| name | arkcli-onboard |
| version | 1.0.0 |
| description | 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。 |
| metadata | {"requires":{"bins":["arkcli"]},"cliHelp":"arkcli --help"} |
arkcli 接入向导（workflow）
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、写操作安全边界）。
本 skill 只负责编排顺序与分支。 每一步的私有命令细节（如 +deploy 的 --model / --name / JSON 字段，models search 的过滤）都在对应能力 skill 里，本文不重复。本文只允许出现跨命令通用的安全护栏（如 --dry-run 预演）；一旦出现某个命令的私有 flag 说明，就是越界。
它解决什么
用户表达的是意图级目标（"我想在服务里用豆包"），而不是命令级目标（"部署一个 endpoint"）。这类口语通常不会命中 arkcli-deploy 的关键词，但本质就是"正式接入 = 需要一个可复用的 Endpoint"。本 skill 把这个意图固化成一条有序、有分支、可回归的链路，逐步 delegate 给 owning skill。
触发 vs 不触发
- ✅ "我想在我的 app/服务里用豆包" / "怎么把方舟模型接到我的服务" / "帮我接入 seedream" / "想正式用上某模型"
- ❌ 语音模型接入 / TTS / ASR / 配音 / 朗读 / 播客 / 音色 / 实时语音交互，或模型名命中
doubao-seed-tts-*、doubao-seed-asr-*、seedasr-* → 不走本向导；只转 arkcli-models 做广场发现，并说明当前 arkcli 不支持语音模型调用、部署、示例、用量、费用或接入向导
- ❌ 用户已说"部署 / 创建 endpoint / deploy" → 直接走
arkcli-deploy（已在 deploy 意图里，不必经本向导）
- ❌ 只想"试效果 / 问一句 / 生成一张图" →
+chat / +gen（试用不需要 Endpoint）
- ❌ 只想"看示例代码"且已知模型名 → 直接
arkcli-code-example
编排（每步 delegate，不抄细节）
Step 0 认证 + 实名闸门
└─► 见 arkcli-shared「认证闸门」；命中开通/部署意图先做实名检查
（../arkcli-auth/references/realname-gate.md）
Step 1 选模型
└─► arkcli-models（search / get）。用户没指定模型就先帮选、确认再继续
└─ 命中语音模型（TTS / ASR / 播客 / 音色 / 实时语音交互）即停：
只说明广场可搜，当前 arkcli 不支持继续接入
Step 2 查是否已有可复用 Endpoint ★必查★
└─► arkcli-infer-endpoint：list --mine（"我的"语义见
../arkcli-auth/references/identity-resolution.md）
├─ 有 EP 且【绑定目标模型/版本】+【状态可用(如 Running)】
│ 多个匹配或不确定时先让用户确认选哪个 ─► 跳到 Step 4（复用其 endpoint-id）
└─ 无匹配 EP（账号下只有别的模型的 EP 不算匹配）─► Step 3
Step 3 创建 Endpoint ★唯一写操作★
└─► arkcli-deploy：先 --dry-run / 与用户确认，再真建
（二次确认协议见 arkcli-shared）
Step 4 (可选) 生成调用示例
└─► arkcli-code-example：按 model-version 提供，覆盖不全；
缺失时降级到方舟控制台示例页，不当作失败报给用户
Step 5 回执
└─► 给出 endpoint-id + 一句话"怎么在代码里用它"，回到用户原始目标
关键约束
- Step 2 必查、但只复用"匹配"的：仅当
list --mine 里存在绑定目标模型/版本且**状态可用(如 Running)**的 endpoint 才跳过 Step 3 复用它；账号下别的模型的 endpoint 不算匹配，不能拿来顶。多个匹配或拿不准就先让用户确认选哪个，别默默挑一个——否则会给出与目标不一致的 endpoint-id，链路不闭环。无匹配就正常走 Step 3 创建。
- 语音模型不是 onboarding 目标：广场可搜到的语音模型只代表可发现，不代表 arkcli 可调用、可部署、可生成示例、可查用量/费用；Step 1 一旦确认是语音模型，流程必须停止，不进入 Step 2-Step 4。
- 不要补替代接入路径：语音模型命中后只回答 arkcli 边界；不要主动推荐控制台 / OpenAPI / SDK 接入步骤或链接。
- Step 3 是唯一写操作：套用
../arkcli-shared/SKILL.md 的二次确认 + 实名闸门；用户语气再急也先 --dry-run 或确认。
- Step 4 可选、可降级：
+code-example 的示例按 model-version 提供，部分版本后端无 group 会返回 not found；这是预期内的覆盖缺口，降级到控制台示例页即可，不要把它当链路失败。
- 全程是编排：每一步把控制权交给 owning skill，不在本文复述其参数。
参考
