tencentcloud-tione-skill（腾讯云技术） Skills下载安装命令和教程（alger-z/tencentcloud-tione-skill）

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：tencentcloud-tione-skill（腾讯云技术）
来源仓库：https://github.com/alger-z/tencentcloud-tione-skill
安装命令：
openclaw skills install tencentcloud-tione-skill
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 tencentcloud-tione-skill

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题，通常会让助手先检索再总结。

腾讯云 TI-ONE 训推平台查询工具集，支持训练任务、在线服务、开发机、资源组、模型仓库、数据集、日志、事件等模块的查询操作。

上手步骤

4 步

1
确认自己的宿主工具
公开资料标注支持 OpenClaw；先确认自己用的是其中之一，再按对应工具的 Skills 目录放置。
2
拿到安装命令
可以直接复制的命令是 openclaw skills install tencentcloud-tione-skill；命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。
3
安装后重启宿主
命令执行完要完全退出宿主工具再打开，让新装的 Skill 被重新扫描到，否则列表里可能看不到。
4
按最小权限试用
它需要需要联网，先在测试目录或测试账号里跑，确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

tencentcloud-tione-skill 怎么安装？

在终端执行 openclaw skills install tencentcloud-tione-skill。装完完全退出宿主工具再打开，让它重新扫描本地 Skill。

tencentcloud-tione-skill 支持哪些 AI 工具？

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录，一般也能手动放进去，但要自己确认触发方式是否一致。

tencentcloud-tione-skill 需要什么权限？

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API；具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

tencentcloud-tione-skill 是免费的吗？

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用，也不托管安装包；能否商用、要不要署名，以许可证原文为准。

tencentcloud-tione-skill 用的人多吗？

公开数据是累计安装 9,479 次，近一周安装 403 次，下载 3,321 次。这些数字来自第三方目录统计，只能当作热度参考，不代表质量或安全性。

tencentcloud-tione-skill 安全吗？

第三方扫描有提醒项，说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

专注 OpenClaw 一种宿主，触发方式和使用习惯不用来回切换。
许可证明确为 MIT-0，商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

第三方扫描存在提醒项或未通过项，需要人工逐条确认。
第三方目录整理，版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

已经在用 OpenClaw，想直接扩展它能力的人。
需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类

Skill	总安装	GitHub 星	权限	许可证	扫描
find-skills 寻找技能 · Codex、Claude	31,199,813	16,486	操作浏览器	MIT	有提醒
self-improving-agent 自我改进 Agent · OpenClaw	16,464,002	3,396	接触敏感数据	MIT-0	通过
soultrace 灵魂追踪 · Codex、Claude	7,588,944	12	需要联网	未明确	有提醒
self-improving 自我完善 · OpenClaw	6,829,284	1,046	需要联网	MIT-0	通过
microsoft-foundry 微软代工厂 · Codex、Claude	6,614,144	764	调用外部服务	未明确	有提醒
tencentcloud-tione-skill 腾讯云技术 · 本页	9,479	—	需要联网	MIT-0	有提醒

按安装量取同分类前几名；数字来自第三方目录统计，只作热度参考，不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name: tencentcloud-tione-skill
description: 腾讯云 TI-ONE 训推平台查询工具集，支持训练任务、在线服务、开发机、资源组、模型仓库、数据集、日志、事件等模块的查询操作。
metadata
tags: [tencent-cloud, tione, devops, automation]

腾讯云 TI-ONE 平台查询工具

腾讯云 TI-ONE 训推平台查询工具集，支持训练任务、在线服务、开发机、资源组、模型仓库、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

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

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

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

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

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。

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

平台分布

OpenClaw

93.66%

按下载量换算3,110

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API；具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项，安装前请自行复核。目前只有一个公开来源，建议同时核对源仓库。

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cocofhu/tencentcloud-infra

tencentcloud-infra 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。

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tencenthotsearch-skill 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。