メニュー
使用 ArkCLI 创建、校验、查询、更新、删除、版本化和下载 Dataset。用户提到 Dataset、数据集、ds-*、dsv-*、训练集/验证集复用、数据格式校验或把 Dataset 接入精调任务时使用。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/volcengine/ark-cli --skill arkcli-datasetsコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
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、创建任务及导出部署。本 skill 不负责数据集管理。
arkcli helper：为 Claude Code / Codex / OpenCode / OpenClaw / Hermes 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。
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>`。
SKILL.md を表示中
| name | arkcli-datasets |
| description | 使用 ArkCLI 创建、校验、查询、更新、删除、版本化和下载 Dataset。用户提到 Dataset、数据集、ds-*、dsv-*、训练集/验证集复用、数据格式校验或把 Dataset 接入精调任务时使用。 |
先读取 ../arkcli-shared/SKILL.md，遵循认证、输出、安全、Client Preview 和二次确认规则。
V1，或为已有 Dataset 创建新版本。.jsonl 文件或同一 TOS bucket 下的对象映射数据。DatasetSchema 并执行服务端校验。train finetune create 产出稳定的 <dataset-id>:<version-id> 引用。只处理精调任务本身时改用 ../arkcli-train-finetune/SKILL.md。不要用 Raw API 模拟已有的 dataset 产品命令。
arkcli auth status；认证失败时按 shared skill 恢复。--help，以当前安装版本为准。--dataset-format 只接受 LLMSft、LLMPretrain、LLMDPO、LLMRL、EmbeddingSft、ImageGenSft、VideoGenSft；不要发送展示文案或其他后端 SchemaType。--local 与 --tos-uri 互斥。本地输入只接受 .jsonl，最多 20 个文件；多个 TOS URI 必须属于同一 bucket。--tos-uri 必须能被当前身份列举且至少包含一个 .jsonl；不能复用 CLI 上传结果中的 ds-ds/* 暂存路径，应使用已注册版本的 ark/dataset/<dataset-id>/<dataset-version-id>/ 路径或其他可读数据路径。ValidateDataset.StorageRawLocation.Storage 不发送 AccountID，但随后两种工作流的 CreateDatasetVersion.Storage 都必须发送当前账号的数值型 AccountID。CreateDatasetVersion 不发送可选的 Name，CLI 也不提供该参数；正式版本号完全以服务端响应中的 Version 为准。任一步失败都保留已上传对象或已创建 Dataset，不臆造回滚。dataset version get <dataset-id> <Vn|dsv-*> --preview 读取每个对象最多 100 KiB（102400 字节）内容，与控制台 Dataset 预览上限一致；版本 SID 仍可省略 Dataset ID。下载既支持 dataset download ... --version ...，也支持 dataset version download <dataset-id> <Vn|dsv-*>，且都不覆盖已有文件。--dry-run。只读的 list/get 不使用 --dry-run；version get --preview 是真实只读查询，不是 Client Preview。Volc 本地上传使用当前 profile 对应区域的 TOS endpoint，并启用 bucket rename。
references/commands.md。../arkcli-train-finetune/references/create.md。references/evals.md。只加载当前任务需要的 reference。