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model-platform-guide模型平台指南

Agent Skill

model-platform-guide 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,303

周安装

139

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,156
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:model-platform-guide(模型平台指南)
来源仓库:https://github.com/huixiaheyu/model-platform-guide
安装命令:
openclaw skills install model-platform-guide
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install model-platform-guide

简介

汇总主流大模型平台的 API 调用要点与差异。

  • 覆盖 Kimi、百炼、硅基流动、DeepSeek 等平台。
  • 解答鉴权方式、 base URL 与聊天补全接口问题。
  • 信息可能随平台更新而变化需及时同步。model-platform-guide 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 建议保存常用平台的速查表便于快速查阅。

SKILL.md

name
model-platform-guide
description
查询主流大模型开放平台的 API 文档入口与精简调用要点,适用于月之暗面 Kimi、阿里云百炼、硅基流动、DeepSeek、OpenRouter 等平台。用于回答鉴权方式、base URL、OpenAI 兼容调用、聊天补全、模型名、常见差异、多平台对比与文档入口。当用户提到 Kimi、Moonshot、百炼、DashScope、SiliconFlow、DeepSeek、OpenRouter、模型开放平台、API 文档、SDK 调用、OpenAI 兼容接口、接入示例时触发。

model-platform-guide

这个 skill 用来处理“模型开放平台 API 文档”相关工作。它采用链接优先、摘要精简、按需访问官方文档的方式,避免 skill 自身过于臃肿,也减少文档过期风险。

当前覆盖平台

  • 月之暗面 / Moonshot / Kimi
  • 阿里云百炼 / DashScope / Model Studio
  • 硅基流动 / SiliconFlow
  • DeepSeek
  • OpenRouter
  • 智谱开放平台 / BigModel
  • 火山方舟 / Volcengine Ark
  • 腾讯混元
  • 百度千帆
  • MiniMax

主入口

默认先看:references/index.md

它现在是整个 skill 的能力入口总表,优先用于定位:

  • 平台首页
  • 模型列表 / 模型概览
  • Chat / Responses / Tools / MCP
  • Embeddings / Rerank
  • Release Notes / 更新入口

适用场景

当用户需要以下任一内容时使用:

  • 查询某个平台的 API 调用方式
  • 对比多个平台的 base URL、鉴权、模型名、SDK 兼容性
  • 生成 Python / Node.js / curl 的调用示例
  • 解释 OpenAI 兼容接口怎么改造
  • 汇总常见错误、流式输出、工具调用、多模态能力
  • 编写“模型平台 API 文档”或“接入指南”

工作方式

  1. 先判断用户要的是:

- 单个平台文档 - 多平台对比 - 接入示例 - 现有代码迁移 - 最新模型/能力变化核验

  1. 默认先查看 references/index.md,定位到对应平台和能力入口。
  2. 优先给出:

- 官方文档入口 - base URL - 认证方式 - 常用 endpoint - 最小可运行示例

  1. 只在必要时读取对应 references/*.md
  2. 如果 skill 中信息不够或可能过期,优先现场访问官方文档链接,而不是依赖旧摘要。
  3. 如果问题涉及“现在是否支持”“最近新增了什么”“某模型是否具备某能力”,默认按 references/live-check-policy.md 执行动态核验。
  4. 如果问题是“模型 / 联网搜索 / embeddings”这类高变能力问题,优先走 references/model-search-embedding-checklist.md
  5. 回复中可以明确说明:skill 内保存的是精简导航和常用要点,官方文档才是最终依据。

参考文件

平台摘要

  • 月之暗面:references/moonshot.md
  • 阿里云百炼:references/aliyun-bailian.md
  • 硅基流动:references/siliconflow.md
  • DeepSeek:references/deepseek.md
  • OpenRouter:references/openrouter.md
  • 智谱:references/bigmodel.md
  • 火山方舟:references/ark.md
  • 腾讯混元:references/hunyuan.md
  • 百度千帆:references/qianfan.md
  • MiniMax:references/minimax.md

横向比较

  • 多平台对比:references/comparison.md
  • 能力矩阵:references/capability-matrix.md

动态核验

  • 文档入口总表:references/index.md
  • 动态核验策略:references/live-check-policy.md
  • 模型/联网搜索/Embeddings 核验清单:references/model-search-embedding-checklist.md

调用模板

  • OpenAI 迁移模板:references/openai-migration.md
  • Python 模板:references/python-recipes.md
  • Node.js 模板:references/nodejs-recipes.md
  • curl 模板:references/curl-recipes.md

输出偏好

默认输出:

  • 先给结论
  • 再给官方文档链接
  • 再给最小可运行示例
  • 最后给差异对比或注意事项

如果用户要“写文档/整理文档”,优先输出结构化 Markdown:

  • 平台简介
  • 官方文档入口
  • 鉴权
  • Base URL
  • 核心接口
  • 请求示例
  • 响应示例
  • 常见坑
  • 对比表

如果用户明确要代码模板:

  • Python → references/python-recipes.md
  • Node.js → references/nodejs-recipes.md
  • curl → references/curl-recipes.md
  • OpenAI 改造/迁移 → references/openai-migration.md

如果用户明确要平台选型、能力横向比较:

  • 先读 references/capability-matrix.md
  • 再按需看 references/comparison.md
  • 遇到高变能力再结合 references/live-check-policy.md

如果用户明确问的是“模型 / 联网搜索 / embeddings”:

  • 先读 references/model-search-embedding-checklist.md
  • 再结合 references/index.md 做现场核验

维护规则

  • 不要把整站原文硬塞进 SKILL.md。
  • references/ 只保留高频字段、最小示例、官方链接和注意事项。
  • 当新增平台时,优先新增一个精简 reference 文件,而不是镜像全站文档。
  • 如果文档 URL 失效,优先更新 references/index.md 和对应平台入口。
  • 对于模型能力、最新模型、价格、preview/deprecated 状态等高变信息,不要把本地摘要当成最终依据;优先按 references/live-check-policy.md 动态核验。

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

70.35%
按下载量换算813

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

可疑

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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