feat(platform): apply_llm_config自动生成模型配套技能(2026-09-08用户定夺:每个模型加入需配套skill)
- _write_model_skill: skills/models/{model}/SKILL.md,数据源=落库param_schema
(required必备/非required可选带默认值)+能力字典模态+媒体三数组契约+doc出处
- 幂等:重apply覆盖更新;生成失败只记skill_notes不阻断(门禁降级LLM能力语义→代码兜底)
- 目录约定:skills/models/不在SkillLoader扫描范围,不污染agent技能目录层
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7a041cbb18
commit
02650d4c2d
@ -607,6 +607,133 @@ def _capability_guard(capability, description):
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return None, None
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# ────────────────────── 模型配套技能自动生成（2026-09-08 用户定夺） ──────────────────────
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def _model_skill_path(model_name):
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"""模型配套技能路径：skills/models/{model}/SKILL.md（全局模板目录）。
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skills/models/ 不在 SkillLoader 扫描范围（global/pipelines/orgs/users），
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不进 agent 技能目录层——它是 invoke_model 完备性裁决的数据契约，
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由 platform_model_tools.load_model_skill 直读。
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"""
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import os
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from pipeline_core.skill_pack import get_skills_base
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safe = "".join(ch for ch in (model_name or "") if ch.isalnum() or ch in "-_.")
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if not safe:
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raise ValueError("模型名不能用于目录: %r" % model_name)
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return os.path.join(get_skills_base(), "models", safe, "SKILL.md")
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_CAP_MODAL_TEXT = {
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"t2t": ("文本", "文本"), "i2t": ("图像", "文本"), "m2t": ("多媒体", "文本"),
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"t2i": ("文本", "图像"), "i2i": ("图像", "图像"), "t2v": ("文本", "视频"),
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"i2v": ("图像", "视频"), "r2v": ("参考媒体（图像/视频/音频组合）", "视频"),
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"tts": ("文本", "语音"), "asr": ("语音", "文本"),
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"embedding": ("文本", "向量"), "rerank": ("候选集", "排序"),
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}
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async def _write_model_skill(sor, vmid, m, spec, profile_ids):
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"""生成/更新模型配套技能（幂等：重 apply 覆盖旧版）。
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内容全部来自本次落库的确定数据（不编造）：
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- 能力模态（输入→输出，能力字典语义）
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- 必备输入（param_schema 里 required=true 的字段 + 能力模态决定的媒体输入）
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- 可选参数（required=false，带默认值）
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- 调用契约（三数组媒体格式 + 产物形态）
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- 出处（doc_url / vendor / sync_mode）
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invoke_model 的完备性裁决 LLM 按本技能对照用户已给内容判断缺什么。
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"""
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import os
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cap = (m.get("capability") or "t2t").strip().lower()
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inp, outp = _CAP_MODAL_TEXT.get(cap, ("文本", "产物"))
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desc = (m.get("description") or "").strip()
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sync_mode = "async" if str(m.get("sync_mode") or "").strip() == "async" else "sync"
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doc_url = (spec.get("doc_url") or "").strip()
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# param_schema（本次生成/复用的模板）→ 必备/可选参数表
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required_rows, optional_rows = [], []
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pid = profile_ids.get(cap, "")
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if pid:
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recs = await sor.sqlExe(
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"SELECT param_schema FROM llm_api_profile WHERE id=${i}$ LIMIT 1", {"i": pid})
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await sor.sqlExe("COMMIT", {})
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if recs:
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try:
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||||
schema = json.loads(getattr(recs[0], "param_schema", "") or "[]")
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except Exception:
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schema = []
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||||
for f in schema if isinstance(schema, list) else []:
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if not isinstance(f, dict):
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continue
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||||
nm = f.get("name") or ""
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||||
label = f.get("label") or nm
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||||
dv = f.get("defaultvalue")
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||||
if f.get("required"):
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required_rows.append("- %s（%s）" % (nm, label))
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||||
else:
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||||
optional_rows.append("- %s：%s%s" % (
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nm, label, ("，默认 %s" % dv) if dv not in (None, "") else ""))
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# 能力模态决定的媒体输入（媒体三数组契约）
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media_required = []
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if cap in ("i2v", "i2i"):
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media_required.append("- image_files：输入图片（公网 URL 或 base64，字符串或数组）——必备")
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||||
elif cap == "asr":
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||||
media_required.append("- audio_files：输入音频（公网 URL 或 base64）——必备")
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||||
elif cap == "r2v":
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||||
media_required.append("- image_files / audio_files / video_files：至少一类参考素材——必备")
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||||
elif cap in ("t2v",):
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media_required.append("- image_files：（可选）提供参考图则接近 i2v 形态")
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||||
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lines = [
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"---",
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"name: model-%s" % vmid,
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"description: 模型 %s（%s）的输入契约——必备输入/可选参数/媒体格式。invoke_model 完备性裁决依据。" % (vmid, cap),
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||||
"capability: %s" % cap,
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||||
"sync_mode: %s" % sync_mode,
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"---" ,
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"",
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"# 模型 %s 输入契约" % vmid,
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||||
"",
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"能力：%s（%s → %s）%s" % (cap, inp, outp, "，异步任务（提交→轮询）" if sync_mode == "async" else "，同步返回"),
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]
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if desc:
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lines += ["", "描述：" + desc[:300]]
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||||
lines += ["", "## 必备输入（缺任一即不可调用，须先向用户索取）"]
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||||
if media_required:
|
||||
lines += media_required
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||||
if required_rows:
|
||||
lines += required_rows
|
||||
if not media_required and not required_rows:
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||||
lines.append("- task：任务描述/提示词（%s内容）" % inp)
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||||
lines += ["", "## 可选参数（有默认值或缺省可接受，缺失**不算**不完备）"]
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||||
lines += (optional_rows or ["- （无）"])
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||||
lines += [
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||||
"",
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||||
"## 调用契约",
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"- 提示词经 task 传入（组包为 messages 末条文本）。",
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"- 媒体输入一律三数组：image_files / audio_files / video_files（值为公网 URL 或 base64 的字符串或数组）。",
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||||
"- 产物：%s（返回本地持久 URL）。" % outp,
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||||
]
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||||
if doc_url:
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||||
lines.append("- 文档出处：" + doc_url)
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||||
lines += [
|
||||
"",
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||||
"## 完备性裁决规则（judge_completeness 按此执行）",
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||||
"- 对照「必备输入」逐项检查用户已提供的内容（含任务描述里隐含的 URL/素材）。",
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||||
"- 必备项缺失 → 判不完备，追问话术说清缺什么、要什么格式。",
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||||
"- 可选参数缺失不拦。判断不了放行（宁可放行不误拦）。",
|
||||
"",
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||||
"（本技能由模型上线 apply_llm_config 自动生成，重 apply 时覆盖更新；数据源=落库的 param_schema+能力字典，人工可修订。）",
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||||
]
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path = _model_skill_path(vmid)
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os.makedirs(os.path.dirname(path), exist_ok=True)
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with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
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||||
f.write("\n".join(lines))
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logger.info("模型配套技能已写入: %s", path)
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async def _h_apply_llm_config(sor, params, ctx):
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"""按提取的规格写库：供应商（复用/新建）+ 适配模板 + 模型。
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@ -978,6 +1105,23 @@ async def _h_apply_llm_config(sor, params, ctx):
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"已自动补绑为 %s" % (getattr(acc, "name", ""), bound,
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protocol, newb))
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audit_note = await _audit_media_convention(sor, list(profile_ids.values()))
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# 5. 模型配套技能自动生成（2026-09-08 用户定夺：每个模型的加入需要有
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# 配套 skill——记录该模型需要什么样的输入；invoke_model 完备性判断由
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# LLM 按此技能对照用户已给内容裁决缺什么，不再靠硬编码能力表）。
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# 数据全部来自本次落库结果（param_schema 的 required + 能力模态 +
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# 媒体契约），生成失败只记 note 不阻断（技能缺失时门禁降级为
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# 「LLM 按能力语义判断 → 代码表兜底」，功能不失效）。
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skill_notes = []
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for m in models:
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vmid = (m.get("vendor_model_id") or "").strip()
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if not vmid:
|
||||
continue
|
||||
try:
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||||
await _write_model_skill(sor, vmid, m, spec, profile_ids)
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||||
skill_notes.append("%s: 配套技能已生成/更新" % vmid)
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||||
except Exception as e:
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||||
skill_notes.append("%s: 配套技能生成失败（%s）——完备性判断将按能力语义降级"
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||||
% (vmid, str(e)[:80]))
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||||
return json.dumps({
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||||
"vendor": vendor_action, "profiles": profile_ids,
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||||
"models_created": created, "models_updated": updated, "models_skipped": skipped,
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||||
@ -985,6 +1129,7 @@ async def _h_apply_llm_config(sor, params, ctx):
|
||||
"template_errors": tpl_errors,
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||||
"template_notes": tpl_notes,
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||||
"account_notes": account_notes,
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||||
"skill_notes": skill_notes,
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"runtime_note": rt_note,
|
||||
"media_audit": audit_note,
|
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}, ensure_ascii=False)
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