Agent skill

Arkcli Agent

by volcengine in volcengine/ark-cli

arkcli agent:管理 ARK Managed Agents,包括 Agent / Skill / Env / Session / File / Memory Store / Vault / MCP OAuth。控制面优先走 ForTop/OpenTOP,Session 运行时和 Files 走数据面直联。

Apache-2.0Auto-check passedBackend & APIs

Install Arkcli Agent

skills CLI
$ npx skills add volcengine/ark-cli --skill arkcli-agent -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install volcengine/ark-cli arkcli-agent --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/volcengine/ark-cli.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/skills/arkcli-agent .claude/skills/arkcli-agent && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
arkcli-agent
GitHub stars
140
Token cost
~3.7k tokens
SKILL.md length
1,179 words
Files
12 (incl. references)
Skills in repo
25
Repo updated
First seen
Licence
Apache-2.0

At a glance

arkcli agent:管理 ARK Managed Agents,包括 Agent / Skill / Env / Session / File / Memory Store / Vault / MCP OAuth。控制面优先走 ForTop/OpenTOP,Session 运行时和 Files 走数据面直联。

  • Tasks that involve OAuth and OpenID Connect
  • SKILL.md covers 创建 Agent 的最小决策表, 业务目标澄清, 先选路径 and 模型查询:主模型与工具模型, plus 6 more sections
  • Needs ARK_API_KEY

What it does

Arkcli Agent is an agent skill from volcengine/ark-cli. arkcli agent:管理 ARK Managed Agents,包括 Agent / Skill / Env / Session / File / Memory Store / Vault / MCP OAuth。控制面优先走 ForTop/OpenTOP,Session 运行时和 Files 走数据面直联。

Its SKILL.md is about 3.7k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 12 other files, including reference files (for example `references/agent.md`, `references/debug-export.md` and `references/evals.md`).

It sits in Backend & APIs, covering OAuth and OpenID Connect. It works with Model Context Protocol. The repository describes itself as: The fastest way to put Volcengine Ark in your terminal and your AI agent — go from prompt to generated media, multimodal answer, or deployed endpoint in a single command, no API… The licence is Apache-2.0.

When your agent uses it

  • Tasks that involve OAuth and OpenID Connect

Example prompts

  • “/arkcli-agent”

Requirements

  • A credential in ARK_API_KEY

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit fb5b7be. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    No scripts in the folder and no shell commands in SKILL.md.

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names these keys or tokens, usually read from environment variables:

    • ARK_API_KEY

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Arkcli Agent loads about 3.7k tokens when it runs, and up to ~34k if it reads all its reference files. Until then it costs about 43 tokens; SKILL.md has 1,179 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~43
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~3.7k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~34k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from volcengine/ark-cli at commit fb5b7be, republished under its Apache-2.0 licence (© volcengine). 1,179 words, ~3,707 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/arkcli-agent/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 11 other files; get the full folder from GitHub.
name
arkcli-agent
description
arkcli agent:管理 ARK Managed Agents,包括 Agent / Skill / Env / Session / File / Memory Store / Vault / MCP OAuth。控制面优先走 ForTop/OpenTOP,Session 运行时和 Files 走数据面直联。
version
1.1.5
metadata.cliHelp
arkcli agent --help

arkcli agent

CRITICAL — 开始前 MUST 先读取 ../arkcli-shared/SKILL.md。

当用户需要创建、查询、调试或联通 ARK Managed Agent 时使用本 skill。核心原则:先用稳定产品命令,不要直接猜 OpenTOP Action;Session 运行时资源、事件、线程、Files API 走数据面直联;MCP OAuth 登录先查后端 provider,再用 arkcli agent +mcp-login。

执行前按“先选路径”读取对应 reference;只读相关 reference,不需要一次性加载全部细节。用户请求如果已经明确是创建、复制、挂文件、聊天、MCP 登录等写操作,完成必要确认/消歧后直接执行,不要只给命令建议。

创建 Agent 的最小决策表

仅咨询参数含义、命令用法或解读已有完整 stdout 时,能从文档与当前证据回答就直接回答, 不为概念解释发起 live 查询。只有账号当前配置、资源状态或模型实时可用性等问题才查服务端。 已拿到完整结果时复用它;名称搜索/grep 无命中不等于资源不存在,先确认目标是 Agent、 Environment 还是 Session。用户提供明确 ID 时直接查对应资源,不先列全量清单。

用户输入AI Agent 的处理
未指定 Agent 主模型创建任务有自然语言意图时,用 arkcli agent model list --query "<用户意图>" --format json 完整取候选并有据择优;仅列白名单时用 arkcli agent model list --format json。明确硬指标再按具体版本查 metadata,不凭记忆拼 ID
需要为工具选择绑定模型用 agent model list --usage tool --format json;不默认加 --primary-only,选中的 items[].model 填入 Tools[].Configs[].Models[].ID,不修改 Agent 主模型
未指定 Skill先查本账号 custom skill;没有合适候选再查 market/SkillHub skill
给出本地 Skill zip先调用 agent skill create --zip,拿到返回的 skill-... ID 和版本后再创建 Agent
未指定工具使用 CLI 注入的完整默认工具集;显式传 --tool 时全量替换默认工具
未明确要求多模态工具不查询工具模型,不添加多模态工具集、image_generate/video_generate 或其 Models;保留普通默认工具,不能因所选模型支持多模态输入而自行添加
未指定环境创建 Session 时自动选择当前项目最新环境;没有可用环境才提示创建或传入环境 ID
创建成功必须回读 agent agent get <agent-id> --format json,展示服务端最终的 Model、System、Tools、Skills、McpServers 和扩展配置
用户期待 Agent 回复短请求使用 +new session ... --message 或 events send ... --stream;大 payload / 长耗时任务使用 events send --poll,或 send 立即返回后按 cursor 轮询 events / 使用 +tail,不要让所有任务都阻塞等待

业务目标澄清

模型、Agent、Skill、MCP provider 等目标无法唯一确定时,遵循 arkcli-shared 的 0/1/N 结构化选择契约:先做一次最小 只读查询,选项只取本轮完整结构化结果中的真实 ID 和区分字段。多个候选会改变远端结果 时使用宿主结构化选择能力;唯一候选直接继续。选择目标只完成消歧,不等于授权后续创建、 更新或删除。

创建任务的主模型选型例外:默认由 AI 按本轮 --query 详情、实时资格与用户意图 择优,复述真实 items[].model 和依据;不能只因有多个候选就停下来问,也不能把排序第一 当作证据或把择优说成“只有一个模型可用”。用户明确的硬指标须用对应版本 metadata 验证;不能自动换身份、计费路径、超出预算或替换用户明确给出的模型。 只有多个候选的能力、版本或费用会实质影响结果且无法从用户意图安全判断时,才进入 模型选择停点:展示真实候选,用户选定前不得查询 Agent Skill,也不得执行 preview、 agent agent create/update、+new-agent、+iterate 或准备后续参数。此时选项是当前 回合的最终输出,之后不再探测写命令 --help 或调用其他工具。择优不替代执行授权, 也不适用于复制、更新、删除时对已有 Agent 的目标消歧。

先选路径

用户意图首选命令细节
创建 / 更新 / 删除 Managed Agentarkcli agent agent ...references/agent.md
复制已有 Agent 并改名 / 局部覆盖配置arkcli +new-agent --fork <agent-id> [--name <new-name>]references/agent.md
为创建 Agent 选择可用模型arkcli agent model listreferences/agent.md
为生图/生视频等支持模型绑定的工具选择模型arkcli agent model list --usage toolreferences/agent.md
查询模型运行参数的可选值和默认值arkcli agent model config <foundation-model-name>references/model-config.md
创建 Agent 时选择 Skill默认先查 custom,未命中再查 market;用户明确指定 market 时跳过 customreferences/skills.md
查询/使用本账号 custom skill先 agent skill list --source custom --limit 100,无匹配时沿 NextPage 传 --page 继续;需要完整候选时再用 --page-all / --skill <skill-id>references/skills.md
查询 Ark Skill / 跨来源查询agent skill list --source ark 或 --source all;Ark Skill 只读references/skills.md
上传本地 custom skill ziparkcli agent skill create --zip <file> 或 agent agent create --skill-zip <file>references/skills.md
扫描或导入 GitHub Skillagent skill github scan <repo> / `agent skill github import <repo> --path ...--all`
管理 custom Skill 版本 / 删除 Skill先完整列出版本,再按“非 latest → latest → Skill”的依赖顺序删除references/skills.md
创建运行环境 / 会话arkcli agent env ... / arkcli agent session ...references/session-files.md
自托管环境 / Work Queue 排障与停止任务agent env create --runtime-type self_hosted / agent env work list/get/stats/stopreferences/self-hosted.md
Environment 初始化脚本arkcli agent env create/update --setup-script @./bootstrap.shreferences/session-files.md
Session 一次性覆盖 Agent / Environmentarkcli agent session create --agent-overrides ... --environment-overrides ...references/session-files.md
升级已有 Session 的模型 / Agent 版本 / 运行配置arkcli agent session upgrade <session-id>references/session-upgrade.md
Session 创建时绑定 TOS 目录用户明确提供地址后使用 arkcli agent session create --tos-path tos://<bucket>/<prefix>/;未提供时先询问,不猜路径references/session-files.md
选择/继续 Managed Agent 会话arkcli +new sessionreferences/events-chat.md
直接创建新会话并聊天arkcli +new session <agent-id> --environment-id <env-id>references/events-chat.md
给已有会话发消息或实时看回复默认 events send 只负责写入;需要 SSE 回复时加 --stream 自动跟随 event cursor(--wait 保留为兼容别名),实时入口默认请求 agent.message / agent.thinking Event Deltas;也可使用 +tail/events stream,--no-event-deltas 回退完整事件;+new session/+iterate 内部自动使用补偿 channelreferences/events-chat.md
主动压缩会话上下文`arkcli agent session compact <session-id> [--instructions <text@file>]`
看 session 诊断 / 导出诊断包arkcli +debug <session-id> / arkcli +export <session-id>references/debug-export.md
上传文件并挂到已有 sessionarkcli agent session resources add <session-id> --path <file>references/session-files.md
只上传 / 查询 Files API 文件arkcli agent file upload/list/get/wait/deletereferences/session-files.md
管理 memory store / memoriesarkcli agent memory-store ...references/interfaces-gaps.md
查询可挂载 MCP / 管理 Vault / Credential / MCP OAutharkcli agent vault oauth-provider list / arkcli agent vault ... / arkcli agent +mcp-login ...references/mcp-vault.md

模型查询:主模型与工具模型

  • 默认 --usage agent 按 ep_agent.support 选择主模型;--usage tool 按具体版本的 epa_tool_model.support 选择工具模型,两者不取交集。两种查询都不默认加 --primary-only,也不默认按 primary_version 排除候选;只有用户明确要求“只看主版本”时才加。
  • 工具候选使用返回的 items[].model,不是内部 id(如 epm-*)。只给支持绑定的工具配置 Models;字段含义与完整 Tools 替换示例见 工具模型绑定。
  • 两种用途共享 5 分钟全版本 ArkModels 缓存,输出 cache.source/fetched_at/expires_at;只有需要刷新时才加 --refresh-cache,不要每次查询都强刷。失败冷却为 1 分钟,强刷也不能绕过;错误不等于空候选。
  • 列表不截断数量;上下文/模态/能力筛选不再由 list flags 承担。只有用户明确提出这些要求时,才按候选的 name + version 查询 ListModelMetaDatas 后筛选;无额外要求不逐模型补查。流程、字段与缺失值处理见 按具体版本筛选。
  • agent model config 查询运行参数,不提供工具支持性。用户明确给出的模型 ID 仍交给创建/更新接口判断,不把缓存查询变成写入硬拦截。完整参数、缓存隔离与 query 模式边界见 查询说明。

认证与 Profile

  • 未显式提供 API Key 时,Managed Agent 使用 type=platform 的 Profile,不自动使用 Agent Plan / Coding Plan(含团队版)的套餐凭证。登录成功不代表默认 Profile 支持 MA。
  • 需要使用 Profile 凭证时,用 auth status --format json 核对类型;默认是套餐类型时,对本次命令指定已确认的 --profile <platform-profile>,不自动执行 profile use 改全局默认。没有可用 Platform 或身份/项目不明确时,按 Profile Skill 处理并取得确认,不猜名称或跨账号重试。
  • 数据面命令接受显式 --api-key 或 ARK_API_KEY,此时即使默认是套餐 Profile,也不会因其类型被拦截。优先级为 --api-key > ARK_API_KEY > Platform Profile 的 Key;Key 的有效性与权限由服务端验证,认证失败时停止,不跨账号重试。
  • 未显式指定地址时,MA 根据当前产品、Region、--env 使用标准数据面地址,不继承 Profile 的套餐或自定义路由。仅提供 Key 即可调用数据面,无 Profile 也不必额外提供地址。显式 --base-url / ARK_BASE_URL 优先,但必须同时显式提供 Key;只覆盖地址不能替换套餐凭证。
  • 控制面仍依赖登录凭证,纯控制面命令不接受 Key/地址覆盖;包含控制面步骤的混合流程也不能只靠 API Key 免登录。涉及控制面时先 arkcli auth status --format json,处理未登录、SSO 过期或 STS refresh 失败。仅使用显式 Key 的数据面调用不要求先登录。
  • 真实执行返回 managed_agent_profile_required 时停止,不改走 raw API 绕过。离线 --dry-run 不检查在线资格,预览成功不代表真实调用成功。上述覆盖均只影响本次调用,不修改默认 Profile 或保存的 Key。
  • 线上环境已就位,默认走 --env prod,不要再默认跑 stg。
  • 用户明确要求 stg 时使用 --env stg 和配套 Key;未指定地址时 MA 数据面自动使用标准 stg 地址。若显式提供地址,确认它也属于目标环境(显式地址不会被 --env 改写)。
  • 非交互 SSO 登录是两段式:先 arkcli auth login --no-browser 拿 URL;用户贴回 base64 code 后,再跑 arkcli auth login --no-browser --code <code>。

List 分页

  • 支持分页契约的列表可加全局 --page-all;未显式传单页大小时,CLI 默认每页取 100 条。默认最多请求 10 页,可用 --page-limit <N> 调高,--page-delay <ms> 控制页间隔。
  • 已支持:Agent/版本、Env、Session、Skill market/custom/ark/all、Memory Store/Memories、Vault/Credentials/OAuth Provider、Files、Session Events/Threads。CLI 会分别按后端契约使用 Page、PageNumber、PageToken、after,并合并结果。
  • agent model list、memory-store creators、session resources list 没有可用分页契约,不要为它们假设 --page-all 能补全结果。命中 --page-limit 后应检查返回的 NextPage、has_more 或 TotalCount,判断是否仍有未拉取数据。
Show full SKILL.md (470 more words)Show less

删除确认

  • Managed Agent 的破坏性 delete 命令在真实 TTY 且未传 --yes 时会显示不可逆警告并询问 [y/N];输入 y/yes 才会调用后端,其他输入会取消。
  • 非交互环境(AI Agent、CI、管道)不会读取 stdin;未传 --yes 时返回 type=requires_confirmation,不会调用后端。只有用户已经明确确认删除目标后,调用方才可以补 --yes 重试。
  • --dry-run 不是全域能力。只有命令自身 --help 列出该 flag 时才可用; 当前主要覆盖可由本地 payload 确定的 Env/Session/Memory/Vault/Credential 写请求,以及 agent agent create/update/delete、agent skill create/update/delete 和 agent file upload/delete,以及会写本地文件的 agent skill download、 +export。+new-agent、+iterate、MCP login 与所有纯读命令都不注册。 Client Preview 只生成零网络 preview.v1 计划;它不代替真实执行前的开通、 版本/依赖校验或删除确认。

长流程执行规则

  • 一个 shell/tool 调用只执行一个 arkcli 命令。不要把 session create、写入 ID、events send、events list 用 &&、;、管道或 heredoc 串成一个长命令。
  • session create、Agent 创建、文件上传等写操作成功后,立即从结构化输出提取并保存 ID;下一次调用使用已经确认的字面量 ID,不要依赖同一 shell 中的变量赋值继续执行。
  • 任一步超过预期时间时,先结束该步并单独执行 session get、events list 或 +debug 诊断;不要让后续命令被前一个阻塞步骤掩盖。
  • 大 JSON 或大文本不要在同一个 shell 调用中通过 Python/Node 管道解析;先让 arkcli --format json 独立返回,再在下一步解析结果。这样即使请求超时,也能区分是创建、发送还是回查阶段失败。
超时与重试
  • 只对网络超时、连接中断、429 或 5xx 做有限重试;参数校验、鉴权失败、未开通、权限不足和明确业务错误直接抛出,不要重试。
  • session create 超时后结果可能未知。先用 session list/get 按返回的标题、Agent、环境和创建时间检查是否已经创建,再决定是否重试;没有幂等键时不要盲目重复创建。
  • events send 超时后也可能已经被服务端接收。先用返回的 event cursor、发送时间或最近的 user event 查询 events list;确认没有接收记录后才允许重试,避免重复发送用户消息。
  • events send --stream 达到 stream 等待上限后会自动切换为 events list polling,默认再等待 120 秒;--wait 保留相同行为作为兼容别名。两阶段都超时才返回带 cursor 恢复命令的非 0 错误。此时不要重发原消息,继续 list/poll 同一个 cursor。
  • events list/get 属于只读请求,可以使用有限次数、指数退避的重试;继续使用同一个 after cursor,不要因为重试而从历史开头重新读取。
  • 每一步都要保留步骤名、Session ID、event cursor、尝试次数和最后错误;达到重试上限后抛出带上下文的错误,不要把超时伪装成成功。

命令速查

命令说明
arkcli agent agent list/get/create/update/delete/versionsAgent CRUD + 版本
arkcli agent model list默认查询主模型,items[].model 用于 --model;--usage tool 查询工具模型,结果用于 Configs[].Models[].ID;--query 可增强详情/排序
arkcli +new-agentAgent create 增强入口;支持 --fork/--from 复制已有 Agent 后创建新 Agent
arkcli +iterate更新 Agent 配置,创建新 Session,并进入 one-shot/REPL 试运行;--environment-id/--env-id 可选,省略时自动选择最新环境
arkcli agent skill search/list/get/create/update/delete/versions/download/set-protection/githubMarket/custom/Ark Skill 查询、GitHub 导入、custom Skill 保护与版本管理;Ark Skill 只读
arkcli agent env list/get/create/update/deleteEnvironment CRUD;当前 env list 没有 --status,状态筛选规则见 session-files.md
arkcli agent session list/get/create/update/deleteSession CRUD
arkcli agent session upgrade <session-id>升级已有 Session 运行配置,返回受理状态;使用 snake_case 请求并回读验证
arkcli agent session resources list/add/get数据面 session resources;get 是 CLI 基于 list 的本地筛选
arkcli agent session events list/send/stream数据面 events;stream 默认请求 Event Deltas 并输出 SSE/NDJSON 行;--no-event-deltas 回退完整事件;user.custom_tool_result 必须带 custom_tool_use_id,user.tool_result 仅允许 self_hosted,CLI 会前置校验
arkcli agent session compact <session-id>主动压缩上下文;正常 thread idle/end_turn + session idle/end_turn 表示命令完成,compacted 事件是可选的实际压缩确认
arkcli agent session threads list/get数据面 threads
arkcli agent file list/get/upload/wait/delete数据面 Files API
arkcli agent memory-store list/get/create/update/deleteMemory Store CRUD
arkcli agent memory-store memories list/get/create/batch-create/update/deleteMemory CRUD
arkcli agent vault list/get/create/update/deleteVault CRUD
arkcli agent vault oauth-provider list查询后端已注册 MCP Provider;返回的 MCP server 信息可用于 Agent --mcp-server
arkcli agent vault oauth-flow create裸创建 Vault OAuth Flow,适合脚本自带 redirect URL
arkcli agent vault credentials list/get/create/update/deleteCredential CRUD
arkcli agent +mcp-login托管 MCP OAuth 登录:本地 callback + CreateVaultOAuthFlow + 等待 credential 创建
arkcli +chat <prompt>Responses API 快速对话;不要把它当 Managed Agent session 入口
arkcli +tail <session-id>人类可读 event stream
arkcli +new sessionManaged Agent session 选择器;可继续已有 session,或选 agent/env 起新 session
arkcli +new session <agent-id> --environment-id <env-id>Managed Agent 新 session 直达入口;固定先创建新 session,再 REPL / one-shot
arkcli +debug <session-id>聚合 session、events、resources、threads 做诊断
arkcli +export <session-id>导出诊断 tar.gz

复杂字段如 Tools、Skills、McpServers、Multiagent、Metadata、Tags 支持 JSON/YAML 文件、stdin 或结构化 flags。TOP 请求使用 CamelCase,inline 对象兼容常见 lower/snake case alias;session upgrade 是例外,使用原生 snake_case,只读取显式文件/flags,不自动读取 stdin。创建成功回显必须展示服务端最终的身份、模型、System、Tools、Skills、MCP 和扩展配置,不能只展示摘要;需要核对完整结果时用 agent agent get <agent-id> --format json 或 --format yaml。

Memory get 的 --view 语义:默认按 basic 请求,只返回 metadata 和 ContentSha256;--view full 保留 Content。若服务端仍在 basic 下返回 Content,CLI 会在输出层剥离 Content,但这只能控制输出,不能挽回已经产生的网络传输;服务端仍需正确实现 View 参数以节省带宽。

参考

© volcengine, Apache-2.0. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 11 other files (references) in skills/arkcli-agent of volcengine/ark-cli.

  • SKILL.md
  • references/agent.md
  • references/debug-export.md
  • references/evals.md
  • references/events-chat.md
  • references/interfaces-gaps.md
  • references/mcp-vault.md
  • references/model-config.md
  • references/self-hosted.md
  • references/session-files.md
  • references/session-upgrade.md
  • references/skills.md

Open the folder on GitHubat commit fb5b7be

Compare with similar skills

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Declarative Agent Developermicrosoft/work-iq1k—~3.2kAutomated safety check: PassCustom licence
Review Security ReportPrefectHQ/fastmcp28k—~1.2kAutomated safety check: PassApache-2.0
Entra Agent Idmicrosoft/GitHub-Copilot-for-Azure2553 repos~4kAutomated safety check: PassMIT
Neo4j Aura Agent Skillneo4j-contrib/neo4j-skills114—~3.8kAutomated safety check: NotesMIT
Frontmcp Auth UIagentfront/frontmcp146—~3.7kAutomated safety check: PassApache-2.0

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    140 GitHub stars~3.3k tokensUpdated 8 days ago
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Questions about Arkcli Agent

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When should I use Arkcli Agent?

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How do I install Arkcli Agent in Claude Code?

Run `npx skills add volcengine/ark-cli --skill arkcli-agent -a claude-code`. Or copy the skill folder (skills/arkcli-agent in volcengine/ark-cli) into .claude/skills/arkcli-agent in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Arkcli Agent in Codex?

Run `npx skills add volcengine/ark-cli --skill arkcli-agent -a codex`. Or copy the skill folder (skills/arkcli-agent in volcengine/ark-cli) into .agents/skills/arkcli-agent in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Arkcli Agent in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add volcengine/ark-cli --skill arkcli-agent -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/arkcli-agent, .gemini/skills/arkcli-agent, .github/skills/arkcli-agent and .opencode/skills/arkcli-agent in your project.

What does Arkcli Agent need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Arkcli Agent needs credentials named ARK_API_KEY. Our summary lists: A credential in ARK_API_KEY.

Does Arkcli Agent access the network?

SKILL.md contains no URLs. Any network use would come from the scripts or tools the agent runs. This is read from the text; nothing was executed.

Is Arkcli Agent safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Arkcli Agent use?

Arkcli Agent is published under the Apache-2.0 licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Arkcli Agent use?

About 3.7k tokens (SKILL.md is roughly 15k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 30k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Arkcli Agent?

Skills that share tags, products or a category with Arkcli Agent: Declarative Agent Developer (microsoft/work-iq, 1k stars), Review Security Report (PrefectHQ/fastmcp, 28k stars), Entra Agent Id (microsoft/GitHub-Copilot-for-Azure, 255 stars) and Neo4j Aura Agent Skill (neo4j-contrib/neo4j-skills, 114 stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Arkcli Agent?

volcengine (a GitHub organization) maintains it in volcengine/ark-cli, which has 140 GitHub stars. The repository holds 25 skills in this directory. The repository was last updated on September 29, 2026.

Source: volcengine/ark-cli on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.