@dlazy/cli

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1.2.3发布于 2026/07/21AGPL-3.0-or-later近 30 天下载 5136

DLazy AI工作流程的命令行界面,允许直接引用终端中的各种大型模型

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文档目录14 节
  1. 安装
  2. 登录认证
  3. CLI 快速上手
  4. 全局参数
  5. 单次运行参数(每个工具命令通用)
  6. 输出模式 --format
  7. 管道引用语法
  8. 本地文件与 Data URL
  9. 批量生成
  10. 异步任务
  11. 工具发现
  12. ToolResult —— 统一输出契约
  13. 支持的工具
  14. 运行环境

@dlazy/cli

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@dlazy/cli 提供 dlazy 终端命令,方便在 Shell 管道中运行 dLazy 的 AI 工具。

每条命令输出统一的 ToolResult 信封,一个工具的输出可直接管道喂给下一个。

访问 https://dlazy.com/docs** 获取更多信息。


安装

# 全局安装(把 `dlazy` 加入 PATH)
npm install -g @dlazy/cli

# 项目内(通过 `npx dlazy ...` 调用)
npm install @dlazy/cli
# 或:pnpm add @dlazy/cli   |   yarn add @dlazy/cli

登录认证

dlazy login                 # 设备码流程,浏览器扫码授权后保存到 ~/.dlazy/config.json
dlazy login --local         # 使用 http://localhost:3000,便于本地服务端联调
dlazy auth set sk-xxxx      # 直接写入 Token
dlazy auth get              # 查看当前 Token(已脱敏)
dlazy auth get --show       # 显示完整 Token
dlazy logout                # 从配置中清除 Token

运行时的 API Key 解析顺序:--api-key 参数 → DLAZY_API_KEY 环境变量 → ~/.dlazy/config.json → 交互式登录(仅在 TTY 下触发)。


CLI 快速上手

# 单图生成
dlazy gpt-image-2 --prompt "雨夜赛博朋克猫"

# 两个工具串成管道(自动解析上游产物)
dlazy gpt-image-2 --prompt "侦探侧脸" \
  | dlazy veo-3.1 --image - --prompt "雨夜镜头推进"

# 列出 / 详查工具
dlazy tools list
dlazy tools describe gpt-image-2

# 异步任务:先提交,后查询
dlazy veo-3.1 --image hero.png --prompt "..." --no-wait
dlazy status gen_abc123 --wait

全局参数

参数作用
--api-key <key>覆盖本次运行的 API Key
--base-url <url>覆盖服务端地址(默认 DLAZY_BASE_URL 或 https://dlazy.com)
--verbose在 stderr 输出调试日志
--format <mode>控制 stdout 形态:json(默认) / url / text
-l, --lang <locale>帮助 / 输出语言:en-US 或 zh-CN

语言也会按 DLAZY_LANG → LC_ALL → LANG 顺序回退识别。

单次运行参数(每个工具命令通用)

参数作用
--dry-run解析所有引用并回显 payload,不做鉴权 / 上传 / 联网
--no-wait异步工具:立刻返回 { generateId, status }
--timeout <seconds>异步任务的轮询超时(默认 1800 秒)
--input <jsonOrFile>内联 JSON 对象,或 @path/to/file.json;与 flag 合并,flag 值优先
--save <path>将结果素材下载到该本地路径(自动 mkdir + 重试)
--batch <n>同 input 并行执行 N 次,outputs 合并(仅对 image / video / audio / text / auto 类工具有效)

输出模式 --format

stderr 始终是给人看的进度提示;stdout 由 --format 决定。

模式stdout 内容
json(默认)完整信封 { ok, result } 或 { ok: false, code, message }
url每行一个 URL(仅媒体类 output)
text每行一段文本(仅 text 类 output)

要保存生成的素材,用 --save(自动下载、建目录、重试):

dlazy gpt-image-2 --prompt "logo" --save logo.png

# script 输出结构化分镜 JSON;用 jq 提取 markdown 渲染
dlazy script --prompt "6 个流浪猫的电影分镜" \
  | jq -r '.result.outputs[0].value.texts[0]' > script.md

# 默认 JSON 模式 + jq,直接取信封字段
dlazy gpt-image-2 --prompt "..." | jq -r '.result.outputs[0].url'
dlazy veo-3.1 --image hero.png --prompt "..." \
  | jq 'if .ok then .result else .message end'

管道引用语法

CLI flag 值可使用引用语法,从上游 stdin 信封里取数据。所有引用在网络请求前替换完成。

语法含义
-自动选取 —— 标量字段取首个 output 的 url/text/value,数组字段取全部
@<n>第 n 个 output 的 primary value(@0 为第一个)
@<n>.<path>进入 output 内部字段(如 @0.url、@1.meta.fps、@0.text)
@*所有 outputs 的 primary value 数组
@stdin整个 stdin 信封
@stdin:<path>对整个信封做 jsonpath(如 @stdin:result.usage.creditsCost)

示例:

# 1) 单图自动接到视频
dlazy gpt-image-2 --prompt "..." \
  | dlazy veo-3.1 --image - --prompt "雨夜推进"

# 2) 取 4 张图里第 2 张
dlazy gpt-image-2 --batch 4 --prompt "..." \
  | dlazy veo-3.1 --image @1.url --prompt "缓推"

# 3) 数组字段:上游全部 url 自动展开
dlazy gpt-image-2 --batch 4 --prompt "..." \
  | dlazy merge --videos -

# 4) script 输出的分镜文本驱动下一个 prompt
dlazy script --prompt "6 个流浪猫的电影分镜" \
  | dlazy gpt-image-2 --prompt @stdin:result.outputs[0].value.storyboards[0].firstFramePrompt

引用对所有 flag 都生效(prompt、url、id 都可以)。--dry-run 可以查看引用替换后的 input,不真正调用 API。

本地文件与 Data URL

媒体字段(--image、--video、--audio 等)支持三种值:

  • https://... —— 原样传入
  • data:image/png;base64,... —— 自动上传到对象存储后替换为公开 URL
  • ./path/to/file.png —— 自动上传到对象存储后替换为公开 URL
dlazy gpt-image-2 --image ./hero.png --prompt "油画风格"

文件大于 100 MB 会有警告日志;大于 500 MB 会被直接拒绝。

批量生成

所有生成类工具(image / video / audio / text / auto)都支持 --batch <n>,CLI 会用同一份输入并行执行 N 次,并把每次的 outputs 合并到同一个信封:

# 一次出 4 张图(并行),合并到 outputs[0..3]
dlazy gpt-image-2 --prompt "雨夜赛博朋克猫" --batch 4

# 配合管道引用:4 张图直接喂给下一个工具
dlazy gpt-image-2 --prompt "..." --batch 4 \
  | dlazy veo-3.1 --image @0.url --prompt "镜头推进"

usage.creditsCost / tokenIn / tokenOut 会跨子任务求和;durationMs 取并行墙钟(最大值)。配合 --no-wait 时,每个子任务的 task 会以 json 类型 output 的形式落到 outputs 数组里,方便下游管道继续读取所有 generateId。

异步任务

视频类工具大多是异步任务,CLI 默认会轮询直到完成。手动控制:

dlazy veo-3.1 --image hero.png --no-wait                  # 立即返回 generateId
dlazy status gen_abc123 --wait --tool veo-3.1             # 阻塞直到完成(按工具的 outputSchema 解析)
dlazy status gen_abc123                                    # 单次查询

--timeout <seconds> 控制轮询超时(默认 30 分钟)。status 命令传 --tool <cli_name> 可按对应工具的 outputSchema 解析结果;不传则按原始 JSON 输出。

工具发现

dlazy <tool> --help            # 该工具所有参数 / 默认值 / 依赖关系
dlazy tools list               # 注册表概览
dlazy tools describe <tool>    # 完整 input / output JSON Schema

CLI 会把 manifest 缓存到 ~/.dlazy/manifest-<locale>.json,TTL 24 小时,并在后台静默刷新。这样 --help 在弱网 / 离线下依然秒开。


ToolResult —— 统一输出契约

CLI 在 stdout 把结果包成 { ok: true, result }:

type ToolResult = {
  tool: string // cli_name,如 "seedream-4.5"
  modelId: string // 服务端模型 id
  outputs: Output[] // 始终是数组,永远不是标量
  usage?: {
    creditsCost?: number
    durationMs?: number
    tokenIn?: number
    tokenOut?: number
  }
  task?: {
    // wait=false 或异步任务时存在
    generateId: string
    status: 'pending' | 'running'
  }
}

CLI 默认 --format json 的成功信封:

{
  "ok": true,
  "result": {
    "tool": "gpt-image-2",
    "modelId": "gpt-image-2",
    "outputs": [
      {
        "type": "image",
        "id": "o_8a1f3b7d",
        "url": "https://cdn.dlazy.com/...png",
        "mimeType": "image/png"
      }
    ]
  }
}

失败信封:

{ "ok": false, "code": "insufficient_balance", "message": "...", "details": {} }

退出码:成功 0;运行时 / 网络错误 1;输入 / 配置错误 2(缺字段、JSON 解析失败、未知工具、引用错误等)。


支持的工具

下表为快照,请用 dlazy tools list 查看实时注册表,用 dlazy tools describe <name> 查看完整 schema。

命令类型说明
seedream-4.5图片豆包 Seedream 4.5 高质量文生图 / 参考图生图
seedream-5.0-lite图片豆包 Seedream 5.0 轻量高速生成
banana2 / banana-pro图片Gemini Banana 通用 / Pro 文生图
gpt-image-2图片GPT Image 2(文 + 参考图编辑)
grok-4.2图片极简文生图
recraft-v3 / recraft-v3-svg / recraft-v4*图片风格化 / 矢量 / Pro 系列
kling-image-o1图片可灵图像(多图占位约束)
mj-imagine图片Midjourney 风格
viduq2-t2i / jimeng-t2i图片Vidu / 即梦文生图
imageseg / superres工具抠图 / 超分辨率
veo-3.1 / veo-3.1-fast视频Veo 高质量 / 极速版文生视频
seedance-2.0 / seedance-2.0-fast / seedance-1.5-pro视频字节 Seedance 视频
kling-v3 / kling-v3-omni视频可灵 V3 / 全控版
wan2.6-r2v / wan2.6-r2v-flash / wan2.7视频通义万相视频
pixverse-c1视频PixVerse C1(动作 / 特效)
viduq2-i2v视频Vidu 图生视频
jimeng-i2v-first / jimeng-i2v-first-tail / jimeng-dream-actor / jimeng-omnihuman-1.5视频即梦视频系列
video-replicate / image-replicate视频 / 图片Replicate 桥接模型
video-scenes / merge视频分镜切割 / 多片段合并
gemini-2.5-tts音频Gemini 2.5 Pro TTS
keling-tts / doubao-tts音频可灵 / 豆包语音合成
keling-sfx音频音效 / 拟音
suno-music音频Suno 音乐生成
vidu-audio-clone / kling-audio-clone音频声音克隆
plan / execute文本工作流规划 / 执行
script文本分镜脚本生成:从自由文本简介(可选参考图)产出结构化的 subjects 主体 + storyboards 分镜

运行环境

  • Node.js ≥ 18(构建目标 node18,依赖 fetch 和异步迭代器)。
  • CLI 打包为单个 CJS bundle。

版本与发布记录

@dlazy/cli 共发布 16 个版本,首次发布于 2026/04/10;过去 12 个月发布了 16 个版本。

版本发布日期距今
1.2.3latest2026/07/213 个月前
1.2.22026/07/173 个月前
1.2.12026/06/045 个月前
1.2.02026/06/025 个月前
1.1.12026/05/066 个月前
1.1.02026/05/016 个月前

关于 @dlazy/cli 的常见问题

@dlazy/cli 是什么?

DLazy AI工作流程的命令行界面,允许直接引用终端中的各种大型模型

如何安装 @dlazy/cli?

在项目目录运行 npm install @dlazy/cli,或使用 pnpm add / yarn add / bun add。它还提供命令行工具 dlazy,可以用 npx dlazy 直接运行。

@dlazy/cli 支持 TypeScript 吗?

该包的 package.json 没有声明类型入口。需要类型提示时,可以在 npm 上查找社区维护的 @types/dlazy__cli 是否存在。

@dlazy/cli 可以商用吗?

@dlazy/cli 使用 AGPL-3.0-or-later 许可。最严格的 Copyleft:除分发外,通过网络向用户提供基于它的服务也需要开源对应源码。闭源 SaaS 使用前务必评估。以上为概括,不构成法律意见,请以许可原文为准。

@dlazy/cli 的下载量有多少?

根据 npm 官方下载统计,@dlazy/cli 在 2026/10/13 – 2026/11/11 这 30 天内被下载 5,136 次,日均约 171 次。下载量会把 CI 构建、镜像同步和作为其他包依赖的安装一并计入,适合横向比较热度,不能直接等同于使用人数。

@dlazy/cli 还在维护吗?

最新版本 1.2.3 发布于 2026/07/21(3 个月前);至今共发布 16 个版本,其中过去 12 个月发布了 16 个;首次发布于 2026/04/10。发布频率只是参考信号:功能稳定的工具可能很少需要更新,建议结合源码仓库的 issue 和提交记录判断。