volcengine/ark-cli/skills/arkcli-doctor/SKILL.md
arkcli-doctor
Use it for engineering and research tasks; the detail page covers purpose, installation, and practical steps.
- Source repository stars
- 105
- Declared platforms
- 0
- Static risk flags
- 0
- Last source update
- 2026-08-24
- Source checked
- 2026-08-25
Decision brief
What it does: where it fits
CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 ../arkcli-shared/SKILL.md(认证闸门、命令选择顺序、输出与安全规则)。
Not for
- Tasks that require unconfirmed production actions or broad system permissions.
- Environments where the pinned source and install steps cannot be inspected.
Compatibility matrix
Platform support, with evidence labels
| Platform | Status | Evidence | What to check |
|---|---|---|---|
| Codex | Not declared | No explicit evidence | Portability before use |
| Claude Code | Not declared | No explicit evidence | Portability before use |
| Cursor | Not declared | No explicit evidence | Portability before use |
| Gemini CLI | Not declared | No explicit evidence | Portability before use |
Installation
Inspect first. Install second.
The source command is displayed only when detected. A safe inspection prompt is always available so your agent can explain every action before execution.
npx skills add https://github.com/volcengine/ark-cli --skill "skills/arkcli-doctor"Inspect the Agent Skill "arkcli-doctor" from https://github.com/volcengine/ark-cli/blob/afec06cdd1190ae78c817783b9eb3c44bcc4174e/skills/arkcli-doctor/SKILL.md at commit afec06cdd1190ae78c817783b9eb3c44bcc4174e. List every install step, command, network request, credential, file read/write, external action, and rollback step. Explain whether it fits my task. Do not install or execute anything until I approve.
Workflow
What the source asks the agent to do
- 01
它解决什么
arkcli doctor 是 Ark CLI 唯一的对外诊断收口。所有诊断与修复建议都从 arkcli doctor [] [] 出,诊断命令默认只读;修复动作按命令输出的建议和对应 reference 执行。Agent 拿到用户的报错 / 资源 ID / 含糊问题后,先用本 skill 决定走哪条路径,再 delegate 到对应 scope reference 或错误码 reference。
arkcli doctor 是 Ark CLI 唯一的对外诊断收口。所有诊断与修复建议都从 arkcli doctor [] [] 出,诊断命令默认只读;修复动作按命令输出的建议和对应 reference 执行。Agent 拿到用户的报错 / 资源 ID / 含糊问题后,先用本 skill 决定走哪条路径,再 delegate 到对应 scope reference 或错误码 reference。边界:安装、版本、登录、profile、AK/SK 认证类问题归 arkcli-shared / arkcli-auth;这里只覆盖 arkcli doctor 命令家族(业务侧诊断)。 - 02
八个 Domain(一个 skill 收口)
本 skill 一次性覆盖八个平行 domain。每个 domain 一份 reference,按用户场景路由:
本 skill 一次性覆盖八个平行 domain。每个 domain 一份 reference,按用户场景路由: - 03
命令家族
普通诊断命令是扁平 verb;+verify-origin 是显式的任务型 workflow。--window (默认 24h)控制 VMP 时间窗;结构化输出优先使用 --format json。修复建议由诊断结果和 reference 给出,不要给 doctor 命令拼接未注册的参数。
普通诊断命令是扁平 verb;+verify-origin 是显式的任务型 workflow。--window (默认 24h)控制 VMP 时间窗;结构化输出优先使用 --format json。修复建议由诊断结果和 reference 给出,不要给 doctor 命令拼接未注册的参数。 - 04
来源验证优先路由
用户要验证一个或多个图片/视频是否包含 Ark、Seedance、Seedream 生成来源特征时:
先读取 references/verify-origin.md;一次命令传入全部 URL,最多 20 个,禁止为每个 URL 各启动一个进程;第一次调用不带 --yes,获取整批费用披露;这一步不获取 invoker,也不发 Create/Get 业务请求; - 05
核心范式:从用户消息到答案
[!IMPORTANT] 诊断意图优先于上报意图:先检查用户是否要求“检查 / 诊断 / 排查 / 分析原因 / 为什么 / 看健康 / 看指标”等诊断动作。只要存在任一诊断意图,即使同时说“并上报”,也必须先走 doctor model 或 doctor infer-endpoint;诊断返回 reportsuggestion 且确认是效果类后,再询问用户,用户同意才进入 report(Path A)。只有用户明确要求“直接上报 / 提交 badcase / 反馈到方舟”,且没有任何诊断诉求,上下文又确认是 Seedance 2.x + 效果类问题,…
[!IMPORTANT] 诊断意图优先于上报意图:先检查用户是否要求“检查 / 诊断 / 排查 / 分析原因 / 为什么 / 看健康 / 看指标”等诊断动作。只要存在任一诊断意图,即使同时说“并上报”,也必须先走 doctor model 或 doctor infer-endpoint;诊断返回 reportsuggestion 且确认是效果类后,再询问用户,用户同意才进入 report(Path A)。只有用户明确要求“直接上报 /…[!WARNING] 第一步 MUST 做:扫一遍用户消息里有没有资源 ID(模型名 like doubao-/seed- 或 ep-xxx)。除上方已经满足全部门槛、且不含诊断意图的纯上报 Path B 外,只要有资源 ID,就 MUST 走 doctor ,不管同时有没有错误码。资源 ID 在场时直接 doctor error 是错误路径——会丢掉错误率分布、top endpoint、配额压力等关键诊断信号。 反例自检(如果你打算…
Permission review
Static risk signals and limitations
No configured static risk pattern was detected
This is not proof of safety. Runtime behavior, indirect dependencies, and hidden external systems are outside the static scan.
Evidence record
Why each signal appears
| Signal | Value | Evidence type | Meaning |
|---|---|---|---|
| Quality score | 91/100 | Computed | Documentation, specificity, maintenance, and trust rules |
| Repository stars | 105 | Source | Repository attention, not individual Skill quality |
| Compatibility | 0 platforms | Source | Declared in the catalog source record |
| Usage guide | automated source guide | Editorial | Generated or reviewed according to the visible evidence level |
Pinned source
Provenance and original SKILL.md
- Repository
- volcengine/ark-cli
- Skill path
- skills/arkcli-doctor/SKILL.md
- Commit
- afec06cdd1190ae78c817783b9eb3c44bcc4174e
- License
- Apache-2.0
- Collected
- 2026-08-25
- Default branch
- main
View the original SKILL.md
arkcli Doctor(诊断总入口)
CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 ../arkcli-shared/SKILL.md(认证闸门、命令选择顺序、输出与安全规则)。
它解决什么
arkcli doctor 是 Ark CLI 唯一的对外诊断收口。所有诊断与修复建议都从 arkcli doctor [<scope>] [<id>] 出,诊断命令默认只读;修复动作按命令输出的建议和对应 reference 执行。Agent 拿到用户的报错 / 资源 ID / 含糊问题后,先用本 skill 决定走哪条路径,再 delegate 到对应 scope reference 或错误码 reference。
边界:安装、版本、登录、profile、AK/SK 认证类问题归
arkcli-shared/arkcli-auth;这里只覆盖arkcli doctor命令家族(业务侧诊断)。
八个 Domain(一个 skill 收口)
本 skill 一次性覆盖八个平行 domain。每个 domain 一份 reference,按用户场景路由:
| Domain | 命令 | Reference | 解决什么 |
|---|---|---|---|
| CLI 健康(默认) | arkcli doctor | references/scope-cli.md | 本地二进制版本 / 网络联通 / 时钟偏差 / 当前 profile 认证——onboarding 首查 |
| account | arkcli doctor account | references/scope-account.md | identity / realname / balance / IAM Ark 系统预置策略 / VMP 三段 / TOS 开通 |
| 错误码 | arkcli doctor error <code> | references/error-codes.md | 单错误码翻译成结构化诊断 + 修复(含生视频 5 个 subtype + 通用 Ark/公共码) |
| infer-endpoint | arkcli doctor infer-endpoint <id> | references/scope-infer-endpoint.md | 单接入点状态 / 用量 / 错误率 / 配额压力 |
| model | arkcli doctor model <name> | references/scope-model.md | 跨接入点的模型整体诊断(用量 / 配额 / top endpoint / 模态自适应指标) |
| metrics | arkcli doctor metrics <id> | references/scope-metrics.md | 36 条具名 PromQL 查询(指标值直出,不打健康判定,给 LLM/SRE 拿数) |
| report | arkcli doctor report | references/scope-report.md | seedance 2.x 效果问题上报(badcase → 方舟排障平台) |
| verify-origin | arkcli doctor +verify-origin ... | references/verify-origin.md | 对 1-20 个图片/视频 URL 创建来源特征验证任务并轮询官方结果 |
命令家族
arkcli doctor # CLI 健康(默认 scope,install/connect/config)
arkcli doctor account # 账号级诊断(→ references/scope-account.md)
arkcli doctor infer-endpoint <ep-id> # 单接入点诊断(→ references/scope-infer-endpoint.md)
arkcli doctor model <model-name> # 模型维度诊断(→ references/scope-model.md)
arkcli doctor metrics <query-id> # 具名 PromQL 查询(→ references/scope-metrics.md)
arkcli doctor error <error-code> # 错误码查表(只读,→ references/error-codes.md)
arkcli doctor report --task-id ... --feedback ... # seedance 2.x 效果问题上报(→ references/scope-report.md)
arkcli doctor +verify-origin <url> [url...] # 1-20 个媒体来源特征验证(→ references/verify-origin.md)
普通诊断命令是扁平 verb;
+verify-origin是显式的任务型 workflow。--window <duration>(默认 24h)控制 VMP 时间窗;结构化输出优先使用--format json。修复建议由诊断结果和 reference 给出,不要给 doctor 命令拼接未注册的参数。
来源验证优先路由
用户要验证一个或多个图片/视频是否包含 Ark、Seedance、Seedream 生成来源特征时:
- 先读取
references/verify-origin.md; - 一次命令传入全部 URL,最多 20 个,禁止为每个 URL 各启动一个进程;
- 第一次调用不带
--yes,获取整批费用披露;这一步不获取 invoker,也不发 Create/Get 业务请求; - 完整展示披露,并在披露之后等待用户明确确认;
- 用户确认后,对同一批参数只加一次
--yes,该确认覆盖整批所有 URL; - CLI 内部完成 Create、20 QPS pacing、每 5 秒 Get 轮询;Agent 不写 shell 循环;
- 最终 stdout JSON 必须成为回复的全部内容,不加解释、摘要、翻译、代码围栏或前后缀。
该路由不用于判断媒体内容真假、假新闻、版权归属、法律认证、内容安全、画质或播放质量。IsOfficial=True/False/Null 只能按服务端原值转交,Agent 不得自行下结论。
核心范式:从用户消息到答案
[!IMPORTANT] 诊断意图优先于上报意图:先检查用户是否要求“检查 / 诊断 / 排查 / 分析原因 / 为什么 / 看健康 / 看指标”等诊断动作。只要存在任一诊断意图,即使同时说“并上报”,也必须先走
doctor model或doctor infer-endpoint;诊断返回report_suggestion且确认是效果类后,再询问用户,用户同意才进入 report(Path A)。只有用户明确要求“直接上报 / 提交 badcase / 反馈到方舟”,且没有任何诊断诉求,上下文又确认是 Seedance 2.x + 效果类问题,才可跳过诊断进入scope-report.md的 Path B。用户只是描述“字幕错 / 角色漂移 / 闪烁”等效果问题、但没有说要上报时,同样不得直接跑 report。
[!WARNING] 第一步 MUST 做:扫一遍用户消息里有没有资源 ID(模型名 like
doubao-*/seed-*或ep-xxx)。除上方已经满足全部门槛、且不含诊断意图的纯上报 Path B 外,只要有资源 ID,就 MUST 走doctor <scope> <id>,不管同时有没有错误码。资源 ID 在场时直接doctor error <code>是错误路径——会丢掉错误率分布、top endpoint、配额压力等关键诊断信号。反例自检(如果你打算这么干,停下来):
❌ 用户说「我的 doubao-seedance-1-0-pro 一直报 ContentRiskBlocked」 → 你跑
arkcli doctor error ContentRiskBlocked✅ 正解:跑
arkcli doctor model doubao-seedance-1-0-pro,再按返回的错误码分布加载error-codes.md的 subtype 段❌ 用户说「ep-xxx 报 ModelAccessDenied」 → 你跑
arkcli doctor error ModelAccessDenied✅ 正解:跑
arkcli doctor infer-endpoint ep-xxx,再加载error-codes.md的 model_access_denied 段
用户消息(自然语言 / 错误 JSON / "看看 ep-xxx" / 错误码 / request_id)
│
▼
① 抽取关键值:error_code / error_message / resource_id (ep-xxx / model-name) / request_id
│
▼
② 按下表决定 Path(**有 resource_id 一律 Path 1 / Path 3**,不要降级到 Path 2)
│
▼
③ 跑相应 doctor 命令 + 加载对应 reference
│
▼
④ 摘 findings + recommended_fixes 给用户(不复述完整 JSON)
│
▼
⑤ 修复命令一律先给用户看、等确认;不要替用户执行写操作
路径决策表
| 有错误码 | 无错误码 | |
|---|---|---|
| 有资源 ID | Path 1(最理想):跑 doctor <scope> <id> + 加载 error-codes.md 对应 subtype | Path 3:跑 doctor <scope> <id> 看整体(状态/用量/错误率/配额) |
| 无资源 ID | Path 2:直接 doctor error <code> 查表 → 加载 error-codes.md;不跑 scope | Path 4/5:只有 request_id 或啥都没有 → 追问用户要资源 ID 或具体错误信息 |
暂不支持 request_id 反查能力(涉及鉴权与平台内部数据)。Path 4/5 不要瞎猜,直接追问。
[!IMPORTANT] Path 1 vs Path 2 不要走错:只要用户消息里既给了错误码又给了资源 ID(模型名 /
ep-xxx),MUST 走 Path 1(先doctor <scope> <id>拿到该资源在该错误码上的真实分布 / 占比 / top endpoint,再加载error-codes.md对应 subtype 解读修复)。不要直接doctor error <code>当成 Path 2 处理——那会丢失模型上下文(错误率分布、top endpoint、配额压力等关键诊断信号)。Path 1 触发条件示例:
- 「我的 doubao-seedance-1-0-pro 一直报 ContentRiskBlocked」 →
doctor model doubao-seedance-1-0-pro,不是doctor error ContentRiskBlocked- 「ep-xxx 报 ModelAccessDenied」 →
doctor infer-endpoint ep-xxx,不是doctor error ModelAccessDenied- 只有用户只给错误码 / 错误 JSON、没给资源 ID 时(Path 2),才直接查表。
[!NOTE] 不要为
doctor model/doctor infer-endpoint做兜底前置调用:这两条命令内部已经先跑model.exists/endpoint.exists,覆盖了"模型/接入点是否存在"。不要在调用前先跑arkcli models list/arkcli infer endpoint list/arkcli auth status等做存在性 / 身份兜底——doctor 命令失败时会自己报清楚原因(404 / VMP precheck / 鉴权),按它的输出处理即可,多余兜底徒增 token 消耗。
路由到 scope reference
按 scope 找 reference:
| scope | reference | 触发的用户语义 |
|---|---|---|
| 默认(CLI 健康) | references/scope-cli.md | 刚装 arkcli 能用吗 / 突然跑不通 / 网络联通 / 时钟偏差 / 当前 profile 认证 |
account | references/scope-account.md | 没权限 / 账号被冻结 / 子账号没 Ark 权限 / VMP 跨服务授权 / 实名 / 余额 / TOS |
infer-endpoint | references/scope-infer-endpoint.md | ep-xxx 报 429 / 慢 / 状态异常 / 报某错误码 / 想看用量与配额压力 |
model | references/scope-model.md | 跨接入点看模型整体;模型级配额压力;按模态自适应的延迟与生成时长指标 |
路由到错误码 reference
所有错误码诊断细则集中在一个文件:references/error-codes.md。arkcli doctor error <code> 返回的 JSON 里 reference 字段统一指向该文件,subtype 字段告诉你跳到哪个小节。
完整 subtype 路由
| 业务领域 | subtype | 跳节 |
|---|---|---|
| 方舟错误码 | input_real_face | error-codes.md §1.1.1 |
| 方舟错误码 | input_copyright | error-codes.md §1.1.2 |
| 方舟错误码 | input_content_safety | error-codes.md §1.1.3 |
| 方舟错误码 | output_video_copyright | error-codes.md §1.1.4 |
| 方舟错误码 | output_video_safety | error-codes.md §1.1.5 |
| 方舟错误码 | model_access_denied | error-codes.md §1.2 |
| 方舟错误码 | rate_limit_exceeded | error-codes.md §1.3 |
其余 Volc 原生码已在
error-codes.md各 section 索引表里覆盖(含 HTTP / 释义 / 处理方式)。error-codes.md顶部目录是首要导航入口。doctor 的前置依赖闸门(VMP / TLS / TOS 跨服务授权)不是 API 错误码,由
arkcli doctor account输出 +arkcli-shared/arkcli-auth联合处理。新错误码贡献流程:
CONTRIBUTING.md。
doctor 输出 schema(按需消费)
doctor 命令家族输出两套 JSON schema——按命令分。
A. 各 scope 命令(arkcli doctor / account / infer-endpoint / model)
arkcli doctor <scope> <id> --format json 返回一份结构化 JSON。不要做严格 schema 校验——字段会随版本增减(如 TTFT/TPOT/replicas、request_id 反查),按字段名按需取。
注意:默认 CLI scope(arkcli doctor 无参)的 schema 是扁平三段(installation / connectivity / configuration),跟业务 scope 的通用字段(checks[] / findings[])不对齐——CLI 段项目固定且少,直接看字段即可。业务 scope 遵循下表:
| 顶层字段 | 含义 |
|---|---|
scope | cli / account / model / infer-endpoint |
subject | 资源 ID(model name / endpoint id),CLI 与 account 留空 |
window | VMP 时间窗(如 24h) |
checks[] | 各 check 项的 raw 结果:{ id, status: pass/warn/fail/skip, value, message } |
findings[] | 聚合后的问题清单:{ severity, error_code?, root_cause, evidence } |
recommended_fixes[] | 修复建议:{ id, kind: skill/url/command, target, reversibility } |
error.blocking_dependency? | 前置依赖未通过(如 VMP 三段授权失败),命令终止 + 引导 fix |
B. arkcli doctor error <code> 单错误码查表
这条命令是只读查表——不需登录、不消耗推理 token——把一个错误码翻译成结构化诊断。返回字段:
| 字段 | 含义 |
|---|---|
category | 顶层类别(如 policy / permission / quota / infrastructure) |
subtype | 类别下的子类型(如 input_real_face / model_access_denied / rate_limit_exceeded) |
code | 命中的火山真实错误码(原值回显,用于确认输入原码) |
root_cause | 根因,用户友好的一句话 |
hint | 修复指引(可跑的命令,或需用户做的动作) |
rules | 触发信号候选;多个 = 复合错误码,需消歧(按 reference 里的判定步骤择一) |
needs_backend | 依赖但尚未上线的能力(如 deface)——不要假装能自动修 |
skill | 固定 arkcli-doctor(就是本 skill) |
reference | 统一是 error-codes(指向 references/error-codes.md);用 subtype / code 定位具体小节 |
给用户看时:摘 findings + recommended_fixes(scope 命令)或 root_cause + reference 段里的修复方案(error 命令),不要复述完整 JSON;建议执行需用户二次确认。
聚合 vs 原始时序
doctor 默认输出的是聚合统计值(如 error_rate、ttft.p99、tpm_peak)——一个数概括一段时间,足够判断"健康吗 / 配额够吗"。
底层数据来自 VMP 的 Prometheus 时序流,但 doctor model / doctor infer-endpoint 当前只返回聚合统计,不提供切换为原始时序的参数。聚合会平均掉突发与抖动,回答不了“是不是某一刻爆发的 / 是稳定高还是脉冲撞顶”;需要原始时序时,转到 references/scope-metrics.md 核对现有具名查询或 raw 查询能力,不要编造参数。
| 用户问什么 | 用哪种 |
|---|---|
| "现在怎么样 / 健康吗" | 聚合(默认) |
| "什么时候开始 / 持续多久 / 突发还是稳态" | 原始时序 |
详细决策规则与每类指标的时序分析方法见 references/scope-infer-endpoint.md 的"聚合统计 vs 原始时序"段。
安全与边界
- 只读优先:
arkcli doctor默认只读体检,不消耗推理 token、不改任何资源。 - 来源验证是显式例外:
doctor +verify-origin会创建远端异步任务,Volc 新建批次可能收费;整批只确认一次,确认前禁止获取 invoker 或发任何请求。 - 修复建议不等于自动执行:doctor 诊断结果和 reference 只负责给出修复路径;真正执行其它命令前必须先展示影响,写操作继续遵守对应命令的确认门。
- 越权边界:控制面调用使用当前身份的 AK/SK 或 SSO 派生 STS 签名;不读平台内部数据(k8s / 调度器等),不跨账号横比。
- 不替用户烧 token:诊断本身不烧 token,但修复方案如果是重新
+gen/+chat,先把命令给用户看、等确认。 - 不假装能修没上线的能力:
needs_backend字段非空(如deface)时如实告诉用户该能力尚未上线,给可行替代。
VMP 前置检测与 --auto-bind
arkcli doctor metrics / model / infer-endpoint 三条命令都依赖 VMP(托管 Prometheus)数据,调命令前会按顺序自动检测三件事:
- VMP 订阅(
GetSubscription)—— 账号是否已开通 VMP; - 跨服务授权 SLR(IAM
CheckServiceLinkedRole,ServiceName=ark)—— 是否已为 ark 建过服务关联角色; - Telemetry 绑定(Ark
ListTelemetryConfigs)—— 是否已把某个 VMP workspace 绑到 ark observability。
任何一步没通过,命令直接报 *output.ExitError 并附 LinkOpenMgmtCloudProduct 跳转链接(云产品开通页 + cloudProduct 抽屉),不会替用户开通订阅或建 SLR——这两步必须在控制台勾「同意条款」。
只有"前两步通过、第三步缺绑"这一种情形可以让 CLI 自动收尾:
# 默认行为:未绑定时直接报错并提示加 --auto-bind
arkcli doctor metrics request.qpm
# 自动建 ark_default workspace(vmp.standard.15d / 防误删)+ 调
# CreateTelemetryConfig 绑到 ark observability
arkcli doctor metrics request.qpm --auto-bind
arkcli doctor model <model-name> --auto-bind
arkcli doctor infer-endpoint <endpoint-id> --auto-bind
行为细节:
- 账号下已有任意 workspace → 复用第一个;没有 → 建
ark_default; metrics子命令显式传--workspace-id <uuid>时跳过 precheck,尊重多账号 / 联调场景。
什么时候建议加 --auto-bind:
- agent 自动化路径(确认账号已订阅 + 已建 SLR),让命令幂等地把 telemetry 绑好;
- 用户已在控制台勾过条款、只差最后一步建 + 绑 workspace。
什么时候不加:
- 账号还没订阅 VMP / 没建 SLR——加了也没用,CLI 仍只会给跳转链接;先去控制台。
配额压力阈值(默认)
doctor 对 RPM/TPM 配额压力的阈值是写死的(用户后续可配置):
| 占比 | severity | 表现 |
|---|---|---|
≥95% | fail | 已经/即将限流,立即提配额 |
≥80% | warn | 高压,建议提配额或调流量分布 |
≥50% | info | 健康但有空间 |
<50% | pass | 充裕 |
错误率默认阈值 5% 以上 warn,具体 scope 的 reference 可在自己的细则里覆盖。
何时 不 用本 skill
- 用户问 arkcli 怎么装 / 怎么登录 / profile 怎么切 →
arkcli-shared/arkcli-auth - 用户想部署新 endpoint →
arkcli-deploy(不是诊断) - 用户想列/启停/更新 endpoint →
arkcli-infer-endpoint - 用户想看用量明细(不带『为什么/异常』判断) →
arkcli-usage - 用户想看模型基础元信息(参数 / 价格 / 支持参数) →
arkcli-models
参考
references/scope-cli.md— CLI 健康检查(默认 scope)细则references/scope-account.md— 账号级诊断细则(identity / compliance / permissions / ecosystem)references/error-codes.md— 错误码总册(生视频 + 通用 Ark + 公共码)references/scope-infer-endpoint.md— 单接入点诊断细则references/scope-model.md— 单模型诊断细则references/scope-report.md— seedance 2.x 效果问题上报(badcase report)references/verify-origin.md— 1-20 个图片/视频来源特征验证、整批费用确认与严格结果转交references/evals.md— 来源验证 trigger、一次整批确认、恢复与严格转交回归CONTRIBUTING.md— 加错误码 / scope check / fixer 的贡献入口- arkcli-shared — 认证 / 命令选择 / 安全规则
- arkcli-infer-endpoint — endpoint CRUD(doctor 不重复实现)
- arkcli-models — 公共基础模型查询
Frequently asked questions
What to verify before installation and use
What does the arkcli-doctor source document cover?
CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 ../arkcli-shared/SKILL.md(认证闸门、命令选择顺序、输出与安全规则)。
How do I install arkcli-doctor?
The source record exposes this install command: npx skills add https://github.com/volcengine/ark-cli --skill "skills/arkcli-doctor". Inspect the command and pinned source before running it.
Alternatives
Compare before choosing
coreyhaines31/marketingskills
ab-testing
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
alirezarezvani/claude-skills
app-store-optimization
App Store Optimization (ASO) toolkit for researching keywords, analyzing competitor rankings, generating metadata suggestions, and improving app visibility on Apple App Store and Google Play Store. Use when the user asks about ASO, app store rankings, app metadata, app titles and descriptions, app store listings, app visibility, or mobile app marketing on iOS or Android. Supports keyword research and scoring, competitor keyword analysis, metadata optimization, A/B test planning, launch checklist
JasonColapietro/suede-creator-skills
suede-ab-testing
Suede-owned experimentation discipline for hypotheses, sample sizing, test duration, significance, and repeatable experiment programs. Use when comparing variants, deciding whether a result is reliable, or building an experiment backlog and cadence. NOT FOR: analytics instrumentation (use suede-analytics), post-click conversion diagnosis (use suede-site-alchemy), or writing the variant copy itself (use suede-copy).
tenequm/skills
founder-playbook
Decision validation and thinking frameworks for startup founders. Use when you need to pressure-test a decision, validate your next steps, think through strategic options, or sanity-check your approach. Triggers on phrases like "should I", "help me think through", "is this the right move", "validate my thinking", "what am I missing". Covers fundraising, customer development, runway management, prioritization, and crypto/web3 founder challenges.