bailian-docs-llm-wiki

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SKILL.md (first lines)

# 百炼文档知识库

> 阿里云百炼平台的完整技术文档知识库，涵盖模型使用、应用开发、API 参考等内容。

## 何时使用

当用户涉及以下场景时激活此 Skill：

- 查询百炼平台的模型列表、模型参数、调用方式（含具体模型的 contextWindow、QPM、定价、sample code 等结构化字段 → 查 `models/`）
- 查阅百炼 API 参数、请求/响应格式、错误码
- 了解百炼应用开发（智能体、RAG、知识库、记忆、插件等）
- 选择模型、比较模型能力、了解模型定价与限流
- 使用百炼 SDK / OpenAI 兼容接口
- 语音识别、语音合成、图片生成、视频生成等多模态能力
- Token Plan、计费、免费额度等商务问题

## 何时**不要**使用

下面这些场景与百炼文档无关，**不要激活**本 Skill：

- 询问 OpenAI / Anthropic / Google 等其他厂商的 API、模型或定价
- 通用编程问题、框架问题（React、Vue、Spring 等）
- `bl` CLI 命令本身的用法（那是 `bailian-cli` skill 的职责）
- 与百炼无关的阿里云产品（OSS、ECS、RDS 等）

## 文档层级

### 1. Wiki 层（合成层） — `wiki/`

由 LLM 自动合成的结构化 Wiki，包含三类页面：

- **主题页**：按功能领域聚合的综合文档（`wiki/guides/*.md`、`wiki/api/*.md`）
- **概念页**：跨主题的横切概念（`wiki/concepts/*.md`，如 RAG、流式输出、Function Calling 等）
- **对比页**：同类方案的结构化对比分析（`wiki/comparisons/*.md`，含对比表格）

**优先查阅 `wiki/index.md`，它是全部 wiki 页面的索引入口。**

每篇主题页末尾都有 `## 来源文档` 段落，列出对应的 raw 原文路径，可用于追溯和深度阅读。

### 2. Models 层（模型市场结构化数据） — `models/`

直接从百炼 console 网关 `listFoundationModels` 抓取的**结构化模型元数据**，
对应「模型广场」页面。涉及具体模型的能力、上下文长度、QPM 限流、定价、
官方 sample code 等问题时，优先查这里，比 wiki 更新更准。

**三层产物，单一数据源**（`families.jsonl` / `models.jsonl` 是机器查询入口，`index.md` 是 `families.jsonl` 的人类可读视图）：

- `models/index.md` — 按主能力分桶的家族索引（中文标签 + 模型代码 + 链接到明细 JSON），适合「概览扫一眼」
- `models/families.jsonl` — **每行一个家族**，含 `slug` / `name` / `description` / `primaryCapability` /
  `capabilities`（家族下所有 item 的并集）/ `providers` / `itemCount` / `maxContextWindow` / 轻量 `items[]`
  摘要（每个 item 只含 `model` / `name` / `contextWindow` / `capabilities` / `openSource`）/ `detailPath`。
  适合按家族筛选，例如：
  - 列出推理类家族：`jq -c 'select(.primaryCapability=="Reasoning") | {slug,name,itemCount}' families.jsonl`
  - 找包含某个 provider 的家族：`grep '"moonshot-ai"' families.jsonl | jq -c .slug`
- `models/models.jsonl` — **每行一个主干模型**（跨家族扁平），含 `model` / `family` / `capabilities` /
  `features` / `contextWindow` / `maxInputTokens` / `maxOutputTokens` / `prices`（精简）/ `qpmInfo`（精简）/
  `docUrl` / `detailPath` / **`profile`**（选型画像，见下）。适合跨家族批量查询，例如：
  - 列出所有 contextWindow ≥ 1M 的模型：`jq -c 'select(.contextWindow>=1000000)' models.jsonl`
  - 找支持 function-calling 的文本模型：`grep '"function-calling"' models.jsonl | jq -c '{model,family,contextWindow}'`
  - 按场景选模型：`jq -c 'select(.profile.scenes // [] | index("代码生成")) | {model, pos: .profile.oneLinePositioning}' models.jsonl`
  - 同族里挑旗舰：`jq -c 'select(.profile.familyTier=="flagship") | {model,family}' models.jsonl`

**`profile` —— LLM 合成的选型画像（判断层）**，用于回答「这个模型适合干什么、族里该选哪个」：

| 字段 | 含义 |
| --- | --- |
| `profileCompleteness` | `full`（判断字段齐备）/ `partial`（有定位和场景）/ `structured-only`（仅由结构化规格推导，未读过文档） |
| `oneLinePositioning` | 一句话定位（≤50 字） |
| `scenes` | 适用场景标签（受控词表，31 个值） |
| `notSuitableFor` | 不适用场景负面清单 |
| `styleKeywords` | 风格关键词（≤5 个） |
| `familyTier` | 族内选型档位：`flagship` 效果首选 / `balanced` 默认均衡 / `lightweight` 成本延迟优先或旧版 |
| `familyComparison` | 同族对比摘要（族内所有成员共享同一段文本） |
| `callModes` | 调用模式：`sync` / `async` / `streaming` / `realtime`（脚本从示例代码机械推导） |
| `pipelineRole` | 多模态流水线角色 `{from, to, role}` |
| `_meta` | `generatedAt` / `sourceHash` / `generatorVersion`，用于判断画像是否过期 |

**三态语义要读准**：字段**缺失** = 未知；`null` = 不适用（仅 `familyTier` / `familyComparison` 会出现，表示单模型家族）；有值 = 已知。
`notSuitableFor: []` 意为「无已知限制」，与字段缺失（未知）不同。
`profileCompleteness` 为 `structured-only` 时该画像**没读过文档**，只有机械推导字段可信；模型的硬规格（价格 / QPM / contextWindow / `openSource`）永远以宿主记录的顶层字段为准，不要从画像里找。
`index.json` 的 `profileCoverage` 给出三档分布，可一眼判断整体画像新鲜度。

两份 JSONL 的 **join 字段**：`models.jsonl[].family == families.jsonl[].slug`。命中后按 `detailPath` 打开 `groups/<slug>.json` 取完整字段（`samples`、`predictConfig`）。

- `models/groups/<slug>.json` — 单个模型家族（如 `qwen3-max`、`deepseek`、`wan-image-to-video`）的完整明细：
  - 家族层：`name`、`description`
  - `items[]`：该家族下所有**主干模型版本**（剔除了带日期后缀的快照），保留字段：
    `model`（API 调用名）、`modelAlias`、`contextWindow`、`maxInputTokens`、`maxOutputTokens`、
    `capabilities`、`features`、`provider`、`docUrl`、`prices`、`qpmInfo`、
    `samples`（**调用示例**，扁平化结构：`samples.<sdk>.<api>.{curl,python,nodejs,java,docUrl}`，
    例如 `samples.openai.completionsAPI.python` 直接是代码字符串）、
    `predictConfig`（**模型调用入参定义**，含 `system`/`temperature`/`top_p`/`enable_search`/`enable_thinking` 等参数的
    `name`/`key`/`default`/`tip`/`range`，与百炼 Playground 对齐）
- `models/meta.json` — 增量爬取的指纹缓存，**不要给用户引用**

#### 能力代码（capability）映射

`index.md` 的章节标题与 `items[].capabilities[]` 用的是英文短代码，
对应中文含义如下：

| 代码 | 中文标签 |
| --- | --- |
| `TG` | 文本生成 |
| `Reasoning` | 推理 |
| `VU` | 视觉理解 |
| `IG` | 图像生成 |
| `VG` | 视频生成 |
| `TTS` | 语音合成 |
| `ASR` | 语音识别 |
| `Realtime-ASR` | 实时语音识别 |
| `Realtime-Text-to-Speech` | 实时语音合成 |
| `Realtime-Audio-Translate` | 实时音频翻译 |
| `Realtime-Omni` | 实时全模态 |
| `Multimodal-Omni` | 全模态 |
| `ME` | 多模态嵌入 |
| `TR` | 翻译 |
| `3D-generation` | 3D 生成 |
| `World-Model` | World-Model |
| `Realtime-Chatting` | Realtime-Chatting |

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