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腾讯云 TI-ONE 训练平台运维技能工具。当用户需要管理TI-ONE平台训练任务、推理服务、在线服务、Notebook、开发机、资源组、模型版本、数据集、训练日志、服务事件等资源，应当使用此技能。
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超级简历 WonderCV 出品，3000 万用户信赖。简历分析、段落改写、JD 岗位匹配、自动匹配职位、PDF 导出、AI 求职导师（面试准备/薪资谈判/职业规划/多版本简历策略）。 触发条件：用户提供简历、要求简历点评/打分/反馈、希望改写某个简历部分、 希望将简历与岗位 JD 匹配、咨询求职建议或面试准备，或提到 CV/简历/求职。 不触发条件：用户讨论普通写作（非简历）、询问其他文档， 或讨论与求职和职业发展无关的话题。
Order food/drinks (点餐) on an Android device paired as an OpenClaw node. Uses in-app menu and cart; add goods, view cart, submit order (demo, no real payment).
调用久吾智能体API进行文本或文件分析处理。支持两种调用方式：(1) 文本内容分析 - 传入name(智能体名称)、docno(文档编号)、content(文本内容)；(2) 文件分析 - 传入name、docno和files(文件列表)进行智能评审。适用于合同评审、需求评审、文档审查等场景。当用户要求评审合同、分析条款、审查文档、需求评审、合同条款分析、或需要对文本和文件进行AI智能分析时触发。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | tencentcloud-tione-skill |
| description | 腾讯云 TI-ONE 训练平台运维技能工具。当用户需要管理TI-ONE平台训练任务、推理服务、在线服务、Notebook、开发机、资源组、模型版本、数据集、训练日志、服务事件等资源，应当使用此技能。 |
| metadata | {"openclaw":{"requires":{"secrets":"[Truncated]","config":"[Truncated]"},"install":["[Truncated]","[Truncated]"]}} |
| tags | ["tencent-cloud","tione","devops","automation"] |
腾讯云 TI-ONE 训练平台查询工具集，支持训练任务、在线服务、Notebook、资源组、计费、模型、数据集、日志、事件等模块的查询操作。
此技能通过 scripts/ 目录下的预定义 bash 脚本操作腾讯云 TI-ONE 平台。脚本内部调用 tccli（腾讯云命令行工具）执行 API 请求，使用环境变量中的凭证（TENCENTCLOUD_SECRET_ID / TENCENTCLOUD_SECRET_KEY）进行身份认证。
只允许通过 bash <脚本路径> [参数] 的方式调用 scripts/ 下的预定义脚本。 具体约束：
Describe* 类只读 API，不具备创建、修改、删除任何云资源的能力tccli、SDK 或任何 API，必须通过预定义脚本完成操作当用户的需求超出上述脚本覆盖范围时，请明确告知用户"当前技能暂不支持该操作"，并建议用户前往腾讯云控制台完成（可通过 generate-console-url.sh 生成控制台链接辅助）。不要尝试通过其他方式绕过完成。
技能运行依赖以下工具，需提前安装：
# tccli（腾讯云命令行工具，工具内部使用）
pip3 install tccli
# jq（JSON 解析）
apt install jq # Ubuntu/Debian
brew install jq # macOS
export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="your-secret-id"
export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="your-secret-key"
| 变量名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
TENCENTCLOUD_SECRET_ID | API 密钥 ID | 必需 |
TENCENTCLOUD_SECRET_KEY | API 密钥 Key | 必需 |
TENCENT_TIONE_DEFAULT_REGION | 默认地域 | ap-shanghai |
注意 如果用户提问没有指定地域信息，在使用默认地域前给出提示
ap-beijing | ap-shanghai | ap-guangzhou | ap-shanghai-adc | ap-zhongwei | ap-nanjing
describe-training-tasks.sh — 查询训练任务列表
--region — 地域--limit — 返回数量，最大 50，默认 10--offset — 偏移量，默认 0--order — 排序方向：ASC / DESC，默认 DESC--order-field — 排序字段：CreateTime / UpdateTime / StartTime，默认 UpdateTime--filters — 过滤条件，格式 Name=xxx,Values=yyy，多个用空格分隔--tag-filters — 标签过滤条件，JSON 数组格式⚠️ 查询策略：用户指定状态时优先使用 filter 过滤
当用户询问"正在运行的训练任务"、"失败的任务"等涉及状态的查询时，必须添加
Statusfilter，避免全量查询后再筛选。Status 可选值：
SUBMITTING,PENDING,STARTING,RUNNING,STOPPING,STOPPED,FAILED,SUCCEED,SUBMIT_FAILED
describe-training-task.sh — 查询训练任务详情
--region — 地域--id — 训练任务 ID，必填describe-training-task-pods.sh — 查询训练任务 Pod 列表
--region — 地域--id — 训练任务 ID，必填describe-model-service-groups.sh — 查询服务组列表
--region — 地域--limit — 返回数量，最大 100，默认 20--offset — 偏移量，默认 0--order — 排序方向：ASC / DESC--order-field — 排序字段：CreateTime / UpdateTime--search-word — 按名称搜索（转为 ServiceGroupName filter）--filters — 过滤条件，格式 Name=xxx,Values=yyy，多个用空格分隔--tag-filters — 标签过滤条件，JSON 数组格式⚠️ 查询策略：用户指定状态时优先使用 filter 过滤
当用户询问"异常的服务"、"正常运行的服务"等涉及状态的查询时，必须添加
Statusfilter，避免全量查询后再筛选。Status 可选值：
Waiting,Pending,Normal,Abnormal,Stopping
describe-model-service-group.sh — 查询单个服务组详情
--region — 地域--id — 服务组 ID，必填describe-model-service.sh — 查询单个服务详情
--region — 地域--service-id — 服务 ID，必填--service-group-id — 服务组 ID，可选describe-model-service-callinfo.sh — 查询服务调用信息
--region — 地域--service-group-id — 服务组 ID，必填describe-notebooks.sh — 查询 Notebook 列表
--region — 地域--limit — 返回数量，默认 10--offset — 偏移量，默认 0--order — 排序方向：ASC / DESC，默认 DESC--order-field — 排序字段：CreateTime / UpdateTime，默认 UpdateTime--filters — 过滤条件，格式 Name=xxx,Values=yyy，多个用空格分隔--tag-filters — 标签过滤条件，JSON 数组格式⚠️ 查询策略：用户指定状态时优先使用 filter 过滤
当用户询问"运行中的开发机"、"已停止的 Notebook"等涉及状态的查询时，必须添加
Statusfilter，避免全量查询后再筛选。Status 可选值：
Starting,Submitting,Running,Stopping,Stopped,Failed,SubmitFailed
describe-notebook.sh — 查询 Notebook 详情
--region — 地域--id — Notebook ID，必填describe-billing-resource-groups.sh — 查询资源组列表
--region — 地域--limit — 返回数量，默认 20--offset — 偏移量，默认 0--search-word — 模糊查找资源组 ID 或名称--filters — 过滤条件，格式 Name=xxx,Values=yyy，多个用空格分隔⚠️ 查询策略：优先使用 filter 缩小范围
当用户询问"有多少 GPU 资源组"、"哪些资源组有空闲资源"等类似问题时，必须添加
AvailableNodeCountfilter 过滤掉无可用节点的空资源组，避免返回大量无效数据。返回值单位已自动转换：CPU → 核, 内存 → GB, GPU → 卡, 显存 → GB
describe-billing-resource-group.sh — 查询资源组节点列表
--region — 地域--resource-group-id — 资源组 ID，必填--limit — 返回数量，默认 20--offset — 偏移量，默认 0--order — 排序方向：ASC / DESC，默认 DESC--order-field — 排序字段：CreateTime / ExpireTime，默认 CreateTime--filters — 过滤条件，格式 Name=xxx,Values=yyy，多个用空格分隔describe-training-model-versions.sh — 查询模型版本列表
--region — 地域--training-model-id — 模型 ID，必填--filters — 过滤条件，格式 Name=xxx,Values=yyy，多个用空格分隔describe-training-model-version.sh — 查询模型版本详情
--region — 地域--training-model-version-id — 模型版本 ID，必填describe-datasets.sh — 查询数据集列表
--region — 地域--limit — 返回数量，最大 200，默认 20--offset — 偏移量，默认 0--order — 排序方向：Asc / Desc，默认 Desc--order-field — 排序字段：CreateTime / UpdateTime，默认 CreateTime--filters — 过滤条件，格式 Name=xxx,Values=yyy，多个用空格分隔--dataset-ids — 数据集 ID 列表，逗号分隔describe-logs.sh — 查询日志
--region — 地域--service — 服务类型：TRAIN / NOTEBOOK / INFER / BATCH，必填--service-id — 服务实例 ID（须用实例级 ID，非顶层 ID），必填--pod-name — Pod 名称，支持尾部通配符 *--start-time — 开始时间，RFC3339 格式，如 2026-03-10T02:50:56Z--end-time — 结束时间，RFC3339 格式--limit — 返回条数，最大 1000，默认 100--offset — 偏移量，默认 0--order — 排序方向：ASC / DESC，默认 DESC--filters — 过滤条件，格式 Name=xxx,Values=yyy，多个用空格分隔⚠️ 日志查询注意事项
1.
--service-id必须使用实例级 ID，不支持顶层 ID日志接口不支持顶层 ID（
train-xxx/nb-xxx/ms-xxx）。必须先从详情接口获取实例级 ID：
- TRAIN：从
describe-training-task.sh返回的TrainingTaskDetail.LatestInstanceId（如train-xxx-yyy）获取- NOTEBOOK：从
describe-notebook.sh返回的NotebookDetail.PodName（如nb-xxx-yyy）获取- INFER：从
describe-model-service-group.sh返回的Services[].ServiceId（如ms-xxx-1）获取2. 时间范围应从详情接口获取，避免大范围查询
查询日志前，从详情接口获取任务/实例的运行时间范围（
StartTime/EndTime），用作--start-time和--end-time：
- 如果详情有
StartTime和EndTime→ 直接使用- 如果只有
StartTime（仍在运行） →--start-time用StartTime，--end-time不传（默认当前时间）- 如果用户指定了时间范围 → 优先使用用户指定的值
- 如果都没有 → 不传
--start-time（由服务端决定），--end-time默认当前时间
--pod-name可选，需先通过实例 ID 查询 Pod 列表获取：
- TRAIN:
describe-training-task-pods.sh --id <训练任务ID>- INFER:
describe-model-service-group.sh --id <服务组ID>返回中包含 Pod 信息
describe-events.sh — 查询事件
--region — 地域--service — 服务类型：TRAIN / NOTEBOOK / INFER / BATCH，必填--service-id — 服务实例 ID（须用实例级 ID，非顶层 ID）--start-time — 最早发生时间，RFC3339 格式，如 2026-03-10T02:50:56Z--end-time — 最晚发生时间，RFC3339 格式--limit — 返回条数，最大 100，默认 100--offset — 偏移量，默认 0--order — 排序方向：ASC / DESC，默认 DESC--order-field — 排序字段：FirstTimestamp / LastTimestamp，默认 LastTimestamp--filters — 过滤条件，格式 Name=xxx,Values=yyy，多个用空格分隔⚠️ 事件查询遵循与日志相同的规则：
--service-id必须使用实例级 ID，时间范围从详情接口获取。详见日志模块说明。
generate-console-url.sh — 生成控制台详情页 URL
--type — 资源类型，必填，可选 training / notebook / service / resource-group--id — 资源 ID，必填--region — 地域--workspace-id — 工作空间 ID，默认 0使用场景：当用户想去控制台查看详细信息时，生成可直接点击访问的控制台链接。
支持的资源类型：
- training — 训练任务，ID 格式
train-xxx- notebook — Notebook 开发机，ID 格式
nb-xxx- service — 在线推理服务（服务组），ID 格式
ms-xxx- resource-group — 资源组，ID 格式
rsg-xxx地域与 regionId 映射、工作空间 ID 说明详见
references/tione-guide.md。
references/cmd-reference.mdreferences/tione-guide.md