アクティベートするタイミング
ユーザーがテキストプロンプトから画像を生成したい場合
affaan-m/ECC
Use it for engineering tasks; the detail page covers purpose, installation, and practical steps.
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/fal-ai-media"Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026
Reorganized from the pinned upstream SKILL.md
変化が早いスキル。 fal.aiのモデルID、価格、入力、MCPツール名は急速に変わります。特定のモデル、パラメーター、出力形式、またはコストを約束する前に、現在のモデルメタデータを検索または取得してください。
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/fal-ai-media"The pinned source supports a structured brief, but not an expanded tutorial. Only detected inputs, outputs, and sections are shown.
409 source words · 28 usable sections
Documentation workflow
Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.
ユーザーがテキストプロンプトから画像を生成したい場合
fal.ai MCPサーバーを設定する必要があります。/.claude.jsonに追加してください:
fal.ai MCPは以下のツールを提供します: - search — キーワードで利用可能なモデルを検索 - find — モデルの詳細とパラメーターを取得 - generate — パラメーターでモデルを実行 - result — 非同期生成のステータスを確認 - status — ジョブステータスを確認 - cancel — 実行中のジョブをキャンセル - estimatecost — 生成コストを見積もる - models — 人気モデルの一覧表示 - upload — 入力として使用するファイルをアップロード
ベストユースケース: クイックイテレーション、ドラフト、テキストから画像、画像編集。
Documentation checklist
The source section “アクティベートするタイミング” has been checked.
The source section “MCP要件” has been checked.
The source section “MCPツール” has been checked.
The source section “画像生成” has been checked.
Static permission evidence
These are source excerpts matched by deterministic rules, not findings of malicious behavior, safety, or actual execution.
SKILL.md · L211
resp = requests.post(The documentation includes sending, uploading, or posting data to a remote service.
SKILL.md · L211
resp = requests.post(The documentation includes network, browsing, or remote request actions.
SKILL.md · L212
"https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/<voice_id>",The documentation includes network, browsing, or remote request actions.
Choose a different workflow
Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailUnified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailUse it for engineering tasks; the detail page covers purpose, installation, and practical steps.
A separate implementation from affaan-m/ECC; compare its source, maintenance signals, and permission requirements.
Open source detailFAQ
変化が早いスキル。 fal.aiのモデルID、価格、入力、MCPツール名は急速に変わります。特定のモデル、パラメーター、出力形式、またはコストを約束する前に、現在のモデルメタデータを検索または取得してください。
The source record exposes this install command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/ja-JP/skills/fal-ai-media". Inspect the command and pinned source before running it.
Static rules flagged send-data, network in the source; the page lists the matching lines and excerpts.
Quality breakdown
Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.
Compare before choosing
These links are selected from shared tasks, functions, stacks, platforms, and same-name variants. Compare the source owner, documentation, permissions, and maintenance signals.
Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.
Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.
Use it for engineering tasks; the detail page covers purpose, installation, and practical steps.
When the user wants to plan, design, or implement an A/B test or experiment, or build a growth experimentation program. Also use when the user mentions "A/B test," "split test," "experiment," "test this change," "variant copy," "multivariate test," "hypothesis," "should I test this," "which version is better," "test two versions," "statistical significance," "how long should I run this test," "growth experiments," "experiment velocity," "experiment backlog," "ICE score," "experimentation program
Grounded design brief from the adopted corpus — style, WCAG-checked color tokens, typography, layout pattern, anti-patterns. Use on ui-design-brief or any which-style/palette/font/chart decision.
変化が早いスキル。 fal.aiのモデルID、価格、入力、MCPツール名は急速に変わります。特定のモデル、パラメーター、出力形式、またはコストを約束する前に、現在のモデルメタデータを検索または取得してください。
MCPを通じてfal.aiモデルを使用して画像、動画、音声を生成します。
fal.ai MCPサーバーを設定する必要があります。~/.claude.jsonに追加してください:
"fal-ai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "fal-ai-mcp-server"],
"env": { "FAL_KEY": "YOUR_FAL_KEY_HERE" }
}
APIキーはfal.aiで取得してください。
fal.ai MCPは以下のツールを提供します:
search — キーワードで利用可能なモデルを検索find — モデルの詳細とパラメーターを取得generate — パラメーターでモデルを実行result — 非同期生成のステータスを確認status — ジョブステータスを確認cancel — 実行中のジョブをキャンセルestimate_cost — 生成コストを見積もるmodels — 人気モデルの一覧表示upload — 入力として使用するファイルをアップロードベストユースケース: クイックイテレーション、ドラフト、テキストから画像、画像編集。
generate(
app_id: "fal-ai/nano-banana-2",
input_data: {
"prompt": "a futuristic cityscape at sunset, cyberpunk style",
"image_size": "landscape_16_9",
"num_images": 1,
"seed": 42
}
)
ベストユースケース: 本番画像、リアリズム、タイポグラフィ、詳細なプロンプト。
generate(
app_id: "fal-ai/nano-banana-pro",
input_data: {
"prompt": "professional product photo of wireless headphones on marble surface, studio lighting",
"image_size": "square",
"num_images": 1,
"guidance_scale": 7.5
}
)
| パラメーター | 型 | オプション | 備考 |
|---|---|---|---|
prompt | string | 必須 | 生成したいものを説明する |
image_size | string | square、portrait_4_3、landscape_16_9、portrait_16_9、landscape_4_3 | アスペクト比 |
num_images | number | 1-4 | 生成する数 |
seed | number | 任意の整数 | 再現性 |
guidance_scale | number | 1-20 | プロンプトへの追従度(高いほど文字通り) |
インペインティング、アウトペインティング、またはスタイル転送にNano Banana 2を入力画像と共に使用:
# まずソース画像をアップロード
upload(file_path: "/path/to/image.png")
# 次に画像入力で生成
generate(
app_id: "fal-ai/nano-banana-2",
input_data: {
"prompt": "same scene but in watercolor style",
"image_url": "<uploaded_url>",
"image_size": "landscape_16_9"
}
)
ベストユースケース: テキストから動画、高モーション品質の画像から動画。
generate(
app_id: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
input_data: {
"prompt": "a drone flyover of a mountain lake at golden hour, cinematic",
"duration": "5s",
"aspect_ratio": "16:9",
"seed": 42
}
)
ベストユースケース: ネイティブ音声生成付きのテキスト/画像から動画。
generate(
app_id: "fal-ai/kling-video/v3/pro",
input_data: {
"prompt": "ocean waves crashing on a rocky coast, dramatic clouds",
"duration": "5s",
"aspect_ratio": "16:9"
}
)
ベストユースケース: 生成された音声付き、高視覚品質の動画。
generate(
app_id: "fal-ai/veo-3",
input_data: {
"prompt": "a bustling Tokyo street market at night, neon signs, crowd noise",
"aspect_ratio": "16:9"
}
)
既存の画像から開始:
generate(
app_id: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
input_data: {
"prompt": "camera slowly zooms out, gentle wind moves the trees",
"image_url": "<uploaded_image_url>",
"duration": "5s"
}
)
| パラメーター | 型 | オプション | 備考 |
|---|---|---|---|
prompt | string | 必須 | 動画を説明する |
duration | string | "5s"、"10s" | 動画の長さ |
aspect_ratio | string | "16:9"、"9:16"、"1:1" | フレーム比率 |
seed | number | 任意の整数 | 再現性 |
image_url | string | URL | 画像から動画用のソース画像 |
自然な会話品質のテキストから音声。
generate(
app_id: "fal-ai/csm-1b",
input_data: {
"text": "Hello, welcome to the demo. Let me show you how this works.",
"speaker_id": 0
}
)
動画コンテンツからマッチする音声を生成。
generate(
app_id: "fal-ai/thinksound",
input_data: {
"video_url": "<video_url>",
"prompt": "ambient forest sounds with birds chirping"
}
)
プロフェッショナルな音声合成には、ElevenLabsを直接使用:
import os
import requests
resp = requests.post(
"https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/<voice_id>",
headers={
"xi-api-key": os.environ["ELEVENLABS_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"text": "Your text here",
"model_id": "eleven_turbo_v2_5",
"voice_settings": {"stability": 0.5, "similarity_boost": 0.75}
}
)
with open("output.mp3", "wb") as f:
f.write(resp.content)
VideoDBが設定されている場合、その生成音声を使用:
# 音声生成
audio = coll.generate_voice(text="Your narration here", voice="alloy")
# 音楽生成
music = coll.generate_music(prompt="upbeat electronic background music", duration=30)
# 効果音
sfx = coll.generate_sound_effect(prompt="thunder crack followed by rain")
生成前に見積もりコストを確認:
estimate_cost(
estimate_type: "unit_price",
endpoints: {
"fal-ai/nano-banana-pro": {
"unit_quantity": 1
}
}
)
特定のタスクに対するモデルを検索:
search(query: "text to video")
find(endpoint_ids: ["fal-ai/seedance-1-0-pro"])
models()
seedを使用するestimate_costを確認するvideodb — 動画処理、編集、ストリーミングvideo-editing — AI駆動の動画編集ワークフローcontent-engine — ソーシャルプラットフォーム向けコンテンツ作成