「kcl」の検索結果

arkcli 模型查询与基础模型服务激活能力：列出、搜索、获取火山公共基础模型详情，以及用户明确要求的开通/激活模型服务（`arkcli models activate`）；Volc 还支持 TTFT/TPOT 性能排名、延迟趋势和输入长度对比。激活已有基础模型服务不等于部署/创建 Endpoint，不得转成 `+deploy`。优先使用产品命令 `arkcli models ...`，而不是直接调用 Raw API。反触发：用户的最终目标是创建 / 部署 Endpoint 时，本 skill 承担有界的只读候选查询，owning skill 由创建路径确定：普通产品创建走 arkcli-deploy；用户显式要求 raw CRUD / CI / 无守卫的 `infer endpoint create` 走 arkcli-infer-endpoint。候选首先执行 `models search ... --size 10 --format json`；成功完整结果直接复用，空结果与捕获缺损按 reference 有界恢复，并把实时返回的 `name` 与非空 `primary_version` 组合成可直接传给 `--model` 的完整 ID，不能拉全量清单、把裸家族名当可部署 ID，或逐候选追加 `models get`。注意：查询/管理账号下自传或精调的自定义模型（`cm-xxx`）走 arkcli-custommodel。

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arkcli 推理接入点管理与显式 raw CRUD 创建能力。**正向触发：用户明确要求脚本化 / CI / 无护栏 / 原始 raw CRUD 创建 Endpoint 时，必须使用本 skill 的 `arkcli infer endpoint create` 路径，不能切到 `arkcli-deploy`**；模型缺失或只有品牌/家族名时仍留在本 skill，先执行实时有界候选与 0/1/N 澄清，模型未唯一确定前禁止 preview 或创建。本 skill 也负责对**已有** Endpoint 做获取、列表、启动、停止、删除、更新，以及在 NotFound 后用当前完整列表 + 历史 usage 判断 ID 是否不完整或仅有历史记录。普通的『创建/新建/部署一个 endpoint』仍走带产品护栏的 arkcli-deploy（`+deploy`），只有用户明确选择上述原始路径才例外。优先使用产品命令 `arkcli infer endpoint ...`，而不是 Raw API。TTS/ASR/语音模型连 raw create 也不要引导，只能转 models search 说明 arkcli 不支持 Endpoint 创建。

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ArkClaw知识库问答技能, 从火山引擎ArkClaw公开知识库检索有关ArkClaw企业版相关文档, 用于解决ArkClaw企业版使用相关问题, 指令触发方式`/qa <问题描述>`

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arkcli +deploy：普通创建推理接入点（Endpoint）的统一首选入口。用户说『创建/新建/create 一个 endpoint/接入点』或『部署/上线/deploy 某模型』时优先走这里；**但脚本化 / CI / 无护栏 / 原始 raw CRUD 创建是唯一例外，必须改走 `arkcli-infer-endpoint`，不能由本 skill 截获**。只有不命中该例外的普通创建，才在模型尚未选择、只给品牌/家族名，或当前轮只查询候选时进入本 skill 完成模型澄清；候选要用实时 search 返回的 `name` 与 `primary_version` 组合成可直接传给 `--model` 的完整 ID。对**已有** Endpoint 做获取/列表/启停/更新等全生命周期管理也走 arkcli-infer-endpoint；本 skill 只负责带产品护栏的一键创建。创建成功后会自动把多语言调用示例渲染到 ./ark-examples/<ep-id>/。反触发：TTS/ASR/语音模型不能 +deploy，只能转 models search 说明广场可搜但 arkcli 不支持 Endpoint 创建。

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arkcli helper：为 Claude Code / Codex / OpenCode / OpenClaw / Hermes / ZCode 配置火山方舟 Plan 或 Platform Endpoint 的 model/provider，或给支持的 Agent（含 MCP-only Trae）配置 Harness 工具。真人 TTY 运行 `arkcli helper` 可选择模型和 Harness 能力；`helper mcp` 默认保持整组 Agent Plan MCP 行为，传 `--capability datapro|web-search|agent-memory` 只配单项，传 `--capability cua` 只给目标 Agent 安装云电脑 Skill；连 model/provider 一起配置用 `helper configure`，查状态用 `helper list`，移除用 `helper reset`。Agent Plan / Team 还支持专业数据集、豆包搜索、Agent 记忆、AI Native 应用开发底座、Agent 进化与 routing.v1 强制检索路由；上下文出现 ARKCLI ROUTING ENFORCEMENT / routing.v1，或用户要求在豆包搜索、DataPro、OpenViking、Supabase 之间强制分流时也使用本 Skill：调用这四类受管 Provider 前先提交 Route Plan，再调用唯一授权 Provider；原生 WebSearch/WebFetch/WebExtract 位于路由管理范围之外。Platform 只允许本人创建、Running、已验证为文本输出的 Endpoint，不配置 MCP、Supabase 或强制路由。豆包搜索配置成功后默认关闭目标客户端原生 WebSearch；传 `--keep-native-websearch` 可保留，并可用 `helper reset` 完整恢复 ArkCLI 配置。

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ARK 套餐管理(Agent Plan / Coding Plan,个人版 + 企业版):查询持有 / 购买 / 续费 / 模型清单 / 轮换 APIKey,**以及企业版席位的全部管理操作**:列出席位(`plans team seat-list`)、给员工分配席位(`plans team seat-assign`)、查谁绑了哪个 seat、轮换席位 APIKey(`plans team rotate-apikey`)。也负责购买参数的逐步澄清，以及 `payment_failed` + Order ID 后回到已有订单补单/取消，禁止重新 buy。命中关键词:套餐 / 买 / 续费 / 列席位 / 看 seat 绑定 / 谁绑了哪个 seat / 给员工分席位 / 解绑 / 团队席位 admin 视图 / 轮换 APIKey。反触发：Token 额度包/资源包不是 Agent Plan/Coding Plan，应走 arkcli-profile 判断 platform 切面。**用量类问题(还剩多少额度 / 用了几成 / 每个 seat 用了多少)走 [arkcli-usage](../arkcli-usage/SKILL.md)。**动词路由:**列 / 绑 / 分 / 轮换 / 解绑** → 这里;**用 / 消耗 / 多少** → arkcli-usage。另含 harness-status:只读查看本机 AI Agent(claude-code/codex/opencode/openclaw/trae)上 Agent Plan 内置 MCP(豆包搜索/dataPro/OpenViking)装没装、key 就没就绪;命中:我的 MCP 装好了吗 / 查 MCP 安装状态 / 看 agent 上的 MCP / harness 状态。

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arkcli 共享执行协议：首次配置入口、业务命令执行前的认证闸门、命令路由与选择顺序、输出/安全/二次确认规则。深度细节（身份解析、AK-SK 边界、API Key 恢复、实名闸门、profile 默认与漂移、临时数据面执行上下文、版本检查与显式升级、全局 flags、故障分流）按需在 references/ 加载。当用户第一次使用 arkcli、遇到未登录/鉴权失败、询问版本是否最新或要求升级 arkcli、需要判断该走产品命令还是 raw api、或任何 arkcli-* skill 需要公共上下文时触发。

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Agent fallback for CEngineServer_KickClient (auto-generated, category: vfunc). Locate CEngineServer::KickClient in the CS2 engine module via IDA Pro MCP and emit a fresh, minimal-unique artifact. The deterministic preprocessor could not resolve this symbol on the current gamever - your job is the re-sign. Trigger: CEngineServer_KickClient, CEngineServer::KickClient

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arkcli doctor 统一入口，覆盖 CLI 健康、account、error、infer-endpoint、model、metrics、report 与 Ark 图片/视频来源特征验证。用户给 1-20 个媒体 URL 并问是否由 Ark/Seedance/Seedream 生成时，走 doctor +verify-origin：整批只披露并确认一次费用，确认前不发 Create/Get 业务请求，最终完整转交服务端 JSON，禁止解释 IsOfficial。其余错误码（包括 ServerOverloaded、ModelNotOpen）、模型名、ep-xxx、失败/慢/超时/限流、健康度、P99/Cache、内容审核、DNS/TCP/TLS/时钟等按正文诊断路由。来源验证不判断内容真假、版权归属、法律认证或内容安全。安装/登录/profile/API Key 归 arkcli-shared/auth；纯用量明细归 arkcli-usage；部署、Endpoint CRUD、模型元信息归对应 skill。

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arkcli 接入向导(workflow):把某个模型接入到自己的应用/服务的端到端引导 —— 从'我想用某模型'到拿到可调用的 Endpoint(+ 可选示例代码)。当用户说'我想在我的 app/服务里用豆包/某模型''怎么把方舟模型接进来''帮我接入 XX 模型''想正式用上某模型'这类**不含 deploy/部署关键词、但本质是正式接入**的意图时触发。已明确说'部署/创建 endpoint'的直接走 arkcli-deploy;只想试效果/问一句的走 +chat/+gen。反触发：TTS/ASR/语音模型接入不走本向导，只能转 models search 说明 arkcli 当前不支持调用/部署/示例/用量/费用/接入。

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arkcli +connect：将 arkcli 内嵌的 AI skills 安装到本机检测到的所有 AI Agent 中，支持安装、列出已支持 agent、卸载。当用户需要将 arkcli 能力同步到 Claude Code 等本地 agent 时使用。

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arkcli 认证管理：交互式登录、Volc SSO 登录、查看状态、退出登录、生成 ARK API Key (apikey)、以及云开发机/CI 用 `arkcli init-volc` 从 VOLC_INIT_* 环境变量无交互引导 platform profile。0.1.16 起 SSO 登录走 Gate 1+2 自动绑定 Profile 切面 (type/region/project/owner_trn)；AK/SK login 通道暂关。当用户需要初始化凭证、排查鉴权问题、切换认证方式、生成或重选 ARK API Key、或在已注入凭证的环境无交互引导时使用。反触发：用户问 TTS/ASR/语音模型能力、接入或调用时，不要引导 `auth apikey`，只转 models search 说明 arkcli 当前仅支持广场发现。

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arkcli 自定义模型仓库管理：从 TOS 导入自定义模型、查询/筛选自定义模型、查看详情、改名、删除、查询可用量化模式、量化已就绪的模型。任何提到自定义模型 ID（`cm-*`）的管理、部署准备，或要求用 `cm-*` 直接对话/推理/试效果的边界判断，都必须使用本 skill。注意：查询火山**公共基础模型**（doubao 等 foundation models）走 arkcli-models；本 skill 只管账号下的自定义模型仓库。

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arkcli +chat：通过数据面 Responses API 快速对话/推理，支持多模态、流式、多轮、临时 API Key/Base URL/Endpoint 执行与无副作用 dry-run。当用户给出 Endpoint 但未说明工作流时，先用 resources resolve 识别候选；已经出现 Responses API capability/access 错误时，只读用 models get 核对精确模型的 api_support，不重试真实调用。有明确产出形态的多模态理解走 arkcli-understand。

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arkcli +code-example：为指定基础模型生成多语言（Python / Go / Java / Node / curl）调用示例代码并写入本地文件。数据源是火山方舟 OpenTOP OpenGetSampleCode。当用户需要拿某个基础模型的 SDK / curl 调用示例、保存为本地接入模板时使用。反触发：TTS/ASR/语音模型没有 arkcli 示例代码路径，不能靠补版本解决，只能转 models search 说明当前不支持。

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ARK 用量查询:`usage stats`(Token / 请求数,5-30 分钟延迟)、`usage plan` / `usage balance --type plan`(套餐额度快照)、`usage plan-details`(仅 Agent Plan 按模型时间序列,套餐内/外拆分)、`usage balance`(余额:免费额度 / 媒资库 / 套餐)、`usage seats --with-usage`(团队席位用量 by seat)。Coding Plan 只有 quota 快照，不能用 stats 冒充按模型套餐明细。命中关键词:用量 / 用了多少 / 还剩多少额度 / 套餐用了几成 / 套餐内套餐外 / 每个 seat 消耗。**席位的列表 / 绑定 / 分配 / 轮换 APIKey 属管理范畴,走 arkcli-plans;本 skill 只回答用量。**动词路由:**用 / 消耗 / 多少** → 这里;**列 / 绑 / 分 / 轮换** → arkcli-plans。反触发：TTS/ASR/语音模型用量不支持查询，只能转 models search 说明广场发现边界。

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arkcli resources 实时控制面查询：列出当前/指定 profile 可见资源及其调用兼容性；把 Endpoint 解析为权威模型、模态与候选工作流。read-only，不写 profile.yaml。用户临时给出 ep-... 但未说明该走 Chat、Understand 还是 Gen 时优先使用。反触发：用户已观察到 Endpoint NotFound，并要判断 ID 是否不完整或仅存在于历史用量时，owning skill 必须是 arkcli-infer-endpoint。

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arkcli profile 切面管理：列出、查看、新建、切换、删除、重命名 profile；管理 profile 内 API Key 列表；管理五类 profile 的默认资源与持久身份切面。也负责判断 Token 额度包/资源包应继续使用 platform profile 与 `/api/v3`，不能因「套餐」或价格字样误判为 Agent Plan/Coding Plan。临时 API Key/Base URL/Endpoint 调用不写回 profile，按 arkcli-shared 的 execution-context 契约执行。旧 config 子命令已 deprecated。

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arkcli 本地配置管理。处理 profile 配置归因、update.mode 的 automatic/disabled 策略、config reset 与历史 yaml 排障；profile 类操作优先使用 `arkcli profile <subcmd>`。

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Plan, deploy, operate, and troubleshoot multi-rack (rack scale) deployments of Azure Local — preintegrated racks scaling to hundreds of machines, built on Network Fabric Controller, Cluster Manager, SAN storage, and managed network fabric. Use for the Microsoft.NetworkCloud and Microsoft.ManagedNetworkFabric control plane. NOT for standard 1-16 node Azure Local, and NOT for rack-aware clusters (two racks as availability zones, up to 8 nodes, synchronous replication) — those are standard scale. WHEN: multi-rack, rack scale Azure Local, aggregation rack, compute rack, Network Fabric Controller, NFC, Cluster Manager, network fabric, isolation domain, az networkcloud, az networkfabric, multi-rack logical network, multi-rack Arc VM.

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Plan, deploy, operate, and troubleshoot multi-rack (rack scale) deployments of Azure Local — preintegrated racks scaling to hundreds of machines, built on Network Fabric Controller, Cluster Manager, SAN storage, and managed network fabric. Use for the Microsoft.NetworkCloud and Microsoft.ManagedNetworkFabric control plane. NOT for standard 1-16 node Azure Local, and NOT for rack-aware clusters (two racks as availability zones, up to 8 nodes, synchronous replication) — those are standard scale. WHEN: multi-rack, rack scale Azure Local, aggregation rack, compute rack, Network Fabric Controller, NFC, Cluster Manager, network fabric, isolation domain, az networkcloud, az networkfabric, multi-rack logical network, multi-rack Arc VM.

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arkcli agent：管理 ARK Managed Agents，包括 Agent / Skill / Env / Session / File / Memory Store / Vault / MCP OAuth。控制面优先走 ForTop/OpenTOP，Session 运行时和 Files 走数据面直联。

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arkcli +understand：基于 Responses API 的 12 个多模态专项理解配方，支持临时 API Key/Base URL/Endpoint 执行与无副作用 dry-run。用户只给 Endpoint 时先用 resources resolve；转写、抽取、字幕、定位等明确产出走本 skill，开放式对话走 +chat，生成走 +gen。

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使用 ArkCLI 创建、查询和管理模型精调训练任务，并从训练指标选择最佳 step、导出训练产物为 custom model、衔接模型仓库与推理部署。任何包含精调任务 ID（`mcj-*`）的查询、查不到原因诊断、日志、trajectory、状态或生命周期操作都应使用本 skill；也适用于选择训练方法、查询精调价格和超参数、校验精调训练/验证数据、匹配精调资源组、创建任务及导出部署。本 skill 不负责独立 Dataset 生命周期管理；精调工作流中的数据校验和 Dataset 引用仍由本 skill 编排。

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