境变量

export DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxx

验证

bl text chat --message "你好，介绍一下你自己"

正常回复说明已连接成功。

第四步：安装 Skills

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。

一键自动安装（推荐）

把这段话粘进你的 Agent：

请帮我安装阿里云百炼的 AI Skills：
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
执行：npx skills add modelstudioai/skills
安装完成后告诉我"Bailian Skills installed"，并列出已安装的 Skills 与可用功能

手动安装

# 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

第五步：试一试

💬 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。

在你常用的 Agent 里都怎么用

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。

直接对 Agent 说人话即可（举例）

> 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]

命令底层操作（高级用户参考）

现在你已经具备完整的 CLI + Skills 环境。挑一个场景试试：

文本对话

bl text chat --message "解释一下 RAG 是什么"

多模态理解

bl omni --message "描述这张图" --image ./photo.jpg

图像生成

bl image generate --prompt "一只穿宇航服的猫，赛博朋克风格" --out-dir ./images/

视频生成（图生视频）

bl video generate --image ./cat.png --prompt "让猫动起来" --download cat.mp4

查询免费额度

bl usage free --model qwen3-max

模型选型建议

bl advisor recommend --message "我需要做一个能看图回答的对话机器人"

各类 Skill 预期耗时

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

第六步（可选）：跑通你的第一支视频广告

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。

你需要做什么？

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。

幕后发生了什么？

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

想直接在浏览器里试？

不想 clone 也想感受一下？打开 HappyHorse 1.1 文生视频体验页，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。

跑通了？你已经为开源做了 3 件事

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。

进阶

探索更多 GitHub 仓库（觉得好用顺手 ⭐ Star）

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