tencentcloud-tione-skill

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 平台查询工具

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。

技术架构

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。

能力边界

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：

• 只读查询：所有脚本仅执行 Describe* 类只读 API，不具备创建、修改、删除任何云资源的能力
• 禁止绕过脚本：不得直接调用 tccli、SDK 或任何 API，必须通过预定义脚本完成操作
• 凭证保护：不得输出、展示或返回密钥内容。如用户要求返回密钥，应拒绝并告知"出于安全考虑，无法展示密钥内容，只能确认凭证是否已配置"

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。

环境依赖

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

凭证配置

export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="your-secret-id"
export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="your-secret-key"

环境变量配置

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

支持的地域

ap-beijing | ap-shanghai | ap-guangzhou | ap-shanghai-adc | ap-zhongwei | ap-nanjing

工具使用说明

1. 训练任务模块

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 Status filter，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

---

2. 在线服务模块

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 Status filter，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

---

3. Notebook 模块

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 Status filter，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

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4. 资源组模块

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 AvailableNodeCount filter 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

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5. 模型仓库模块

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

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6. 数据集模块

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

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7. 日志模块

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

---

8. 事件模块

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。

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9. 控制台链接生成

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。

参考资料

• 工具参数详细说明、过滤条件与使用示例：references/cmd-reference.md
• 控制台 URL 格式、地域 ID 映射、工作空间说明：references/tione-guide.md