Skills kimi_cli_headless_execution

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/openclaw/skills
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/aiyouwolegequ/kimi-cli-headless-execution" ~/.claude/skills/openclaw-skills-kimi-cli-headless-execution && rm -rf "$T"
OpenClaw · Install into ~/.openclaw/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.openclaw/skills && cp -r "$T/skills/aiyouwolegequ/kimi-cli-headless-execution" ~/.openclaw/skills/openclaw-skills-kimi-cli-headless-execution && rm -rf "$T"
manifest: skills/aiyouwolegequ/kimi-cli-headless-execution/SKILL.md
source content

Skill: Kimi CLI 无头执行操作手册

Overview

Kimi Code CLI 默认以交互式 Shell/TUI 模式启动,但在自动化场景中需要无头执行(不进入交互界面,传入提示词后直接输出结果并退出)。本 Skill 指导 Agent 在需要调用

kimi
命令完成后台任务时,如何构造正确的无头执行命令,确保输出可控、错误可处理、操作安全。


Core Mission

执行本 Skill 时,最终必须做到:

  1. 构造出可在当前环境直接执行的
    kimi
    无头命令
  2. 根据场景选择最合适的输出模式
    --quiet
    快速文本 /
    --print
    完整过程 /
    --wire
    服务化)
  3. 明确是否启用自动审批(
    --yolo
    )并告知用户风险
  4. 处理命令执行结果或错误,给出下一步建议

Trigger Conditions

在以下情况下必须触发本 Skill:

  • 用户要求 Agent 使用 Kimi CLI 自动完成某个任务(如“让 Kimi CLI 无头重构这段代码”、“用 Kimi CLI 分析当前目录的 bug”)
  • 任务需要运行在 无 TTY 环境后台脚本CI/CD 流水线
  • 用户询问 Kimi CLI 是否支持无头模式 / 非交互执行 / 自动化调用
  • Agent 自身需要通过
    kimi
    命令行工具调用 Kimi 模型能力,而不是通过 API 直接请求

Non-Trigger Cases

以下情况不应套用本 Skill 的完整执行流程:

  • 用户只是问 Kimi CLI 的安装、登录、配置方法(直接文字回答即可)
  • 用户想手动和 Kimi CLI 进行交互式聊天(建议用户直接运行
    kimi
  • 当前环境未安装
    kimi
    命令,且用户未要求安装(应先提示安装或换用 API)
  • 用户要求比较 Kimi CLI 与其他 CLI 工具的优缺点(纯问答场景)

Pre-Flight Check

在构造命令前,必须先确认:

  1. 命令是否存在:运行
    which kimi
    kimi --version
    ,确认 Kimi CLI 已安装
  2. 是否需要登录:若用户未配置 API Key 且未通过
    kimi login
    登录,需提示用户先完成认证
  3. 工作目录是否正确:若任务涉及特定项目路径,必须显式使用
    --work-dir PATH
  4. 是否需要文件修改权限:若 Kimi CLI 需要自动修改文件/执行 Shell,必须加
    --yolo
    (并告知风险)

Command Reference

基础无头执行(最常用)

参数简写说明
--prompt TEXT
-p
传入用户提示,不进入交互模式
--command TEXT
-c
--prompt
的别名
--print
以 Print 模式运行(非交互式),隐式启用
--yolo
--quiet
等价于
--print --output-format text --final-message-only
--yolo
-y
自动批准所有文件修改和 Shell 命令执行
--work-dir PATH
-w
指定工作目录
--model NAME
-m
指定模型,覆盖配置文件
--continue
-C
继续当前工作目录的上一个会话
--session ID
/
--resume ID
-S
/
-r
恢复指定会话
--output-format FORMAT
仅在
--print
下有效:
text
(默认)或
stream-json
--final-message-only
仅在
--print
下有效:只输出最终 assistant 消息
--wire
以 Wire 服务器模式运行(实验性),适合程序集成

关键模式选择策略

  • 快速单次问答(推荐默认)

    kimi -p "任务描述" --quiet

    • 优点:输出最干净,直接返回最终结论,适合脚本捕获
    • 缺点:不展示中间思考/工具调用过程
  • 需要观察完整过程

    kimi -p "任务描述" --print

    • 优点:能看到 Kimi CLI 使用的工具、执行的命令、读取的文件
    • 缺点:输出较长,包含中间步骤,需 Agent 自行过滤关键信息
  • 需要结构化/流式输出

    kimi -p "任务描述" --print --output-format stream-json

    • 优点:每行一个 JSON 对象,便于程序解析
    • 缺点:需要额外的 JSON 解析逻辑
  • 长任务/多轮迭代

    kimi -p "任务描述" --print --max-ralph-iterations N

    • 开启 Ralph 循环模式,让 Agent 反复迭代直到完成任务或达到上限
  • 服务化/后台常驻

    kimi --wire

    • 启动 Wire 协议服务器,供本地客户端(如 IDE 插件、其他 Agent)通过协议通信
    • 不接受初始提示词,需要配合 Wire 客户端使用

Execution Policy

执行时必须按以下顺序构造命令:

Step 1:确定执行模式

根据用户需求选择输出模式:

  • 只需要最终结果 →
    --quiet
  • 需要查看 Kimi 的分析/操作过程 →
    --print
  • 需要程序解析 →
    --print --output-format stream-json

Step 2:确定是否需要自动审批

若任务涉及读写文件、执行 Shell 命令、安装依赖等需要审批的操作:

  • 无头模式下必须加
    --yolo
    (或依赖
    --print
    隐式启用
    --yolo
  • 但在加之前,必须向用户声明风险:"YOLO 模式下所有文件修改和命令都会自动执行,请确认是否继续?"

Step 3:确定工作目录

若任务与当前目录无关,或需要操作特定项目:

  • 显式添加
    --work-dir "目标路径"

Step 4:确定会话策略

  • 全新单次任务:不加会话参数
  • 继续之前的上下文:加
    --continue
  • 恢复指定会话:加
    --session <ID>

Step 5:组装并执行

按照以下优先级拼接命令(注意参数顺序):

kimi \
  [--work-dir PATH] \
  [--model NAME] \
  [--continue | --session ID] \
  -p "具体任务提示词" \
  [--quiet | --print [--output-format stream-json] [--final-message-only]] \
  [--yolo]

典型命令示例

# 示例1:快速无头分析当前目录代码
kimi -p "分析当前项目的主要架构和潜在问题" --quiet

# 示例2:让 Kimi 自动修复指定文件的 bug(自动审批)
kimi -w ./src -p "修复 main.py 中的空指针异常" --quiet --yolo

# 示例3:完整过程输出,用于观察 Kimi 的思考链
kimi -p "为这个项目添加单元测试" --print

# 示例4:结构化流式输出,供程序解析
kimi -p "生成 CHANGELOG" --print --output-format stream-json

# 示例5:恢复之前会话继续工作
kimi -w ./my-project -p "继续完成刚才的优化" --continue --quiet --yolo

Output Handling

--quiet
模式输出

直接返回纯文本字符串,可直接作为答案呈现给用户,无需额外解析。

--print
+
text
模式输出

通常包含:

  • 系统信息(版本、模型等)
  • 工具调用记录(读取文件、执行命令)
  • 思考过程
  • 最终回答

Agent 应该:

  1. 先检查退出码(
    $?
    )是否为 0
  2. 向用户摘要展示关键动作(如“Kimi 读取了 3 个文件,执行了 2 条命令”)
  3. 提取最终结论部分呈现

--print
+
stream-json
模式输出

每行是一个 JSONL 对象,常见

type
字段包括:

  • start
    :开始
  • thinking
    :思考内容
  • tool_call
    /
    tool_result
    :工具调用及结果
  • content
    :模型生成的内容片段
  • done
    :结束标记

Agent 应该:

  • 过滤
    type == "content"
    的片段拼接成完整回复
  • 或过滤
    type == "tool_result"
    获取工具执行结果

Wire 模式

kimi --wire
启动后,需要配合 Wire 客户端进行通信。此模式下:

  • 不输出到 stdout
  • 在默认端口(或配置端口)监听
  • Agent 应告知用户 "Wire 服务器已启动,请通过 Wire 客户端连接"

Guardrails

  1. 未经许可不得在关键系统目录使用
    --yolo
    • 避免在
      $HOME
      根目录、
      /etc
      /usr
      等全局目录自动执行命令
  2. 必须确认
    --yolo
    的风险
    • 在启用前向用户明确说明:所有文件修改和 Shell 命令都会自动执行,无法撤销
  3. 优先使用
    --quiet
    避免信息过载
    • 除非用户明确要求查看过程,否则默认用
      --quiet
  4. 不要混淆
    -p
    的两种含义
    • kimi
      主命令中
      -p
      --prompt
    • kimi web
      子命令中
      -p
      --port
      ,注意上下文
  5. 检查命令退出码
    • Kimi CLI 执行失败时(如 API 限流、网络错误、认证失败),应捕获 stderr 并告知用户
  6. 避免在
    --quiet
    /
    --print
    中混用交互式参数
    • 无头模式下不要期望用户能在中途输入确认

Failure Modes

Failure Mode 1:未安装 Kimi CLI

表现

command not found: kimi

处理:提示用户通过
pip install kimi-cli
或官方推荐方式安装,或换用 Moonshot API 直接调用。

Failure Mode 2:未登录/未配置 API Key

表现:报错信息包含

Unauthorized
请登录
API key not found

处理:提示用户运行
kimi login
或在
~/.kimi/config.toml
中配置 API key。

Failure Mode 3:加了
--yolo
但用户不想自动执行

表现:用户反馈 "Kimi 直接改了我文件但我没同意"
处理:道歉并解释

--yolo
的作用,今后在涉及文件修改前必须显式征得同意。

Failure Mode 4:
--print --output-format stream-json
输出为空或解析失败

表现:没有任何 stdout 或 JSON 解析报错
处理:先降级到

--quiet
--print --output-format text
重新执行,确认是基础命令问题还是格式问题。

Failure Mode 5:会话恢复失败

表现

--continue
--session ID
提示会话不存在
处理:不加会话参数以新建会话执行,或提示用户通过
kimi info
查看可用会话。


Input Schema

input_schema:
  type: object
  required:
    - task_description
  properties:
    task_description:
      type: string
      description: 要交给 Kimi CLI 执行的具体任务描述
    work_dir:
      type: string
      description: 工作目录路径,默认为当前目录
    output_mode:
      type: string
      enum: [quiet, print, stream-json, wire]
      description: 输出模式选择
    auto_approve:
      type: boolean
      description: 是否启用 --yolo 自动审批
    model:
      type: string
      description: 指定使用的模型名称
    session_strategy:
      type: string
      enum: [new, continue, resume]
      description: 会话策略
    session_id:
      type: string
      description: 当 session_strategy 为 resume 时必填

Output Schema

output_schema:
  type: object
  properties:
    constructed_command:
      type: string
      description: 最终构造并执行的 kimi 命令
    execution_result:
      type: string
      description: 命令输出内容或结果摘要
    exit_code:
      type: integer
      description: 命令退出码
    warnings:
      type: array
      items:
        type: string
      description: 执行过程中的警告或风险提示
    next_steps:
      type: array
      items:
        type: string
      description: 建议的后续操作

Response Template

### 构造的命令
\`\`\`bash
{constructed_command}
\`\`\`

### 执行结果
{execution_result_summary}

### 风险提示
{yolo_warning_if_applicable}

### 后续建议
{next_steps}

Final Rule

本 Skill 的终极要求只有一句话:

在无头场景下调用 Kimi CLI 时,必须让命令“一次成型、自动跑完、输出干净、风险可知”。

  • 不要构造出还需要人机交互的命令
  • 不要在用户不知情时自动修改文件
  • 不要让输出模式与解析需求不匹配
  • 命令执行失败后,要有清晰的降级方案