Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

vastai-workflow(瓦泰工作流程)

vastai-workflow 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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。

vastai-workflow 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 72,863。

总安装 186周安装 8GitHub Stars 公开资料未说明下载 65核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

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:vastai-workflow(瓦泰工作流程)
来源仓库:https://github.com/bogdandidenko/skills
仓库路径:skills/vastai-workflow
安装命令:
npx skills add https://github.com/bogdandidenko/skills --skill vastai-workflow
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/bogdandidenko/skills --skill vastai-workflow

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。

vastai-workflow 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。它可辅助从文档中提取内容、匹配字段或过滤无关信息,提升信息获取效率。

通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,具体用法需结合 README 进一步确认。安装前建议检查权限范围和维护状态,避免触发不必要的联网或文件操作。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/vastai-workflow

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/bogdandidenko/skills --skill vastai-workflow;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 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. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,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

vastai-workflow 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/bogdandidenko/skills --skill vastai-workflow。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

vastai-workflow 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

vastai-workflow 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

vastai-workflow 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

vastai-workflow 用的人多吗?

公开数据是累计安装 186 次,近一周安装 8 次,下载 65 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。

vastai-workflow 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
vastai-workflow

瓦泰工作流程 · 本页

186—接触敏感数据未明确有提醒

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

Vast.ai Workflow

Overview

Use this skill for provider-level Vast.ai automation only. Keep it project-agnostic and parameter-driven.

Scope Boundaries

  • Handle only Vast API workflow logic: offers, create, poll, SSH attach, lifecycle, billing.
  • Do not embed project-specific repo paths, branch names, labels, or training commands.
  • If the user asks for workload-specific execution (for example Reparo training), switch to the corresponding workload skill after infrastructure provisioning.

Dialog-First Required Fields

Before any create/order call, confirm required runtime fields in dialog. If the user does not provide them, propose defaults and ask for confirmation.

Required fields and default suggestions:

  • api_key_source: default VAST_API_KEY environment variable.

- If missing, suggest loading from a local file path the user confirms (for example keys/.vast_env).

  • instance_type (offer filter): default gpu_name="RTX 4090".

- Ask whether to lock by exact GPU, VRAM minimum, region, max price, and reliability.

  • image: default pytorch/pytorch:latest.
  • disk_gb: default 64.
  • count: default 1.
  • label: do not ask by default.

- Derive from Vast account identity when possible (nickname or email local-part). - Fallback label: vast-user.

Suggested minimal question set:

  1. Which action now (offers, create, status, ssh, destroy, billing)?
  2. Confirm runtime fields (image, disk_gb, instance filter).
  3. Confirm API key source (VAST_API_KEY env vs file path).

If the user approves defaults, proceed without extra questions.

Workflow

1) Preflight

  • Check active instances first.
  • If any instances are unintentionally active, ask whether to stop/destroy before creating a new one.
  • Ensure API key is loaded and never echo it.

2) Find offers

  • Query offers (/bundles is commonly reliable in practice).
  • Apply user filters plus mandatory rentable=true and rented=false.
  • Sort by user objective (price, performance, reliability).
  • Use user policy for selection:

- Default: choose cheapest valid offer. - Optional conservative mode: choose second cheapest.

3) Create instance

  • Create from a single selected offer (PUT /asks/{id}).
  • Use confirmed image, resolved label, and disk_gb.
  • Parse and store the returned instance ID.
  • If create fails (no_such_ask or already taken), re-query and retry once with next candidate.

Label resolution order:

  1. Load profile/account endpoint data and use nickname when present.
  2. If nickname missing, use the email local-part when available.
  3. If neither field is available, use vast-user.

4) Readiness and access

  • Poll instance status until running.
  • Add SSH key to account and attach to instance.
  • Retry SSH readiness for up to 2 minutes before declaring failure.

5) Lifecycle and billing

  • Support start/stop/restart when available.
  • Use destroy promptly when requested to prevent costs.
  • Verify final state and check usage/invoices when needed.

6) Runtime preflight (optional, when user plans to run workloads)

  • Validate runtime inside the instance instead of trusting image names/tags.
  • Confirm GPU visibility and basic CUDA readiness before starting long jobs.
  • Verify required Python package versions explicitly and report them in logs.
  • If workload depends on optional CUDA extensions (for example flash_attn or xformers), check availability first and fail fast on mismatch.
  • Prefer explicit environment checks over silent fallbacks to slower backends.

Request Templates

Use explicit, reproducible requests and validate JSON before chaining calls.

curl -sS -L -G "https://console.vast.ai/api/v0/<endpoint>/" \
  --data-urlencode "api_key=$VAST_API_KEY" \
  --data-urlencode "<param>=<value>"
curl -sS -L -X PUT "https://console.vast.ai/api/v0/asks/$OFFER_ID/?api_key=$VAST_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"image\":\"$IMAGE\",\"disk\":$DISK_GB,\"label\":\"$LABEL\"}"

Error Handling

  • 401/403: API key missing, invalid, or not authorized for requested org/action.
  • 429: rate limit; retry with backoff.
  • 4xx: invalid endpoint or params; re-check request shape and required fields.
  • 5xx: provider-side issue; retry with backoff and re-validate state.
  • Empty/parse failures: retry once, then save response to a temp file and parse from file.

Resources

  • references/api.md: concise endpoint map and safe calling checklist.
  • Treat references/api.md as the working source for endpoint details and refresh it against official docs regularly.

平台分布

Codex

35.58%
按下载量换算23

Claude

28.81%
按下载量换算19

Cursor

17.83%
按下载量换算12

Gemini CLI

8.51%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。

继续浏览同类 Skills