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Documentation · Agent Development / AGENT SKILL

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modelstudioai/skills
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Provides an Alibaba Cloud Bailian documentation knowledge base covering models, APIs, pricing, SDKs, and AI application development.
阿里云百炼平台技术文档知识库(LLM Wiki)。当用户查询百炼模型列表、API 参数、错误码、 应用开发(智能体/RAG/知识库/记忆/插件)、模型对比与定价、SDK/OpenAI 兼容接口、 多模态能力(语音/图片/视频)、Token 计费等百炼相关问题时激活。 包含 models 结构化模型市场数据(含 contextWindow/QPM/价格/sample code)、 wiki 合成层(主题页/概念页/对比页)和 raw 原始文档层; 模型规格类问题先查 models/index.md,文档类问题先查 wiki/index.md。

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The full skill.

Original instructions from the publisher’s SKILL.md

# 百炼文档知识库

> 阿里云百炼平台的完整技术文档知识库,涵盖模型使用、应用开发、API 参考等内容。

## 何时使用

当用户涉及以下场景时激活此 Skill:

- 查询百炼平台的模型列表、模型参数、调用方式(含具体模型的 contextWindow、QPM、定价、sample code 等结构化字段 → 查 `models/`)
- 查阅百炼 API 参数、请求/响应格式、错误码
- 了解百炼应用开发(智能体、RAG、知识库、记忆、插件等)
- 选择模型、比较模型能力、了解模型定价与限流
- 使用百炼 SDK / OpenAI 兼容接口
- 语音识别、语音合成、图片生成、视频生成等多模态能力
- Token Plan、计费、免费额度等商务问题

## 何时**不要**使用

下面这些场景与百炼文档无关,**不要激活**本 Skill:

- 询问 OpenAI / Anthropic / Google 等其他厂商的 API、模型或定价
- 通用编程问题、框架问题(React、Vue、Spring 等)
- `bl` CLI 命令本身的用法(那是 `bailian-cli` skill 的职责)
- 与百炼无关的阿里云产品(OSS、ECS、RDS 等)

## 文档层级

### 1. Wiki 层(合成层) — `wiki/`

由 LLM 自动合成的结构化 Wiki,包含三类页面:

- **主题页**:按功能领域聚合的综合文档(`wiki/guides/*.md`、`wiki/api/*.md`)
- **概念页**:跨主题的横切概念(`wiki/concepts/*.md`,如 RAG、流式输出、Function Calling 等)
- **对比页**:同类方案的结构化对比分析(`wiki/comparisons/*.md`,含对比表格)

**优先查阅 `wiki/index.md`,它是全部 wiki 页面的索引入口。**

每篇主题页末尾都有 `## 来源文档` 段落,列出对应的 raw 原文路径,可用于追溯和深度阅读。

### 2. Models 层(模型市场结构化数据) — `models/`

直接从百炼 console 网关 `listFoundationModels` 抓取的**结构化模型元数据**,
对应「模型广场」页面。涉及具体模型的能力、上下文长度、QPM 限流、定价、
官方 sample code 等问题时,优先查这里,比 wiki 更新更准。

**三层产物,单一数据源**(`families.jsonl` / `models.jsonl` 是机器查询入口,`index.md` 是 `families.jsonl` 的人类可读视图):

- `models/index.md` — 按主能力分桶的家族索引(中文标签 + 模型代码 + 链接到明细 JSON),适合「概览扫一眼」
- `models/families.jsonl` — **每行一个家族**,含 `slug` / `name` / `description` / `primaryCapability` /
  `capabilities`(家族下所有 item 的并集)/ `providers` / `itemCount` / `maxContextWindow` / 轻量 `items[]`
  摘要(每个 item 只含 `model` / `name` / `contextWindow` / `capabilities` / `openSource`)/ `detailPath`。
  适合按家族筛选,例如:
  - 列出推理类家族:`jq -c 'select(.primaryCapability=="Reasoning") | {slug,name,itemCount}' families.jsonl`
  - 找包含某个 provider 的家族:`grep '"moonshot-ai"' families.jsonl | jq -c .slug`
- `models/models.jsonl` — **每行一个主干模型**(跨家族扁平),含 `model` / `family` / `capabilities` /
  `features` / `contextWindow` / `maxInputTokens` / `maxOutputTokens` / `prices`(精简)/ `qpmInfo`(精简)/
  `docUrl` / `detailPath` / **`profile`**(选型画像,见下)。适合跨家族批量查询,例如:
  - 列出所有 contextWindow ≥ 1M 的模型:`jq -c 'select(.contextWindow>=1000000)' models.jsonl`
  - 找支持 function-calling 的文本模型:`grep '"function-calling"' models.jsonl | jq -c '{model,family,contextWindow}'`
  - 按场景选模型:`jq -c 'select(.profile.scenes // [] | index("代码生成")) | {model, pos: .profile.oneLinePositioning}' models.jsonl`
  - 同族里挑旗舰:`jq -c 'select(.profile.familyTier=="flagship") | {model,family}' models.jsonl`

**`profile` —— LLM 合成的选型画像(判断层)**,用于回答「这个模型适合干什么、族里该选哪个」:

| 字段 | 含义 |
| --- | --- |
| `profileCompleteness` | `full`(判断字段齐备)/ `partial`(有定位和场景)/ `structured-only`(仅由结构化规格推导,未读过文档) |
| `oneLinePositioning` | 一句话定位(≤50 字) |
| `scenes` | 适用场景标签(受控词表,31 个值) |
| `notSuitableFor` | 不适用场景负面清单 |
| `styleKeywords` | 风格关键词(≤5 个) |
| `familyTier` | 族内选型档位:`flagship` 效果首选 / `balanced` 默认均衡 / `lightweight` 成本延迟优先或旧版 |
| `familyComparison` | 同族对比摘要(族内所有成员共享同一段文本) |
| `callModes` | 调用模式:`sync` / `async` / `streaming` / `realtime`(脚本从示例代码机械推导) |
| `pipelineRole` | 多模态流水线角色 `{from, to, role}` |
| `_meta` | `generatedAt` / `sourceHash` / `generatorVersion`,用于判断画像是否过期 |

**三态语义要读准**:字段**缺失** = 未知;`null` = 不适用(仅 `familyTier` / `familyComparison` 会出现,表示单模型家族);有值 = 已知。
`notSuitableFor: []` 意为「无已知限制」,与字段缺失(未知)不同。
`profileCompleteness` 为 `structured-only` 时该画像**没读过文档**,只有机械推导字段可信;模型的硬规格(价格 / QPM / contextWindow / `openSource`)永远以宿主记录的顶层字段为准,不要从画像里找。
`index.json` 的 `profileCoverage` 给出三档分布,可一眼判断整体画像新鲜度。

两份 JSONL 的 **join 字段**:`models.jsonl[].family == families.jsonl[].slug`。命中后按 `detailPath` 打开 `groups/<slug>.json` 取完整字段(`samples`、`predictConfig`)。

- `models/groups/<slug>.json` — 单个模型家族(如 `qwen3-max`、`deepseek`、`wan-image-to-video`)的完整明细:
  - 家族层:`name`、`description`
  - `items[]`:该家族下所有**主干模型版本**(剔除了带日期后缀的快照),保留字段:
    `model`(API 调用名)、`modelAlias`、`contextWindow`、`maxInputTokens`、`maxOutputTokens`、
    `capabilities`、`features`、`provider`、`docUrl`、`prices`、`qpmInfo`、
    `samples`(**调用示例**,扁平化结构:`samples.<sdk>.<api>.{curl,python,nodejs,java,docUrl}`,
    例如 `samples.openai.completionsAPI.python` 直接是代码字符串)、
    `predictConfig`(**模型调用入参定义**,含 `system`/`temperature`/`top_p`/`enable_search`/`enable_thinking` 等参数的
    `name`/`key`/`default`/`tip`/`range`,与百炼 Playground 对齐)
- `models/meta.json` — 增量爬取的指纹缓存,**不要给用户引用**

#### 能力代码(capability)映射

`index.md` 的章节标题与 `items[].capabilities[]` 用的是英文短代码,
对应中文含义如下:

| 代码 | 中文标签 |
| --- | --- |
| `TG` | 文本生成 |
| `Reasoning` | 推理 |
| `VU` | 视觉理解 |
| `IG` | 图像生成 |
| `VG` | 视频生成 |
| `TTS` | 语音合成 |
| `ASR` | 语音识别 |
| `Realtime-ASR` | 实时语音识别 |
| `Realtime-Text-to-Speech` | 实时语音合成 |
| `Realtime-Audio-Translate` | 实时音频翻译 |
| `Realtime-Omni` | 实时全模态 |
| `Multimodal-Omni` | 全模态 |
| `ME` | 多模态嵌入 |
| `TR` | 翻译 |
| `3D-generation` | 3D 生成 |
| `World-Model` | World-Model |
| `Realtime-Chatting` | Realtime-Chatting |

一个模型常常带多个 capability,`index.md` 中按 `capabilities[0]`(主能力)归类,
查找时按中文标签即可定位章节。

### 3. Raw 层(原始层) — `raw/`

从 help.aliyun.com 爬取的原始文档,按分类存放:

- `raw/model-user-guide/` — 模型使用指南
- `raw/application-user-guide/` — 应用使用指南
- `raw/model-api-reference/` — 模型 API 参考
- `raw/application-api-reference/` — 应用 API 参考

当 wiki / models 层信息不足时,从 raw 层获取完整原文。

## 强约束

- **回答必须基于 `wiki/` 或 `raw/` 下的实际文件内容**,不得凭印象编造 API、参数名、错误码或定价数字。
- **引用时附带相对路径**(如 `wiki/api/qwen-api.md`),方便用户验证。
- 如果在 `wiki-metadata.json` 中查到某页面 `qualityScore <= 2`,直接绕过 wiki 该页,回退到 `raw/` 原文回答。

## 查阅流程

1. **模型规格类问题先查 models**:
   - **具体某个模型**的能力、上下文、QPM、价格、官方示例代码 → 看 `index.md` 定位家族 → 打开 `groups/<slug>.json`
   - **跨家族筛选模型**(如「上下文 ≥ 1M 的模型」「支持 function-calling 的推理模型」)→ grep `models.jsonl`
   - **按家族维度筛选**(如「有哪些纯推理家族」「moonshot 旗下都有哪些家族」)→ grep `families.jsonl`
   - 命中后按 `detailPath` 打开对应 `groups/<slug>.json` 取 `samples` / `predictConfig` 等完整字段
2. **概念/使用方式查 wiki 索引**:读取 `wiki/index.md` 找到对应的主题页、概念页或对比页
3. **概念/对比优先**:跨领域问题或方案选型问题,优先看 `wiki/concepts/*` 与 `wiki/comparisons/*`
4. **回溯 raw 原文**:从主题页末尾的 `## 来源文档` 列表点进 `raw/.../*.md` 看完整细节
5. **全文索引**:`llms.txt` 含完整目录树,可快速定位
6. **特定参数/错误码**:直接在 `raw/` 下用 grep

## 快速定位映射

| 关键词                                | 推荐入口路径                                             |
| ------------------------------------- | -------------------------------------------------------- |
| 某模型的 contextWindow / 价格 / QPM / sample code / 入参定义 | `models/groups/<slug>.json`(从 `models/index.md` 找 slug) |
| **跨家族筛选模型**:按 contextWindow / capability / feature / price 批量查找 | `models/models.jsonl`(`grep` / `jq` 一行一模型) |
| **选型/推荐**:某场景该用哪个模型、同族里选哪个、模型不适合干什么 | `models/models.jsonl` 的 `profile` 字段(`scenes` / `oneLinePositioning` / `familyTier` / `notSuitableFor`) |
| **按家族筛选**:按 primaryCapability / providers / itemCount / maxContextWindow 找家族 | `models/families.jsonl`(一行一家族,含 items[] 摘要) |
| 模型家族总览 / 按能力分桶浏览         | `models/index.md`                                        |
| 主题页 / API 文档(按功能领域查找)    | `wiki/index.md`(完整索引入口)                          |

> 实际文件名以 `wiki/index.md` 为准;上表若有出入应回到索引页查找。

## 注意事项

- 文档持续更新,如遇矛盾以 `models/` > `raw/` > `wiki/` 的顺序为准
  (`models/` 直接拉自 console 网关,最新;`raw/` 是源站爬取;`wiki/` 是 LLM 合成可能滞后)

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