AlphaMoatによると、2026-09時点でfalのダウンロード数は3,145、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中3,624位、デザイン・メディアでは512件中338位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 98 | 3060 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 209 | 3145 | 1 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
fal.ai で生成 AI モデルを検索、確認、実行し、画像、動画、音声などのタスクに対応します。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3145 | — | 1 |
| 2026-08 | 2966 | +4.3% | 1 |
| 2026-07 | 2845 | +9.5% | 1 |
| 2026-06 | 2599 | +4.4% | 1 |
| 2026-05 | 2489 | — | 1 |
| 2026-03 | 2075 | — | 1 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: fal version: 1.0.1 description: Search, explore, and run fal.ai generative AI models (image generation, video, audio, 3D). Use when user wants to generate images, videos, or other media with AI models. allowed-tools: Bash(curl *), Bash(jq *), Bash(mkdir *), Read, Write argument-hint: "<command> [model_id] [--param value]" --- # fal.ai Model API Skill
Run 1000+ generative AI models on fal.ai.
## Arguments
- **Command:** `$0` (search | schema | run | status | result | upload)
- **Arg 1:** `$1` (model_id, search query, or file path)
- **Arg 2+:** `$2`, `$3`, etc. (additional parameters)
- **All args:** `$ARGUMENTS`
## Session Output
Save generated files to session folder:
```bash
mkdir -p ~/.fal/sessions/${CLAUDE_SESSION_ID}
```
Downloaded images/videos go to: `~/.fal/sessions/${CLAUDE_SESSION_ID}/`
---
## Authentication
Requires `FAL_KEY` environment variable. If requests fail with 401, tell user:
```
Get an API key from https://fal.ai/dashboard/keys
Then: export FAL_KEY="your-key-here"
```
---
## Command: `$0`
### If $0 = "search"
Search for models matching `$1`:
```bash
curl -s "https://api.fal.ai/v1/models?q=$1&limit=15" \
-H "Authorization: Key $FAL_KEY" | jq -r '.models[] | "• \(.endpoint_id) — \(.metadata.display_name) [\(.metadata.category)]"'
```
For category search, use:
```bash
curl -s "https://api.fal.ai/v1/models?category=$1&limit=15" \
-H "Authorization: Key $FAL_KEY" | jq -r '.models[] | "• \(.endpoint_id) — \(.metadata.display_name)"'
```
Categories: `text-to-image`, `image-to-video`, `text-to-video`, `image-to-3d`, `training`, `speech-to-text`, `text-to-speech`
---
### If $0 = "schema"
Get input schema for model `$1`:
```bash
curl -s "https://api.fal.ai/v1/models?endpoint_id=$1&expand=openapi-3.0" \
-H "Authorization: Key $FAL_KEY" | jq '.models[0].openapi.components.schemas.Input.properties'
```
Show required vs optional fields to help user understand what inputs are needed.
---
### If $0 = "run"
Run model `$1` with parameters from remaining arguments.
**Step 1: Parse parameters**
Extract `--key value` pairs from `$ARGUMENTS` after the model_id to build JSON payload.
Example: `/fal run fal-ai/flux-2 --prompt "a cat" --image_size landscape_16_9`
→ Model: `fal-ai/flux-2`
→ Payload: `{"prompt": "a cat", "image_size": "landscape_16_9"}`
**Step 2: Submit to queue**
```bash
curl -s -X POST "https://queue.fal.run/$1" \
-H "Authorization: Key $FAL_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '<JSON_PAYLOAD>'
```
**Step 3: Poll until complete**
```bash
# Get request_id from response, then poll:
while true; do
STATUS=$(curl -s "https://queue.fal.run/$1/requests/$REQUEST_ID/status" \
-H "Authorization: Key $FAL_KEY" | jq -r '.status')
echo "Status: $STATUS"
if [ "$STATUS" = "COMPLETED" ]; then break; fi
if [ "$STATUS" = "FAILED" ]; then echo "Job failed"; break; fi
sleep 3
done
```
**Step 4: Get result and save**
```bash
# Fetch result
RESULT=$(curl -s "https://queue.fal.run/$1/requests/$REQUEST_ID" \
-H "Authorization: Key $FAL_KEY")
# Create session output folder
mkdir -p ~/.fal/sessions/${CLAUDE_SESSION_ID}
# Download images/videos
# For images: jq -r '.images[0].url' and curl to download
# Save as: ~/.fal/sessions/${CLAUDE_SESSION_ID}/<timestamp>_<model>.png
```
---
### If $0 = "status"
Check status of request `$2` for model `$1`:
```bash
curl -s "https://queue.fal.run/$1/requests/$2/status?logs=1" \
-H "Authorization: Key $FAL_KEY" | jq '{status: .status, queue_position: .queue_position, logs: .logs}'
```
---
### If $0 = "result"
Get result of completed request `$2` for model `$1`:
```bash
curl -s "https://queue.fal.run/$1/requests/$2" \
-H "Authorization: Key $FAL_KEY" | jq '.'
```
---
### If $0 = "upload"
Upload file `$1` to fal CDN:
```bash
curl -s -X POST "https://fal.run/fal-ai/storage/upload" \
-H "Authorization: Key $FAL_KEY" \
-F "file=@$1"
```
Returns URL to use in model requests.
---
## Quick Reference
**Popular models:**
- `fal-ai/flux-2` — Fast text-to-image
- `fal-ai/flux-2-pro` — High quality text-to-image
- `fal-ai/kling-video/v2/image-to-video` — Image to video
- `fal-ai/minimax/video-01/image-to-video` — Image to video
- `fal-ai/whisper` — Speech to text
**Common parameters for text-to-image:**
- `--prompt "description"` — What to generate
- `--image_size landscape_16_9` — Aspect ratio (square, portrait_4_3, landscape_16_9)
- `--num_images 1` — Number of images
**Example invocations:**
- `/fal search video` — Find video models
- `/fal schema fal-ai/flux-2` — See input options
- `/fal run fal-ai/flux-2 --prompt "a sunset over mountains"`
- `/fal status fal-ai/flux-2 abc-123`
- `/fal upload ./photo.png`
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ローカルの Whisper で音声ファイルを文字に起こすスキルで、モデルのダウンロード後は完全にオフラインで動きます。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。