arkcli-understand

name	arkcli-understand
version	1.1.0
description	arkcli +understand：基于 Responses API 的 12 个多模态专项理解配方，支持临时 API Key/Base URL/Endpoint 执行与无副作用 dry-run。用户只给 Endpoint 时先用 resources resolve；转写、抽取、字幕、定位等明确产出走本 skill，开放式对话走 +chat，生成走 +gen。
metadata	{"requires":{"bins":["arkcli"]},"cliHelp":"arkcli +understand --help"}

arkcli +understand

CRITICAL — 开始前 MUST 先用 Read 工具读取 ../arkcli-shared/SKILL.md，其中包含认证闸门、API Key 错误恢复、配置排查与命令选择顺序。 CRITICAL — 执行 +understand 之前，MUST 先用 Read 工具读取 references/arkcli-understand.md（命令/flag/返回值/错误）与 references/sub-skills.md（12 个 sub-skill 的用途与期望输出形态）。禁止凭印象拼命令。

核心概念

• +understand 不是 12 套实现，而是 1 个引擎 + 一层语义：底层引擎就是 +chat 用的数据面 Responses API；每个 sub-skill 只是一条配方 {模态, fallback 模型, 内置 system prompt}。Platform Profile 省略 --model 时必须使用当前 Profile 的 Resources.Text.Default Endpoint；只有 Plan 类 Profile 才使用 recipe fallback 模型。
• 命令形态：arkcli +understand <sub-skill> --input @file [prompt]。
  • args[0] 命中注册表（12 个之一）→ 当作显式 sub-skill，其余位置参数当 prompt 叠加在内置 prompt 之上。
  • args[0] 不命中 → 整段位置参数都当 prompt，服务端按首个 --input 的文件模态自动路由到该模态的默认 sub-skill。
• 必须有 --input：sub-skill 是「对某个文件做理解」，没有 --input 会直接 missing_input 报错。纯 prompt 无法推导配方。
• 返回值与 +chat 完全一致：arkcli 扁平 schema {id, model, content, reasoning_content, usage}，不是 Responses 原生 output[].content[].text 嵌套。详见 references/arkcli-understand.md 的「返回值」段。
• 多模态上传：image/video/doc 由 SDK file:// preprocessor 自动走 Files API；audio 是特例——内联为 base64 data URL，上限 25MB。详见 reference。
• 用户临时提供 --api-key / --base-url / Endpoint 时，MUST 读取 ../arkcli-shared/references/execution-context.md。不要根据 Key 文本或 Endpoint 名称猜数据面/工作流。
• --dry-run 只在本地解析配方、当前 Profile 已持久化的默认 Endpoint、显式模型和输入引用，输出统一 preview.v1；不读取在线 Endpoint/模型元数据、不上传文件、不调用 Responses API、不产生模型用量、不创建 response id 或持久化响应。在线才能补齐的值必须标为 unresolved，不能把预览当服务端 validation。

快速决策（understand vs chat vs gen）

用户意图	走哪个
有明确产出形态的多模态理解任务（转写 / 翻译 / 字幕 / 框选定位 / GUI 操作 / 字段抽取 / 分章节总结 / 多说话人 / 会议纪要）	+understand（命中某个 sub-skill）
开放式带图/视频对话、追问、推理、需要多轮接续（--store/--previous-response-id）、需要 tools（web_search/function）或 --text-format json_schema 严格 JSON	../arkcli-chat/SKILL.md
生成图片 / 视频（不是理解已有素材）	../arkcli-gen/SKILL.md

一句话判据：任务能映射到下面某个 sub-skill 名 → 用 +understand；否则开放对话用 +chat，生成用 +gen。

Agent 快速执行顺序

1. 判断用户的理解任务命中哪个 sub-skill（见下表）。命中就显式带上 sub-skill 名，不要让它走自动路由去猜。
2. 用户只给 ep-... → arkcli resources resolve <ep-id> --format json；只有用户任务属于明确理解产出，且 supported_workflows 包含 understand，才走本 skill。
3. 用户给了临时 Key/Base URL/Endpoint → 按共享 execution-context 组合规则决定参数，不先切 profile。
4. 没有完整 stateless 上下文时过认证闸门：不确定登录态先 arkcli auth status；鉴权失败按 ../arkcli-auth/references/auth-modes.md 的「API Key 模式的错误恢复」处理，不要原地重试。
5. 备好输入：--input @<file>（可多次）。本地文件用 @ 前缀；远程用 https:// / tos:// URL。
6. 默认不传 --model：Platform Profile 会使用 Resources.Text.Default 中已部署的 ep-xxx，与 +chat 保持一致；Plan 类 Profile 才使用 sub-skill 的 recipe fallback 模型。只有用户明确指定其他资源时才传完整版本化 ID 或 ep-xxx。
7. 需要逐段输出加 --stream；想微调任务指令用 --system-prompt-append "..."，或 --system-prompt-override "..."。
8. 跑完回到用户原始目标，不要停在中间产物上。

sub-skill 速查表（12 个 / 4 模态）

下表是 Plan 类 Profile 使用的 recipe fallback 模型。Platform Profile 不使用这些裸模型名，而是使用当前 Profile 的 Resources.Text.Default Endpoint。确需覆盖时见上文执行顺序。

sub-skill	模态	Plan recipe fallback 模型	一句话用途
image-caption	image	doubao-seed-1-6	单图/多图描述、OCR（保留原文，不意译）
image-grounding	image	doubao-seed-1-6	视觉定位：输出目标 bbox (x1,y1,x2,y2) + confidence
image-gui	image	doubao-seed-1-6	GUI 截图 → 可执行操作序列（12 类操作 JSON 数组）
doc-extract	file	doubao-seed-1-6	PDF/文档按 schema 抽取结构化 JSON（缺失填 null，保留 page）
video-summary	video	doubao-seed-1-6	视频总结：overall / segment / chapter + 关键时间点
video-qa	video	doubao-seed-1-6	视频问答：结合画面+音频+时间轴精准回答
vau	video	doubao-seed-2-0-lite	音视频联合理解：分析视频内声音元素，出音频分析报告
asr	audio	doubao-seed-2-0-lite	语音转写：仅输出纯文本，无任何前后缀/格式
asr-align	audio	doubao-seed-2-0-lite	字幕打轴：默认 SRT 格式（序号+起止时间+文本）
asr-speakers	audio	doubao-seed-2-0-lite	多说话人转写：标 [spk0] / [spk1] ...
ast	audio	doubao-seed-2-0-lite	语音翻译：把音频里的话译成文本
meeting-minutes	audio	doubao-seed-2-0-lite	会议纪要：结构化 markdown（主题/参会人/要点/决议/待跟进）

逐条的期望输出形态与示例命令见 references/sub-skills.md。

省略 sub-skill 时的自动路由

args[0] 不命中注册表时，按首个 --input 的文件扩展名推断模态并兜底到该模态的默认 sub-skill：

推断模态	兜底 sub-skill
image（.jpg/.png/.webp/...）	image-caption
video（.mp4/.mov/...）	video-qa
audio（.mp3/.wav/.m4a/...）	asr
file（其他扩展名）	doc-extract

• 没有 --input 时无法自动路由（纯 prompt 推不出配方）→ 报 missing_sub_skill。
• 目前只按文件模态兜底，不做 prompt 关键词级路由（例如说「框出」不会自动选 image-grounding）。Agent 想要非默认 sub-skill（如 grounding / gui / summary / 字幕 / 翻译）就显式写出 sub-skill 名，别依赖自动路由。

命令一览

命令	说明
arkcli +understand image-caption --input @photo.jpg "描述这张图"	图片描述
arkcli +understand image-caption --input @doc.png "OCR，原样保留文字"	OCR
arkcli +understand image-grounding --input @scene.jpg "框出所有红色car"	视觉定位 bbox
arkcli +understand doc-extract --input @invoice.pdf "抽取 发票号/金额/日期"	文档字段抽取
arkcli +understand video-summary --input @clip.mp4 "按 chapter 总结"	视频分章节总结
arkcli +understand video-qa --input @clip.mp4 "视频里出现了几辆车？"	视频问答
arkcli +understand asr --input @speech.mp3	语音转写（无需 prompt）
arkcli +understand asr-align --input @speech.mp3	生成 SRT 字幕
arkcli +understand asr-speakers --input @meeting.wav	多说话人转写
arkcli +understand ast --input @speech.m4a "译成英文"	语音翻译
arkcli +understand meeting-minutes --input @meeting.m4a	会议纪要
arkcli +understand "<prompt>" --input @photo.jpg	省略 sub-skill → 按模态自动路由（此处 → image-caption）
arkcli +understand asr --input @speech.mp3 --stream	流式逐段输出
arkcli +understand image-caption --input @x.jpg --system-prompt-append "用英文回答"	在内置 prompt 后追加指令
arkcli +understand image-caption --input @x.jpg "描述图片" --dry-run --format json	返回 recipe / 模型 / 请求摘要的 preview.v1；零网络、不上传、不推理

详细文档

• 全部 flag、@file/audio 上传机制、返回值扁平 schema、错误码、raw API 兜底、与 +chat 的关系 → references/arkcli-understand.md
• 12 个 sub-skill 的逐条用途、期望输出形态、示例命令 → references/sub-skills.md
• 最小评估/回归用例 → references/evals.md